string内存分配问题---菜鸟提问

C/C++ > 新手乐园 [问题点数:20分,结帖人u012678079]
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黄花 2014年3月 C/C++大版内专家分月排行榜第二
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蓝花 2014年1月 C/C++大版内专家分月排行榜第三
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黄花 2014年7月 C/C++大版内专家分月排行榜第二
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蓝花 2014年10月 C/C++大版内专家分月排行榜第三
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温腾

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c++结构体string无法用malloc分配内存

c++结构体string无法用malloc分配内存,需要用用new来分配内存,malloc不会调用结构函数,结构体内的string不定长,不能动态分配内存

Java[从菜鸟到高手演变] ----- 字符串

Java中的字符串处理主要有下面三个类来处理的:String、StringBuffer、StringBuilder。

swift问题集--未完待续

达到效果:理解并能口诉才能算过 Q:dynamic 的作用-红记 静态 动态 kvo kvc 继承NSObject 由于 swift 是一个静态语言, 所以没有 Objective-C 中的消息发送这些动态机制, dynamic 的作用就是让 swift 代码也能有 ...

Python菜鸟学习手册14----标准库+代码实例

Python Standard Library 翻译: Python 江湖群 10/06/07 20:10:08 编译 0.1. 关于本书0.2. 代码约定0.3. 关于例子0.4. 如何联系我们 核心模块 1.1. 介绍1.2. _ _builtin_ _ 模块1.3. exceptions 模块1.4....

黑马程序员C++基础入门(三)——函数 - 指针 - 结构体

本文转载自:... ... 6 函数 6.1 概述 作用: 将一段经常使用的代码封装起来,减少重复代码 ...一个较大的程序,一般分为若干个程序块,每个模块实现特定的功能。...函数的定义一般主要有5...

Java之美[从菜鸟到高手演变]之字符串

写程序就像生活,有酸甜苦辣,关键在于过程,任何事情的过程都是美好的,是值得我们回味的!有人说,编程是一种艺术,艺术出于生活却高于生活,每一个细节都值得细细品味......独乐乐与人乐乐,孰乐?...

大数据面试总结《十六》--面试题规律总结

关于Java的面试题:关于虚拟机的面试题: 1.hashmap底层? 2.Java进程中断怎么处理? 3.介绍下面向对象? 4.介绍下多态? 5.方法重载和重写? 6.这俩哪个属于多态? 7.说下多线程? 8.实现方式有哪些,区别?...13.h...

资料搜集-JAVA系统的梳理知识

<!-- TOC --> - [Java](#java) - [基础](#基础) - [并发](#并发) - [JVM](#jvm) - [Java8 新特性](#java8-新特性) - [代码优化](#代码优化) ...- [操作系统](#操作系统) - [数据结构与算法](#数据结构与...

秋招总结--来自一枚2020届普通本科生的回顾

一、先好好TMD吐一吐苦水,回顾2019年 2019年的秋招.....终于结束,感觉2019年这大半年年都很忙,从2月份过年回家一次,到10月底才第二次回家。 2月过完年没几天,背着书包、拿着行李从出发,提前去学校开始复习,...

Android - 收藏集(全了)

用两张图告诉你,为什么你的 App 会卡顿? - Android - 掘金Cover 有什么料? 从这篇文章中你能获得这些料: 知道setContentView()之后发生了什么? ...Android 获取 View 宽高的常用正确方式,避免为零 - 掘金相信有...

【面经】百度校招面试经历 - 2020.08.01

百度面试经历意外之喜实习经历项目经历设计模式单例模式单例模式有什么类型饿汉模式懒汉模式(线程不安全)懒汉模式(线程安全)双重检查模式 (DCL)...顺便复盘面试,把解决的未解决的问题都记录下来。 实习经历 简单

cmd脚本命令--之基本命令锦集

转自:http://www.jb51.net/article/26994.htm 目录 第一章 批处理基础 第一节 常用批处理内部命令简介 1、REM 和 :: 2、ECHO 和 @ 3、PAUSE 4、ERRORLEVEL 5、TITLE ...11、assoc 和 fty

Java面试-北大青鸟合肥科海学院

内部资料,请勿外传 目录一、 Java基础部分... 111、 一个".java"源文件中是否可以包括多个类(不是内部类)?有什么限制?.. 112、 说说&amp;和&amp;&amp;的区别。.....

(Dos)-BAT命令入门与高级技巧详解(转)

目录 第一章 批处理基础 第一节 常用批处理内部命令简介 1、REM 和 :: 2、ECHO 和 @ 3、PAUSE 4、ERRORLEVEL 5、TITLE 6、COLOR 7、mode 配置系统设备 8、GOTO 和 : 9、FIND 10、START ...15、I

编程资料 -C# 多线程

编程资料 - 多线程 C#多线程编程实例实战 作者: 刘弹 www.ASPCool.com 时间:2003-5-17 上午 10:24:05 阅读次数:10996 单个... 问题的提出 所谓单个写入程序/多个阅读程序的线程同步问

Java面试宝典系列之基础面试题String、变量、类与对象、集合类、SSH

作者:egg邮箱:xtfggef@gmail.com微博:http://weibo.com/xtfggef博客:http://blog.csdn.net/zhangerqing(转载请说明出处)近期赶上春季招聘的小高潮,顺便发一些基础面试题出来。包含:基本语法,类,内部类,...

第1-2课:老司机也会在闭包相关知识点翻车(上)

从开发菜鸟到资深工程师,除了主观能动性以外,成长过程中的一大瓶颈在于「不是每个人都能有机会接触到好项目」。这里的「好项目」是指类似项目重构、类库迁移、复杂应用设计、疑难 bug 定位等对开发者基础和设计...

基础面试题String、变量、类与对象、集合类、SSH

1、一个".java"源文件中是否可以包括多个类(不是内部类)?有什么限制? 可以有多个类,但只能有一个public的类,并且public的类名必须与文件名相一致。 2、Java有没有goto? java中的保留字,现在没有在java中使用...

Java String、变量、类与对象、集合类、SSH

原文:http://blog.csdn.net/zhangerqing/article/details/8763583 近期赶上春季招聘的小高潮,顺便发一些基础面试题出来。包含:基本语法,类,内部类,继承相关,异常,线程,集合,io,虚拟机等。...

Java面试宝典系列之基础面试题String、变量、类与对象、集合类、SSH(一)

作者:egg邮箱:xtfggef@gmail.com微博:http://weibo.com/xtfggef博客:http://blog.csdn.net/zhangerqing(转载请说明出处)近期赶上春季招聘的小高潮,顺便发一些基础面试题出来。包含:基本语法,类...

深入JavaScript系列(五):JS与内存

一、内存是什么 我们现在常用的计算机都属于 冯·诺依曼体系计算机, 计算机硬件由 控制器、运算器、存储器、输入设备、输出设备 五大部分组成。 我们通常所说的内存就是 存储器。 常用的内存都是易失性存储器...

NYOJ-228 士兵杀敌(五)

时间限制:2000 ms | 内存限制:65535 KB 难度:5 描述 南将军麾下有百万精兵,现已知共有M个士兵,编号为0~M,每次有任务的时候,总会有一批编号连在一起人请战(编号相近的人经常在一块,相互之间比较熟悉...

Qt程序设计进阶

Qt是一个1991年由奇趣科技开发的跨平台C++图形用户界面应用程序开发框架。它既可以开发GUI程序,也可用于开发非GUI程序,比如控制台工具和服务器。Qt是面向对象的框架,使用特殊的代码生成扩展(称为元对象编译器(Meta Object Compiler, moc))以及一些宏,易于扩展,允许组件编程。 Linux环境图形用户界面应用程序开发,面向对象程序设计,Linux/Windows多平台图形应用开发,嵌入式设备图形界面开发。Qt绘图,事件机制,网络,数据库,嵌入式移植。

垃圾分类数据集及代码

资源说明: 数据集主要包括6类图片:硬纸板、纸、塑料瓶、玻璃瓶、铜制品、不可回收垃圾 代码运行说明: 1、 安装运行项目所需的python模块,包括tensorflow | numpy | keras | cv2 2、 train.py用于训练垃圾分类模型,由于训练的数据量过于庞大,因此不一并上传 3、 predict.py用于预测垃圾的类别,首先运行predict.py,然后输入需要预测的文件路径,即可得到结果。

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matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

laravel5.6框架基础入门精讲

这个视频主要讲了laravel5.6版本 路由 控制器 请求响应 模型 视图 。。。太多了,详细的看目录就行了,基本上框架开发常用的功能都讲了。应该算是目前比较详细的框架教程了 学会基础的laravel框架的使用

指针才是C的精髓-4.3.C语言专题第3部分

本课程的主要内容是指针,用10节课五六个小时,从10个角度讲了指针的用法和相关知识点。其中有很多都是C程序员难以理解或者难以应用到实践编程中的知识点,也是嵌入式程序员面试笔试时经常遇到的题目。本课程的目标是让大家深入理解指针的各种使用技巧。 本课程为《C语言高级专题》的第三部分,本专题适合有一定C语言基础(至少要学过C语言,掌握gcc开发环境,会在linux命令行下编写、编译、运行、调试简单C语言程序)的同学;如果是零基础的同学,请先看我的《嵌入式工程师养成计划系列 — 朱老师带你零基础学Linux》和《嵌入式linux C语言完全学习》(光盘里的名字叫《嵌入式linux C编程基础》)

内存这个大话题-4.1.C语言专题第一部分

本课程的目标是引导大家从本质上了解内存和C语言程序的关联,课程性质是原理性、理解性的。虽实战较少但可以用来指导实战,层次上高于实战。 本课程为《C语言高级专题》的第一部分,本专题适合有一定C语言基础(至少要学过C语言,掌握gcc开发环境,会在linux命令行下编写、编译、运行、调试简单C语言程序)的同学;如果是零基础的同学,请先看我的《嵌入式工程师养成计划系列 — 朱老师带你零基础学Linux》和《嵌入式linux C语言完全学习》(光盘里的名字叫《嵌入式linux C编程基础》)

Lua语言从入门到精通

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