后来也一直在用这招,凡是结构体中用到非UInt8的,都会加上__attribute__((packed))——否则接的时候,都会「错位」。 packed packed属性的主要目的是让编译器更紧凑地使用内存。 所以再回头看__attribute__((packed)),它的作用就是告诉编译器:取消结构体在编译过程中的优化对齐,按尽可能小的size对齐——也就是按1字节为单位对齐。 __attribute__((packed))和__attribute__((packed, aligned(1)))是等价的。 现在就可以解释刚刚打印结果的不一样的原因了:第一个结构体,用__attribute__((packed))取消了在编译阶段的优化对齐,返回的是实际占用字节数。
2 __attribute__((packed)) __attribute__ ((packed)) 的作用就是告诉编译器取消结构在编译过程中的优化对齐,按照实际占用字节数进行对齐,是GCC特有的语法。 __attribute__ ((__packed__)); 使用__attribute__ ((__packed__))处理,是可以使数据一个挨着一个,直接读取数据了。
概述 JS 数组的内部类型有很多模式,如: PACKED_SMI_ELEMENTS PACKED_DOUBLE_ELEMENTS PACKED_ELEMENTS HOLEY_SMI_ELEMENTS HOLEY_DOUBLE_ELEMENTS 最高效的类型 PACKED_SMI_ELEMENTS 一个最简单的空数组类型默认为 PACKED_SMI_ELEMENTS: const arr = [] // PACKED_SMI_ELEMENTS 当我们插入整型时,V8 会给数组自动扩容,此时类型还是 PACKED_SMI_ELEMENTS: const arr = [] // PACKED_SMI_ELEMENTS arr.push(1) // PACKED_SMI_ELEMENTS 或者直接创建有内容的数组,也是这个类型: const arr = [1, 2, 3] // PACKED_SMI_ELEMENTS 自动降级 当我们对数组使用骚操作时 ,会降级到 DOUBLE: const arr = [1, 2, 3] // PACKED_SMI_ELEMENTS arr.push(4.1) // PACKED_DOUBLE_ELEMENTS 当然如果两个骚操作一结合
= msgpack_pack($data); echo "Packed data (binary): " . bin2hex($packed) . "\n"; // 反序列化 $unpacked = msgpack_unpack($packed); var_dump($unpacked); 输出: Packed data (binary): 84a26964c901a46e616d65a5416c696365a673636f72657393c95b585c92a6616374697665c3 = $packer->pack($data); echo "Packed data (binary): " . bin2hex($packed) . = $packer->pack($data); echo "Packed binary: [" . implode(', ', unpack('C*', $packed)) . "]\n"; $unpacker = $packer->pack($data1); $packed2 = $packer->pack($data2); $unpacker = new Unpacker(); $buffer = $packed1
于是,找到了下面这个表格: Abbreviation Full Name C/C++ Equivalent ps packed single-precision float ph packed half-precision None* pd packed double-precision double pch packed half-precision complex None* pi8 packed 8-bit integer int8_t pi16 packed 16-bit integer int16_t pi32 packed 32-bit integer int32_t epi8 extended packed 8- bit integer int8_t epi16 extended packed 16-bit integer int16_t epi32 extended packed 32-bit integer int32_t epi64 extended packed 64-bit integer int64_t epi64x extended packed 64-bit integer int64_t https
音调不对,原因是我用的播放器只能播放 packed类型pcm数据,所以做了planar-->packed类型转换,将AV_SAMPLE_FMT_FLTP planar的样本格式转成AV_SAMPLE_FMT_S32 packed 类型的。 getNBSamples() * getChannels(); if(data == nullptr){ return bufferSize; } // 判断是 Packed swr_alloc_set_opts( NULL, imp->frame->channel_layout, // av_get_packed_sample_fmt frame->data, imp->frame->nb_samples); swr_free(&swrCtx); } else{ //EyerLog("Packed
AV_PIX_FMT_RGB24, ///< packed RGB 8:8:8, 24bpp, BGRBGR... AV_PIX_FMT_ARGB, ///< packed RGBA 8:8:8:8, 32bpp, RGBARGBA... , ///< packed BGR 5:6:5, 16bpp, (msb) 5B 6G 5R(lsb), big-endian AV_PIX_FMT_BGR565BE, ///< packed 存储格式 在上述代码注释中,开头不是 planar 就是 packed。planar 和 packed 表示的是图片数据的存储格式。 Packed Packed 格式简单理解就是每个通道分量连续交替存储。RGB 格式基本都是 Packed 格式,因为数据排列都是 RGBRGBRGBRGB... 。
经过研究发现,在FFMPEG中,图像原始数据包括两种:planar和packed。 而packed则是打包存,所有数据都存在data[0]中。 具体哪个格式是planar,哪个格式是packed,可以查看pixfmt.h文件。 PIX_FMT_BGR24, ///< packed RGB 8:8:8, 24bpp, BGRBGR... PIX_FMT_RGB0, ///< packed RGB 8:8:8, 32bpp, RGB0RGB0... PIX_FMT_0BGR, ///< packed BGR 8:8:8, 32bpp, 0BGR0BGR...
struct test_data1 { uint8_t header; uint16_t data_xxx; ... }__attribute__ ((__packed__)); struct test_data2 { uint8_t header; uint32_t data_xxx; ... }__attribute__ ((__packed__)) ; struct test_data3 { uint32_t header:8; uint32_t data_xxx:24; ... }__attribute__ ((__packed struct test_data1 analysis_data1; struct test_data2 analysis_data2;} data; 使用__attribute__ ((__packed __))使字节不对齐,使用位域来表示三个字节,__attribute__ ((__packed__))和结构体位域可以参考: 结构体位域和__attribute__ ((__packed__))一起用
packed作用应该是,打包app,可附带部分资源进入app。。 随后热更是根据服务器文件列表与app安装后释放到的可读写路径下随包packed,再做差异更新 是否使用文件系统 只能在xml中手动配置,代表下载完后会把几个零散的ab文件合成一个文件 如何避免冗余 Output Packed Path:为可更新模式生成的文件的所在目录,若游戏是网络游戏,生成结束后将此目录中对应平台的文件拷贝至 StreamingAssets 后构建 App 即可。 一个 AssetBundle 是否会生成到 Output Packed Path,取决与这个 AssetBundle 是否在 AssetBundle 编辑工具中被标记为 Packed。 就会打包到 Packed中)。
在使用 pytorch 的 RNN 模块的时候, 有时会不可避免的使用到 pack_padded_sequence 和 pad_packed_sequence, 当使用双向RNN的时候, 必须要使用 batch_first=batch_first) res, state = rnn(packed_inputs ) padded_res, _ = nn.utils.rnn.pad_packed_sequence(res, batch_first=batch_first) # 恢复排序前的样本顺序 = rnn_forwarder(rnn, x, seq_lengths) print(using_packed_res) # 不使用 pack_paded, 用来和上面的结果对比一下 not_packed_res, _ = rnn(x) print(not_packed_res)
所有数字类型的repeated字段现在默认是packed=true的了。 前一种就是packed=false,反之后一种就是packed=true。这里会影响解包时的组织结构,所以是一个需要修改pbc的地方。 switch(f->type) { // 就是这里获取到field之后需要看看是否是数字类型,如果是数字类型,那么默认的repeated字段要改为packed类型。 if (pbc_rmessage_size(options, "packed") > 0) { packed = pbc_rmessage_integer(options , "packed" , 0 , NULL); if (packed) { f->label = LABEL_PACKED; } else { f->label = origin_label; //
. */ struct __attribute__ ((__packed__)) sdshdr5 { unsigned char flags; /* 3 lsb of type, and 5 msb of string length */ char buf[]; }; struct __attribute__ ((__packed__)) sdshdr8 { uint8_t len unsigned char flags; /* 3 lsb of type, 5 unused bits */ char buf[]; }; struct __attribute__ ((__packed unsigned char flags; /* 3 lsb of type, 5 unused bits */ char buf[]; }; struct __attribute__ ((__packed unsigned char flags; /* 3 lsb of type, 5 unused bits */ char buf[]; }; struct __attribute__ ((__packed
import struct import binascii values = (2, 'lyj'.encode('UTF-8'), 3.8) s = struct.Struct('I 3s f') packed_data 原值:", values) print("格式指示符:", s.format) print("大小:", s.size, 'bytes') print("打包值:", binascii.hexlify(packed_data 示例如下: import struct import binascii packed_data = binascii.unhexlify(b'020000006c796a0033337340') s = struct.Struct('I 3s f') unpacked_data = s.unpack(packed_data) print("解包值:", unpacked_data) 运行之后,效果如下 , '网络顺序'), ] for code, name in endianness: s = struct.Struct(code + ' I 3s f') packed_data =
当HashTable的u.v.flags & HASH_FALG_PACKED > 0时,表示当前数组是Packed Array,否则是Hash Array。 2.2.2 packed array packed array具有以下约束和特性。 key全是数字key。 key按插入顺序排列,必须是递增的。 因此,PHP 7会在packed array的空间效率以及时间效率优化与空间浪费之间做一个平衡,当空间浪费比较多的时候,PHP 7会将packed array转化为hash array,变成下面的样子: 2.5 packed array与hash array的转换 转换代码如下: //packed array 转hash array ZEND_API void ZEND_FASTCALL zend_hash_packed_to_hash 符合packed array的特征。
: 1b => size: 4b // --------- // size: 12b }; struct packed // size: 8b }; static_assert(12 == sizeof(unpacked)); static_assert(8 == sizeof(packed <T>( std::make_index_sequence<sizeof(T)>{})> is_packed_layout_v{}; static_assert(12 == sizeof(unpacked )); static_assert(not is_packed_layout_v<unpacked>); static_assert(8 == sizeof(packed)); static_assert (is_packed_layout_v<packed>); static_assert(1 == sizeof(empty)); static_assert(is_packed_layout_v<empty
Resource 根据ResourceCollection.xml Resource resource = Resource.Create(name, variant, fileSystem, loadType, packed ,“FullName”:“luoyikun/Cube1”,“AssetType”:0,“IsLoadFromBinary”:false,“FileSystem”:null,“LoadType”:0,“Packed ,“FullName”:“luoyikun/Cube2”,“AssetType”:0,“IsLoadFromBinary”:false,“FileSystem”:null,“LoadType”:0,“Packed ,“FullName”:“luoyikun/Cube2”,“AssetType”:1,“IsLoadFromBinary”:false,“FileSystem”:null,“LoadType”:0,“Packed ,“FullName”:“luoyikun/Cube2”,“AssetType”:1,“IsLoadFromBinary”:false,“FileSystem”:null,“LoadType”:0,“Packed
= socket.inet_aton(ip) print("原始字符串ip地址:", ip) print("C库能识别的ip地址", binascii.hexlify(packed)) 它们的使用方式如下: import socket import binascii ipv6_str = "2001:0db8:3c4d:0015:0000:0000:1a2f:1a2b" packed )) print("还原C库ip地址字符串", socket.inet_ntop(socket.AF_INET6, packed)) print() ipv4_str = "192.168.50.1" packed = socket.inet_pton(socket.AF_INET, ipv4_str) print("原始字符串ip地址:", ipv4_str) print("C库能识别的ip地址" , binascii.hexlify(packed)) print("还原C库ip地址字符串", socket.inet_ntop(socket.AF_INET, packed)) print() 运行之后
SDS划分成了5种类型,刚好可以用高三位表示,那么对于长度小于32的短字符串,Redis使用了一个字节的标记字段就保存了类型和长度两个信息,其结构如下 struct __attribute__ ((__packed unsigned char flags; /* 低3位存储类型,高5位预留 */ char buf[]; /*柔性数组,存放实际内容*/ }; struct __attribute__((__packed unsigned char flags; /* 低3位存储类型,高5位预留 */ char buf[]; /*柔性数组,存放实际内容*/ }; struct __attribute__((__packed unsigned char flags; /* 低3位存储类型,高5位预留 */ char buf[]; /*柔性数组,存放实际内容*/ }; struct __attribute__((__packed 这需要结合一下两点: sds给上层返回的是buf[]的指针,观察上述5种结构,buf[]的前面都是flags字段,拿到flags字段自然就能得知属于那种数据类型 __packed__字段告知编译器1字节对齐
在声明上,有下面的区别 bit [7:0] data ; // packed array of scalar bit types real latency [7:0]; // unpacked array 非压缩数组能够由任意类型组成 logic[31:0] addr; //packed array of logic type class record_c; record_c table[7:0]; //unpacked array of record objects 你答对了吗 本期题目 [185] packed struct和unpacked struct的区别是什么?