我编写了一个函数来计算给定tcp数据包的校验和。但是，当我捕获从wireshark通过ipv4发送的tcp数据包并让我的函数计算其校验和时，它与wireshark捕获的数据包中的校验和不同。我检查了一下，我给computeChecksum函数的字节与我用wireshark捕获的tcp数据包字节完全相同。我根据RFC793计算了校验和.有人会看到我的代码中是否有任何错误吗？publiclongcomputeChecksum(byte[]buf,intsrc,intdst){intlength=buf.length;//nrofbytesofthetcppacketintotal.intp
kotlin内联函数是什么？Kotlin里使用关键字inline来表示内联函数。其原理就是：在编译时期，把调用这个函数的地方用这个函数的方法体和参数进行替换。Java方法执行的内存模型是基于Java虚拟机栈的：每个方法被执行的时候都会创建一个栈帧（StackFrame），用于存储局部变量表、操作数栈、动态链接、方法出口等信息。每一个方法被调用直至执行完成的过程，就对应着一个栈帧入栈、出栈的过程。也就是说每调用一个方法，都会对应一个栈帧的入栈出栈过程，如果你有一个工具类方法，在某个循环里调用很多次，那就会对应很多次的栈帧入栈、出栈过程。栈帧的创建及入栈、出栈都是有性能损耗的。比如test方法中，
我有以下扩展:protocolAddable{init()func+(lhs:Self,rhs:Self)->Self}extensionInt:Addable{}extensionDouble:Addable{}extensionSequenceTypewhereGenerator.Element:Addable{funcsum()->Generator.Element{returnreduce(Generator.Element()){$0+$1}}}我尝试在单元测试中使用:functestThatArrayOfDoublesCanCalculateTheSumOfAllEleme
extensionArray{funcsum()->Int{varsum=0fornuminself{sum+=num}returnsum}}[1,2,3].sum()这段代码展示了我想做什么。虽然我在这一行收到错误:sum+=num。我得到的错误是:找不到接受提供的参数的“+=”的重载。我假设这个错误与Array可以包含许多不同类型的事实有关，而不仅仅是Int，所以它被窃听了。但是怎么修呢？ 最佳答案 目前没有办法只扩展特定类型的Array(在本例中为Array)。在bugreport.apple.com上提交申请是一个很好的请求
我有一个包含6列的表Table1。这是我需要映射的sql语句。Select*,count(ID)asIdCountfromTable1;现在，sql查询结果将是7列(6列Table1和1IdCount列)。但是当我用这个查询在Jooq中实现相同的功能时，它只会得到一个列“IDCount”。SelectQueryq=factory.selectQuery();q.addSelect(Table1.ID.count().as("IdCount"));q.addFrom(Table1.TABLE1);现在，生成的记录集只有一个列“IdCount”，而我需要的是所有列和一个附加列“IdCoun
我正试图找出如何用Java计算Internet校验和，这让我苦不堪言。(我在位操作方面很糟糕。)我在C#中找到了一个版本CalculateanInternet(akaIP,akaRFC791)checksuminC#.但是，我尝试将其转换为Java并没有产生正确的结果。谁能看到我做错了什么？我怀疑是数据类型问题。publiclonggetValue(){byte[]buf={(byte)0xed,0x2A,0x44,0x10,0x03,0x30};intlength=buf.length;inti=0;longsum=0;longdata=0;while(length>1){data=
这个问题在这里已经有了答案:关闭11年前。PossibleDuplicate:Varyingbehaviorforpossiblelossofprecision我在编译时发现了Java强类型检查的不一致性。请看下面的代码:intsum=0;sum=1;//isisOKsum=0.56786;//compileerrorbecauseofprecisionloss,andstrongtypingsum=sum+2;//itisOKsum+=2;//itisOKsum=sum+0.56787;//compileerroragainbecauseofautomaticconversionin
当您想对流中的整数值求和时，主要有两种方法:ToIntFunctionmapFunc=...intsum=stream().collect(Collectors.summingInt(mapFunc))intsum=stream().mapToInt(mapFunc).sum()第一个涉及对返回的整数进行装箱和拆箱，但第二个涉及一个额外的步骤。哪个更高效/更清晰？ 最佳答案 您正在查看两个不同用例的交集。使用mapToInt(...)允许您在终端操作之前链接其他IntStream操作。相反，Collectors.summingInt
我想遍历CSR矩阵的行并将每个元素除以行的总和，类似于此处:numpydividerowbyrowsum我的问题是我正在处理一个大矩阵:(96582,350138)当应用链接帖子中的操作时，它会膨胀我的内存，因为返回的矩阵是密集的。所以这是我的第一次尝试:forrowincounts:row=row/row.sum()不幸的是，这根本不会影响矩阵，所以我想出了第二个想法来创建一个新的csr矩阵并使用vstack连接行:fromscipyimportsparseimporttimestart_time=curr_time=time.time()mtx=sparse.csr_matrix(
这在某种程度上是question的后续行动首先，您会注意到您不能对字符串列表执行sum来连接它们，python告诉您改用str.join，并且这是个好建议，因为无论您如何在字符串上使用+，性能都很差。“不能使用sum”限制不适用于list，不过，itertools.chain.from_iterable是首选方式执行这样的列表展平。但是sum(x,[])当x是列表的列表时绝对是错误的。但它应该保持这种状态吗？我比较了3种方法importtimeimportitertoolsa=[list(range(1,1000))for_inrange(1000)]start=time.time()
