我正在编写一个应用程序，在某个block中我需要对实数取幂大约3*500*500次。当我使用exp(y*log(x))算法时，程序明显滞后。如果我使用另一种基于处理数据类型的算法，速度会快得多，但该算法不是很精确，尽管它为模拟提供了不错的结果，但它在速度方面仍然不够完美。有没有比exp(y*log(x))更快的求实幂的精确求幂算法？提前谢谢你。 最佳答案 如果您需要良好的准确性，并且您对先验的基数(x值)的分布一无所知，那么pow(x,y)是最好的可移植答案(在许多-不是所有-平台上)，这将比exp(y*log(x))更快，并且在数
好的，所以我有一些RNG代码(当一切都说完了)归结为:#include#include#include#includedoublerandomValue(){//SeedaMersenneTwister(goodRNG)withthecurrentsystemtimestd::mt19937generator(std::chrono::system_clock::now().time_since_epoch().count());std::uniform_real_distributiondist(std::numeric_limits::lowest(),std::numeric_l
我正在keilmicrovisionIDE中使用STM32F103Earmcortex-m3MCU开发一个项目。我需要为某些目的生成随机数，但我不想使用标准C++库生成的伪随机数，所以我需要一种方法来使用硬件功能生成真正的随机数，但我不知道如何我能行。任何的想法？(我是一名软件工程师，不是电子专业人士，所以请简单描述一下:P) 最佳答案 这是我刚遇到的一个老问题，但我想回答，因为我觉得其他答案都不令人满意。“我需要随机数来生成RSAkey。”这意味着PRNG例程(经常被错误地称为RNG，这是我的一个小毛病)是NotAcceptabl
**前言：**之前有幸参与《真实世界自然语言处理（Real-WorldNaturalLanguageProcessing）》一书的翻译，主要负责粗译部分，从中收获良多。当实体书本拿到后我更是兴奋不已。但当我扫描书背后的二维码时发现，里面的“源代码”就是段文字，不能点击下载。有觉及此，我决定将里面的代码搬上来，也全部运行一遍，里面有些package已经过期不能再install，我也放上了我运行成功的代码和它的版本号likebelow。可以用作大家参考。!pipinstallallennlp==2.10.1!pipinstallallennlp-models==2.10.1!pipinstallo
在不同的容器上从STL调用std::generate算法两次产生相同的结果。假设我想用-1之间的随机数填充两个float组。和1.:std::arrayx;std::arrayy;std::random_devicerd;std::mt19937_64gen(rd());std::uniform_real_distributiondis(-1.f,1.f);autorand=std::bind(dis,gen);std::generate(x.begin(),x.end(),rand);std::generate(y.begin(),y.end(),rand);您可以在这里进行测试:h
我需要更换GET("any_name")与Stringstr_any_name=getFunction("any_name");困难的部分是如何去掉引号。可能的？有什么想法吗？ 最佳答案 怎么样:#defineUNSAFE_GET(X)Stringstr_##X=getFunction(#X);或者，为了防止嵌套宏问题:#defineSTRINGIFY2(x)#x#defineSTRINGIFY(x)STRINGIFY2(x)#definePASTE2(a,b)a##b#definePASTE(a,b)PASTE2(a,b)#def
我很惊讶地看到这个程序的输出:#include#includeintmain(){std::mt19937rng1;std::mt19937rng2;std::uniform_real_distributiondist;doublerandom=dist(rng1);rng2.discard(2);std::cout是0-即std::uniform_real_distribution使用两个随机数生成随机double值范围[0,1)。我认为它只会生成一个并重新调整它。考虑之后，我猜这是因为std::mt19937产生32位整数，而double是这个大小的两倍，因此不够“随机”。问题:如
我试图更好地理解C++11中的std::enable_if并且一直在尝试编写一个最小的示例:一个类A带有成员函数voidfoo()根据类模板中的类型T具有不同的实现。下面的代码给出了期望的结果，但我还没有完全理解它。为什么版本V2有效，但V1无效？为什么需要“冗余”类型U？#include#includetemplateclassA{public:A(Tx):a_(x){}//EnablethisfunctionifT==int/*V1*///template::value,int>::type=0>/*V2*/template::value,int>::type=0>voidfoo(
uniform_int_distribution具有区间[a,b]但uniform_real_distribution具有区间[a,b).一个天真的方法是做类似b+0.1的事情，但是你开始进入无穷小......幸运的是正确的方法很简单:std::uniform_real_distributiondis(start,std::nextafter(stop,DBL_MAX));但为什么这是必要的？更具体地说，这两者不同的基本原理是什么？ 最佳答案 [a,b)上的均匀真实分布在统计上几乎无法与分布区分[a,b].statisticaldi
我正在尝试编译的示例来自:http://www.boost.org/doc/libs/1_46_1/doc/html/boost_asio/examples.html(聊天示例)这是我用来制作它的:>>>g++chat_client.cppchat_message.hpp>>>g++chat_server.cppchat_message.hpp这是终端输出的内容:%g++chat_client.cppchat_message.hppInfileincludedfromchat_client.cpp:17:chat_message.hpp:Inmemberfunction‘voidcha
