当前位置:首页 > 文章列表 > Golang > Go问答 > 如何选择字体大小来确定架构位数(32位或64位)?

如何选择字体大小来确定架构位数(32位或64位)?

来源:stackoverflow 2024-03-20 08:48:26 0浏览 收藏

通过分析特定位移的值,您可以确定计算机的架构位数(32 位或 64 位)。此方法在编译时计算,而不是运行时,因此它适用于在不同架构机器上运行的程序。借助位移技术,您可以确定诸如 int、uint 和 uintptr 等数据类型的位数,从而指示操作系统架构。这种方法在 Go 语言的 math 包中使用,但相关常量未导出。

问题内容

我不是在寻找 runtime.GOARCH,因为它给出了已编译程序的架构。我想检测操作系统架构,假设我在 64 位机器上运行 32 位 go 程序,我需要将其识别为 64 位而不是 32 位。


正确答案


借助一些位移 foo,您可以通过定义适当的常量(下面称为 bitsperword)来确定 int/uint/uintptr 的大小。作为 go 常量,它当然是在编译时而不是运行时计算的。

此技巧是 used in the math package,但相关常量 (intsize) 未导出。

package main

import "fmt"

const BitsPerWord = 32 << (^uint(0) >> 63)

func main() {
    fmt.Println(BitsPerWord)
}

(Playground)

说明

  1. ^uint(0) 是设置了所有位的 uint 值。
  2. 将第一步的结果右移 63 位,得到
  • 32 位架构上的 0,以及
  • 64 位架构上的 1。
  1. 将 32 左移与第二步结果一样多的位置,得到
  • 32 位架构上的 32,以及
  • 64 位架构上的 64。

好了,本文到此结束,带大家了解了《如何选择字体大小来确定架构位数(32位或64位)?》,希望本文对你有所帮助!关注golang学习网公众号,给大家分享更多Golang知识!

版本声明
本文转载于:stackoverflow 如有侵犯,请联系study_golang@163.com删除
区分text/template.Templates 和 html/template.Templates区分text/template.Templates 和 html/template.Templates
上一篇
区分text/template.Templates 和 html/template.Templates
HBO加入Netflix和Disney+,严打HBO Max账号共享
下一篇
HBO加入Netflix和Disney+,严打HBO Max账号共享
查看更多
最新文章
查看更多
课程推荐
  • 前端进阶之JavaScript设计模式
    前端进阶之JavaScript设计模式
    设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
    543次学习
  • GO语言核心编程课程
    GO语言核心编程课程
    本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
    516次学习
  • 简单聊聊mysql8与网络通信
    简单聊聊mysql8与网络通信
    如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
    500次学习
  • JavaScript正则表达式基础与实战
    JavaScript正则表达式基础与实战
    在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
    487次学习
  • 从零制作响应式网站—Grid布局
    从零制作响应式网站—Grid布局
    本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
    485次学习
查看更多
AI推荐
  • PubMedQA数据集详解:生物医学问答基准、功能与应用指南
    PubMedQA
    深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
    425次使用
  • H2O EvalGPT:开源LLM大模型评估与排行榜工具
    H2O EvalGPT
    H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
    505次使用
  • LMArena是什么?伯克利AI模型评估平台使用指南与功能解析
    LMArena
    LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
    516次使用
  • 斯坦福HELM:大语言模型Holistic Evaluation整体评估框架详解
    HELM
    深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
    460次使用
  • MMBench详解:多模态大模型基准测试、功能特点与使用指南
    MMBench
    MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
    289次使用
微信登录更方便
  • 密码登录
  • 注册账号
登录即同意 用户协议 和 隐私政策
返回登录
  • 重置密码