小编str*_*160的帖子

在C ++中，以下代码中的指针p和q之间是否有区别？

int* p = new int;
int* q = new int[5];

我知道一个为单个int分配新内存，第二个为5个int数组分配内存，但是从根本上说，指向单个int的指针和指向一个int数组的指针之间有什么区别吗？

我对此感到疑惑，因为我读到必须使用它delete[] q来释放q指向的内存，而只是释放delete pp指向的单个int。如果我使用会怎样delete q？

我正在构建一个 Spring Boot 应用程序，并尝试为一些我将在服务层中验证的 DTO/实体实现自定义验证。根据关于此事的 Spring 文档，我认为实现此目的的一种方法是实现org.springframework.validation.Validator接口。

作为一个最小的、完整的、可重现的示例，请考虑以下代码：

Spring Initializr 引导项目

添加以下代码src/main/java/com.example.usingvalidation：

// Person.java

package com.example.usingvalidation;

public class Person {
    private String firstName;
    private String lastName;
    private int age;
    private String gender;

    public Person() {
    }

    public Person(String firstName, String lastName, int age, String gender) {
        this.firstName = firstName;
        this.lastName = lastName;
        this.age = age;
        this.gender = gender;
    }

    public String getFirstName() {
        return firstName;
    }

    public void setFirstName(String firstName) {
        this.firstName = firstName; …

背景

我们对 TensorFlow 比较陌生。我们正在研究涉及视频数据集的 DL 问题。由于涉及的数据量很大，我们决定对视频进行预处理并将帧以 jpeg 格式存储在 TFRecord 文件中。然后我们计划使用tf.data.TFRecordDataset将数据提供给我们的模型。

视频已被处理成片段，每个片段由 16 帧组成，在一个序列化的张量中。每帧是一个 128*128 RGB 图像，编码为 jpeg。每个序列化段与一些元数据一起存储tf.train.Example在 TFRecords 中作为序列化。

TensorFlow 版本：2.1

代码

下面是我们用来tf.data.TFRecordDataset从 TFRecords创建的代码。您可以忽略num和file字段。

import os
import math
import tensorflow as tf

# Corresponding changes are to be made here
# if the feature description in tf2_preprocessing.py
# is changed
feature_description = {
    'segment': tf.io.FixedLenFeature([], tf.string),
    'file': tf.io.FixedLenFeature([], tf.string),
    'num': tf.io.FixedLenFeature([], tf.int64)
}


def build_dataset(dir_path, batch_size=16, file_buffer=500*1024*1024,
                  shuffle_buffer=1024, label=1):
    '''Return …