allegro对齐操作 - 相关文章

ARM非对齐操作异常解决过程

在测试MF固件时,发生一个非常诡异的异常,代码如下: CLR_DBG_Commands::Monitor_EraseMemory* cmd = (CLR_DBG_Commands::Monitor_EraseMemory*)msg->m_payload; debug_printf("EraseMemory addr=0x%08x len=%d\r\n", cmd->m_address, cmd->m_length); 指定第二行代码时,会跳到异常处理程序,发生了6号异…

(原创)Linux下一定要4字节地址对齐操作

Linux下一定要4字节地址对齐操作:“血”的教训,一定不要忘记!!! 当然不仅仅是Linux下,所有的32位机都应该如此!!!…

VC++平台上的内存对齐操作

我们知道当内存的边界正好对齐在相应机器字长边界上时,CPU的执行效率最高,为了保证效率,在VC++平台上内存对齐都是默认打开的,在32位机器上内存对齐的边界为4字节:比如看如下的代码: struct MyStruct { int i; char c; }; int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { cout<<sizeof(MyStruct)<<endl; return 0; } 此时输出的结果并不是sizeof(int) + sizeof(ch…

[Android Memory] Android Zipalign zip对齐优化app程序

转载地址:http://www.cnblogs.com/xirihanlin/archive/2010/04/12/1710164.html 参考文章:http://www.cnblogs.com/lee0oo0/archive/2013/06/13/3133833.html Android SDK中包含一个“zipalign”的工具,它能够对打包的应用程序进行优化.在你的应用程序上运行zipalign,使得在运行时Android与应用程序间的交互更加有效率.因此,这种方式能够让应用程序和整个系…

硬盘4k对齐教程总结

4k对齐概念: 4K对齐相关联的是一个叫做“高级格式化”的分区技术.首先先来了解一下什么是叫做“4K 对齐”.其实“4K对齐”相关联的是一个叫做“高级格式化”的分区技术.“高级格式化”是国际硬盘设备与材料协会为新型数据结构格式所采用的名称.这是主要鉴于随着时代发展,硬盘容量不断扩展,使得之前定义的每个扇区512字节不再是那么的合理,于是将每个扇区512字节改为每个扇区4096 个字节,也就是现在常说的“4K扇区”.随着NTFS成为了标准的硬盘文件系统,其文件系统的默认分配单元大小(簇)也是409…

关于arm处理器内存编址模式与字节对齐方式（转）

转自:http://bavon.bokee.com/5429805.html 在x86+Linux上写的程序,在PC机上运行得很好.可是使用ARM的gcc进行交叉编译,再送到DaVinci目标板上运行的时候,出现了Bus error.出现的位置如下(其中Debug的内容是我在程序中添加的调试信息):root@211.69.193.189:~# arm_v5t_le-gcc -g shit.croot@211.69.193.189:~# ./a.outDebug: malloc space for…

[CSS3] 学习笔记-CSS3常用操作

1.对齐操作使用margin属性进行水平对齐:使用position进行左右对齐:使用float属性进行左右对齐. <!doctype html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title></title> <link href="1.css" type="text/css" rel="stylesheet&quo…

stm32中字节对齐问题（align(n)，packed用法）

ARM下的对齐处理 from DUI0067D_ADS1_2_CompLib 3.13 type qulifiers 有部分摘自ARM编译器文档对齐部分对齐的使用: 1.__align(num) 这个用于修改最高级别对象的字节边界.在汇编中使用LDRD或者STRD时就要用到此命令__align(8)进行修饰限制,来保证数据对象是相应对齐. 这个修饰对象的命令最大是8个字节限制,可以让2字节的对象进行4字节对齐,但是不能让4字节的对象2字节对齐. …

pandas数据操作

pandas数据操作字符串方法 Series对象在其str属性中配备了一组字符串处理方法,可以很容易的应用到数组中的每个元素 t = pd.Series(['a_b_c_d','c_d_e',np.nan,'f_g_h']) t t.str.cat(['A','B','C','D'],sep=',') #拼接字符串 t.str.split('_') #切分字符串 t.str.get(0) #获取指定位置的字符串 t.str.replace("_", ".") #替…

__packed字节对齐

比如: typedef __packed struct READ_Command{ u_char code; u_int addr; u_char len;} READ_Command;与typedef struct READ_Command{ u_char code; u_int addr; u_char len;} READ_Command;的区别是什么啊?回答:没有__packed的会出现字对齐等也就是,char型的有可能是占用4个字节的长度的内存空间…

pandas数据对齐

Pandas的对齐运算是数据清洗的重要过程,可以按索引对齐进行运算,如果没对齐的位置则补NaN,最后也可以填充NaN Series的对齐运算 1. Series 按行.索引对齐示例代码: s1 = pd.Series(range(10, 20), index = range(10)) s2 = pd.Series(range(20, 25), index = range(5)) print('s1: ' ) print(s1) print('') print('s2: ') print(s2…

Redis源码之String操作

0.前言 String操作是Redis操作中最基本的类型,包含get,set,mget,mset,append等等.下面我们会具体分析下一些命令的详细流程,特么简单的命令没有列出. 1.SET命令 2.GET命令 3.SETBIT命令 4.GETBIT命令 5.BTICOUNT命令 6.BTIPOS命令 7.BITOP命令 1.SET命令 set操作set key value [nx, xx, ex, px], 解析完命令参数后,直接调用setCommand进行相应操作 void setComm…

磁盘对齐-windows篇

什么是磁盘分区对齐(Disk Alignment.Partition Alignment): Windows的磁盘有一种结构叫做Master Boot Record(MBR), 它的默认大小为63个Block(每个大小为512字节).它的存在使得磁盘的初始位置和的磁盘上第一个分区的初始位置有63个Block的错位.如果磁盘的单个Track大于63个Block的话.这就会导致默认的初始的位置是从第64个开始.使文件系统的中的Track和位于磁盘中的两个Track之上.这种不对齐现象会导致存储系统的…

python字符串及字符串操作

字符串介绍 1.字符串在内存中的存储: 2.字符串相加: 3.字符串的格式化: In [1]: a = 100 In [2]: a Out[2]: 100 #100<255,在堆内存下占用了一个字节,一个字节8位,可以存放的数值最大为255. In [3]: b = " In [4]: b Out[4]: ' #对应ASCII码存放,一个字节存放任何的一个字符,因此字符串100对应3个字符即占用3个字节.字符串占用空间大. In [5]: type(a) Out[5]: int In [6…

css常用操作

对齐操作 1.使用margin属性进行水平对齐 margin-left:auto; margin-right:auto; 2.使用position属性进行左右对齐 3.使用float属性进行左右对齐尺寸操作 height 设置元素高度 line-height 设置行高 max-height 设置元素最大高度 max-width 设置元素最大宽度 min-width 设置元素最小宽度…

关于结构体内存对齐方式的总结（#pragma pack()和alignas()）

最近闲来无事,翻阅msdn,在预编译指令中,翻阅到#pragma pack这个预处理指令,这个预处理指令为结构体内存对齐指令,偶然发现还有另外的内存对齐指令aligns(C++11),__declspec(align(#))(Microsoft专用),遂去探究两者之间的不同点. 1.#pragma pack 这个指令为预处理指令,所谓与处理指令执行在程序的预处理阶段,该指令对应着编译选项/Zp,可以在vs的工程属性中设置编译选项的内存对齐,也可以利用预处理指令来设置. #pragma pack(…

探究操作系统的内存分配（malloc）对齐策略

问题: 我们在写程序的时候经常发现程序使用的内存往往比我们申请的多,为了优化程序的内存占用,搅尽脑汁想要优化内存占用,可是发现自己的代码也无从优化了,怎么办?现在我们把我们的焦点放到malloc上,毕竟我们向系统申请的内存都是通过它完成了,不了解他,也就不能彻底的优化内存占用. 来个小例子 //g++ -o malloc_addr_vec mallc_addr_vec.cpp 编译 2 #include<iostream> 3 using namespace std; 4 int main(…

Sword 计算机内存对齐

内存对齐理论 a.数据的对齐(alignment) 指数据的地址和由硬件条件决定的内存块大小之间的关系.一个变量的地址是它大小的倍数的时候,这就叫做自然对齐(naturally aligned). 例如,对于一个32bit的变量,如果它的地址是4的倍数(地址的低两位是0--备注1),那么这就是自然对齐. 对齐的规则是由硬件引起的.一些体系的计算机在数据对齐这方面有着很严格的要求.在一些系统上,一个不对齐的数据的载入可能会引起进程的陷入. 在另外一些系统,对不对齐的数据的访问是安全的,但却会引起性…

vi操作笔记一

vi命令 gg 到首行 shift + 4 跳到该行最后一个字符 shift + 6 跳到该行首个字符 shift + g 到尾行 vi 可视 G 全选 = 程序对齐 gg 到首行 vi 可视 G 全选 d 全删除 vi 可视 2dd 光标开始删除2行文本的切换 jobs fg 2 切换到文本2 ctrl + Z 退出到后台 blame 显示代码提交人 svn blame **.c(文件名)ctrl + B 向上翻页 ctrl + F 向下翻页 / 搜索关键字打开vi…

multiple-cursors做代码对齐

multiple-cursors做代码对齐 */--> code {color: #FF0000} pre.src {background-color: #002b36; color: #839496;} multiple-cursors做代码对齐假设我们有这样一个文件: ::msgcat::mcset cn "steel" "钢" ::msgcat::mcset cn "al" "铝" ::msgcat::mcset…

pandas读书笔记算数运算和数据对齐

pandas最重要的一个功能是,它可以对不同索引的对象进行算数运算.在对象相加时,如果存在不同的索引对,则结果的索引就是该索引对的并集. Series s1=Series([,3.4,1.5],index=['a','c','d','e']) s2=Series([-,3.1],index=['a','c','e','f','g']) s1 Out[]: a 7.3 c -25.0 d 3.4 e 1.5 dtype: float64 s2 Out[]: a -2.1 c 3.6 e -1.5…

python字符串与文本操作(一)

1.一个字符串分割为多个字段,但是分隔符 (还有周围的空格) 并不是固定的 #string 对象的split()方法只适应于非常简单的字符串分割情形,它并不允许有多个分隔符或者是分隔符周围不确定的空格.当你需要更加灵活的切割字符串的时候最好使用re.split()方法line = 'asdf fjdk; afed, fjek,asdf, foo' import re list_line = re.split(r'[;,\s]\s*',line) print(list_line) 2.你需要通过…

知识图谱实体对齐1：基于平移（translation）的方法

1 导引在知识图谱领域,最重要的任务之一就是实体对齐 [1](entity alignment, EA).实体对齐旨在从不同的知识图谱中识别出表示同一个现实对象的实体.如下图所示,知识图谱\(\mathcal{G}_1\)和\(\mathcal{G}_2\)(都被虚线框起来)是采自两个大型知识图谱Wikida和DBpedia的小子集.圆角矩形框表示实体,方角矩形表示属性值.圆角矩形之间的箭头代表一个关系谓词(relation predicate),而这就进一步形成了关系元组,如\((\text…

知识图谱实体对齐2：基于GNN嵌入的方法

知识图谱实体对齐2:基于GNN嵌入的方法 1 导引我们在上一篇博客<知识图谱实体对齐1:基于平移(translation)嵌入的方法>中介绍了如何对基于平移嵌入+对齐损失来完成知识图谱中的实体对齐.这些方法都是通过两个平移嵌入模型来将知识图谱\(\mathcal{G}_1\)和\(\mathcal{G}_2\)的重叠实体分别进行嵌入,并加上一个对齐损失来完成对齐.不过,除了基于平移的嵌入模型之外,是否还有其它方式呢? 答案是肯定的.目前已经提出了许多基于GNN的实体对齐方法[1],这些方法不…

利用Python进行数据分析(8) pandas基础: Series和DataFrame的基本操作

一.reindex() 方法:重新索引针对 Series 重新索引指的是根据index参数重新进行排序. 如果传入的索引值在数据里不存在,则不会报错,而是添加缺失值的新行. 不想用缺失值,可以用 fill_value 参数指定填充值. 例如: fill_value 会让所有的缺失值都填充为同一个值,如果不想这样而是用相邻的元素(左或者右)的值填充,则可以用 method 参数,可选的参数值为 ffill 和 bfill,分别为用前值填充和用后值填充: 针对 DataFrame 重新…

Python Numpy,Pandas基础笔记

Numpy Numpy是python的一个库.支持维度数组与矩阵计算并提供大量的数学函数库. arr = np.array([[1.2,1.3,1.4],[1.5,1.6,1.7]])#创建ndarray时候也可以指定dtype arr.astype(dtype = np.int) #浮点数转int #对数组批量运算,作用在每个元素上 arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print arr**5 #索引和切片 arr = np.array([1,2,3,4,5,6…

Android安全攻防战，反编译与混淆技术完全解析（上）

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/guolin_blog/article/details/49738023 之前一直有犹豫过要不要写这篇文章,毕竟去反编译人家的程序并不是什么值得骄傲的事情.不过单纯从技术角度上来讲,掌握反编译功能确实是一项非常有用的技能,可能平常不太会用得到,但是一旦真的需要用到的了,而你却不会的话,那就非常头疼了.另外既然别人可以反编译程序,我们当然有理由应该对程序进行一定程度的保护,因此代码混淆也是我们必须要掌握的一项技术.那么最近的两篇文章我们就围…

Html和CSS布局技巧

单列布局水平居中水平居中的页面布局中最为常见的一种布局形式,多出现于标题,以及内容区域的组织形式,下面介绍四种实现水平居中的方法(注:下面各个实例中实现的是child元素的对齐操作,child元素的父容器是parent元素) 作者: GD_SeHun 链接:http://www.imooc.com/article/2235来源:慕课网使用inline-block和text-align:center来实现: .parent{text-align: center;} .child{display…

链接(extern、static关键词\头文件\静态库\共享库)

原文链接:http://www.orlion.ga/781/ 一. 多目标文件的链接假设有两个文件:stack.c: /* stack.c */ char stack[512]; int top = -1; void push(char c) { stack[++top] = c; } char pop(void) { return stack[top--]; } int is_empty(void) { return top == -1; }…

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