我正在寻找一种更有效的方法，将在预乘色彩空间中存储为double的RGBA转换为8位整数/channelRGBA非预乘色彩空间。这对我的图像处理来说是一项巨大的成本。对于一个channel，比如R，代码看起来像这样:doubletemp=alpha>0?src_r/alpha:0uint8_tout_r=(uint8_t)min(255,max(0,int(temp*255+0.5)))这涉及三个条件，我认为它们会阻止编译器/CPU尽可能地优化它。我认为某些芯片，特别是x86_64具有专门的双钳位操作，因此理论上上述可能无需条件就可以实现。是否有一些技术或特殊功能可以使这种转换更快？我
我想做这样的事情:boost::random_devicerd;boost::random::mt19937_64gen(rd());boost::random::uniform_int_distributiondis;uint64_tvalue=dis(gen);但我读到梅森扭曲器在密码学上并不安全。但是，我还读到一个random_device可能是，如果它从/dev/urandom中提取数据，这可能在linux平台(我的主要平台)上。因此，如果random_device是非确定性随机的并且它用于播种梅森扭曲器(如上所示)，这是否也使梅森扭曲器在密码学上是安全的(即使它本身不是)？我
我有一个与大量小整数(实际上是十进制数字)有关的问题。存储此类数据的节省空间的方法是什么？使用std::bitset是个好主意吗？存储一位小数？ 最佳答案 根据空间效率必须如何以及检索效率应该如何，我看到两种可能性:由于vectorstd::bitset是(据我所知)存储在一个未压缩的设置中(每个位集存储在一个内存字中，32位或64位)，你可能至少应该使用打包表示，比如使用64位字来存储16位数字:store(ifthedigitwasnotstoredbefore):block|=digit>4*index)&0xFreset:b
我试图将两个64位整数相乘并得到错误-当我尝试将乘积存储在uint512_t数据类型中时，未在此范围内声明uint512_t。是否有其他数据类型可用于存储如此巨大的值？我的数组包含我要相乘的数字的数字。#include#include#includeusingnamespacestd;intmultiply(intx,inty,intcarry){intproduct;product=x*y+carry;returnproduct;}intadd(intmultiplier,intproduct_current,intproduct_new){product_current=produ
我有以下代码可以将位转换为字节。__device__UINT64bitToByte(constUINT8input){UINT64b=((0x8040201008040201ULL*input)>>7)&0x0101010101010101ULL;//reversethebyteorder但是字节的顺序是错误的，字节序是颠倒的。在CPU上，我可以简单地使用bswapreg,reg来解决这个问题，但是我在GPU上该怎么办？或者，我可以使用什么类似的技巧来使字节以正确的方式放置，即最高有效位转到最高有效字节，这样我就不需要bswap技巧。 最佳答案
我正在处理从字符串中读取64位无符号整数unsignedlonglong的问题。我的代码应该适用于GCC4.3和VisualStudio2010。我阅读了关于该主题的问题和答案:Read64bitintegerstringfromfile并认为strtoull比使用std::stringstream可以更好地完成工作并且更高效。遗憾的是strtoull在VisualStudio的stdlib.h中不可用。所以我写了一个简短的模板化函数:templateTToNumber(conststd::string&Str){TNumber;std::stringstreamS(Str);S>>N
令v和w为两个位串。在当前应用中，它们由8位组成。我正在寻找计算以下表达式的最快方法。x=(v[1]&w[0])^(v[2]&w[1])^(v[2]&w[0])^(v[3]&w[2])^(v[3])&w[1])^(v[3]&w[0])^...关于这个主题的一些想法:我注意到的一件事是这个表达式也可以写成下面这样。让P(w[k])=w[k]^w[k-1]^...^w[0]表示w的最低k+1位的奇偶性。然后x=(v[1]&P(w[0]))^(v[2]&P(w[1]))^(v[3]&P(w[2]))^...^(v[7]&P(w[6]))现在如果Pw是一个位串，其中每个位表示低位的奇偶校验，即
我试图在运行时加载.bc文件中定义的LLVM模块，但遇到了障碍。感兴趣的位码已从hello.cpp生成://hello.cpp//buildwith://clang-3.4-c-emit-llvmhello.cpp-ohello.bc#includevoidhello(){std::cout当下面的程序试图在运行时加载它时，它在llvm::BitstreamCursor::Read()中崩溃://main.cpp//buildwith://g++main.cpp`llvm-config-3.4--cppflags--ldflags--libs`-ldl-lpthread-lcurses
基本上，在生成的vector中，我想为所有输入浮点值>1保存1.0，而为所有输入浮点值floatf[8]={1.2,0.5,1.7,1.9,0.34,22.9,18.6,0.7};floatr[8];//Mustbe{1,0,1,1,0,1,1,0}__m256itmp1=_mm256_cvttps_epi32(_mm256_loadu_ps(f));__m256itmp2=_mm256_cmpgt_epi32(tmp1,_mm256_set1_epi32(1));_mm256_store_ps(r,_mm256_cvtepi32_ps(tmp2));for(inti=0;i但我没有得
我需要执行以下操作:w[i]=scale*v[i]+pointscale和point是固定的，而v[]是一个4位整数vector。我需要为任意输入vectorv[]计算w[]并且我想使用AVX内在函数来加速这个过程。但是，v[i]是一个4位整数vector。问题是如何使用内在函数对4位整数执行运算？我可以使用8位整数并以这种方式执行操作，但有没有办法执行以下操作:[a,b]+[c,d]=[a+b,c+d][a,b]*[c,d]=[a*b,c*d](忽略溢出)使用AVX内在函数，其中[...,...]是8位整数，a、b、c、d是4位整数？如果是，是否可以举一个简短的例子来说明它是如何工作
