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
基本上，我如何使用AVX2内在函数编写与此等效的内容？我们这里假设result_in_float是__m256类型，而result是shortint*或短整数[8]。for(i=0;i我知道可以使用__m256i_mm256_cvtps_epi32(__m256m1)内在函数将float转换为32位整数，但不知道如何将这些32位整数进一步转换为16位整数。而且我不仅想要那个，还想要将这些值(以16位整数的形式)存储到内存中，我想全部使用vector指令来完成。在互联网上搜索，我发现了一个名为_mm256_mask_storeu_epi16的内在函数，但我不确定这是否能解决问题，因为我找
我有一个用C#编写的TCP服务器。我必须编写两个客户端(c++和javascript)。我可以在c#客户端中反序列化十进制(16字节-128位)，但我无法反序列化其他语言。小数不要太大，我可以使用float或double。序列化小数时:MemoryStreamcombinedMessage=newMemoryStream();decimald=2135102.06m;using(BinaryWriterwriter=newBinaryWriter(combinedMessage,encoding)){writer.Write(d);}byte[]message=combinedMess
我正在尝试格式化一个“cout”，它必须显示如下内容:Result$34.45金额($34.45)必须在右侧索引上，并带有一定数量的填充或在特定列位置结束。我尝试使用cout但是，它是为“$”字符串设置宽度，而不是为字符串加金额设置宽度。关于处理此类格式有什么建议吗？ 最佳答案 您需要将"$"和值34.45组合成单独的字符串。像这样尝试:#include#include#include#includeusingnamespacestd;intmain(){stringstreamss;ss
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:
当传递像int或float这样的原始类型时，这样写是不是浪费了精力:foo(constfloat&);而不只是按值传递:foo(float); 最佳答案 为了花车？Yes,prettymuch.这里根本没有任何好处:float很小，复制不会比创建指针来实现引用慢。 关于c++-写foo(constfloat&)是在浪费精力吗？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/210
我想使用V8Float32Array数据结构。我该如何初始化它？我也对直接内存访问数据感兴趣。这怎么可能？ 最佳答案 已更新现在最好的方法是使用助手Nan::TypedArrayContents.assert(args[i]->IsFloat32Array());Localmyarr=args[i].As();Nan::TypedArrayContentsdest(myarr);//Nowusedest,e.g.(*dest)[0]node-canvas中有一个很好的例子.原始答案，显示了帮助程序为何有用v8API现在变化很快，所以
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
有没有办法使用AVX/SSE获取浮点vector、向下舍入并生成整数vector？所有的floor内部方法似乎都产生了一个浮点的最终vector，这很奇怪，因为四舍五入产生了一个整数! 最佳答案 SSE可以从FP转换为整数，您可以选择截断(向零)或当前舍入模式(通常是IEEE默认模式，最接近平局舍入为偶数。像nearbyint()，与round()不同，其中tiebreak是远离0。如果您需要x86上的舍入模式，youhavetoemulateit,perhapswithtruncateasabuildingblock。)相关说明为
科学记数法定义了数字应该如何使用符号、数字和指数来显示，但它没有声明可视化是标准化的。一个例子:-2.34e-2(归一化科学计数法)与-0.234e-1(科学计数法)相同我能否依赖以下代码始终生成规范化结果？编辑:答案中指出的NAN和INF除外。templatestaticstd::stringtoScientificNotation(Tnumber,unsignedsignificantDigits){if(significantDigits>0){significantDigits--;}std::stringstreamss;ss.precision(significantDig
