关于 strlen 和 sizeof 、对齐 2010-01-14 16:35:58

本文通过示例代码展示了C++中strlen与sizeof的区别,strlen用于获取字符串的实际长度,如hello长度为5;而sizeof对于字符指针返回的是指针变量的大小,通常为4。此外还介绍了结构体成员变量总大小的计算。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

#include<iostream.h>
#include<string.h>

int
main(void)
{
    char*   p   =   "hello"; 
    int   len1   =   strlen(p);  //---------5
    int   len2   =   sizeof(p);   //----------4
   
    typedef   struct   Test{ 
        int   a; 
        char   b; 
    };
    int   len3   =   sizeof(Test);   //---------8

    cout<<len1<<" "<<len2<<" "<<len3<<endl;
}

 

 

总结:strlen---->实实在在的字符串长度,例如 hello----〉5

 

sizeof(p)--------〉4

 

 

 

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节全局趋势,显著提升预测精度泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB深度学习的科研人员、工程师研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例详细的模型描述有助于读者快速理解复现该项目,促进学术技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试优化,以达到最佳的预测效果。
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