数据块间接寻址方式,仅供参考. STATUS_1:= DB11.DW[COUNTER]; //字节间接寻址STATUS_2:= DB12.DX[WNO, BITNO]; //位间接寻址,用户改变WNO,BITNO数值即可STATUS_1:= Database1.DW[COUNTER]; // Database1为DB类型的本地变量STATUS_2:= Database2.DX[WNO, BITNO];STATUS_1:= WORD_TO_BLOCK_DB(INDEX).DW[COUNTER];/

linux gcc 区分32位或64位编译   Linux系统下程序如何区分是64位系统还是32位系统 经过对include的翻查,最后确定gcc以__i386__来 进行32位编码,而以__x86_64__来进行64位编 码:64位的gentoo下stdio.h就是个简单例子(i不晓得其它的是不是?):而且在bits/wordsize.h中对这两个定义进行了综合, 以__WORDSIZE的值来表示机器类型,大家可以直接去看看 例子 #include <stdio.h> int main(in

小端存储:数据的低位部分,存储于存储器的低地址空间里. 大端存储:数据的低位部分,存储于存储器的高地址空间里. 首先,一般PC数据存储方式是小端存储. 基本实现思想是:将存储器中所存的数据按字节以地址顺序输出,与存入数据的高低位进行比较,即得出结论. 实现方法一: #include <stdio.h> int main(void) { short int x; char *arr; x = 0x1122; arr = (char *)&x; ]==0x22) printf("

大端模式&小端模式   在C语言中除了8位的char型之外,还有16位的short型,32位的long型(要看具体的编译器),对于位数大于8位的处理器,例如16位或者32位的处理器,由于寄存器宽度大于一个字节,那么必然存在着如何将多个字节安排的问题.因此就导致了大端存储模式和小端存储模式. 大端模式: 字数据的高字节存储在低地址中,而字数据的低字节则存放在高地址中. 小端模式: 与大端存储模式相反,在小端存储模式中,低地址中存放的是字数据的低字节,高地址存放的是字数据的高字节. 例如,16位宽的

一.大端模式&小端模式 所谓的“大端模式”,是指数据的低位(就是权值较小的后面那几位)保存在内存的高地址中,而数据的高位,保存在内存的低地址中,这样的存储模式有点儿类似于把数据当作字符串顺序处理:地址由小向大增加,而数据从高位往低位放: 所谓的“小端模式”,是指数据的低位保存在内存的低地址中,而数据的高位保存在内存的高地址中,这种存储模式将地址的高低和数据位权有效地结合起来,高地址部分权值高,低地址部分权值低,和我们的逻辑方法一致. 如果将一个32位的整数0x12345678 存放到一个整型变量

字节序 http://oss.org.cn/kernel-book/ldd3/ch11s04.html 小心不要假设字节序. PC 存储多字节值是低字节为先(小端为先, 因此是小端), 一些高级的平台以另一种方式(大端)工作. 任何可能的时候, 你的代码应当这样来编写, 它不在乎它操作的数据的字节序. 但是, 有时候一个驱动需要使用单个字节建立一个整型数或者相反, 或者它必须与一个要求一个特定顺序的设备通讯. 包含文件 <asm/byteorder.h> 定义了或者 __BIG_ENDIAN

简单点说,就是字节的存储顺序,如果数据都是单字节的,那怎么存储无所谓了,但是对于多字节数据,比如int,double等,就要考虑存储的顺序了.注意字节序是硬件层面的东西,对于软件来说通常是透明的.再说白一点,字节序通常只和你使用的处理器架构有关,而和编程语言无关,比如常见的Intel x86系列就是小端序. Big-endian(大端序) 数据的高位字节存放在地址的低端 低位字节存放在地址高端 Little-endian(小端序) 数据的高位字节存放在地址的高端 低位字节存放在地址低端 字节的高

前言:Java默认采用大端序存储方式,实际编码的音频数据是小端序,如果处理单8bit的音频当然不需要做转换,但是如果是16bit或者以上的就需要处理成小端序字节顺序. 注:大.小端序指的是字节的存储顺序是按从高到低还是从低到高的顺序存储,与处理器架构有关,Intel的x86平台是典型的小端序存储方式 1.Java中使用ByteOrder.LITTLE_ENDIAN表示小端序,ByteOrder.BIG_ENDIAN表示大端序 小端序:数据的高位字节存放在地址的低端 低位字节存放在地址高端 大端序

1. 你从哪里来?端模式(Endian)的这个词出自Jonathan Swift书写的<格列佛游记>.这本书根据将鸡蛋敲开的方法不同将所有的人分为两类,从圆头开始将鸡蛋敲开的人被归为Big Endian,从尖头开始将鸡蛋敲开的人被归为Littile Endian.小人国的内战就源于吃鸡蛋时是究竟从大头(Big-Endian)敲开还是从小头(Little-Endian)敲开.在计算机业Big Endian和Little Endian也几乎引起一场战争.在计算机业界,Endian表示数据在存储器中

小端存储:数据的低字节存储在地址空间的低字节位,数据的高字节存储在地址空间的高字节位. 大端存储:数据的低字节存储在地址空间的高字节位,数据的高字节存储在地址空间的低字节位. 判断计算机是小端还是大端的核心点: 1.取出int类型低字节存于char,对比取出的低位存放的数据跟整个int类型数据的值. 2.跟据联合体特点,所有成员共享内存空间. 特别的:网络字节序是大端模式. //try 一 try void judgeSystemEndian() { int a = 0x1234; char b

一.yaml文件格式:key-value形式:可以表示对象 集合 1.语法:key:value 冒号后面必须跟一个空格再写value值 key1: key2: key3:value 2.属性取值:a.可以使用@Valu注解取值--@Value("${page.rows}")   b.使用 ConfigurationProperties把属性的值批量绑定一个对象上 一.编写yaml格式文件,并配置数据库链接 #DB Configuration: spring: datasource: d

数据对齐,是指数据所在的内存地址必须是该数据长度的整数倍.DWORD数据的内存起始地址能被4除尽,WORD数据的内存起始地址能被2除尽.X86 CPU能直接访问对齐的数据,当它试图访问一个未对齐的数据时,会在内部进行一系列的调整.这些调整对于程序员来说是透明的,但是会降低运行速度,所以编译器在编译程序时会尽量保证数据对齐. 不同的编译器内存对齐的方式不同. 一个小例子:在32位的机器上,数据是以4字节为对齐单位,这两个类的输出结果为什么不同?(VS2008) #include <iostream

这几天对突然对委托事件,异步编程产生了兴趣,大量阅读前辈们的代码后自己总结了一下. 主要是实现 DataTable的导入导出,当然可以模拟从数据库读取大量数据,这可能需要一定的时间,然后 再把数据导入到xml excel等.做了个小实例模拟了一下.特此帖出来以便日后查阅 先上效果图 然后贴上代码 using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using

目的:读取csv文件内容,把0和1的数据串取出来,统计出现1的连续次数和各次数出现的频率次数 先读取csv文件内容: import csv def csv_read(file): list = [] csv_reader = csv.reader(file) for id, data, *args in csv_reader: #跳过表头 if id == " ": continue #print(id, data) list.append(data) return list 再写处理

前几天接到一个任务,从gerrit上通过ssh命令获取一些commit相关的数据到文本文档中,随后将这些数据存入Excel中.数据格式如下图所示 观察上图可知,存在文本文档中的数据符合一定的格式,通过python读取.正则表达式处理并写入Excel文档将大大减少人工处理的工作量. 1. 从gerrit获取原始信息,存入文本文档: $ssh –p 29418 <your-account>@192.168.1.16 gerrit query status:merged since:<date

大端模式,是指数据的高字节保存在内存的低地址中,而数据的低字节保存在内存的高地址中,这样的存储模式有点儿类似于把数据当作字符串顺序处理:地址由小向大增加,而数据从高位往低位放: 小端模式,是指数据的高字节保存在内存的高地址中,而数据的低字节保存在内存的低地址中,这种存储模式将地址的高低和数据位权有效地结合起来,高地址部分权值高,低地址部分权值低,和我们的逻辑方法一致. 下面以一个32位数据存放在一个四字节数组中为例: 数组:uint8_t  Buf[4] ; 数据:uint32_t  val =

/// <summary> /// 读取数据,并以txt格式保存 /// </summary> /// <param name="data">数据源,文件内容</param> /// <param name="sort">文件夹名称</param> public static String SavaProcess(string data,string sort) { if (!string.Is

原文地址:https://finthon.com/learn-cnn-two-tfrecord-read-data/-- 全文阅读5分钟 -- 在本文中,你将学习到以下内容: 将图片数据制作成tfrecord格式 将tfrecord格式数据还原成图片 前言 tfrecord是TensorFlow官方推荐的标准格式,能够将图片数据和标签一起存储成二进制文件,在TensorFlow中实现快速地复制.移动.读取和存储操作.训练网络的时候,通过建立队列系统,可以预先将tfrecord格式的数据加载进队列

不多说,直接上干货! SPSS Statistics导入读取数据的步骤: 文件  ->  导入数据 成功! 欢迎大家,加入我的微信公众号:大数据躺过的坑     免费给分享       同时,大家可以关注我的个人博客:    http://www.cnblogs.com/zlslch/   和     http://www.cnblogs.com/lchzls/     详情请见:http://www.cnblogs.com/zlslch/p/7473861.html 人生苦短,我愿分享.本公众

原文出处: 字节序(Endian),大端(Big-Endian),小端(Little-Endian)  http://www.cppblog.com/tx7do/archive/2009/01/06/71276.html 在各种计算机体系结构中,对于字节.字等的存储机制有所不同,因而引发了计算机通信领 域中一个很重要的问题,即通信双方交流的信息单元(比特.字节.字.双字等等)应该以什么样的顺序进行传送.如果不达成一致的规则,通信双方将无法进行正 确的编/译码从而导致通信失败.目前在各种体系的计算

大端和小端的概念参考之前博客: 大端/小端,高字节/低字节,高地址/低地址,移位运算 昨晚帮导师从指令中恢复图像的时候,导师要我转换成raw格式,也就是记录图像像素的二进制序列,然后反复强调让我注意大端小端.当时我也没在意,用ofstream的write方法一个个地写进去,发现有部分数据存储顺序和其他的不一致.由于时间要紧,我立刻试了下FILE*然后用"wb"模式打开文件来写,刚好要求的也是小端(因为我的win7系统就是小端存储),结果对了当时也就没管为什么之前C++的ofstream