结构体字节对齐

结构体对齐参数与成员数据宽度关系
最新推荐文章于 2024-07-23 20:00:30 发布
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博客介绍了结构体中对齐参数和成员数据宽度的关系，即对齐参数是成员数据宽度的上限，二者取较小值，这属于信息技术中数据结构相关内容。

对齐参数是结构体内成员数据宽度的上限，二者取较小值

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DSP编程中的字节对齐
xcgspring的专栏
02-02 6430
从PC上向ADI DSP平台移植时，经常会出现一些问题，其中很多问题和字节对齐有关。这类问题往往在PC上测试成功，在DSP上也能成功编译链接，但是运行却会出错，导致这类问题很难查出并解决。 问题成因： 我使用的是ADI的Blackfin系列DSP，不知道其他平台是否有这个规定。就是char型数据类型地址可以任意，short型数据类型地址必须被2整除，int型数据类型地址必须被4整除，依此类推，
TI DSP关于结构体对齐的例子
ToneChip的专栏,一个传统的嵌入式码农,裸机编程
03-24 891
typedef struct AEE_LpFilter{ long long dummy; // 添加"long long" dummy field，保证8 byte alignment float midBuf[OVLPLEN]; // 滤波器中间BUF float coef[12]; // 滤波器系数 float hist[4]; // 滤波器滤波过程保存的历史数据 }AEE_LpFilter; ...
DSP移植和优化之“预编译伪指令: DATA_ALIGN和STRUCT_ALIGN
自用博客
05-31 6008
(1)#pragma DATA_ALIGN 语法： #pragma DATA_ALIGN( symbol，constant） 作用:排列symbol到constant 指点的列边界，constant为2的n次方，n=0,1,2.. 说白了就是首地址的字节对齐，首地址字对齐的最大好处就是可以告诉编译器充分利用行或块拷贝。 假设一个CACHE 的line 是128 字节【
结构体为什么要4字节对齐？
金秋打虎
07-27 6007
sizeof与struct求结构体大小的计算方法sizeof浅析（一）——求结构体大小 这篇文章讲了sizeof求结构体大小的计算方法，并给出可以套用的准则：一、存储变量时地址要求对齐，编译器在编译程序时会遵循两条原则： （1）结构体变量中成员的偏移量必须是成员大小的整数倍（0被认为是任何数的整数倍） （2）结构体大小必须是所有成员大小的整数倍，也即所有成员大小的公倍数。 例子：stru
stm32中使用#pragma pack（非常有用的字节对齐用法说明）
奋斗的菜鸟博客
10-20 2164
文章转自：https://www.cnblogs.com/King-Gentleman/p/5297355.html
C/C++结构体字节对齐详解
12-22
　我们先看看sizeof的定义——sizeof的结果等于对象或者类型所占的内存字节数，好吧，那让我们来看看S1的内存分配情况 　S1 s1 = { 'a'， 0xFFFFFFFF }; 　定义上面的变量后，加上断点，运行程序，观察s1所在的...
【编程】C#中的结构体字节对齐
qq_41061045的博客
07-23 1514
C#结构体字节对齐的一些注意事项
【C语言编程】结构体字节对齐规则详解：数据成员存储与偏移计算方法及应用实例解析
08-14
内容概要：本文详细介绍了C语言中结构体字节对齐的规则及其应用实例。主要阐述了三个基本原则：数据成员的对齐规则（按最大类型字节为单位）、结构体作为成员的对齐规则（嵌套结构体从其内部最大成员的整数倍地址...
C - 结构体字节对齐问题
07-17
关于C语言中的结构体字节对齐问题，在《C与指针》一书中提到，但是似乎没有说清楚，还是我理解不完全？所以，根据书上和网上资料，总结一些关于C语言中的结构体字节对齐的知识。这里的讨论和代码，都在VS2010下，GCC...
DSP中字节/字对齐的问题
左超
09-16 6175
DSP对于char,short,int的字节对齐是强制的，表现为char按字节对齐，int按4字节对齐，short按2字节对齐，则当char*指向0x1时，使用(int*)char*，则实际引用的是0位置，当*(int*)char*=xx时，就会将原先存在0x1中的数据冲掉，造成错误。看下面的例子：char * size_1;int * size_4;size_1 = (char*)0
【顶级EI复现】【最新EI复现】基于共享储能服务的智能楼宇双层优化配置（Matlab代码实现）
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好大夫在线-问诊数据-医生ID：1010632293
最新发布
11-25
医生ID：1010632293的 2023-10-30 至 2025-11-21 的问诊列表数据
基于Python与OpenCV的实时人眼检测与眨眼状态识别系统实现
11-25
本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域，并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库，配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持，为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段，除基础Python运行环境外，还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG（方向梯度直方图）特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节： - 面部区域检测：采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位，为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位：基于已识别的人脸区域，运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析：通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态，为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别：通过连续帧序列分析眼睑开合度变化，建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测：设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准，准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构：构建视频流处理管线，通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议，涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理，更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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本文介绍了如何使用heatmap.js库在HTML中创建热力图。首先，通过引入heatmap.js的CDN链接，创建一个heatmap实例，并配置其容器、背景颜色、渐变颜色、半径大小、透明度等参数。接着，生成模拟数据点，并通过setData方法将数据绑定到热力图实例上。文章还提供了generateData函数，用于生成随机数据点，以模拟热力图的展示效果。整个过程详细展示了热力图的创建、配置和数据绑定步骤，适合初学者快速上手使用heatmap.js。
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