在我正在编写的软件中，我正在对我的值进行数百万次乘法或除以2(或2的幂)。我真的希望这些值为int这样我就可以访问位移运算符inta=1;intb=a但是，我不能，我必须坚持double。我的问题是:由于有标准的double表示(符号、指数、尾数)，有没有办法使用指数来获得2的幂的快速乘法/除法?我什至可以假设位数将是固定的(该软件将在始终具有64位长double的机器上运行)P.S:是的，算法大多只做这些操作。这是瓶颈(它已经是多线程的了)。编辑:还是我完全弄错了，聪明的编译器已经为我优化了？临时结果(用Qt来测量时间，矫枉过正，但我不在乎):#include#include#i
在学习C时，我只是在学习一些基本的东西。我遇到了一个问题，即在不使用*运算符的情况下将数字乘以7。基本上是这样的(x现在我知道了基本的位操作操作，但是我不知道如何在不使用*运算符的情况下将一个数字乘以任何其他奇数？有没有通用的算法？ 最佳答案 想想你如何用铅笔和纸做十进制乘法:12x26----7224----312乘法在二进制中是什么样子的？0111x0101-------011100000111-------100011注意到什么了吗？与十进制乘法不同，当以二进制乘法时，您需要记住“时间表”，在将其写入列表加数之前，您总是将其中
numpy文档建议使用数组而不是矩阵来处理矩阵。但是，与Octave音程(直到最近我还在使用)不同，*不执行矩阵乘法，您需要使用函数matrixmultipy()。我觉得这让代码很不可读。有没有人分享我的观点，并找到了解决方案？ 最佳答案 避免使用matrix类的主要原因是a)它本质上是二维的，并且b)与“普通”numpy数组相比存在额外的开销。如果您所做的只是线性代数，那么无论如何，请随意使用矩阵类...不过，我个人认为它比它的值(value)更麻烦。对于数组(Python3.5之前的版本)，使用dot而不是matrixmulti
网上关于torch的乘法文章也很多，但是也很凌乱，所以这里我自己整理了一份。本文的核心不是弄清楚torch是怎样实现的，源码如何，文档如何，本文只针对在什么情况下该调用怎样的方法。本文中只介绍了我使用过的方法，如果后续有新的方法就再进行添加。目录1乘法1.1向量乘法1.2矩阵乘法1.3张量乘法1.3.1带batch的矩阵乘法1.3.2万能乘法2对位相乘2.1直接乘法2.2调库实现本文所有计算都以以下两个矩阵举例：a=[1122],b=[1212]a=\left[\begin{matrix}1&1\\2&2\\\end{matrix}\right],b=\left[\begin{matrix}1
编码是否有任何(非微优化)性能提升floatf1=200f/2对比floatf2=200f*0.5几年前我的一位教授告诉我，浮点除法比浮点乘法慢，但没有详细说明原因。这种说法是否适用于现代PC架构？更新1关于评论，请同时考虑这种情况:floatf1;floatf2=2floatf3=3;for(i=0;i更新2引用评论:[Iwant]toknowwhatarethealgorithmic/architecturalrequirementsthatcause>divisiontobevastlymorecomplicatedinhardwarethanmultiplication
如何制作一个整齐的乘法表？我当前的代码是:n=int(input('Pleaseenterapositiveintegerbetween1and15:'))forrowinrange(1,n+1):forcolinrange(1,n+1):print(row*col)print()这正确地将所有内容相乘，但以列表形式显示。我知道我需要正确地嵌套它并留出空间，但我不确定它在哪里？ 最佳答案 快速方式(不过可能水平空间太大):n=int(input('Pleaseenterapositiveintegerbetween1and15:')
有两个int矩阵A和B，有超过1000行和10K列，我经常需要将它们转换为浮点矩阵以获得加速(4倍或更多)。我想知道为什么会这样？我意识到浮点矩阵乘法有很多优化和矢量化，例如AVX等。但是，对于整数(如果我没记错的话)有诸如AVX2之类的指令。而且，不能将SSE和AVX用于整数吗？为什么在矩阵代数库(如Numpy或Eigen)下没有启发式算法来捕获这一点并像float一样更快地执行整数矩阵乘法？Aboutacceptedanswer:While@sascha'sanswerisveryinformativeandrelevant,@chatz'sansweristheactualrea
有两个int矩阵A和B，有超过1000行和10K列，我经常需要将它们转换为浮点矩阵以获得加速(4倍或更多)。我想知道为什么会这样？我意识到浮点矩阵乘法有很多优化和矢量化，例如AVX等。但是，对于整数(如果我没记错的话)有诸如AVX2之类的指令。而且，不能将SSE和AVX用于整数吗？为什么在矩阵代数库(如Numpy或Eigen)下没有启发式算法来捕获这一点并像float一样更快地执行整数矩阵乘法？Aboutacceptedanswer:While@sascha'sanswerisveryinformativeandrelevant,@chatz'sansweristheactualrea
在ruby中，我在irb中闲逛，发现两个代码示例应该工作相同但不工作"a"*4#thisis"aaaa"4*"a"#thisis"Stringcan'tbecoercedintoaFixnum"这不违反乘法的交换律吗？ 最佳答案 它确实违反了交换律，但这不一定是个问题，因为交换律适用于数学中的复数。与大多数编程语言一样，"a"*4在Ruby中不是可交换的，这是因为给定的类型定义了它如何处理运算符。因此，您可以覆盖String和Fixnum类的*运算符(但这在实践中是一个非常非常糟糕的主意):classStringdef*(oth
我有两个数组，a=[1,2]b=[:a]我想得到的结果是[[1,:a],[2,:a]]有什么方法吗？ 最佳答案 使用Array#product:a=[1,2]b=[:a]a.product(b)=>[[1,:a],[2,:a]] 关于Ruby-数组乘法或JOIN操作，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/10347120/
