当前位置: 首页 > news >正文

探索 C++23 std::to_underlying:枚举底层值获取的利器

文章目录

    • 引言
    • 基本概念
    • 作用
    • 使用示例
    • 与之前方法的对比
    • 在 C++23 中的意义
    • 总结

引言

在 C++ 的发展历程中,每一个新版本都带来了许多令人期待的新特性和改进,以提升代码的安全性、可读性和可维护性。C++23 作为其中的一个重要版本,也不例外。其中,std::to_underlying 这个工具函数便是 C++23 为开发者带来的一个实用礼物,它主要用于获取枚举(enum)的底层值。本文将深入探讨 std::to_underlying 的相关内容,包括其基本概念、作用、使用示例、与之前方法的对比以及在 C++23 中的意义。

基本概念

std::to_underlying 是 C++23 标准库中新增的一个实用工具函数,定义于头文件 <utility> 中。其函数原型如下:

emplate< class Enum >
constexpr std::underlying_type_t< Enum> to_underlying( Enum e ) noexcept ;

该函数的作用是将枚举类型转换为其底层类型,等价于 return static_cast<std::underlying_type_t<Enum>>(e);。这里的 Enum 是枚举类型,e 是要转换的枚举值,函数返回的是 Enum 的底层类型的整数值,从 e 转换而来。

作用

在实际编程中,我们经常会遇到需要将枚举值转换为其底层整数类型的情况。例如,当我们需要与一些无类型的 API 进行交互时,或者在进行日志记录、流操作等场景下,都可能需要获取枚举的底层值。在 std::to_underlying 出现之前,开发者通常会使用 static_cast 来完成这个转换,但这种方式存在一些问题。

使用 static_cast 进行枚举到其底层类型的转换,会使代码的可读性和可维护性变差。因为在代码中,static_cast 看起来就像普通的类型转换,很难快速识别出这是一个从强类型枚举到其底层值的转换。而且,当枚举类型的底层类型发生变化时(例如从有符号类型变为无符号类型),使用 static_cast 的代码可能会出现潜在的错误。而 std::to_underlying 的出现,正是为了解决这些问题,它提供了一种更安全、更清晰的方式来获取枚举的底层值。

使用示例

下面通过几个具体的示例来展示 std::to_underlying 的使用方法。

#include <cstdint>
#include <iomanip>
#include <iostream>
#include <type_traits>
#include <utility>// 示例 1:不同枚举类型的底层类型验证
enum class E1 : char { e };
static_assert(std::is_same_v<char, decltype(std::to_underlying(E1::e))>);enum struct E2 : long { e };
static_assert(std::is_same_v<long, decltype(std::to_underlying(E2::e))>);enum E3 : unsigned { e };
static_assert(std::is_same_v<unsigned, decltype(std::to_underlying(E3::e))>);// 示例 2:实际输出枚举的底层值
int main()
{enum class ColorMask : std::uint32_t{red = 0xFF, green = (red << 8), blue = (green << 8), alpha = (blue << 8)};std::cout << std::hex << std::uppercase << std::setfill('0')<< std::setw(8) << std::to_underlying(ColorMask::red) << '\n'<< std::setw(8) << std::to_underlying(ColorMask::green) << '\n'<< std::setw(8) << std::to_underlying(ColorMask::blue) << '\n'<< std::setw(8) << std::to_underlying(ColorMask::alpha) << '\n';// 编译错误示例,不能直接将枚举赋值给底层类型变量// std::underlying_type_t<ColorMask> x = ColorMask::alpha; // 正确示例,使用 std::to_underlying 进行转换[[maybe_unused]]std::underlying_type_t<ColorMask> y = std::to_underlying(ColorMask::alpha); return 0;
}

在上述代码中,示例 1 通过 static_assert 验证了不同枚举类型使用 std::to_underlying 转换后的底层类型是否正确。示例 2 则实际输出了 ColorMask 枚举的各个值的底层类型,并且展示了直接将枚举赋值给底层类型变量会导致编译错误,而使用 std::to_underlying 则可以正确进行转换。

与之前方法的对比

std::to_underlying 出现之前,开发者通常会使用 static_cast 来将枚举转换为其底层类型。例如:

enum class MyEnum : int { Value1, Value2 };
int underlyingValue = static_cast<int>(MyEnum::Value1);

这种方式虽然可以实现功能,但存在一些缺点。首先,代码的可读性较差,从 static_cast 的使用中很难一眼看出这是在进行枚举到其底层类型的转换。其次,当枚举的底层类型发生变化时,需要手动修改 static_cast 中的目标类型,否则可能会导致潜在的错误。

而使用 std::to_underlying 则可以避免这些问题。std::to_underlying 明确地表示了这是一个将枚举转换为其底层类型的操作,提高了代码的可读性。并且,无论枚举的底层类型如何变化,std::to_underlying 都能正确工作,无需手动修改代码。例如:

enum class MyEnum : int { Value1, Value2 };
int underlyingValue = std::to_underlying(MyEnum::Value1);

即使 MyEnum 的底层类型从 int 变为其他类型,上述代码仍然可以正常工作。

在 C++23 中的意义

std::to_underlying 的引入是 C++ 语言不断发展和完善的体现。它符合现代 C++ 注重代码安全性、可读性和可维护性的设计理念。在 C++23 中,std::to_underlying 作为标准库的一部分,为开发者提供了一个统一、规范的方式来处理枚举到其底层类型的转换。

随着 C++ 标准的不断演进,枚举类型在 C++ 中的应用也越来越广泛。从 C++11 引入的枚举类(enum class)解决了传统枚举的命名冲突和隐式转换问题,到 C++17 允许使用大括号初始化基础类型,再到 C++20 引入的 using enum 语法,枚举类型的功能不断得到增强。而 std::to_underlying 的出现,进一步完善了枚举类型的使用场景,使得开发者在处理枚举时更加方便和安全。

总结

std::to_underlying 是 C++23 为开发者带来的一个实用工具函数,它为获取枚举的底层值提供了一种更安全、更清晰的方式。通过使用 std::to_underlying,可以提高代码的可读性和可维护性,避免因枚举底层类型变化而带来的潜在错误。在实际开发中,当需要将枚举转换为其底层类型时,建议优先使用 std::to_underlying。相信随着 C++23 的逐渐普及,std::to_underlying 会在更多的项目中得到广泛应用。

相关文章:

探索 C++23 std::to_underlying:枚举底层值获取的利器

文章目录 引言基本概念作用使用示例与之前方法的对比在 C23 中的意义总结 引言 在 C 的发展历程中&#xff0c;每一个新版本都带来了许多令人期待的新特性和改进&#xff0c;以提升代码的安全性、可读性和可维护性。C23 作为其中的一个重要版本&#xff0c;也不例外。其中&…...

PyTorch学习之张量(Tensor)(一)

1. 张量的基本概念 1.1. 定义与特性 张量是PyTorch中最基础的数据结构&#xff0c;可视为多维数组的泛化形式&#xff0c;支持标量&#xff08;0维&#xff09;、向量&#xff08;1维&#xff09;、矩阵&#xff08;2维&#xff09;及更高维度的数据存储。其核心特性包括&…...

理解数学概念——支集(支持)(support)

1. 支集(support)的定义 在数学中&#xff0c;一个实函数 f 的支集(support)是函数的不被映射到 0 的元素域(即定义域)的子集。若 f 的(定义)域(domain)是一个拓扑空间(即符合拓扑的集合)&#xff0c;则 f 的支集则定义为包含( f 的元素域中)不被映射到0的所有点之最小闭集…...

Python 部分内置函数及其用法详解

在 Python 编程的世界里&#xff0c;内置函数是我们强大的 “工具箱”&#xff0c;它们提供了丰富而便捷的功能&#xff0c;帮助我们高效地完成各种任务。本文将带你深入了解这些常用内置函数及其用法&#xff0c;通过简单易懂的实例&#xff0c;让你轻松掌握它们。 一、数据类…...

[蓝桥杯真题题目及解析]2025年C++b组

移动距离&#xff08;填空&#xff09;** 小明初始在二维平面的原点&#xff0c;他想前往坐标 (233,666)。在移动过程中&#xff0c;他只能采用以下两种移动方式&#xff0c;并且这两种移动方式可以交替、不限次数地使用&#xff1a; 水平向右移动&#xff0c;即沿着 x 轴正方…...

yolov5 train笔记4 roboflow

How to Train a YOLOv5 Model On a Custom Dataset Sign in to Roboflow https://www.youtube.com/watch?vr3Ke7ZEh2Qo 他的ai懂中文的 还是得训练&#xff0c;明天再搞 https://www.youtube.com/watch?vEmYCpbFQ5wo&t2s 很香但是我没有马内...

工作记录 2015-06-01

工作记录 2015-06-01 序号 工作 相关人员 1 修改了FnetFax 修改了iConverter 修改了iCDA 郝 FNSR识别引擎 统计了最近几个星期0223医院的打字和录音的时间比。上周的比值是3.42&#xff0c;是近8个星期中最低的值。和05/03/2015 - 05/09/2015的3.74相比&#xff0c;下降…...

创意Python爱心代码分享

在代码的世界里&#xff0c;程序员以独特方式书写浪漫。他们精心打造的一个个 demo&#xff0c;宛如熠熠星辰。这些 demo 不仅是技术结晶&#xff0c;更饱含对编程的热爱与执着。从简洁的算法示例到复杂的系统雏形&#xff0c;每一行代码都凝聚着思考与智慧。它们被无私分享&am…...

【RAG】向量?知识库的底层原理:向量数据库の技术鉴赏 | HNSW(导航小世界)、LSH、K-means

一、向量化表示的核心概念 1.1 特征空间与向量表示 多维特征表示&#xff1a;通过多个特征维度&#xff08;如体型、毛发长度、鼻子长短等&#xff09;描述对象&#xff0c;每个对象对应高维空间中的一个坐标点&#xff0c;来表示狗这个对象&#xff0c;这样可以区分出不同种…...

降维大合集

1. 主成分分析&#xff08;PCA&#xff0c;Principal Component Analysis&#xff09; 基本原理 PCA 是一种线性降维方法&#xff0c;其核心思想是&#xff1a; 找到数据中方差最大的方向&#xff08;称为主成分&#xff09;&#xff0c;并将数据投影到这些方向上。 利用正交变…...

AWS上构建基于自然语言和LINDO API的线性规划与非线性规划的优化计算系统

我想要实现一个通过使用C#、Semantic Kernel库、OpenAI GPT 4的API和附件文档里提到的LINDO API 15.0实现通过中文自然语言提示词中包含LATEX代码输入到系统&#xff0c;通过LINDO API 15.0线性规划与非线性规划的优化计算程序输出计算结果和必要步骤的应用&#xff0c;结果用中…...

26考研 | 王道 | 计算机网络 | 第三章 数据链路层

26考研 | 王道 | 第三章 数据链路层 数据链路层所处的地位 数据链路层 使用 物理层 提供的“比特传输”服务数据链路层 为 网络层 提供服务&#xff0c;将网络层的 IP数据报&#xff08;分组&#xff09;封装成帧&#xff0c;传输给下一个相邻结点物理链路&#xff1a;传输介质…...

学习黑客资产威胁分析贴

第一天作业&#xff1a; 完成作业奖励&#xff1a; &#x1f381; 奖励 1 ── Week 2《Web 渗透手册》预览 Day主题关键目标练手靶场 / 工具1HTTP 基础 & Burp 入门抓包、改包、重放PortSwigger Academy&#xff1a;“HTTP basics”2SQL 注入原理手工注入 sqlmapDVWA →…...

CSS元素动画篇:基于当前位置的变换动画(合集篇)

CSS元素动画篇&#xff1a;基于当前位置的变换动画&#xff08;合集篇&#xff09; 前言位移效果类元素动画水平抖动效果效果预览代码实现 垂直抖动效果效果预览代码实现 摇头动画效果效果预览代码实现 点头动画效果效果预览代码实现 旋转效果类元素动画摇摆动画效果效果预览代…...

Spring 容器相关的核心注解​

以下是 Spring 容器中用于 ​​Bean 管理、依赖注入、配置控制​​ 的关键注解&#xff0c;按功能分类说明&#xff1a; ​​1. Bean 声明与注册​​ 注解作用示例​​Component​​通用注解&#xff0c;标记一个类为 Spring Bean&#xff08;自动扫描注册&#xff09; Compo…...

经典算法 最小生成树(prim算法)

最小生成树 题目描述 给定一个 n 个点 m 条边的无向图&#xff0c;图中可能存在重边和自环&#xff0c;边权可能为负数。 求最小生成树的树边权重之和。如果最小生成树不存在&#xff0c;则输出 impossible。 给定一张边带权的无向图 G (V, E)&#xff0c;其中&#xff1a…...

机器学习中的分类和回归问题

1. 分类问题 机器学习中的分类问题是一种监督学习任务&#xff0c;其核心目标是将数据样本分配到预定义的离散类别中&#xff0c;例如判断邮件是否为垃圾邮件、识别图像中的物体类型等。 分类通过已知标签的训练数据&#xff08;如带类别标注的样本&#xff09;学习特征与类别…...

pip命令

安装&卸载 -- 安装numpy pip install numpy1.26.4 -- 从索引安装&#xff08;自定义源&#xff09; pip install package_name --index-url https://custom_url -- 安装本地文件或目录 pip install /path/to/package.whl pip install D:\Downloads\transformers-4.40.0-py…...

n8n工作流自动化平台的实操:Cannot find module ‘iconv-lite‘

解决问题&#xff1a; 1.在可视化界面&#xff0c;执行const iconv require(iconv-lite);&#xff0c;报Cannot find module iconv-lite [line 2]错误&#xff1b; 查看module的路径 进入docker容器 #docker exec -it n8n /bin/sh 构建一个test.js,并写入如何代码 vi tes…...

AIGC时代——语义化AI驱动器:提示词的未来图景与技术深潜

文章目录 一、技术范式重构&#xff1a;从指令集到语义认知网络1.1 多模态语义解析器的进化路径1.2 提示词工程的认知分层 二、交互革命&#xff1a;从提示词到意图理解2.1 自然语言交互的认知进化2.2 专业领域的认知增强 三、未来技术图谱&#xff1a;2025-2030演进路线3.1 20…...

基于Springboot高校网上缴费综合务系统【附源码】

基于Springboot高校网上缴费综合务系统 效果如下&#xff1a; 系统登陆页面 个人中心页面 论坛交流页面 发表评论页面 付款页面 教师缴费页面 新增缴费类型页面 审核页面 研究背景 随着高校信息化建设进程的加速&#xff0c;传统手工缴费模式因效率低、错误率高、管理成本高…...

返回倒数第k个节点题解

这题要用到快慢指针的思想。 1.定义两个指针&#xff0c;一个快指针&#xff0c;一个慢指针&#xff0c;初始都指向头结点 2.先让快指针往后走k步&#xff0c;也就是移动k个节点&#xff0c;这个时候快指针比慢指针领先k 3.现在让快慢指针同时往后移动&#xff0c;两指针之间…...

《操作系统精髓与设计原理》第4章课后题答案-线程、对称多处理器和微内核

1.表3.5列出了在一个没有线程的操作系统中进程控制块的基本元素。对于多线程系统&#xff0c;这些元素中哪些可能属于线程控制块&#xff0c;哪些可能属于进程控制块&#xff1f; 对于不同的系统来说通常是不同的&#xff0c;但一般来说&#xff0c;进程是资源的所有者&#xf…...

《ATPL地面培训教材13:飞行原理》——第4章:亚音速气流

翻译&#xff1a;刘远贺&#xff1b;工具&#xff1a;Cursor & Claude 3.7&#xff1b;过程稿 第4章&#xff1a;亚音速气流 目录 翼型术语气流基础二维气流总结习题答案 翼型术语 翼型 一种能够以较高效率产生升力的特殊形状。 弦线 连接翼型前缘和后缘曲率中心的直…...

5月3日星期六今日早报简报微语报早读

5月3日星期六&#xff0c;农历四月初六&#xff0c;早报#微语早读。 1、五一假期多地政府食堂对外开放&#xff1a;部分机关食堂饭菜“秒没”&#xff1b; 2、2025年五一档电影新片票房破3亿&#xff1b; 3、首日5金&#xff01;中国队夺得跳水世界杯总决赛混合团体冠军&…...

2024 虚拟电厂与大电网三道防线的关系探讨【附全文阅读】

本文围绕虚拟电厂与大电网三道防线展开探讨。大电网三道防线包括第一道防线的预防性控制和继电保护、第二道防线的稳控系统、第三道防线的失步解列及频率电压紧急控制装置 &#xff0c;新型电力系统建设对第三道防线带来频率稳定等挑战。当前新型配电网第三道防线建设存在问题&…...

【c++】模板详解

目录 泛型编程模板的使用函数模板函数模板的本质函数模板的实例化显式实例化隐式实例化 函数模板的模板参数的匹配原则 类模板类模板的本质类模板的实例化 非类型模板参数模板特化函数模板特化类模板特化类模板全特化类模板偏特化&#xff08;半特化&#xff09; 模板分离编译t…...

【Linux】驱动开发方法

使用Petalinux学习驱动开发时的一些经验。 部分图片和经验来源于网络,若有侵权麻烦联系我删除,主要是做笔记的时候忘记写来源了,做完笔记很久才写博客。 专栏目录:记录自己的嵌入式学习之路-CSDN博客 目录 1 基础——字符设备驱动 1.1 分配设备号(驱动入口使用)…...

BUUCTF——禁止套娃

BUUCTF——禁止套娃 进入靶场 一个近乎空白的页面 看一下框架 没什么有用的信息&#xff0c;扫个目录吧 只扫出来给flag.php&#xff0c;但是0B&#xff0c;估计又是个空网站 拼接访问一下 果然又是什么都没有 没有突破口 githack找找看看也没有源码吧 <?php include …...

Spring MVC @RequestBody 注解怎么用?接收什么格式的数据?

RequestBody 注解的作用 RequestBody 将方法上的参数绑定到 HTTP 请求的 Body&#xff08;请求体&#xff09;的内容上。 当客户端发送一个包含数据的请求体&#xff08;通常在 POST, PUT, PATCH 请求中&#xff09;时&#xff0c;RequestBody 告诉 Spring MVC 读取这个请求体…...

线性DP(动态规划)

线性DP的概念&#xff08;视频&#xff09; 学习线性DP之前&#xff0c;请确保已经对递推有所了解。 一、概念 1、动态规划 不要去看网上的各种概念&#xff0c;什么无后效性&#xff0c;什么空间换时间&#xff0c;会越看越晕。从做题的角度去理解就好了&#xff0c;动态规划…...

Qt中实现工厂模式

在Qt中实现工厂模式可以通过多种方式&#xff0c;具体选择取决于需求和场景。以下是几种常见的实现方法&#xff1a; 1. 简单工厂模式通过一个工厂类根据参数创建不同对象。cppclass Shape {public: virtual void draw() 0; virtual ~Shape() default;};class Circle : publ…...

基于 Dify + vLLM插件 + Qwen3 构建问答机器人Docker版

前提条件 硬件要求&#xff1a; 推荐 NVIDIA GPU (至少 16GB 显存&#xff0c;Qwen3 可能需要更多) 至少 32GB 内存 足够的存储空间 (Qwen3 模型文件较大) 软件要求&#xff1a; Docker 和 Docker Compose Python 3.8 CUDA 和 cuDNN (与你的 GPU 兼容的版本) 安装步骤…...

【Linux】Linux应用开发小经验

基于Petalinux工具链的Linux应用开发小经验&#xff0c;未完待续... 部分图片和经验来源于网络&#xff0c;若有侵权麻烦联系我删除&#xff0c;主要是做笔记的时候忘记写来源了&#xff0c;做完笔记很久才写博客。 专栏目录&#xff1a;记录自己的嵌入式学习之路-CSDN博客 目录…...

第39课 绘制原理图——绘制命令在哪里?

绘制原理图符号的命令在哪里&#xff1f; 在新建完原理图之后&#xff0c;我们就可以在原理图上绘制各种相关的符号了。 我们基本会从以下的两个地方&#xff0c;找到绘制各种符号的命令&#xff1a; 菜单栏中的“放置”菜单&#xff1b; 悬浮于设计窗口中的快速工具条 在初…...

第十四篇:系统分析师第三遍——15章

目录 一、目标二、计划三、完成情况四、意外之喜(最少2点)1.计划内的明确认知和思想的提升标志2.计划外的具体事情提升内容和标志 五、总结六、后面准备怎么做&#xff1f; 一、目标 通过参加考试&#xff0c;训练学习能力&#xff0c;而非单纯以拿证为目的。 1.在复习过程中&…...

市面上所有大模型apikey获取指南(持续更新中)

阿里云(千问) 官方文档&#xff1a; 百炼控制台 1. 登录百炼控制台 2.前往我的api页面百炼控制台 3.创建api4. 添加描述&#xff08;用于aichat&#xff09; Deepseek 官方文档&#xff1a;首次调用 API | DeepSeek API Docs 1. 登录api平台 DeepSeek 开放平台 2. Deep…...

Java框架“若依RuoYi”前后端分离部署

运行环境 Eclipse IDE for Enterprise Java and Web Developers 下载Eclipse解压Eclipse到文件夹 Maven 下载Maven解压Maven到文件夹配置环境变量MAVEN_HOME为Maven安装位置配置环境变量path为%MAVEN_HOME%\bin Redis 下载Redis解压Redis到文件夹配置环境变量path为Redis安装位…...

计网_可靠传输ARQ机制

2024.09.04&#xff1a;网工老姜&beokayy网工学习笔记 第5节 可靠传输机制 5.1 可靠传输5.2 ARQ机制、ARQ协议5.3 ARQ简介&#xff08;可靠传输&#xff09;5.3.1 停止等待协议&#xff08;1&#xff09;无差错情况&#xff08;2&#xff09;有差错情况确认丢失确认迟到 5.…...

实验-组合电路设计1-全加器和加法器(数字逻辑)

目录 一、实验内容 二、实验步骤 2.1 全加器的设计 2.2 加法器的设计 三、调试过程 3.1 全加器调试过程 2.加法器的调试过程 四、实验使用环境 五、实验小结和思考 一、实验内容 a) 介绍 在这次实验中&#xff0c;你将熟悉 Logisim 的操作流程&#xff0c;并且学习…...

软件管理(安装方式)

1.rpm安装 1.1.rpm介绍 rpm软件包名称: 软件名称 版本号(主版本、次版本、修订号) 操作系统 -----90%的规律 举例:openssh-6.6.1p1-31.el7.x86_64.rpm 数字是版本号:第一位主版本号,第二位次版本号,带横杠的是修订号, el几---操作系统的版本。 #用rpm安装需要考虑如下信…...

工作记录 2015-07-15

工作记录 2015-07-15 序号 工作 相关人员 1 在CDAEditor上增加签名的处理&#xff0c;已经基本改完。明天整理说明文档&#xff0c;更新193服务器。 郝 需要改了签名的处理 增加了签名的按钮&#xff1a; 已经签名过的会有提示&#xff1a; 签名后PDF的预览如下&#xf…...

《算法导论(第4版)》阅读笔记:p4-p5

《算法导论(第4版)》学习第 3 天&#xff0c;p4-p5 总结&#xff0c;总计 2 页。 一、技术总结 1.instance Thus, given the input sequence h31; 41; 59; 26; 41; 58i, a correct sorting algorithm returns as output the sequence h26; 31; 41; 41; 58; 59i. Such an inp…...

【Mytais系列】Update语句执行流程

以下是通过 时序图 和 文字说明 详细描述的 MyBatis 执行 UPDATE/INSERT/DELETE 语句的完整流程&#xff0c;包括缓存清理、事务提交和数据库操作的各个环节&#xff1a; 时序图&#xff08;Sequence Diagram&#xff09; 详细执行流程解析 1. 客户端发起更新请求 客户端调用…...

LeetCode —— 145. 二叉树的后序遍历

&#x1f636;‍&#x1f32b;️&#x1f636;‍&#x1f32b;️&#x1f636;‍&#x1f32b;️&#x1f636;‍&#x1f32b;️Take your time ! &#x1f636;‍&#x1f32b;️&#x1f636;‍&#x1f32b;️&#x1f636;‍&#x1f32b;️&#x1f636;‍&#x1f32b;️…...

Python函数参数机制深度解析与最佳实践

引言 在Python开发中&#xff0c;函数的参数机制是构建灵活、可维护代码的核心要素。本文将通过7个关键维度深入剖析函数参数的底层原理与高级用法&#xff0c;结合代码实例揭示参数传递的本质规律&#xff0c;助您掌握工业级函数设计技巧&#xff08;基于Python 3.12环境验证…...

ARM 算数指令

加法 ADD 减法 SUB 取负 NEG 比较 CMP 乘法 MUL 移位 LSL、LSR、ASL、ASR、ROL、ROR加法和减法 绝大多数微处理器都实现了带进位的加法指令&#xff0c;能够将两个操作数和条件码寄存器中的进位位加到一起。这条指令会使字长大于计算机固有字长的链接运算更加方便。 说明了如何…...

普通IT的股票交易成长史--20250502 突破(2)

声明&#xff1a;本文章的内容只是自己学习的总结&#xff0c;不构成投资建议。文中观点基本来自yt站方方土priceaction&#xff0c;综合自己的观点得出。感谢他们的无私分享。 送给自己的话&#xff1a; 仓位就是生命&#xff0c;绝对不能满仓&#xff01;&#xff01;&#…...

什么是 Redis?

什么是 Redis? Redis(全称是 Remote Dictionary Server,远程字典服务器)是一个非常快的开源内存数据库,它主要用来存储“键-值”对类型的数据。与传统的数据库不太一样,Redis的数据主要存放在内存中,所以它读写速度特别快。 通俗比喻: 想象你有一个小仓库,里面放了…...

IEEE LaTeX会议模板作者对齐、部门长名称换行

第二行作者对齐 参考链接&#xff1a; https://tex.stackexchange.com/questions/458204/ieeetran-document-class-how-to-align-five-authors-properly/458208#458208https://tex.stackexchange.com/questions/582487/how-to-align-four-author-names-in-the-ieee-conferenc…...