用于图像识别的神经网络可能非常庞大。可以有数千个输入/隐藏神经元，数百万个连接什么的会占用大量计算机资源。同时float通常是32位和doublec++64位，它们在速度上没有太大的性能差异，但使用float可以节省一些内存。有一个神经网络正在使用什么sigmoid作为激活函数，如果我们可以选择神经网络中的哪些变量可以是float或double哪个可以float以节省内存而不会使神经网络无法执行？虽然训练/测试数据的输入和输出绝对可以是float因为它们不需要double，因为图像中的颜色可以仅在0-255范围内，当归一化为0.0-1.0比例时，单位值为1/255=0.0039~1。隐
我想在[0.0,1.0)范围内得到均匀分布如果可能，请让实现使用来自/dev/urandom的随机字节。如果您的解决方案是线程安全的，那就太好了。如果您不确定，请指出。参见somesolution我看了其他答案后想到的。 最佳答案 这似乎是个不错的方法:unsignedshortintr1,r2,r3;//letr1,r2andr3holdrandomvaluesdoubleresult=ldexp(r1,-48)+ldexp(r2,-32)+ldexp(r3,-16);这是基于NetBSD的drand48实现。
我需要一些有关C++编译器标志的帮助。我正在使用一个库，它是从Windows到Linux的端口，必须使用-malign-double标志编译，“为了Win32兼容性”。据我了解，这意味着我也必须用这个标志编译我自己的代码吗？其他.so共享库怎么样，是否也使用此标志重新编译了它们？如果是这样，有什么办法解决这个问题吗？我是一个Linux新手(和C++)，所以即使我尝试重新编译我在我的项目中使用的所有库，递归地找到所有库的源代码和它们的库也太复杂了'依赖并重新编译一切。编辑:感谢您的回答。一些背景:这个库控制初始化和访问USB连接的相机。问题是如果没有这个标志，奇怪的事情就会开始发生。看似
在BruceEckel的“ThinkinginC++”中，给出了一个打印double值的程序以二进制形式。(第3章，第189页)intmain(intargc,char*argv[]){if(argc!=2){cout(&d);for(inti=sizeof(double);i>0;i-=2){printBinary(cp[i-1]);printBinary(cp[i]);}}这里当i=8时打印cp[i](假设double是8个字节)，这不是未定义的行为吗？我的意思是这段代码不起作用，因为它不打印cp[0]。 最佳答案 A1:是的，
structsigeventtimerEvent;memset(&timerEvent,0,sizeof(timerEvent));timerEvent.sigev_value.sival_int=0;timerEvent.sigev_value.sival_ptr=diaBase;timerEvent.sigev_notify=SIGEV_THREAD;timerEvent._sigev_un._sigev_thread._function=function;timerEvent._sigev_un._sigev_thread._attribute=NULL;timer_ttimer
我正在尝试将位设置为double(IEEE标准754)。说我想“构建”一个3，我会设置双浮点表示的第51位和第62位，这样我得到二进制1.1*2，十进制为3。我写了这个简单的main:intmain(){doublet;uint64_t*i=reinterpret_cast(&t);uint64_tone=1;*i=((one这个的输出将是88883当使用g++4.3编译并且没有优化时。但是，如果我添加-O2或-O3优化标志，我会得到一个奇怪的行为。也就是说，如果我让main保持原样，我会得到相同的输出。但是，如果我删除输出4sizeof的行，那么我将得到输出0没有sizeof输出的未
double**和double(*)[2]有什么区别。如果我理解得很好，double**是指向double指针的指针，因此它可以是任意大小的二维数组，而double(*)[2]是指向double[2]数组的指针.那么如果是对的，如何才能成功传递给函数。例如:voidpcmTocomplex(short*data,double*outm[2])如果我传递double(*)[2]作为参数，我会收到以下警告:warning:passingargument2of‘pcmTocomplex’fromincompatiblepointertypenote:expected‘double**’but
我正在试验英特尔MKL库，使用它们提供的Boost::uBLAS接口(interface)(包括mkl_boost_ublas_matrix_prod.hpp)执行矩阵乘法。我的数据只是整数，所以我尝试将我的矩阵模板类型更改为int并且性能下降，这似乎主要是由于代码仅使用单个CPU内核而不是我可用的12个。我在MKL文档中找不到任何内容来解释为什么整数没有使用MKL的OpenMP多线程功能(我猜他们根本没有使用MKL？)。此外，与float相比，我发现double的性能下降了50%。问题:为什么float和double之间存在差异？为什么我不能使用整数？这是我从下面的代码中得到的结果:
我想知道double之间有什么区别？和DOUBLE(来自#include)在C++中。在Java中有很多关于它的问题，但那是一种完全不同的语言。是DOUBLE只是double的Windows包装类，或者是其他东西？它们有什么不同的优势吗？ 最佳答案 double是C++关键字，而DOUBLE是实现定义的typedef。例如，如果我将包含在MSVC++的项目中，IDE显示DOUBLE在WTypesbase.h中定义喜欢:typedefdoubleDOUBLE; 关于c++-C++中doub
下面的例子可能看起来很荒谬，但它是一个更大的高性能代码的一部分，在这个代码中所介绍的技术是有意义的。我提到这一点是为了防止有人怀疑XY问题——很可能不是。我有一个带有模板化/编译时操作数的函数:templateintmul(intx){returnM*x;}现在我想对double做同样的事情，这是-当然-不允许的:template//youcan'tdothat!intmul(doublex){returnM*x;}所以为了在编译时仍然放入double，我只看到以下解决方案://createmyconstantsstructSevenPointFive{staticconstexprd
