关于结构体类型转换问题,大虾们帮帮忙啊!!!!

never517 2007-12-10 02:50:50
将一个结构体对象进行类型转换,如:
struct msg
{
int x;
bool y;
CString z;
}test;

char *rec = ???????????

转换后还需可以转换成为msg 的对象。
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独孤过儿 2007-12-11
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you'd better use the structure with bits
ouyh12345 2007-12-11
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如果不用考虑字节对齐的话,直接
(char *)(void *)&test_msg
never517 2007-12-10
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补充下 ::
就是用结构体来封装一些数据,用于在套接字中的传输,需要接受到套接字后可以再把数据提取出来,不一定要这样解决,有好办法说下也行啊!
hai040 2007-12-10
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在类里定义converttostring和loadfromstring
babyvox1999 2007-12-10
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你这样转作什么?晕
ouyh12345 2007-12-10
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不好转,要考虑字节对齐的问题。
sprintf(rec, "%04d%04d%s", test_msg.x, test_msg.y, test_msg.z);
healer_kx 2007-12-10
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基本是不可以互相转化的... ...
附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[领航车(leader)] · 训练集:414 张 · 验证集:39 张 · 测试集:20 张 · 总计:473 张 该数据集聚焦于室内走廊环境中对领航车的精准识别与定位,具备高度场景专一性与实际应用价值。图像采集于光线均匀、结构规整的建筑内部通道,背景干扰因素少,有利于模型在复杂环境下的目标提取能力训练。领航车作为核心检测对象,在不同距离和角度下均被清晰标注,为智能导航系统、自动化引导设备等提供可靠的数据支持。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 77 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9950** mAP50-95 | 0.9141 Precision | 0.9985 Recall | 1.0000 train/box_loss | 0.5224 train/cls_loss | 0.2526 val/box_loss | 0.4307 val/cls_loss | 0.1407 【训练过程分析】 77 轮训练后 mAP50 达到 0.9950,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。mAP50-95 为 0.9141,和 mAP50 差距仅 0.08,框的定位精度也很扎实。 【模型性能评估】 Precision 0.9985、Recall 1.000... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。

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