static全局变量和普通全局变量区别?static局部变量和普通局部变量区别?static函数和普通函数区别

本文详细阐述了静态变量与普通变量的区别,包括初始化时间、作用域及内存分配的不同,并对比了静态函数与普通函数的特点。此外,还介绍了静态变量如何改变局部变量的存储方式和生存期,以及静态函数如何限制其作用域。

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几者的区别从三个方面考虑:
1初始化时间
2 作用域
3 分配内存空间

static全局变量和普通全局变量区别:

区别:

  1.static全局变量编译是初始化,在main()函数之前初始化并且仅初始化一次;
  2.static全局变量限定了作用范围,仅在定义该变量的源文件中有效,由于静态全局变量的作用域局限于一个源文件内,即文件作用域,只能为该源文件内的函数公用, 因此可以避免在其它源文件中引起错误。全局变量可以跨越多个源文件有效,当然,其他不包含全局变量定义的源文件需要用extern关键字再次声明这个全局变量

相同点:都是全局作用域,静态存储方式

static局部变量和普通局部变量区别:

区别

  1.static局部变量只被初始化一次,自从第一次被初始化直到程序运行结束都一直存在。普通局部变量,只在函数执行期间存在,函数的一次调用执行结束后,变量被撤销,其所占用的内存也被收回。
  2.静态局部变量在静态存储区分配空间,局部变量在栈里分配空间。

相同点:两者都只有局部作用域

static函数和普通函数区别:

区别

  1.普通函数的定义和声明默认情况下是extern的,但静态函数只是在声明他的文件当中可见,不能被其他文件所用。好处:其他文件中可以定义相同名字的函数,不会发生冲突。
  2.普通函数在C++类中编译后带一个隐藏的this参数,而static函数不带。

相同的

全局变量、静态全局变量以及静态局部变量都会被放在程序的静态数据存储区(全局可见)中,这样可以在下一次调用的时候还可以保持原来的赋值。这一点是它们与堆变量、堆变量的区别。
而局部变量在栈里分配空间
从以上分析可以看出,把局部变量改变为静态变量后是改变了它的存储方式即改变了它的生存期。把全局变量改变为静态变量后是改变了它的作用域,限制了它的使用范围。因此static这个说明符在不同的地方所起的作用是不同的。应予以注意。

### 部署 Stable Diffusion 的准备工作 为了成功部署 Stable Diffusion,在本地环境中需完成几个关键准备事项。确保安装了 Python 和 Git 工具,因为这些对于获取源码和管理依赖项至关重要。 #### 安装必要的软件包和支持库 建议创建一个新的虚拟环境来隔离项目的依赖关系。这可以通过 Anaconda 或者 venv 实现: ```bash conda create -n sd python=3.9 conda activate sd ``` 或者使用 `venv`: ```bash python -m venv sd-env source sd-env/bin/activate # Unix or macOS sd-env\Scripts\activate # Windows ``` ### 下载预训练模型 Stable Diffusion 要求有预先训练好的模型权重文件以便能够正常工作。可以从官方资源或者其他可信赖的地方获得这些权重文件[^2]。 ### 获取并配置项目代码 接着要做的就是把最新的 Stable Diffusion WebUI 版本拉取下来。在命令行工具里执行如下指令可以实现这一点;这里假设目标路径为桌面下的特定位置[^3]: ```bash git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git ~/Desktop/stable-diffusion-webui cd ~/Desktop/stable-diffusion-webui ``` ### 设置 GPU 支持 (如果适用) 当打算利用 NVIDIA 显卡加速推理速度时,则需要确认 PyTorch 及 CUDA 是否已经正确设置好。下面这段简单的测试脚本可以帮助验证这一情况[^4]: ```python import torch print(f"Torch version: {torch.__version__}") if torch.cuda.is_available(): print("CUDA is available!") else: print("No CUDA detected.") ``` 一旦上述步骤都顺利完成之后,就可以按照具体文档中的指导进一步操作,比如调整参数、启动服务端口等等。整个过程中遇到任何疑问都可以查阅相关资料或社区支持寻求帮助。
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