段错误之痛

本文详细解释了段错误(Segmentation fault)的概念,指出这是一种当程序尝试访问超出其分配内存范围的数据时产生的错误。CPU通过异常保护机制来处理此类情况,防止程序崩溃。

什么是段错误?

所谓的段错误就是指访问的内存超出了系统所给这个程序的内存空间,通常这个值是由gdtr来保存的,他是一个48位的寄存器,其中的32位是保存由它指向的gdt表,后13位保存相应于gdt的下标,最后3位包括了程序是否在内存中以及程序的在cpu中的运行级别,指向的gdt是由以64位为一个单位的表,在这张表中就保存着程序运行的代码段以及数据段的起始地址以及与此相应的段限和页面交换还有程序运行级别还有内存粒度等等的信息。一旦一个程序发生了越界访问,cpu就会产生相应的异常保护,于是segmentation fault就出现了

http://www.linuxforum.net/forum/gshowflat.php?Cat=&Board=program&Number=193239&page=2&view=collapsed&sb=5&o=all&fpart=1&vc=1

 [精华] Segment fault 之永远的痛 

可恶的"Segmentation faults"之初级总结篇 

http://oss.lzu.edu.cn/blog/article.php?tid_700.html

GDB真的很有用! 

个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4524张图片 • 训练集:4524张图片 • 分类类别: 手套(Gloves) 头盔(Helmet) 未戴手套(No-Gloves) 未戴头盔(No-Helmet) 未穿鞋(No-Shoes) 未穿背心(No-Vest) 鞋子(Shoes) 背心(Vest) • 手套(Gloves) • 头盔(Helmet) • 未戴手套(No-Gloves) • 未戴头盔(No-Helmet) • 未穿鞋(No-Shoes) • 未穿背心(No-Vest) • 鞋子(Shoes) • 背心(Vest) • 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含边界框或多边形坐标。 • 数据格式:图片数据,来源于监控或相关场景。 二、适用场景 • 工业安全监控系统开发:用于自动检测工人是否佩戴必要的个人防护装备,提升工作场所安全性,减少工伤风险。 • 智能安防应用:集成到监控系统中,实时分析视频流,识别PPE穿戴状态,辅助安全预警。 • 合规性自动化检查:在建筑、制造等行业,自动检查个人防护装备穿戴合规性,支持企业安全审计。 • 计算机视觉研究:支持实例分割、目标检测等算法在安全领域的创新研究,促进AI模型优化。 三、数据集优势 • 类别全面:覆盖8种常见个人防护装备及其缺失状态,提供丰富的检测场景,确保模型能处理各种实际情况。 • 标注精准:采用YOLO格式,每个实例都经过精细标注,边界框或多边形坐标准确,提升模型训练质量。 • 真实场景数据:数据来源于实际环境,增强模型在真实世界中的泛化能力和实用性。 • 兼容性强:YOLO格式便于与主流深度学习框架(如YOLO、PyTorch等)集成,支持快速部署和实验。
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