如何在c++中将int64_t的一部分复制到char[4]？ - 腾讯云开发者社区

今天我们来把预测搬到C++上，模拟一下模型的部署。...对于C++版本模型预测服务，只需要按部就班完成如下三步即可：完成C++版本的中文切词，并向量化的过程使用ONNX Runtime的C++ API，完成模型的推理预测过程编写一个简单的bRPC服务，把前面两步集成进去即可.../b2 headers # 生成一个boost目录，可以复制到其他地方，都是header-only的库utf8proc这是一个处理UTF-8字符的C语言库，在Github上：https://github.com...比如数学意义上的一个2维矩阵：[[1,2,3],[4,5,6]]，在这里只需要传入{1,2,3,4,5,6} 然后通过shape参数:{2, 3}表示这是2*3的矩阵。...所以可以这样表示这个shape：std::vectorint64_t> shape = {1, 32};shape.data()即可以获得一个int64_t*的指针，因为我们这里维度是固定的，所以直接用

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Android进阶-NDK技术

确实如此，用一句话概括它们之间的关系就是：开发者使用NDK技术在Android应用程序中编写C/C++代码，并将其编译成共享库(如.so文件)，然后使用JNI技术在Java代码中加载并与这些C/C++代码进行交互...第二点的话就是C/C++语言可以直接访问底层系统功能和硬件资源，如摄像头和传感器等，这是Java做不到的。...CPU架构的.so文件复制到新项目的main/jniLibs目录，jniLibs目录需要自己新建。　　　　...下面给出它们之间的对应关系： Java类型 JNI类型 C/C++类型大小 boolean jboolean uint8_t 无符号8位整型 byte jbyte int8_t 有符号8位整型 char...(p);//将const char *类型转换成jstring类型 }//所以这个函数的功能就是返回传进来的字符串　　如果返回值是其他的类型，也和这个类似。

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音视频开发之旅（60) -调试分析FFmpeg (解封装部分的）常用结构体

一、ffplay的断点调试首先下载和编译ffmpeg，具体可以参考音视频开发之旅（33) -交叉编译android使用的FFmpeg(3.x和4.x) 区别在于，我们这次不是交叉编译，而是在Mac上编译安装调试...如何在Xcode下配置调试ffmpeg源码请参考：https://www.jianshu.com/p/27a90b113413 我们在ffplay.c的main函数打断点进行进行分析ffplay解封装（...*pb：输入数据的缓存 unsigned int nb_streams：视音频流的个数 AVStream **streams：视音频流 char filename[1024]：文件名 int64...const char *name: 格式的名称 const char *mime_type： mime类型如 video/avc video/hevc audio/aac等以及一系列函数指针 int...结构体分析：AVPacket 四、收获通过本篇的学习实践，我们学习到了如何在Xcode下断点调试ffmpeg并进行ffplay解封装流程的分析了解常用结构体之间的关系：解协议、解封装、解码对应的结构体以及之间的关系

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C++ 动态新闻推送第52期

C++ 动态新闻推送第52期从reddit/hackernews/lobsters/meetingcpp摘抄一些c++动态文章 Curious lack of sprintf scaling 数字转字符串...int main() { std::vector v{1, 2, 3, 4}; assert(4 == std::size(v)); std::erase_if(v, [](const auto...& e) { return e % 2;} ); assert(2 == std::size(v)); assert(v[0] == 2 and v[1] == 4); } 没啥说的 Image...cast C++ header files and inter-class connections c++编译依赖和头文件的问题。...属于老生常谈的讨论 C++ Benchmarking Tips for Beginners google benchmark教程，几个案例基本的阻止优化 static void i32_addition_semirandom

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Radare静态分析so文件-ARM64

将第一个参数x0保存到var_bp_8h指向的内存中 8. 将第二个参数x1保存到var_0h_2指向的内存中 9. 将x1寄存器指向只读字符串"Hello from C++" 10....这个函数其中的一个参数是字符串处理函数fcn.0000f1d4的返回值。...**查看basic_string函数信息，可知有2个参数，其中x0也就是参数1是x8寄存器的值，x1指向字符串"Hello from C++"**。这个函数的功能相当于string.c_str()。...36: fcn.0000f1d4 (char *arg1); │ ; var char *var_8h @ sp+0x8 │ ; var int64_t var...把这两者相加，结果写入到Xd寄存器用来得到一块含有 lable的4KB对齐内存区域的base地址（也就是说lable所在的地址，一定落在这个4KB的内存区域里, 指令助记符里Page也就是这个意思

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iOS底层原理总结 - 探寻block的本质（二）

__block修饰的变量包装成一个对象，查看其底层c++源码。...通过以下代码生成c++源码查看 int main(int argc, const char * argv[]) { @autoreleasepool { __block Person...通过上面对__block变量的内存管理分析我们知道，block被复制到堆上时，会将block中引用的变量也复制到堆中。我们重回到源码中。当在block中修改__block修饰的变量时。...而当block被复制到堆中时，栈中的__Block_byref_age_0结构体也会被复制到堆中一份，而此时栈中的__Block_byref_age_0结构体中的__forwarding指针指向的就是堆中的...被__block修饰的对象类型的内存管理使用以下代码，生成c++代码查看内部实现 typedef void (^Block)(void); int main(int argc, const char

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HIDL学习笔记之HIDL C++（第二天）

4. 使用 MessageQueue getDesc() 方法获取描述符对象。 5....分散-集中在之前的 Android 版本中，Binder 调用中的每条数据都会被复制 3 次：一次是在调用进程中将数据序列化为 Parce 一次是在内核驱动程序中将 Parcel 复制到目标进程一次是在目标进程中对...C++ 形式的枚举。...）会变为 C++ 形式的该枚举的底层类型。...而不是命名空间的一部分）。

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在Java中将ArrayList转换为Array

在本教程中，您将学习如何在Java中将ArrayList转换为Array。 ...下面，我将分享这两种方式的示例。 ...如何在Java中将ArrayList转换为数组 (How to Convert ArrayList to Array in Java) 使用手动方式转换 (Convert Using Manual...在此方法中，我们将首先创建一个大小等于ArrayList大小的数组。之后，使用get()方法获取 ArrayList的每个元素，然后将其复制到array中。 ...这些是在Java中将ArrayList转换为Array的简单方法。如果发现任何不正确的内容或与以上教程相关的疑问，请在下面评论。

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工业党福利：使用PaddleX高效实现指针型表计读取系列文章（2）

所以首先需要解决的问题是正确地从C#中传递图像数据到C++端，然后再将c++中分割后的结果传回C#中。...因此需要解决的问题有两个：问题一：如何将C#中图像数据传递至C++；问题二：如何在C++中接收图像数据，并将分割结果返回至C++。...涉及到这一部分的代码为： // C# 代码 //也可设置为可选路径，我这里就直接指定了 string image_path = "C:/Users/Admin/Desktop/yalibiao_126...//C++代码 extern "C" __declspec(dllexport) cv::Mat* LoadModel(char *input, int width, int height);//声明为...在运行前，需要将segmenter.dll目录下的全部文件及其lib文件复制到C#项目的运行目录bin/Debug目录下。

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定时启动关闭程序以及 C++ 相关时间函数

定时启动关闭程序以及 C++ 相关时间函数前言最近在做项目的过程中需要实现定时启动/关闭程序的功能，网上查资料的过程中，发现大多都是通过 windows 创建计划任务的方式实现程序的定时启动，或者是通过写...bat 配合 sleep 关闭程序，感觉都不太行，最后还是采用了通过 C++ 写了一个监控窗口方式实现，在这里简单记录一下爬坑的过程。...启动/关闭程序一开始只是想通过写一个 bat 脚本来实现启动、关闭程序，但发现还是不怎么靠谱，辗转之后还是通过 c++ 的 system 来实现。...time_t 其实就是一个整数类型，是 int64_t 的重命名，该函数直接使用返回值就好，参数一般传空即可。...strftime()函数，该函数可用于格式化日期和时间为指定的格式，如果产生的 C 字符串小于 size 个字符（包括空结束字符），则会返回复制到 str 中的字符总数（不包括空结束字符），否则返回零。

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来探寻深度学习框架的内部架构

C/C++中 Python 扩展对象的简介你可能知道可以借助 C/C++扩展 Python，并开发所谓的「扩展」。PyTorch 的所有繁重工作由 C/C++实现，而不是纯 Python。...为了定义 C/C++中一个新的 Python 对象类型，你需要定义如下实例的一个类似结构： // Python object that backs torch.autograd.Variable struct...张量存储张量的实际原始数据并不是立即保存在张量结构中，而是保存在我们称之为「存储（Storage）」的地方，它是张量结构的一部分。...然而当我们希望分配存储给 GPU，我们最终会使用如 cudaMallocHost() 那样的 CUDA 分配器，我们可以在下面的 THCudaHostAllocator malloc 函数中看到这一点。...最后，我们可以看到主张量 THTensor 结构的组成： typedef struct THTensor { int64_t *size; int64_t *stride; int

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ffmpeg.c（4.3.1）源码剖析

-i /home/ron/music/avm.mp4 是输入参数，a.mp4 是输出参数。输入/输出参数可以有专属的选项，这些选项应该紧挨着放在输入输出参数前面。...如 -vf “split [main][tmp]…[main][flip]” 就是输出参数 a.mp4 的选项。全局选项的位置不需要限定，因为选项是以选项名字查找的。...如”vf”就是”filter:v”的别名，它的 OptionDef 指定了回调函数 opt_video_filter()。...其中一部分是关于 vf 语法的，另外一部分是关于生成的 FilterGraph 结构的。上图标出了 vf 语法的术语。过滤器。过滤器用红色标出，包括它的名字和参数。如”split”，只有名字。...有两类位置点，有名的和无名的。有名位置点用绿色标出，名字用 [] 包住，如 main, flip, tmp。无名位置点不必标出，如下图所示。路径。

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FFmpeg中的常用结构体分析

，如标题、作者、日期等 unsigned int nb_streams; //表示流的数量,它指示在音视频文件中存在多少个流(如音频流、视频流、字幕流等) AVStream **streams...下面给出该结构体的部分定义，代码如下： typedef struct AVInputFormat { const char *name; //输入格式的名称，缩写 const char...subtitle_codec; //字幕编码器ID int flags; const struct AVCodecTag * const *codec_tag;} AVOutputFormat; 　　4....(仍然是压缩后的数据)和关于这些数据的一些附加信息，如显示时间戳，解码时间戳，数据时长和所在媒体流的索引等；该结构体的定义如下： typedef struct AVPacket { AVBufferRef...//缓冲区的大小 unsigned char *buf_ptr; //当前的读取或写入位置 unsigned char *buf_end; //缓冲区有效数据的末尾位置 void

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PyTorch 分布式(3) ----- DataParallel(下)

，用 Replicate 函数将模型从 device[0] 复制到不同的卡，这样各个卡都有了同样的模型和不同的数据，现在就要分别调用 forward 计算损失和梯度。...，用 Replicate 函数将模型从 device[0] 复制到不同的卡，这样各个卡都有了同样的模型和不同的数据，然后分别调用 forward 计算损失和梯度。...) { // destination_index 就是 device[0] 的index int64_t total_size = 0; auto& first = tensors.front...对应下图：这部分调用到了原始模型的 backward，具体如下图中的数值 4： +----------------------------------------------------------...进行梯度下降，并更新主GPU上的模型参数。另外，由于模型参数仅在主GPU上更新，而其他从属GPU此时并不是同步更新的，所以需要将更新后的模型参数复制到剩余的从属 GPU 中，以此来实现并行。

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ffmpeg直播项目

这些流信息包括音频流、视频流、字幕流等的相关参数，如编码格式、时长、码率等。...oformat：指定要使用的输出格式，一般可以传入 NULL，由 FFmpeg 库自动选择适合的输出格式。 format_name：输出格式的名称，例如 “mp4”、“avi” 等。...可以在创建流后对其进行配置，如指定编码器、设置流的参数等。函数返回值为指向新创建的 AVStream 结构体的指针，表示新的媒体流。...结构体中的设置和参数复制到目标 AVCodecContext 结构体中，使得目标结构体与源结构体具有相同的设置和参数 dest：目标 AVCodecContext 结构体指针，用于接收复制后的设置和参数...可以传递一些配置选项，如全局元数据、流元数据等。可以将其设置为 NULL，如果不需要传递额外的选项。

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动态调试elf文件的几种方法

首先将ida/dbgsrv/路径下的linux_server/linux_serverx64文件复制到linux下，两个文件分别是调试32位和64位程序使用的: 在linux下启动对应的文件: 把我们要调试的文件放到相应的文件夹中...**argv, char **envp); │ ; var int64_t var_40h @ rbp-0x40 │ ; var int64_t var_3ch...; var int64_t var_28h @ rbp-0x28 │ ; var int64_t var_24h @ rbp-0x24 │ ; var int64...function calls (aac) [x] Analyze len bytes of instructions for references (aar) [x] Finding and parsing C+..., const char **envp) { char v3; // al int i; // [rsp+0h] [rbp-40h] int j; // [rsp+4h] [rbp-3Ch]

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Android平台下使用FFmpeg进行RTMP推流（视频文件推流）简介

简介前面已经讲到如何在Linux环境下编译FFmpeg以及在Android项目中使用，这一节就开始真正的使用FFmpeg。在Android平台下用FFmepg解析视频文件并进行RTMP推流。...如果对FFmpeg基础不熟或者不知道如何在Android项目中使用，请先阅读流媒体专栏里之前的文章。注意：这里的工程沿用Linux下FFmpeg编译以及Android平台下使用里的工程和结构。..._t pts, int64_t dts, int64_t duration, long long index) { // logw("=================") if (pushCallback...; //输出的地址 const char *outUrl = "rtmp://192.168.31.127/live"; ///////////////////////////...; //推流每一帧数据 //int64_t pts [ pts*(num/den) 第几秒显示] //int64_t dts 解码时间 [P帧(相对于上一帧的变化

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C++中消息自动派发之三 About JSON Encode

《C++ 消息自动派发》系列上篇介绍了IDL解析器，生成的C++代码只支持JSON转C++ struct。经过新的重构，这次增加了对C++ struct 转JSON的支持。...现实应用中，网络服务器程序处理流程如下：　　1> 网络层异步接收Client消息（本文讨论的应用都是基于json协议）　　2> 对消息进行解析，如判断消息类型，消息体字段检查、解析、赋值等。...待消息转成struct后，逻辑线程直接操作二进制，尽最大程度提高逻辑线程的实时性、吞吐量。　　3> 逻辑线程处理完请求，一般会产生特定的响应结果（有时是一个，如rpc请求，有时多个，如广播消息）。...4> 逻辑成生成的响应结果为二进制struct，需要转换成json字符串。同样这些耗时的、与逻辑无关的操作应该放到网络线程。道理还是一样，尽最大程度保证　　　　逻辑层的效率。　　..._t dest_); json_outstream_t& encode(const char* filed_name_, json_value_t& jval_, int64_t dest_);

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PyTorch 2.2 中文官方教程（十一）

C++ 没有这样的约束，线程易于使用和创建。需要大量并行化的模型，如深度神经进化中使用的模型，可以从中受益。...提示 C++前端试图提供尽可能接近 Python 前端的 API。如果您熟悉 Python 前端，并且有时会问自己“如何在 C++前端中做 X？”...定义神经网络模型现在我们已经配置好基本环境，我们可以深入到本教程的更有趣的部分。首先，我们将讨论如何在 C++前端定义和交互模块。...数据加载器是 C++前端的data api 的一部分，包含在torch::data::命名空间中。...为此，我们需要做两件事：为我们分配的张量传递 GPU 设备规范，并通过to()方法将任何其他张量显式复制到 GPU 上，C++前端中的所有张量和模块都有这个方法。

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MindSpore自定义算子中的张量维度问题

测试思路 MindSpore使用的CUDA算子规范化接口形式为： extern "C" int CustomOps(int nparam, void **params, int *ndims, int64...5] [ 6 7 8] [ 9 10 11]] 0 1 2 3 需要注意的是，我们在CUDA的打印函数中设置的打印输出大小是输入张量的第一个维度的大小，我们给的是一个(4,3)大小的张量，因此会顺序打印...4个数出来。...python3 test_shape.py [[ 0 1 2] [ 3 4 5] [ 6 7 8] [ 9 10 11]] [66] 总结概要当我们使用GPU进行快速运算时，虽然可以用成熟的深度学习框架如...MindSpore和PyTorch等进行实现，但其实从速度上来说，最快不过直接使用C/C++的CUDA来实现。

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使用bRPC和ONNX Runtime把Bert模型服务化

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