strlen函数与sizeof的区别，C语言strlen与sizeof的区别详解

对于 strlen 和 sizeof，相信不少程序员会混淆其功能。虽然从表面上看它们都可以求字符串的长度，但二者却存在着许多不同之处及本质区别。 strlen 是一个函数，它用来计算指定字符串 str 的长度，但不包括结束字符（即 null 字符）。其原型如下面的代码所示： size_t strlen(char const* str); 也正因为 strlen 是一个函数，所以需要进行一次函数调用，调用示例如下面的代码所示： char sArr[] = "ILOV

Go语言宕机（panic）——程序终止运行

Go语言的类型系统会在编译时捕获很多错误，但有些错误只能在运行时检查，如数组访问越界、空指针引用等，这些运行时错误会引起宕机。 宕机不是一件很好的事情，可能造成体验停止、服务中断，就像没有人希望在取钱时遇到 ATM 机蓝屏一样，但是，如果在损失发生时，程序没有因为宕机而停止，那么用户将会付出更大的代价，这种代价可以是金钱、时间甚至生命，因此，宕机有时也是一种合理的止损方法。 一般而言，当宕机发生时，程序会中断运行，并立即执行在该 goroutine（可以先理解成线程）中被延迟的函数（

Python单例模式（附带源码）

一个类被设计出来，就意味着它具有某种行为（方法）、属性（成员变量）。一般情况下，当我们想使用一个类时，就创建一个新的对象，这时候解释器会帮我们构造一个该类的实例，这么做会比较耗费资源。如果能在解释器启动时就创建好对象，或者是某一次创建好对象后就再也不用创建了，这样就能节省很多 资源。 在图1中，实现单例模式的一个简单方法是，使构造函数私有化，并创建一个静态方法来完成对象的初始化。这样，对象将在第一次调用时创建，此后，这个类将返回同一个对象。 图1：单例模式 在使用

Python try except语句捕获异常

try…except 语句用于处理 Python 所输出的异常，其语法格式如下： try: <语句> except [<异常的名称> [, <异常类的实例变量名称>]]: <异常的处理语句> [else: <没有异常产生时的处理语句>] 在中括号[]内的语法，表示是可以省略的。 使用 try…except 语句的工作原理如下： 执行 try 子句，即在关

JS字符串截取（3种方法）

JavaScript substring()、substr() 和 slice() 3 个方法功能类似，都可以截取字符串，但它们的参数含义有所不同。 1. substring() 方法 substring() 的用法为： str.substring( startIndex [,endIndex] ) substring() 用于提取并返回字符串索引值 startIndex 到 endIndex-1 之间的字符串。参数为负数时会看成 0。如果第一个参数为正数，第二个参数为负

Shell $[]：对整数进行数学计算

和 (())、let 命令类似，$[] 也只能进行整数运算。 Shell $[] 的用法如下： $[表达式] $[] 会对表达式进行计算，并取得计算结果。如果表达式中包含了变量，那么你可以加$，也可以不加。 Shell $[] 举例： [task.lmcjl.com]$ echo $[3*5] #直接输出结算结果 15 [task.lmcjl.com]$ echo $[(3+4)*5] #使用() 35 [task.lmcjl.com]$ n=6 [ta

IEEE 754浮点数标准详解

在计算机系统的发展过程中，业界曾经提出过许多种实数的表达方法，比较典型的有相对于浮点数（Floating Point Number）的定点数（Fixed Point Number）。在定点数表达法中，其小数点固定地位于实数所有数字中间的某个位置。例如，货币的表达就可以采用这种表达方式，如 55.00 或者 00.55 可以用于表达具有 4 位精度，小数点后有两位的货币值。由于小数点位置固定，所以可以直接用 4 位数值来表达相应的数值。 但我们不难发现，定点数表达法的缺点就在于其形式过于僵硬

大数据应用领域

大数据应用领域是一个广泛的领域，涵盖了许多不同的应用场景和技术。下面我将介绍一些大数据应用的攻略，并给出一些实例来说明。 1. 数据采集和处理 大数据应用的第一步是收集和处理数据。这可能涉及到从各种来源收集数据，包括传感器、社交媒体、公共数据库等等。然后，您需要使用适当的工具和技术来处理这些数据，以便可以进行分析和应用。一些流行的工具和技术包括： Apache Hadoop: Hadoop是一个开源的大数据处理框架，可用于存储和处理大

预测用户喜好的推荐算法

推荐系统是一项能够预测用户喜好，将其推荐给用户的技术。推荐系统是多种技术的结合体，包括机器学习、数据挖掘、人工智能等。其中，预测用户喜好的推荐算法是推荐系统中最核心的部分之一。这里为你提供一份完整的攻略，帮助你了解预测用户喜好的推荐算法。 1. 收集数据 推荐算法的第一步是收集数据。收集数据是建立一个推荐系统的基础。你需要建立一个数据收集框架，从用户那里获取他们的喜好，比如他们最近浏览过的商品、购买历史、评分等等。这个阶段的目的是收集大量

Hive 和 Hue 的区别

Hive和Hue是两个密切相关的工具，都是Hadoop生态系统当中的一部分。但是他们的功能和用途却不一样。接下来我们来分别详细讲解。 Hive 介绍 Hive是一个运行于Hadoop上的数据仓库框架，它可以协助我们以SQL的方式查询、处理和管理大规模的数据集。Hive把Hadoop认为是可扩展、高可用、高性能的数据存储，以及复杂数据处理的平台。 Hive的优势在于处理结构化数据，可以方便的使用SQL语言进行数据的查询和统计。 示例 以下是

互联网运营数据指标与可视化监控

互联网运营数据指标是公司、品牌在网络上的绩效决策指标，能够反映出实际的流量、用户行为、营销效果、品牌影响力等内容。互联网运营数据指标通过可视化监控达到了更好的呈现方式，使得数据更直观易懂，运营者可以更好地分析数据，优化运营策略。在下面的回答中，我将详细讲解互联网运营数据指标与可视化监控的完整攻略，并提供实例说明。 互联网运营数据指标类型 互联网运营数据指标类型包括但不限于以下几个： 实时访问量 页面PV/UV 跳出率 平均停留时间 独立

用Pandas分析数据活动

下面详细讲解使用Pandas分析数据活动的完整攻略，并使用实例进行说明。 Pandas分析数据活动的完整攻略 了解数据集结构和内容：在分析数据之前，首先需要了解数据集的基本结构和内容情况。这样有助于我们选择合适的数据分析方法。 导入Pandas库和数据集：在进行数据分析之前，需要先导入Pandas库和数据集。使用Pandas的read_csv()函数可以方便地读取CSV文件中的数据。例如： import pandas as pd

小数据和大数据的区别

小数据和大数据的区别 在信息化时代，数据日益成为社会发展的重要资源。数据的规模越来越大，其中又可以大致分为小数据和大数据两种类型。小数据是数据集较小、处理速度快、存储成本低、具有很高的准确性和完整性的数据类型，而大数据则相反，具有数据量庞大、处理速度慢、存储成本高、准确性和完整性相对较低的特点。 数据量 小数据和大数据最本质的区别就是数据量大小。一般来说，小数据的数据量规模比较小，通常是万级别或者百万级别的数据集合，如一家公司的销售数据、

数据挖掘的步骤是什么？

数据挖掘是一种从海量数据中自动发现隐藏信息和规律的工具。它可以将一个大数据集分析成有用的信息，帮助企业和组织做出更加明智的决策。数据挖掘包含以下步骤： 问题定义 在数据挖掘的过程中，首先要明确问题，明确目标。根据问题的属性不同，数据挖掘的方法也不同。需要定义清楚问题，以便后续的数据处理、分析和建模。例如，通过数据挖掘购物行为数据，找到用户的偏好、消费习惯和客户价值，进而制定个性化营销策略。 数据收集和准备 在问题定义好之后，就需要

人工智能的应用范围有哪些？

人工智能（Artificial Intelligence， AI）是一门研究如何制造智能机器的学科，已经在许多领域得到广泛应用。下面详细讲解人工智能的应用范围。 一、语音识别 语音识别是人工智能应用的一个重要领域之一，其用途是把人类的语音转换为计算机可以识别的文本信息。语音识别技术已经在智能音箱、智能手机等设备中广泛应用，在未来，语音识别技术将进一步地应用到人机交互、语音翻译等方面。 例如：苹果公司的Siri、亚马逊公司的Alexa、谷