参数传递不正确

guo_hai13 2003-12-12 10:11:46
class TApdu
{
//IC卡命令包结构
public:
unsigned char CLA;
unsigned char INS;
unsigned char P1;
unsigned char P2;
unsigned char Lc;
unsigned char Le;
unsigned char *DataBuffer;
unsigned char *SW;
TApdu();
void SetAPDU(unsigned char *pszBuffer,unsigned char *pszSW,unsigned char CmdBuffer[6]);
unsigned char ExecuteCommand(unsigned char uCardType);
};
//---------------------------------------------------------------------------
void TApdu::SetAPDU(unsigned char *pszBuffer,unsigned char *pszSW,unsigned char CmdBuffer[6])
{
CLA = CmdBuffer[0];
INS = CmdBuffer[1];
P1 = CmdBuffer[2];
P2 = CmdBuffer[3];
Lc = CmdBuffer[4];
Le = CmdBuffer[5];
DataBuffer = pszBuffer;
SW = pszSW;
}
在程序中对pszBuffer赋值后,调用SetAPDU函数时pszBuffer的值发生改变
无论是寄存器传递还是STACK传递还是_cdecl都不正确急死!!!!!!!
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netsys2 2003-12-12
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第二种方法也是肯定可行的,你仔细检查你的代码。
guo_hai13 2003-12-12
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THANKU
我试了一下,全局变量的方法可以,但是你说的第二种方法不行,不知为什么!!!
guo_hai13 2003-12-12
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我想你误解我的意思了
void MyTest(void)
{
char pszBuffer[100];
memcpy(pszBuffer,"DATA",4);
tApdu->SetAPDU(pszBuffer,xxxxx);//这样是绝对不行的,因为你定义的变量是局部的,是从函数堆栈中申请,当本函数退出时,pszBuffer指向的地区已经发生改变,因此你取不到正确结果。
}
我的意思是pszBuffer的值传不到SetAPDU中去,调试观察发现程序一真运行到调用SetAPDU
pszBuffer的值就变了
guo_hai13 2003-12-12
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i try
netsys2 2003-12-12
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DataBuffer = pszBuffer;
//你必须保证传入的pszBuffer是全局变量或者其它生命周期是全局的变量,函数内部的变量绝对不行,

例如:

void MyTest(void)
{
char pszBuffer[100];
tApdu->SetAPDU(pszBuffer,xxxxx);//这样是绝对不行的,因为你定义的变量是局部的,是从函数堆栈中申请,当本函数退出时,pszBuffer指向的地区已经发生改变,因此你取不到正确结果。
}


解决方法:
1)把char pszBuffer[100];定义在全局变量,这样保证它在程序运行期间地址不发生改变
2)或者类中unsigned char *DataBuffer;改为
unsigned char DataBuffer[100];

函数SetAPDU的代码改为:
memcpy(DataBuffer,pszBuffer,100);



内容概要:本文围绕基于Basisformer模型的时间序列锂离子电池SOC(State of Charge,荷电状态)预测展开研究,利用PyTorch框架实现深度学习模型的构建与训练。通过将历史充放电数据作为输入,Basisformer能够有效捕捉电池状态的动态变化特征,提升SOC预测精度。文中详细介绍了模型结构设计、数据预处理流程、训练策略及实验结果分析,并与传统方法进行对比,验证了该方法在复杂工况下的优越性与鲁棒性。该研究不仅展示了Basisformer在时序建模中的潜力,也为电池管理系统提供了高精度的状态估计解决方案。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习理论知识,熟悉PyTorch框架,从事电池管理系统、新能源汽车或智能预测方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于电动汽车、储能系统等领域的电池SOC高精度实时估算;②为电池健康管理(BMS)提供可靠的状态输入;③推动深度学习在时间序列预测中的实际落地,提升现有预测模型的泛化能力与稳定性; 阅读建议:建议读者结合标题为【锂电池SOC估计】【PyTorch】基于Basisformer时间序列锂离子电池SOC预测研究(python代码实现)的资源,重点研读所提供的Python代码,深入理解数据处理方式与模型网络结构的设计思路,尝试调整超参数以观察对预测性能的影响,从而全面掌握Basisformer在时序建模中的优势、适用边界及工程化实现路径。

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