精华内容
下载资源
问答
  • <p>Why we are getting above error. When we run below code inside a for loop which is running more than 500.... <pre class="lang-php prettyprint-override"><code>$text22 = preg_replace('/\S*\b('....
  • 偏移量的问题

    千次阅读 2017-08-29 19:18:31
    在IP分片中,有一个叫做偏移量的东西,之前... 这时候就会有偏移量这个东西,偏移量是用来记录每个分片所在的位置,偏移量=相对分片报文长度/8;假设一共传输3800字节,mtu1400字节,由于固定ip首部20字节,因此实

              在IP分片中,有一个叫做偏移量的东西,之前一直没有搞懂这是什么意思,今天豁然开朗,谨以此记。在IP传输过程中,如果报文长度大于该路由或主机mtu的时候,IP就会分片,每个分片的长度都是8字节的整数倍。

              这时候就会有偏移量这个东西,偏移量是用来记录每个分片所在的位置,偏移量=相对分片报文长度/8;假设一共传输3800字节,mtu为1400字节,由于固定ip首部为20字节,因此实际传输长度为1420字节,所以只需要传输三次,1400+1400+1000,那么第一片偏移为0,第二片偏移=1400/8=175,第三次偏移=2800/8=350.

             2017.08.29

    展开全文
  • 在C中,我可以做一些类似的事情:return byte_99DC2C[byte_C06740[dword_C06738]++];在Lua,我可以做一些类似的...在我在Python中尝试过类似的方法,但它是错误的:rn_table = [0x63, 0x06, 0xF0, 0x23, 0xF8, 0xE5,...

    在C中,我可以做一些类似的事情:return byte_99DC2C[byte_C06740[dword_C06738]++];

    在Lua,我可以做一些类似的事情:

    ^{pr2}$

    我如何用Python和一个列表(因为我不能在RAM上执行操作)来做到这一点呢?在

    我在Python中尝试过类似的方法,但它是错误的:rn_table = [0x63, 0x06, 0xF0, 0x23, 0xF8, 0xE5, 0xA8, 0x01, 0xC1, 0xAE, 0x7F, 0x48,

    0x7B, 0xB1, 0xDC, 0x09, 0x22, 0x6D, 0x7D, 0xEE, 0x9D, 0x58, 0xD5, 0x55, 0x24, 0x39, 0x7A, 0xDF,

    0x8E, 0x54, 0x6C, 0x1B, 0xC0, 0x0B, 0xD0, 0x43, 0xD8, 0x9A, 0x47, 0x5D, 0x21, 0x02, 0x17, 0x4B,

    0xDB, 0x11, 0xAF, 0x70, 0xCD, 0x4D, 0x34, 0x49, 0x72, 0x91, 0x2D, 0x62, 0x97, 0x59, 0x45, 0xF7,

    0x6E, 0x46, 0xAA, 0x0A, 0xA3, 0xC8, 0x31, 0x92, 0x38, 0xFA, 0xD4, 0xE6, 0xCB, 0xF3, 0xDE, 0x6B,

    0xBB, 0xF1, 0x1C, 0x3C, 0xD6, 0xAD, 0xB2, 0xA9, 0xDD, 0x57, 0x42, 0x95, 0x0C, 0x79, 0x25, 0x1F,

    0xBC, 0xE7, 0xAC, 0x5B, 0x83, 0x28, 0x76, 0xF2, 0x18, 0xDA, 0x87, 0xA1, 0x61, 0x6F, 0xBE, 0x5A,

    0x5E, 0x51, 0xEF, 0xB0, 0xC9, 0x15, 0x74, 0x89, 0xBD, 0xD1, 0xA2, 0x75, 0xD7, 0x99, 0x85, 0x4C,

    0x4F, 0xD2, 0xBF, 0x4A, 0x20, 0x08, 0x56, 0xA0, 0x50, 0x3A, 0x67, 0x26, 0x41, 0x33, 0xB7, 0xBA,

    0xFB, 0x30, 0xCF, 0x7C, 0x84, 0x2C, 0x32, 0xE9, 0x1D, 0x16, 0x82, 0x78, 0xA4, 0x80, 0x65, 0x5F,

    0x0E, 0x27, 0xB9, 0x19, 0xC3, 0xA7, 0xB6, 0x00, 0x3B, 0xFC, 0x88, 0xE1, 0xC6, 0x93, 0xFE, 0x8B,

    0xD9, 0xB8, 0x13, 0x69, 0x2F, 0x64, 0x12, 0x37, 0xFD, 0x77, 0xE2, 0xB5, 0x04, 0xE0, 0x1A, 0x8C,

    0x8F, 0xB4, 0xCC, 0xF9, 0x60, 0xEB, 0x29, 0xE3, 0x90, 0xA5, 0x68, 0x3D, 0x81, 0x73, 0x3F, 0xAB,

    0x7E, 0xB3, 0x0F, 0xCE, 0xC4, 0x35, 0x94, 0x96, 0x86, 0x71, 0xD3, 0x2A, 0xE4, 0x9F, 0x9C, 0xEC,

    0x4E, 0x14, 0xF5, 0xEA, 0x40, 0xA6, 0xF6, 0x03, 0x98, 0xC5, 0x07, 0xF4, 0x2B, 0xC2, 0x3E, 0xE8,

    0x9B, 0x36, 0x53, 0x2E, 0x8D, 0x0D, 0x52, 0x10, 0x66, 0x1E, 0xED, 0x8A, 0x44, 0x9E, 0x05, 0xFF,

    0x5C, 0xC7, 0x6A, 0xCA, 0x00, 0x0C, 0x12, 0x19, 0x21, 0x27, 0x2D, 0x35, 0x3D, 0x49, 0x51, 0x5A,

    0x62, 0x69, 0x72, 0x7A, 0x83, 0x8B, 0x94, 0x9D, 0xA5, 0xAB, 0xB2, 0xB9, 0xC1, 0xC9, 0xD2, 0xD9,

    0xDE, 0xE3, 0xE8, 0xED, 0xF5]

    c06738_lookups = [0,0,0,0,0,0,0,0,0]

    c06740_chooser = 0

    dword_C06748 = 0

    def calc_crit():

    return 99 * sub_5D191A() / 65535 + 1

    def sub_5D191A():

    return sub_5C8BF2()

    def sub_5C8BF2():

    v2 = sub_5C8BA1()

    v0 = dword_C06748 + 1 and 7

    if (v0):

    sub_5C8B80()

    return v2 or (sub_5C8BA1() << 8)

    def sub_5C8BA1():

    return rn_table[c06740_chooser[c06738_lookups]+1]

    def sub_5C8B80():

    result = dword_C06738 + 1 + 1

    c06738_lookups and 7

    return result

    calc_crit()

    print "c06738_lookups: %r" % c06738_lookups

    我希望index是列表lookups的位置号。所以我想增加索引,这样它就可以看到位置1(即列表中的值4)

    我想增加索引,这样我就可以对列表中的第二个值执行操作(显然,我不希望这是硬编码的,因为我想随意循环使用这些位置)。在

    我该怎么做?在

    展开全文
  • 偏移量错误

    2020-12-03 01:13:21
    件工程专业以计算机科学与技术学科基础, <p>Query = text:专业 命中:1 测试回测换行符 , 0.2795085 文中有3个词汇”专业“只命中一个,如果使用ik分词器是就不会报错的,希望解决...
  • 当我们调用 poll 方法的时候,broker 返回的是生产者写入 Kafka 但是还没有被消费者读取过的记录,消费者可以使用 Kafka 来追踪消息在分区里的位 置,我们称之为偏移量。消费者更新自己读取到哪个消息的操作,我们称...

    1.消费者提交偏移量导致的问题

    • 当我们调用 poll 方法的时候,broker 返回的是生产者写入 Kafka 但是还没有被消费者读取过的记录,消费者可以使用 Kafka 来追踪消息在分区里的位 置,我们称之为偏移量。消费者更新自己读取到哪个消息的操作,我们称之为提交
    • 消费者是如何提交偏移量的呢?消费者会往一个叫做_consumer_offset 的特殊主题发送一个消息,里面会包括每个分区的偏移量。发生了再均衡之后, 消费者可能会被分配新的分区,为了能够继续工作,消费者者需要读取每个分区最后一次提交的偏移量,然后从指定的地方,继续做处理。
      1)如果提交的偏移量小于消费者实际处理的最后一个消息的偏移量,处于两个偏移量之间的消息会被重复处理
      2)如果提交的偏移量大于客户端处理的最后一个消息的偏移量,那么处于两个偏移量之间的消息将会丢失
    • 所以, 处理偏移量的方式对客户端会有很大的影响 。KafkaConsumer API 提供了很多种方式来提交偏移量 。
      在这里插入图片描述

    2.提交偏移量的方式

    2.1 自动提交
    • 最简单的提交方式是让消费者自动提交偏移量。 如果 enable.auto.comnit 被设为 true,消费者会自动把从 poll()方法接收到的最大偏移量提交上去。 提交时间间隔由 auto.commit.interval.ms 控制,默认值是 5s。自动提交是在轮询里进行的,消费者每次在进行轮询时会检査是否该提交偏移量了,如果是, 那么就会提交从上一次轮询返回的偏移量。
    • 不过,在使用这种简便的方式之前,需要知道它将会带来怎样的结果。
    • 假设我们仍然使用默认的 5s 提交时间间隔, 在最近一次提交之后的 3s 发生了再均衡,再均衡之后,消费者从最后一次提交的偏移量位置开始读取消息。 这个时候偏移量已经落后了 3s,所以在这 3s 内到达的消息会被重复处理。可以通过修改提交时间间隔来更频繁地提交偏移量, 减小可能出现重复消息的 时间窗, 不过这种情况是无法完全避免的 。
    • 在使用自动提交时,每次调用轮询方法都会把上一次调用返回的最大偏移量提交上去,它并不知道具体哪些消息已经被处理了,所以在再次调用之前最 好确保所有当前调用返回的消息都已经处理完毕(enable.auto.comnit 被设为 true 时,在调用 close()方法之前也会进行自动提交)。一般情况下不会有什么 问题,不过在处理异常或提前退出轮询时要格外小心。
    • 自动提交虽然方便,但是很明显是一种基于时间提交的方式,不过并没有为我们留有余地来避免重复处理消息
    2.2 手动同步提交
    • 我们通过控制偏移量提交时间来消除丢失消息的可能性,并在发生再均衡时减少重复消息的数量。消费者 API 提供了另一种提交偏移量的方式,开发 者可以在必要的时候提交当前偏移量,而不是基于时间间隔。
    • 把 auto.commit. offset 设为 false,自行决定何时提交偏移量。使用 commitsync()提交偏移量最简单也最可靠。这个方法会提交由 poll()方法返回的最 新偏移量,提交成功后马上返回,如果提交失败就抛出异常。
    • 注意: commitsync()将会提交由 poll()返回的最新偏移量,所以在处理完所有记录后要确保调用了 commitsync(),否则还是会有丢失消息的风险。如果 发生了再均衡,从最近批消息到发生再均衡之间的所有消息都将被重复处理。
    • 只要没有发生不可恢复的错误,commitSync()方法会阻塞,会一直尝试直至提交成功,如果失败,也只能记录异常日志。
    • 创建主题simple,"./kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181 --create --topic simple --replication-factor 1 --partitions 8",创建消费者CommitSyncConsumer
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述
    package org.example.commit;
    
    import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
    import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
    import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
    import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
    import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
    import org.example.config.BusiConst;
    
    import java.time.Duration;
    import java.util.Collections;
    import java.util.Properties;
    
    /**
     *手动提交偏移量,生产者使用同步发送
     **/
    public class CommitSyncConsumer {
        public static void main(String[] args) {
            Properties properties = new Properties();
            properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.42.111:9092");
            properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
            properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
            properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "CommitSync");
            //取消自动提交
            properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, false);
            KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(properties);
            try {
                consumer.subscribe(Collections.singletonList(BusiConst.CONSUMER_COMMIT_TOPIC));
                while (true) {
                    ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(500));
                    for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                        System.out.println("主题:" + record.topic() + ";分区:" + record.partition() +
                                ";偏移量:" + record.offset() +";key:" + record.key() + ";value:" + record.value());
                        //do your work
                    }
                    //同步提交(这个方法会阻塞)
                    consumer.commitSync();
                }
            } finally {
                consumer.close();
            }
        }
    }
    
    2.3 异步提交
    • 手动提交时,在 broker 对提交请求作出回应之前,应用程序会一直阻塞。这时我们可以使用异步提交 API,我们只管发送提交请求,无需等待 broker 的响应。
    • 在成功提交或碰到无法恢复的错误之前, commitsync()会一直重试,但是 commitAsync 不会。它之所以不进行重试,是因为在它收到服务器响应的时候, 可能有一个更大的偏移量已经提交成功。
    • 假设我们发出一个请求用于提交偏移量 2000,这个时候发生了短暂的通信问题,服务器收不到请求,自然也不会作出任何响应。与此同时,我们处理了另 外一批消息,并成功提交了偏移量 3000。如果 commitAsync()重新尝试提交偏移量 2000,它有可能在偏移量 3000 之后提交成功。这个时候如果发生再均衡, 就会出现重复消息。
    • commitAsync()也支持回调,在 broker 作出响应时会执行回调。回调经常被用于记录提交错误或生成度量指标。
    • 创建消费者CommitAsyncConsumer
    package org.example.commit;
    
    import org.apache.kafka.clients.consumer.*;
    import org.apache.kafka.common.TopicPartition;
    import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
    import org.example.config.BusiConst;
    
    import java.time.Duration;
    import java.util.Collections;
    import java.util.Map;
    import java.util.Properties;
    
    /**
     *异步手动提交偏移量,生产者使用同步发送
     **/
    public class CommitAsyncConsumer {
        public static void main(String[] args) {
            Properties properties = new Properties();
            properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.42.111:9092");
            properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
            properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
            properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "CommitAsync");
            //取消自动提交
            properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, false);
            KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(properties);
            try {
                consumer.subscribe(Collections.singletonList(BusiConst.CONSUMER_COMMIT_TOPIC));
                while (true) {
                    ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(500));
                    for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                        System.out.println("主题:" + record.topic() + ";分区:" + record.partition() +
                                ";偏移量:" + record.offset() +";key:" + record.key() + ";value:" + record.value());
                        //do your work
                    }
                    //异步提交
                    consumer.commitAsync();
                    //允许执行回调,对提交失败的消息进行处理
                    consumer.commitAsync(new OffsetCommitCallback() {
                        @Override
                        public void onComplete(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> map, Exception e) {
                            if (e != null) {
                                System.out.println("Commit failed for offsets");
                                System.out.println(map);
                                e.printStackTrace();
                            }
                        }
                    });
                }
            } finally {
                consumer.close();
            }
        }
    }
    
    
    2.4 同步和异步组合
    • 因为同步提交一定会成功、异步可能会失败,所以一般的场景是同步和异步一起来做。
    • 一般情况下,针对偶尔出现的提交失败,不进行重试不会有太大问题,因为如果提交失败是因为临时问题导致的,那么后续的提交总会有成功的。但如果这是发生在关闭消费者或再均衡前的最后一次提交,就要确保能够提交成功。
    • 因此,在消费者关闭前一般会组合使用 commitAsync()和 commitSync()。
    • 创建消费者SyncAndAsync
    package org.example.commit;
    
    import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
    import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
    import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
    import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
    import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
    import org.example.config.BusiConst;
    
    import java.time.Duration;
    import java.util.Collections;
    import java.util.Properties;
    
    /**
     *同步和异步组合
     **/
    public class SyncAndAsync {
        public static void main(String[] args) {
            Properties properties = new Properties();
            properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.42.111:9092");
            properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
            properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
            properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "SyncAndAsync");
            //取消自动提交
            properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, false);
            KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(properties);
    
            try {
                consumer.subscribe(Collections.singletonList(BusiConst.CONSUMER_COMMIT_TOPIC));
                while (true) {
                    ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(500));
                    for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                        System.out.println("主题:" + record.topic() + ";分区:" + record.partition() +
                                ";偏移量:" + record.offset() +";key:" + record.key() + ";value:" + record.value());
                        //do your work
                    }
                    //异步提交
                    consumer.commitAsync();
                }
            } catch (Exception e) {
                System.out.println("Commit failed");
                e.printStackTrace();
            } finally {
                try {
                    //同步提交
                    consumer.commitSync();
                } finally {
                    consumer.close();
                }
            }
        }
    }
    
    
    2.5 特定提交
    • 在我们前面的提交中,提交偏移量的频率与处理消息批次的频率是一样的。但如果想要更频繁地提交该怎么办?
    • 如果 poll()方法返回一大批数据,为了避免因再均衡引起的重复处理整批消息,想要在批次中间提交偏移量该怎么办?这种情况无法通过调用 commitSync()或 commitAsync()来实现,因为它们只会提交最后一个偏移量,而此时该批次里的消息还没有处理完。
    • 消费者 API 允许在调用 commitsync()和 commitAsync()方法时传进去希望提交的分区和偏移量的 map。
    • 创建消费者CommitSpecial
    package org.example.commit;
    
    import org.apache.kafka.clients.consumer.*;
    import org.apache.kafka.common.TopicPartition;
    import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
    import org.example.config.BusiConst;
    
    import java.time.Duration;
    import java.util.Collections;
    import java.util.HashMap;
    import java.util.Map;
    import java.util.Properties;
    
    /**
     *特定提交
     **/
    public class CommitSpecial {
        public static void main(String[] args) {
            Properties properties = new Properties();
            properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.42.111:9092");
            properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
            properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
            properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "CommitSpecial");
            //取消自动提交
            properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, false);
            KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(properties);
            Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> currOffsets = new HashMap<>();
            int count = 0;
            try {
                consumer.subscribe(Collections.singletonList(BusiConst.CONSUMER_COMMIT_TOPIC));
                while (true) {
                    ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(500));
                    for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                        System.out.println("主题:" + record.topic() + ";分区:" + record.partition() +
                                ";偏移量:" + record.offset() +";key:" + record.key() + ";value:" + record.value());
                        //do your work
                        currOffsets.put(new TopicPartition(record.topic(), record.partition()),
                                new OffsetAndMetadata(record.offset() + 1, "no meta"));
                        if (count % 11 == 0) {
                            consumer.commitAsync(currOffsets,null);
                        }
                        count++;
                    }
                }
            } finally {
                consumer.commitSync();
                consumer.close();
            }
        }
    }
    
    2.6 创建生产者ProducerCommit
    package org.example.commit;
    
    import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
    import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
    import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
    import org.example.config.BusiConst;
    
    import java.util.Properties;
    
    public class ProducerCommit {
        public static void main(String[] args) {
            //生产者必须指定3个属性(broker地址清单,key和value的序列化器)
            Properties properties = new Properties();
            properties.put("bootstrap.servers", "192.168.42.111:9092");
            properties.put("key.serializer", StringSerializer.class);
            properties.put("value.serializer", StringSerializer.class);
            KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<String, String>(properties);
            try {
                ProducerRecord<String, String> record;
                for (int i = 0; i < 10; i++) {
                    record = new ProducerRecord<String, String>(BusiConst.CONSUMER_COMMIT_TOPIC,
                            String.valueOf(i), "Fisher" + i);
                    //发送并忘记
                    producer.send(record);
                    System.out.println(i + ", message is sent.");
                }
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }finally {
                producer.close();
            }
        }
    }
    
    
    2.7 先启动消费者,再启动生产者,生产10条消息

    在这里插入图片描述

    2.8 查看消费者打印

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 您只需先将十六进制字符串转换整数,然后使用普通数学提取位。在位编号通常从最低有效位开始,即二进制显示的最右边是位0。因此,要提取位39:32(8个连续位),只需要一个0xFF00000000掩码。简单地和你的数字,然后...

    您只需先将十六进制字符串转换为整数,然后使用普通数学提取位。在

    位编号通常从最低有效位开始,即二进制显示的最右边是位0。因此,要提取位39:32(8个连续位),只需要一个0xFF00000000掩码。简单地和你的数字,然后将结果右移32位。在

    使用十六进制值并提取位39到32将得到0x08的值。以下脚本将向您演示如何:hex_string = "0x0000040800000000"

    number = int(hex_string, 16) # Convert to an integer

    mask_39_to_32 = 0xFF00000000 # Suitable mask to extract the bits with

    print "As hex: 0x%X" % number

    print

    print "Bits 39-32: xxxxxxxx"

    print " As binary: {:0>64s}".format(bin(number)[2:])

    print " Mask: {:0>64s}".format(bin(mask_39_to_32)[2:])

    print "AND result: {:0>64s}".format(bin(number & mask_39_to_32)[2:])

    print " Shifted: {:0>64s}".format(bin((number & mask_39_to_32) >> 32)[2:])

    print " As an int: {:d}".format((number & mask_39_to_32) >> 32)

    显示以下输出:

    ^{pr2}$

    47到40岁的人需要的面具是:Bits 47-40: xxxxxxxx

    As binary: 0000000000000000111111110000000000000000000000000000000000000000

    As hex: 0xFF0000000000

    使用十六进制简单地使它变得不那么冗长,而且一旦你习惯了它,它就会变得更清晰。掩码的8位组总是以“FF”结尾。在

    关于bitwise operations的Wikipedia文章应该可以帮助您理解这个过程。在

    展开全文
  • <pre><code>$sri = 'a:8:{s:3:"key";s:32:"73b43c7df3604c8d725f856b219cffda";s:5:"email";s:19:"Aligh.Pro@gmail.com";s:4:"date";s:0:"";s:9:"user_info";a:4:{s:2:"id";i:2;s:5:"email";s:19:"Aligh.Pro@gmail....
  • TS流包头偏移量

    2021-01-18 11:06:57
    一、先复习一下TS流包头结构: ... //同步字节, 固定0x47,表示后面的是一个TS分组 unsigned transport_error_indicator : 1; //传输误码指示符 unsigned payload_unit_start_indicator : 1;...
  • -]+" maxlength="255" size="8" value=""/> <label>Primeiro</label> </span> <span> <input id="element_1_2" name= "element_1_2" class="element text" pattern="[a-z0-9. -]+" ...
  • 本文实例大家分享了android实现选项卡功能,通过计算偏移量,设置tetxview和imageView的对应值,一些color的值读者自己去补充 实现效果图: (1)简单写一个主界面的布局activity_main.xml <?xml version=1.0...
  • 首先明确,IEEE754中有如下规定: 1)当阶码E全0且尾数M也全0时,表示的真值零(结合符号位S0或1,有正...所以,在规格化表示中8位移码理论上可以表示的表示范围0~ 255,但是IEEE754中又规定,当阶码00000000
  • 有关汇编语言中列表文件地址偏移量和十六进制数所占字节的学习和思考 地址偏移量 ...第11行,起始偏移量为00000000,所以这5字节是由‘’B8 00000005‘’这个指令的执行而产生。 十六进制数所占字节
  • $l10n[$key] = html_entity_decode( (string) $value, ENT_QUOTES, 'UTF-8'); }`` </code></pre> <p>According to the log the error is in the last line because in that like apparently it "Cannot assign an...
  • <div><p><strong>Do you want to request a <em>feature</em> or report a <em>bug</em>? bug <strong>What is the current behavior? ...<p><strong>If the current behavior is a bug, please provide the steps to ...
  • 2、32位系统中的偏移地址都4个字节:因为寻址最小单位bit,所以32/8bit=4Byte 什么同样是32位,一个是4个G,另一个却是4Byte呢? 直观的说: 用在内存时是:0x0000 0000到0xFFFF FFFF ----> 换成10进制...
  • 背景:在WinCC中批量变量,变量从...B7中的数据B1中的数据加324的偏移量。 即,B7=B1+324.0 同理,B8=B2+324.0 同理,B9=B3+324.0 ------------------------------------------------------------分割线---...
  • rocketMQ的broker端中,offset的是以json的形式持久化到磁盘文件中,文件路径${user.home}/store/config/consumerOffset.json 作者:晓鑫_ 链接:https://www.jianshu.com/p/b4970f59a8b1 来源:简书 著作权归作者...
  • 已知数组:type A[10][5]A[0][0] --A[8][4]面试常考:数组定义A[0....x][0...y]已知A[m][n] --求A[k][l]的地址: &A[m][n]+((k-m)*x +(l-n))*sizeof(type) 其中x列数 末地址 = 初始地址+( (行2-行1)*列数+(列2-...
  • 在X86系统中指针占4个字节宽度,在X64系统中指针占8个字节宽。2.假如p是指针*p是什么?sizeof(p)与sizeof(*p)的值分别是多少?*p是解引用,是指针指向数据的数值。定义时 *p指针,使用时与所指向变量等价。sizeof...
  • 最近使用java 开发一个之前用C#开发的项目,当项目将要结束的时候,数据迁移出现了一个问题,那就是用户信息的迁移。...1.C# 加密过程处理(1)将字符串转化UTF-8 格式字节数组代码1publicbyte[]GetUTF8(stringcon...
  • float占4个字节,使用科学计数法表示,形式 1.abcdefg × 10n,1是固定值,故省略掉,第31个字节表示正负,第30~23位共8个字节是指数位,第22~0位共23个字节是小数位。 8个字节指数位范围与byte字节的整数范围...
  • struct S1{char c;...VC6中按默认设置得到的结果为8。Why为什么受伤的总是我请不要沮丧,我们来好好琢磨一下sizeof的定义——sizeof的结果等于对象或者类型所占的内存字节数,好吧,那就让我们来...
  • 题目:写一个宏,计算结构体中某变量相对于首地址的偏移 #include<stdio.h> #define offsetof(a,b) ((char*)(&b)-(char*)(&a)) typedef struct A{ ... //结构体起始地址相当于c变量的偏移量为8
  • struct S1{char c;int i;...VC6中按默认设置得到的结果为8。Why为什么受伤的总是我请不要沮丧,我们来好好琢磨一下sizeof的定义——sizeof的结果等于对象或者类型所占的内存字节数,好吧,那就让我们来
  • 结构体中的所有成员其首地址偏移量必须为器数据类型长度的整数被,其中第一个成员的首地址偏移量为0, 例如,若第二个成员类型为int,则其首地址偏移量必须为4的倍数,否则就要“首部填充”;以此类推 b.结构体所占...
  • 兼容性比较混乱 用时取2个值相加,因为两个值不可能同时存在 一个存在,另一个必然0 document.body.scrollLeft/scrollTop document.documentElement.scrollLeft/scrollTop 封装 兼容滚动条...
  • //下一个可用的地址的偏移量为1,不是sizeof(double)=8的倍数,需要补足7个字节才能使偏移量变为8(满足对齐方式),因此VC自动填充7个字节,dda1存放在偏移量为8的地址上,它占用8个字节。  int type;//下一个...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 779
精华内容 311
关键字:

偏移量为8