Wie erkennt man einen Ganzzahlüberlauf in C/C++?
Der einzig sichere Weg besteht darin, dies zu überprüfen, bevor ein Überlauf auftritt. Es gibt jedoch einige informelle Möglichkeiten, auf einen Ganzzahlüberlauf zu prüfen. Wenn Sie also beim Addieren vorzeichenloser Ganzzahlen einen Überlauf erkennen möchten, können Sie prüfen, ob das Ergebnis tatsächlich kleiner als die beiden addierten Werte ist. Zum Beispiel ,
Beispielcode
unsigned int x, y; unsigned int value = x + y; bool overflow = value < x; // Alternatively "value < y" should also work
Dies liegt daran, dass, wenn x und y beide Ganzzahlen ohne Vorzeichen sind, ihr Wert bei Addition und Überlauf nicht größer als jeder von ihnen sein kann, da sie größer als der größtmögliche Wert sein müssen Ganzzahlen ohne Vorzeichen sind erforderlich, um diese Werte zu umgehen und zu überschreiten.
Ein anderer Ansatz besteht darin, zu versuchen, auf das Überlaufflag in der CPU zuzugreifen. Einige Compiler bieten Zugriff darauf, damit Sie es testen können, aber es ist kein Standard.
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Die Leistung des i77700 reicht völlig aus, um Win11 auszuführen, aber Benutzer stellen fest, dass ihr i77700 nicht auf Win11 aktualisiert werden kann. Dies ist hauptsächlich auf die von Microsoft auferlegten Einschränkungen zurückzuführen, sodass sie es installieren können, solange sie diese Einschränkung überspringen. i77700 kann nicht auf win11 aktualisiert werden: 1. Weil Microsoft die CPU-Version begrenzt. 2. Nur die Intel-Versionen der achten Generation und höher können direkt auf Win11 aktualisiert werden. 3. Als 7. Generation kann der i77700 die Upgrade-Anforderungen von Win11 nicht erfüllen. 4. Der i77700 ist jedoch hinsichtlich der Leistung durchaus in der Lage, Win11 reibungslos zu nutzen. 5. Sie können also das Win11-Direktinstallationssystem dieser Site verwenden. 6. Nachdem der Download abgeschlossen ist, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Datei und „laden“ sie. 7. Doppelklicken Sie, um den „One-Click“-Vorgang auszuführen

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Heute möchte ich Ihnen einen letzte Woche vom MIT veröffentlichten Artikel vorstellen, in dem GPT-3.5-turbo verwendet wird, um das Problem der Erkennung von Zeitreihenanomalien zu lösen, und zunächst die Wirksamkeit von LLM bei der Erkennung von Zeitreihenanomalien überprüft wird. Im gesamten Prozess gibt es keine Feinabstimmung, und GPT-3.5-Turbo wird direkt zur Anomalieerkennung verwendet. Der Kern dieses Artikels besteht darin, wie man Zeitreihen in Eingaben umwandelt, die von GPT-3.5-Turbo erkannt werden können, und wie man sie entwirft Eingabeaufforderungen oder Pipelines, damit LLM die Anomalieerkennungsaufgabe lösen kann. Lassen Sie mich Ihnen diese Arbeit im Detail vorstellen. Titel des Bildpapiers: Largelingualmodelscanbezero-shotanomalydete

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01Ausblicksübersicht Derzeit ist es schwierig, ein angemessenes Gleichgewicht zwischen Detektionseffizienz und Detektionsergebnissen zu erreichen. Wir haben einen verbesserten YOLOv5-Algorithmus zur Zielerkennung in hochauflösenden optischen Fernerkundungsbildern entwickelt, der mehrschichtige Merkmalspyramiden, Multierkennungskopfstrategien und hybride Aufmerksamkeitsmodule verwendet, um die Wirkung des Zielerkennungsnetzwerks in optischen Fernerkundungsbildern zu verbessern. Laut SIMD-Datensatz ist der mAP des neuen Algorithmus 2,2 % besser als YOLOv5 und 8,48 % besser als YOLOX, wodurch ein besseres Gleichgewicht zwischen Erkennungsergebnissen und Geschwindigkeit erreicht wird. 02 Hintergrund und Motivation Mit der rasanten Entwicklung der Fernerkundungstechnologie wurden hochauflösende optische Fernerkundungsbilder verwendet, um viele Objekte auf der Erdoberfläche zu beschreiben, darunter Flugzeuge, Autos, Gebäude usw. Objekterkennung bei der Interpretation von Fernerkundungsbildern

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Kürzlich habe ich auf Arxiv eine aktuelle Studie zur reinen visuellen Umgebungswahrnehmung gelesen. Diese Forschung basiert auf der PETR-Methodenreihe und konzentriert sich auf die Lösung des rein visuellen Wahrnehmungsproblems der Zielerkennung über große Entfernungen, wobei der Wahrnehmungsbereich auf 150 Meter erweitert wird. Die Methoden und Ergebnisse dieses Papiers haben für uns einen großen Referenzwert, daher habe ich versucht, es zu interpretieren. Originaltitel: Far3D: Expanding the Horizon for Surround-view3DObject Detection. Papierlink: https://arxiv.org/abs/2308.09616 Autorenzugehörigkeit :Beijing Institute of Technology & Megvii Technology Aufgabenhintergrund 3D-Objekterkennung zum Verständnis des autonomen Fahrens

fseek() wird in der C-Sprache verwendet, um den Dateizeiger an einen bestimmten Ort zu verschieben. Offsets und Streams sind die Ziele von Zeigern und werden in Funktionsargumenten angegeben. Bei Erfolg wird Null zurückgegeben. Wenn dies nicht gelingt, wird ein Wert ungleich Null zurückgegeben. Das Folgende ist die Syntax von fseek() in der C-Sprache: intfseek(FILE*stream,longintoffset,intwhence) Hier sind die in fseek() verwendeten Parameter: stream− Dies ist der Zeiger, der zur Identifizierung des Streams verwendet wird. offset - Dies ist die Anzahl der Bytes ab der Position. wherece-Hier wird der Offset hinzugefügt. woher wird durch die folgenden Konstanten gegeben
