我在这里可能非常愚蠢，但我在使用OpenCVforAndroid进行一些基本的Mat乘法时遇到了麻烦。我有两个相同类型的垫子，CV_64Fmat1大小:3行，3列mat2大小:3行，1列我想将它们相乘得到大小为3行、1列的乘积mat3。我试过使用:Matmat3=newMat(3,1,CvType.CV_64F);Core.multiply(mat1,mat2,mat3);但是我得到一个错误:CvException[org.opencv.core.CvException:/home/andreyk/OpenCV2/trunk/opencv_2.3.1.b2/modules/core/s
一、引入与矩阵知识铺垫这一章我们讲的主要是矩阵的乘法，在矩阵中假设C=A*B，其中的元素满足下面的规则 我们可以通过三重for循环实现矩阵的乘法，但是本章我们有更加方便的方法。二、分治算法1、初步思路在矩阵C=A*B中，假设三个矩阵都是n*n的矩阵，且n为2的幂我们将它们都分成四个n/2*n/2的矩阵： 可以将C=A*B改成 其中 利用这些公式，我们可以直接写出递归分治算法的伪代码：SQUARE-MATRIX-MULTIPLY-RECURSIVE(A,B)1n=A.rows//A的行数2letCbeanewn*nmatrix//让C变成新的n*n矩阵3ifn==14c11=a11*b115el
这个问题在这里已经有了答案:Needhelpinmod1000000007questions(4个答案)HowcanIcalculate(A*B)%CforA,B,C(2个答案)Compute(a*b)%nFASTfor64-bitunsignedargumentsinC(++)onx86-64platforms?(5个答案)关闭8年前。是的，我知道这个问题可能看起来很幼稚，但我也在谷歌和这个网站上搜索了很多，但找不到令人满意的答案。我只是想计算(A*B)%MOD，前提是a是longlong，b和MOD也是。假设MOD大于A和B，因此A%MOD=A和B%MOD=B但A*B大于64位。如
许多人在讨论右移运算符时经常指出，C标准明确指出右移负数的效果是实现定义的。我可以理解该声明的历史基础，因为C编译器已用于为不使用二进制补码算法的各种平台生成代码。然而，我所知道的所有新产品开发都以处理器为中心，这些处理器不支持除二进制补码之外的任何类型的整数运算。如果代码希望执行有符号整数除以2的幂，并且它只会在当前或future的体系结构中运行，那么future的编译器是否存在任何现实的危险将右移运算符解释为做任何其他事情？如果有现实的可能性，是否有任何好的方法可以在不对可读性、性能或两者产生不利影响的情况下提供它？是否有任何其他依赖项可以证明对运算符的行为进行完全假设(例如，代码
我有一个问题可能是给初学者的。我想用C++将20x2矩阵乘以2x2矩阵。我用openCV尝试过，但出现错误Badargument(Unknownarraytype)incvarrToMat这是我在openCV中使用的代码，用于检查问题是我的代码还是openCV中的问题，但它仍然无法正常工作，我可以编译而不会出错，但是当我测试代码时，我得到问题“Badargument(Unknownarraytype)incvarrToMat”#include#include//#include"/usr/include/opencv/cv.h"#include#include#include#incl
我正在使用以下代码在SSE和AVX中编写矩阵vector乘法:for(size_ti=0;i我对AVX使用了类似的方法，但是最后，由于AVX没有与_mm_store_ss()等效的指令，我使用了:_mm_store_ss(&C[i],_mm256_castps256_ps128(sum));SSE代码比串行代码提速3.7。然而，AVX代码只比串行代码快了4.3。我知道将SSE与AVX一起使用会导致问题，但我使用g++使用-mavx'标志编译它，这应该会删除SSE操作码。我也可以使用:_mm256_storeu_ps(&C[i],sum)来做同样的事情，但加速是一样的。关于我还可以做些什
FPGA中除法器IP核乘法器IP使用1.除法器IP核有两种，3.0是最大支持32bit的被除数除数；4.0是最大支持64bit的被除数除数；研究电机时需要计算步数，都仅仅需要32bit因此选择3.0；2.有两种类型（1）remainder余数（2）fractional：小数（3）dividend：被除数（4）divisior：除数（5）quotient:商选择无符号数据，余数类型即可；之前又看到一个帖子写到商是有时间去计算的，我32bit设置了40个clk；具体的公式未找到；但是足够了3.后期由于需要，被除数位数达到37bit，因此需要放弃3.0，使用4.0；同样有两种类型余数型和小数型，选择
如果我像下面这样将一个float和一个整数相乘，为什么所有乘法都会导致不同的结果？我的期望是一致的结果。我认为在这两种情况下，int值在乘法之前都会隐式转换为float。但是好像有区别。这种不同处理的原因是什么？intmultiply(floatval,intmultiplier){returnval*multiplier;}intmultiply2(floatval,intmultiplier){returnfloat(val*multiplier);}floatval=1.3f;intresult0=val*int(10);//12intresult1=1.3f*int(10);/
序言前段时间我问了一个关于Matlab与Python性能的问题(Performance:MatlabvsPython)。我很惊讶Matlab比Python更快，尤其是在meshgrid方面。在讨论该问题时，有人指出我应该使用Python中的包装器来调用我的C++代码，因为我也可以使用C++代码。我在C++、Matlab和Python中有相同的代码。在这样做的同时，我再次惊讶地发现Matlab在矩阵组装和计算方面比C++更快。我有一个稍微大一点的代码，我正在研究一段矩阵-vector乘法。较大的代码在多个实例中执行此类乘法。总体而言，C++中的代码比Matlab快得多(因为Matlab中
这个问题在这里已经有了答案:OptimizedmatrixmultiplicationinC(13个答案)关闭4年前。我需要在我的应用程序中执行大量矩阵运算。最耗时的是矩阵乘法。我是这样实现的templateMatrixMatrix::operator*(Matrix&matrix){MatrixmultipliedMatrix=Matrix(this->rows,matrix.GetColumns(),0);for(inti=0;irows;i++){for(intj=0;jcolumns;k++){multipliedMatrix.datavector.at(i).at(j)+=d
