int i=0; while(r->vec[i]!='\0'){ i++; } return i; } 1 2 3 4 5 6 7 8 9 测试代码如下: void ShowStr(Str *r){ printf("\n\t\t该串值为: "); if(r->vec[0]=='\0'){ printf("空串! \n"); }else{ puts(r->vec);//使用puts函数...
DesEncrypt -p a_decrypt_text -k a_key -v a_initvec -m 5 -c a_cipher_text 一、前言 DES 算法的原理 子密钥生成过程 子密钥计算接受初始密钥或者上一轮的密钥作为输入,如果是初始密钥则进行 PC1 置换,然后将密钥分为左右两部分,对这两部分进行 LS 置换,置换后将结果合并并经过 PC2 置换得到此轮的...
Alternativ, puteți crea o copie a unui videoclip într-un alt raport aspect. Notă: pentru a crea o versiune nouă a unui videoclip cu dimensiuni diferite (păstrând în același timp versiunea veche), mai întâi faceți o copie a videoclipu...
int g = img.at<Vec3b>(row, col)[1]; int r = img.at<Vec3b>(row, col)[2]; } } 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 说明:Vec3b是一种数据结构,放置BGR像素点,3b表示3bit读取,也可以用Vec3f,3f表示以float类型读取,如第一种读取方法。 修改像素: · 灰度图...
IComponent InputEvent IResource IPassExecuter KeyInputEvent Light Log Material MaterialInstance Matrix4 Mesh MeshRenderer Model MouseInputEvent MemoryAllocator NodeFG Plane PostProcessStage Pipeline PipelineLayout PassExecuter PassNode Quaternion Queue RefCount Renderable ...
doubley = obj->padfY[i]; printf("%f,%f;", x,y); } printf("\n"); } SHPClose(hShp); } 结果输出: Xmin, Ymin: 348122 2.34118e+06 Xmax, Ymax: 1.23349e+06 3.23468e+06 ShapeType:5 Entities:125 ... 4. OpenGL绘制 OpenGL
使用步骤:1.gcc -g test.c -o test -lmymath -L ./lib -I ./inc上述命令的参-g,就是表示产生一个带有调试信息的可执行文件,使用改参数编译可以生成执行文件,得到调试表2.gdb 可执行文件例子gdg test3.输入命令l或者list,可以查看源代码list 1,表示从第一行显示源码...
Vec Enum Value Summary AttachmentTextureType DDGIResult CoordSystem GoodCulling API Overview Interface Summary AddOccludee AddOccluder CleanUp CreateGoodCulling DestroyGoodCulling Disable Enable GetCullingResult IsEnabled RasterizationAndCulling RemoveAllOccludees RemoveAllOccluders Rem...
std::vector<int> vec={1,2,3,4,5}; 8.0 可变参数宏 可变参数宏允许宏接受不定数量的参数,这是通过 ... 实现的。 #define LOG(fmt,...) printf(fmt,__VA_ARGS_) //--使用方法 后面的参数可以增加 LOG("ERROR:%s,code:%s \n","文件1.txt","错误原因:找不到了"); 9.0...
VecAddCoarsened启动了一半的线程数量 尽管线程数减少,但执行速度显著提高(约16倍) 这里的代码在 https://github.com/cuda-mode/lectures/blob/main/lecture_008/coarsening.cu 。 这也许可以解释Lecture 7中为什么对于Int4 Weight Only量化的高效kernel实现比普通的fp16的Kernel跑得更快。这张Slides讨论了在GPU编程...