Labels as Value(标签地址)

文章详细解释了在C语言中,如何通过void*类型的单目运算符获取并利用goto语句的标签地址,展示了两个代码片段,它们具有相同的输出结果,体现了标签地址在程序控制流中的价值。

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标签地址,顾名思义,goto语句中标签的地址,直接上代码就看懂了,以下两段代码的结果一模一样,都是输出2。

#include <stdio.h>

int main(){
    void* testAddr=&&test;//此处&&是单目运算符,用于获取标签test的地址
    goto *testAddr;
    printf("1\n");
test:
    printf("2\n");
    return 0;
}
#include <stdio.h>

int main(){
    
    goto test;
    printf("1\n");
test:
    printf("2\n");
    return 0;
}

参考链接: Labels-as-Values

### 处理仅包含 images 和 labels 的数据集的方法 对于仅包含 `images` 和 `labels` 的数据集,在实际应用中需要经过一系列的预处理步骤来确保这些数据可以被机器学习模型高效利用。以下是具体的处理方法: #### 1. 数据清洗 在构建模型之前,应先清理数据中的冗余项或异常值。这一步骤可能涉及删除重复图片、移除损坏的图像文件或者过滤掉标签不一致的情况。 - 去重操作可以通过计算每张图片的哈希值并比较它们是否相同来进行[^1]。 ```python import hashlib def compute_image_hash(image_path): with open(image_path, 'rb') as f: img_data = f.read() return hashlib.md5(img_data).hexdigest() hashes = {} for image_file in image_files: hash_value = compute_image_hash(image_file) if hash_value in hashes: print(f"Duplicate found: {image_file}") else: hashes[hash_value] = image_file ``` #### 2. 数据标准化 为了使不同来源的图像具有统一的标准形式,需对其进行必要的转换。例如调整所有图像到相同的分辨率大小,并对像素值做归一化处理使其范围落在 `[0, 1]` 或者 `[-1, 1]` 中。 - 使用 TensorFlow/Keras 提供的功能实现简单的图像加载与预处理: ```python from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) train_generator = datagen.flow_from_directory( 'data/train', target_size=(150, 150), batch_size=32, class_mode='binary') ``` 上述代码片段展示了如何设置一个生成器用于批量读取和预处理训练集中存储于子目录下的分类图像样本。 #### 3. 数据增强 为了避免因训练样例不足而导致过拟合现象发生,可通过随机变换原始图像的方式人工扩充数据量。常用的技术手段包括但不限于翻转、旋转角度变化、亮度调节等。 - 下面是一个基于 Keras 实现基本图像增广的例子: ```python augment_datagen = ImageDataGenerator( rotation_range=40, width_shift_range=0.2, height_shift_range=0.2, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True, fill_mode='nearest') # 应用至具体某一张图上查看效果 img = load_img('cat.jpg') # this is a PIL image x = img_to_array(img) # numpy array with shape (3, 150, 150) x = x.reshape((1,) + x.shape) # reshape to (1, 3, 150, 150) i = 0 for batch in augment_datagen.flow(x, batch_size=1, save_to_dir='preview', save_prefix='cat', save_format='jpeg'): i += 1 if i > 20: break # otherwise the generator would loop indefinitely ``` 这段脚本会自动生成多版本经修改后的猫科动物照片存入指定文件夹内作为额外素材补充原集合内容。 #### 4. 数据集划分 最后要合理分配整个可用资源给三个独立部分&mdash;&mdash;即训练组(Training Set),验证组(Validation Set) 及 测试组(Test Set)[^1]。这样做的目的是让最终建立起来的学习机制具备良好的泛化性能而不是仅仅针对特定已知条件表现良好而已。 常见做法是以一定比例比如8:1:1的比例分割整体资料库;当然也可以借助第三方工具包完成自动化流程管理任务简化工作负担。 --- ###
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