我正在尝试编写一个代码，该代码将加起来每个状态中的所有“计数”。这是我的.dbf（CSV）文件的示例。CountLatLonindex_righSTATE134531.551580000000000-88.4483800000000001992Alabama44531.999867999999900-88.4045430000000001992Alabama29932.448521000000000-88.3601960000000001992Alabama10632.897511999999900-88.3153290000000001992Alabama22933.346817000000

AVX允许在float据类型__m256和__m256d上进行按位逻辑运算，例如和/或。但是，C++不允许对float和double进行按位运算，这是合理的。如果我是对的，则不能保证float的内部表示，编译器是否会使用IEEE754，因此程序员无法确定float的位会是什么样子。考虑这个例子:#include#include#include#includeintmain(){floatx[8]={1,2,3,4,5,6,7,8};floatmask[8]={-1,0,0,-1,0,-1,0,0};floatx_masked[8];assert(std::numeric_limits:

考虑以下代码:typedefvectorintVec;intVec&operator奇怪的是，编译器生成的代码会评估intResult1BEFOREintResult0(使用最新的VC和gcc测试)。为什么编译器会这样做？通过这样做，评估和使用各个值之间的时间(不必要地)增加(？)，即首先获取42，但最后推送到vector。C++标准是否规定了这一点？ 最佳答案 两个序列点之间的子表达式求值顺序未定义。上面的代码是语法糖:v.operator编译器的唯一约束是它必须在调用方法之前评估所有参数并遵守优先规则。但只要遵循这些规则，每个实

我在使用Eigen时遇到浮点精度问题。我有两个Eigen::MatrixXd；第一个矩阵A(nx1)仅包含正整数，而第二个矩阵B(nx1)包含填充相同实数的单个列(例如:-0.714312).我需要计算以下Eigen::MatrixXd:constautoexponential=[](doublex){returnstd::exp(x);};MatrixXdW=B.unaryExpr(exponential);MatrixXdresiduals=A-W;问题是当我打印残差总和时:cout通过使用R和相同的输入矩阵执行相同的操作，我得到了不同的值。通过使用R矩阵，我得到-2.950208

gcc/clang中是否有指定中间浮点计算精度的标志？假设我有一个C代码doublex=3.1415926;doubley=1.414;doublez=x*y;是否有一个编译器标志允许以用户机器的最高可能精度计算'x*y'，比如说，long-double(64位尾数)，然后截断回double(53位)尾数，声明变量类型的精度)？仅供引用，我在64位机器上使用Ubuntu14.04。 最佳答案 海湾合作委员会[编辑观察到的gcc4.8.4行为，其中默认行为与文档相反]您需要使用x87FPU中的80位寄存器。使用-mfpmath=387

尝试将std::stringvector转换为constchar*vector:#include#include#include#includeintmain(intargc,char**argv){std::vectorvalues;values.push_back("test1");values.push_back("test2");values.push_back("test3");std::vectorc_values(values.size());std::transform(values.begin(),values.end(),c_values.begin(),std::

我有两个float标签。我需要将第一个选项卡中的元素乘以第二个选项卡中的相应元素，并将结果存储在第三个选项卡中。我想使用NEON来并行化float乘法:同时进行四个float乘法而不是一个。我预计会有显着的加速，但我只实现了大约20%的执行时间减少。这是我的代码:#include#include#includeconstintn=100;//tablesize/*fillatabwithrandomfloats*/voidrand_tab(float*t){for(inti=0;i我运行以下命令进行编译:g++-mfpu=neon-ffast-mathneon_test.cpp我的CP

我正在寻找一种更有效的方法，将在预乘色彩空间中存储为double的RGBA转换为8位整数/channelRGBA非预乘色彩空间。这对我的图像处理来说是一项巨大的成本。对于一个channel，比如R，代码看起来像这样:doubletemp=alpha>0?src_r/alpha:0uint8_tout_r=(uint8_t)min(255,max(0,int(temp*255+0.5)))这涉及三个条件，我认为它们会阻止编译器/CPU尽可能地优化它。我认为某些芯片，特别是x86_64具有专门的双钳位操作，因此理论上上述可能无需条件就可以实现。是否有一些技术或特殊功能可以使这种转换更快？我

在constexpr:Introduction，演讲者提到“编译时浮点计算可能与运行时计算的结果不同”:而原因与“交叉编译”有关。老实说，我不太清楚这个想法。恕我直言，不同的平台也可能有不同的整数实现。为什么它只影响float？或者我错过了什么？ 最佳答案 Whydoesitonlyaffectfloatingpoints?因为标准没有对浮点运算精度施加限制。根据expr.const,强调我的:[ Note:Sincethisdocumentimposesnorestrictionsontheaccuracyoffloating-p

如何只获取float的整数部分？所以，我有一个float组:x[4]={5.0,13.0,25.0,41.0};我把它放在xmm0中，然后用它做sqrt。我还需要一个命令来帮助仅获取此sqrt的一部分。例如5的sqrt将是2.236068，我只需要2.0的答案代码:__asm{movupsxmm0,xsqrtpsxmm0,xmm0//hereneedsomecommandmovupsx,xmm0} 最佳答案 使用roundps是最简单的。舍入模式表在其他地方，但您需要舍入模式3(接近零)。只有当输入保证在某个范围内(大约0到4.6e