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Casting----类型转换,也就是将数据从一种类型转换到另一种类型的操作.本文首先给出两种类型转换的方式:隐式转换和显式转换,然后简单介绍一下C语言常用的类型转换方式,最后详细叙述C++中常用的三种类型转换模版:static_cast,const_cast,reinterpret_cast. 1.隐式转换和现实转换 隐式转换(Implict conversion):这种类型转换操作是由编译器自动完成的,程序员不需要亲自操作. 例如: int iVariable = 10; float fVa…
开始在 Java 中使用 Redis 前, 我们需要确保已经安装了 redis 服务及 Java redis 驱动,且你的机器上能正常使用 Java. (1)Java的安装配置可以参考我们的 Java开发环境配置 (2)安装了 redis 服务: 请参考:Windows环境下使用Redis缓存工具的图文详细方法 或是: 首先你需要下载驱动包,下载 jedis.jar,确保下载最新驱动包. 在你的classpath中包含该驱动包. 一.新建一个javaweb项目. 1. 新建一个Jedis的项目.…
本系列前两章已经描述了系统架构以及系统构建的基础内存映射,本章将详细描述lmdb的核心,外存B+Tree的操作.本文将从基本原理.内存操作方式.外存操作方式以及LMDB中的相关函数等几方面描述LMDB中关于B+Tree的使用方式. 介绍 动态查找树主要有:二叉查找树(Binary Search Tree),平衡二叉查找树(Balanced Binary Search Tree),红黑树 (Red-Black Tree ),B-tree/B+-tree/ B*-tree(B~Tree).前三者是典…
XML-WSDL基础知识 WSDL 1.1. WSDL 简介 1.1.1.    概述 WSDL 指网络服务描述语言 (Web Services Description Language) WSDL 是基于 XML 的用于描述 Web Services 以及如何访问 Web Services 的语言. 做为通讯协议,在web通讯中消息的格式被标准化的.WSDL为描述网络服务定义XML语法使交互的端点之间拥有信息交互的能力.WSDL服务定义为分布式系统提供了证据并且担任自动参与在应用通讯中处理的方…
本文介绍了tensorflow的常用函数,源自网上整理. TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU.一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测.如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作.并行计算能让代价大的算法计算加速执行,TensorFlow也在实现上对复杂操作进行了有效的改进.大部分核相关的操作都是设备相关的实现,比如GPU. 下面是一些…
与Channel相关的代码主要位于nsqd/channel.go, nsqd/nsqd.go中. Channel与Topic的关系 Channel是消费者订阅特定Topic的一种抽象.对于发往Topic的消息,nsqd向该Topic下的所有Channel投递消息,而同一个Channel只投递一次,Channel下如果存在多个消费者,则随机选择一个消费者做投递.这种投递方式可以被用作消费者负载均衡. Channel从属于特定Topic,可以认为是Topic的下一级.在同一个Topic之下可以有零个…
摘要:本文主要对tf的一些常用概念与方法进行描述. tf函数 TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU.一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测.如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作. 并行计算能让代价大的算法计算加速执行,TensorFlow也在实现上对复杂操作进行了有效的改进.大部分核相关的操作都是设备相关的实现,比如GPU.下面是…
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1.tensorflow的基本运作 为了快速的熟悉TensorFlow编程,下面从一段简单的代码开始: import tensorflow as tf #定义‘符号’变量,也称为占位符 a = tf.placeholder("float") b = tf.placeholder("float") y = tf.mul(a, b) #构造一个op节点 sess = tf.Session()#建立会话 #运行会话,输入数据,并计算节点,同时打印结果 print sess…
为了快速的熟悉TensorFlow编程,下面从一段简单的代码开始: import tensorflow as tf #定义‘符号’变量,也称为占位符 a = tf.placeholder("float") b = tf.placeholder("float") y = tf.mul(a, b) #构造一个op节点 sess = tf.Session()#建立会话 #运行会话,输入数据,并计算节点,同时打印结果 print sess.run(y, feed_dict=…