我需要使用OpenSSL库从C++代码生成数字签名。我知道我需要那个DSA\DSA_do_sign，但不明白如何使用它。有没有人有这方面的例子，或者比OpenSSL提供的文档更好的引用？提前致谢! 最佳答案 您似乎混淆了RSA和DSA。但是，如果您想使用RSA-sha256进行签名，请使用EVPinterfaceforsigning.您可以使用EVP_SignInit_ex()方法和EVP_sha256()为type参数进行初始化。 关于c++-如何使用OpenSSL库生成RSA-SHA

我正在使用BoostVault中的枚举v4.6库(提到here[stackoverflow.com])，但遇到了256的元素限制(即每个枚举的最大元素数=256)。我知道这与boost预处理器库有关，一些调查使我找到了boost/preprocessor/config/limits.hpp，但更改这些值没有任何效果，因为它们纯粹是“信息”(link[groups.google.com])有什么办法可以增加这个限制吗？ 最佳答案 遗憾的是，无法增加可与Boost预处理器库一起使用的元素/参数的上限。因此，由于枚举库依赖于Boost.P

AVX2内在_mm256_permutevar8x32_ps可以跨channel执行洗牌，这对于长度为8的数组排序非常有用。现在我只有AVX(IvyBridge)并且想在最少的周期内做同样的事情。请注意，数据和索引都是输入的，并且在编译时是未知的。例如，数组是[1,2,3,4,5,6,7,8]，索引是[3,0,1,7,6,5,2,4]，输出应该是[4,1,2,8,7,6,3,5]。大多数方便的内部函数的控制掩码必须是常量(没有“var”后缀)，因此不适合这种情况。提前致谢。 最佳答案 要在AVX中跨channel置换，您可以在cha

我有一个名为A的数组，它包含32个unsignedchar值。我想使用此规则将这些值解压缩到4个__m256变量中，假设我们有一个从0到31的索引，关于A中的所有值，解压缩的4变量将具有这些值:B_0=A[0],A[4],A[8],A[12],A[16],A[20],A[24],A[28]B_1=A[1],A[5],A[9],A[13],A[17],A[21],A[25],A[29]B_2=A[2],A[6],A[10],A[14],A[18],A[22],A[26],A[30]B_3=A[3],A[7],A[11],A[15],A[19],A[23],A[27],A[31]为此，我有

很难说出这里要问什么。这个问题模棱两可、含糊不清、不完整、过于宽泛或夸夸其谈，无法以目前的形式得到合理的回答。如需帮助澄清此问题以便重新打开，visitthehelpcenter.关闭10年前。我已经在Google上搜索了一段时间，以找到相当高效的8x8(或nxn)DCT算法的伪代码，但我找不到任何东西!我实现了天真的方法，但执行时间太长。如果您可以发布一些伪代码或引用一本好书/文档/网站，那将会很有帮助。C或C++示例会更好!

我需要使用AVX优化8x4和4x8浮点矩阵的转置。我使用AgnerFog的vectorclasslibrary.青色任务-构建BVH并求和最小值-最大值。转置用于每个循环的最后阶段(它们也通过多线程进行了优化，但任务确实很多)。代码现在看起来像:voidtranspose(registerVec4f(&fin)[8],registerVec8f(&mat)[4]){for(inti=0;i(Vec4i(0,8,16,24)+i,(float*)mat);}}需要优化的变体。如何为SIMD优化此功能？我最近用vector类编写了自己的转置变体(4x8和8x4)。版本1.0。voidtra

我正在努力思考_mm256_shuffle_pd和_mm256_permute_pd内在函数的工作原理。我似乎无法预测其中一项操作的结果。首先，_mm_shuffle_ps一切正常。我得到的结果是我所期望的。例如:floatb[4]={1.12,2.22,3.33,4.44};__m128a=_mm_load_ps(&b[0]);a=_mm_shuffle_ps(a,a,_MM_SHUFFLE(3,0,1,2));_mm_store_ps(&b[0],a);//3.332.221.124.44所以一切都在这里。现在我想用我目前在我的代码中使用的__m256d来尝试这个。据我发现，_mm

我想问一个关于SIMD的问题。我的CPU中没有AVX512但想要一个_mm256_max_epu64.我们如何用AVX2实现这个功能？在这里，我尝试拥有我的微不足道的。也许我们可以将其作为讨论并加以改进。#defineSIMD_INLINEinline__attribute__((always_inline))SIMD_INLINE__m256i__my_mm256_max_epu64_(__m256ia,__m256ib){uint64_t*val_a=(uint64_t*)&a;uint64_t*val_b=(uint64_t*)&b;uint64_te[4];for(size_t

在AVX/AVX2中我只能找到_mm256_stream_load_si256()，用于__m256i。没有办法流式加载__m256d吗？为什么？(我想在不污染CPU缓存的情况下加载它)做下面的(aggressivecasting)有什么障碍吗？__m256d*pDest=/*...*/;__m256d*pSrc=/*...*/;/*...*/const__m256iiWeight=_mm256_stream_load_si256(reinterpret_cast(pSrc));const__m256dprior=_mm256_div_pd(*reinterpret_cast(&iWe

关闭。这个问题需要detailsorclarity.它目前不接受答案。想改进这个问题吗？通过editingthispost添加细节并澄清问题.关闭5年前。Improvethisquestion比方说，我有2个变量__m256i，名为rows和cols，它们里面的值是:rows:0,2,7,5,7,2,3,0cols:1,2,7,5,7,2,2,6现在，这些值代表8个点的x和y位置，因此，在这种情况下，我会有这些点:p0:[0,1],p1:[2,2],p2:[7,7],p3:[5,5]p4:[7,7],p5:[2,2],p6:[3,2],p7:[0,6]我还有一个名为lut的数组，它将具