数据存储中的大端小端

2024-05-13 12:04
文章标签 数据 存储 小端 大端

本文主要是介绍数据存储中的大端小端,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

数据存储中的大端小端

https://www.jianshu.com/p/bb1b882d8d61

https://blog.csdn.net/yangves/article/details/78085600

1)不同端模式的处理器进行数据传递时必须要考虑端模式的不同

2)在网络上传输数据时,由于数据传输的两端对应不同的硬件平台,采用的存储字节顺序可能
不一致。所以在TCP/IP协议规定了在网络上必须采用网络字节顺序,也就是大端模式。对于
char型数据只占一个字节,无所谓大端和小端。而对于非cha类型数据,必须在数据发送到网
络上之前将其转换成大端模式。接收网络数据时按符合接受主机的环境接收

Linux默认小端模式,而PLC中的Word是大端模式,因此将速度指令写入DB块时,需要进行大小端的转化

可以看出,大小端只是在不同平台间进行数据交换是时候有用。如果在同一个平台下,不管数据在内存中实际是如何表示的,不会影响程序对数据的解释,也就是不用考虑大小端的问题。只有在网络传输时,因为会涉及到不同的平台,才需要考虑大小端的问题。一般情况下,网络上传输数据采用的都是大端模式,如不考虑大小端模式,有可能把一个整型的0x1234做为0x3412处理,导致程序异常。因此,在网络编程时就引入了主机字节序和网络字节序相互转换的函数

/home/prejudice/redwallbot-1/robot_local_client_for_linux/src/main.cpp片段

byte buff[8] = { 0 };//创建一个读写缓存区for (int i = 0; i < 8; i++) 	//进行大小端数据的转化{if (i % 2) {buff[i] = (byte)(0xff & ((int)plc_speed[i / 2]));}else {buff[i] = (byte)(0xff & ((int)plc_speed[i / 2] >> 8));// buff[i] = (byte)(0xff & ((int)plc_speed[i / 2] << 8));}}

这篇关于数据存储中的大端小端的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/985653

相关文章

大模型研发全揭秘:客服工单数据标注的完整攻略

在人工智能(AI)领域,数据标注是模型训练过程中至关重要的一步。无论你是新手还是有经验的从业者,掌握数据标注的技术细节和常见问题的解决方案都能为你的AI项目增添不少价值。在电信运营商的客服系统中,工单数据是客户问题和解决方案的重要记录。通过对这些工单数据进行有效标注,不仅能够帮助提升客服自动化系统的智能化水平,还能优化客户服务流程,提高客户满意度。本文将详细介绍如何在电信运营商客服工单的背景下进行

基于MySQL Binlog的Elasticsearch数据同步实践

一、为什么要做 随着马蜂窝的逐渐发展,我们的业务数据越来越多,单纯使用 MySQL 已经不能满足我们的数据查询需求,例如对于商品、订单等数据的多维度检索。 使用 Elasticsearch 存储业务数据可以很好的解决我们业务中的搜索需求。而数据进行异构存储后,随之而来的就是数据同步的问题。 二、现有方法及问题 对于数据同步,我们目前的解决方案是建立数据中间表。把需要检索的业务数据,统一放到一张M

关于数据埋点,你需要了解这些基本知识

产品汪每天都在和数据打交道,你知道数据来自哪里吗? 移动app端内的用户行为数据大多来自埋点,了解一些埋点知识,能和数据分析师、技术侃大山,参与到前期的数据采集,更重要是让最终的埋点数据能为我所用,否则可怜巴巴等上几个月是常有的事。   埋点类型 根据埋点方式,可以区分为: 手动埋点半自动埋点全自动埋点 秉承“任何事物都有两面性”的道理:自动程度高的,能解决通用统计,便于统一化管理,但个性化定

使用SecondaryNameNode恢复NameNode的数据

1)需求: NameNode进程挂了并且存储的数据也丢失了,如何恢复NameNode 此种方式恢复的数据可能存在小部分数据的丢失。 2)故障模拟 (1)kill -9 NameNode进程 [lytfly@hadoop102 current]$ kill -9 19886 (2)删除NameNode存储的数据(/opt/module/hadoop-3.1.4/data/tmp/dfs/na

异构存储(冷热数据分离)

异构存储主要解决不同的数据,存储在不同类型的硬盘中,达到最佳性能的问题。 异构存储Shell操作 (1)查看当前有哪些存储策略可以用 [lytfly@hadoop102 hadoop-3.1.4]$ hdfs storagepolicies -listPolicies (2)为指定路径(数据存储目录)设置指定的存储策略 hdfs storagepolicies -setStoragePo

HDFS—存储优化(纠删码)

纠删码原理 HDFS 默认情况下,一个文件有3个副本,这样提高了数据的可靠性,但也带来了2倍的冗余开销。 Hadoop3.x 引入了纠删码,采用计算的方式,可以节省约50%左右的存储空间。 此种方式节约了空间,但是会增加 cpu 的计算。 纠删码策略是给具体一个路径设置。所有往此路径下存储的文件,都会执行此策略。 默认只开启对 RS-6-3-1024k

Hadoop集群数据均衡之磁盘间数据均衡

生产环境,由于硬盘空间不足,往往需要增加一块硬盘。刚加载的硬盘没有数据时,可以执行磁盘数据均衡命令。(Hadoop3.x新特性) plan后面带的节点的名字必须是已经存在的,并且是需要均衡的节点。 如果节点不存在,会报如下错误: 如果节点只有一个硬盘的话,不会创建均衡计划: (1)生成均衡计划 hdfs diskbalancer -plan hadoop102 (2)执行均衡计划 hd

【Prometheus】PromQL向量匹配实现不同标签的向量数据进行运算

✨✨ 欢迎大家来到景天科技苑✨✨ 🎈🎈 养成好习惯,先赞后看哦~🎈🎈 🏆 作者简介:景天科技苑 🏆《头衔》:大厂架构师,华为云开发者社区专家博主,阿里云开发者社区专家博主,CSDN全栈领域优质创作者,掘金优秀博主,51CTO博客专家等。 🏆《博客》:Python全栈,前后端开发,小程序开发,人工智能,js逆向,App逆向,网络系统安全,数据分析,Django,fastapi

烟火目标检测数据集 7800张 烟火检测 带标注 voc yolo

一个包含7800张带标注图像的数据集,专门用于烟火目标检测,是一个非常有价值的资源,尤其对于那些致力于公共安全、事件管理和烟花表演监控等领域的人士而言。下面是对此数据集的一个详细介绍: 数据集名称:烟火目标检测数据集 数据集规模: 图片数量:7800张类别:主要包含烟火类目标,可能还包括其他相关类别,如烟火发射装置、背景等。格式:图像文件通常为JPEG或PNG格式;标注文件可能为X

pandas数据过滤

Pandas 数据过滤方法 Pandas 提供了多种方法来过滤数据,可以根据不同的条件进行筛选。以下是一些常见的 Pandas 数据过滤方法,结合实例进行讲解,希望能帮你快速理解。 1. 基于条件筛选行 可以使用布尔索引来根据条件过滤行。 import pandas as pd# 创建示例数据data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Dav