（注：只改变量化位数，并不改变采样率和声道数等信息） 弄了一个下午加一个早上，终于算是弄完了，效果非常不错，音质无损失，之前一直用ffmpeg做重采样处理，但是一直是各种艰辛，各种奔溃，很无语，最后想了一下，从源头开始，自己想办法吧数据转换一下，搜了一下雷神的，他写了PCM从16位转到8位的，没有32位到16位的，所以只能自己摸索了，总结一下，核心代码：注释的地方是探索的过程，实际不需要 intpcm32_to_pcm16(constchar*filename){ FILE*fp= fopen(filename,"rb");FILE*fp1=fopen("output_16.pcm","wb"

我有一个长约1GB的巨大str:>>>len(L)1073741824我需要从特定索引中取出许多字符串，直到字符串结束。在C中我会这样做:char*L=...;char*p1=L+start1;char*p2=L+start2;...但在Python中，对字符串进行切片会使用更多内存创建一个新的str实例:>>>id(L)140613333131280>>>p1=L[10:]>>>id(p1)140612259385360为了节省内存，我如何创建一个实际上是指向原始L的指针的类似str的对象？Edit:我们在Python2和Python3中有buffer和memoryview，但mem

我有一个长约1GB的巨大str:>>>len(L)1073741824我需要从特定索引中取出许多字符串，直到字符串结束。在C中我会这样做:char*L=...;char*p1=L+start1;char*p2=L+start2;...但在Python中，对字符串进行切片会使用更多内存创建一个新的str实例:>>>id(L)140613333131280>>>p1=L[10:]>>>id(p1)140612259385360为了节省内存，我如何创建一个实际上是指向原始L的指针的类似str的对象？Edit:我们在Python2和Python3中有buffer和memoryview，但mem

我正在尝试为我的structPolynomial实现一个灵活的构造函数:structPolynomial{std::vectorcoefficients;size_tdegree;};多项式的次数是可变的。我想要的是有一个像这样的构造函数Polynomial(float..._coefficients);我试过可变参数模板:templatePolynomial(Args...args);但float是非类型，所以我已经完成了:templatePolynomial(Args...args);但这允许我的系数是任何东西，而不是我想要的。我知道我可以使用:Polynomial(size_t_

我正在尝试为我的structPolynomial实现一个灵活的构造函数:structPolynomial{std::vectorcoefficients;size_tdegree;};多项式的次数是可变的。我想要的是有一个像这样的构造函数Polynomial(float..._coefficients);我试过可变参数模板:templatePolynomial(Args...args);但float是非类型，所以我已经完成了:templatePolynomial(Args...args);但这允许我的系数是任何东西，而不是我想要的。我知道我可以使用:Polynomial(size_t_

我有一个自定义float据类型，它使用两个64位float模拟128位float(QDlibrary中的双double类dd_real)。从C++我想将一个ndarray导出到python。我已经知道如何为64位float执行此操作，但对于double我不知何故需要指定我自己的自定义dtype。该怎么做？注意:numpy有自己的128位float(np.float128)，不幸的是，这映射到C/C++中的longdouble，这只是存储在128位中的80位float(在我所有的平台上).事实上，应该能够以与numpy导出np.float128完全相同的方式执行此操作(我只是不知道这是如

我有一个自定义float据类型，它使用两个64位float模拟128位float(QDlibrary中的双double类dd_real)。从C++我想将一个ndarray导出到python。我已经知道如何为64位float执行此操作，但对于double我不知何故需要指定我自己的自定义dtype。该怎么做？注意:numpy有自己的128位float(np.float128)，不幸的是，这映射到C/C++中的longdouble，这只是存储在128位中的80位float(在我所有的平台上).事实上，应该能够以与numpy导出np.float128完全相同的方式执行此操作(我只是不知道这是如

我正在写一个电子游戏，HummandStrumm，它的游戏引擎中需要一个网络组件。我可以轻松处理字节序的差异，但在尝试处理可能的float内存格式时遇到了困难。我知道现代计算机都有标准的整数格式，但我听说它们可能并不都使用IEEE浮点整数标准。这是真的吗？虽然我当然可以将其作为字符串输出到每个数据包中，但无论平台如何，我仍然必须转换为每个客户端的“众所周知的格式”。标准的printf()和atod()是不够的。请注意，因为这个游戏是一个免费/开源软件程序，可以在GNU/Linux、*BSD和MicrosoftWindows上运行，所以我不能使用任何专有解决方案，也不能使用任何单一平台解

我正在写一个电子游戏，HummandStrumm，它的游戏引擎中需要一个网络组件。我可以轻松处理字节序的差异，但在尝试处理可能的float内存格式时遇到了困难。我知道现代计算机都有标准的整数格式，但我听说它们可能并不都使用IEEE浮点整数标准。这是真的吗？虽然我当然可以将其作为字符串输出到每个数据包中，但无论平台如何，我仍然必须转换为每个客户端的“众所周知的格式”。标准的printf()和atod()是不够的。请注意，因为这个游戏是一个免费/开源软件程序，可以在GNU/Linux、*BSD和MicrosoftWindows上运行，所以我不能使用任何专有解决方案，也不能使用任何单一平台解

我需要为任意数量的数据点(超过1亿个)计算16位运算的均方误差。我决定采用运行平均值，这样我就不必担心添加大量平方误差会导致溢出。在1亿个样本中，我遇到了浮点精度问题(结果不准确)，所以我改为加倍。这是我的代码intiDifference=getIdeal()-getValue();m_iCycles++;//calculatetherunningMSEas//http://en.wikipedia.org/wiki/Moving_average//MSE(i+1)=MSE(i)+(E^2-MSE(i))/(i+1)m_dMSE=m_dMSE+((pow((double)iDiffer