我正在使用Boost::几何::缓冲区来创建不规则形状多边形的内部偏移或扩张。下图显示了一个示例输入和输出。原始多边形以白色显示，偏移多边形以紫色显示。紫色多边形的右侧有两组无关线（被视为较厚/较亮的区域），左侧有一个长长的尖峰。该示例中使用的多边形非常基本。它缺乏任何形式的对称性，但没有明显的转弯或锯齿状的边缘。输入多边形的原始数据是笛卡尔点列表：x:61.2101898,y:81.9854202x:61.3715706,y:82.0616913x:61.4335442,y:82.1924744x:61.4778328,y:82.2606735x:61.5202942,y:82.323646
我只需要一个函数，它会针对两个给定的字符串返回负值、正值或零值。在C中，使用strcmp:char*a="Hello";char*b="Aargh";strcmp(a,b);//-1strcmp(a,a);//0strcmp(b,a);//1Java是否有任何简单直观的方法来做到这一点，还是我必须使用Comparator接口(interface)？ 最佳答案 DoesJavahaveanyeasyintuitivewaytodoit?是的，确实如此:java.lang.String工具Comparable界面，带有compareTo
我有一个带有enum成员变量的类。其中一个成员函数基于此enum的行为，因此作为“可能的”优化，我将两种不同的行为作为两个不同的函数，并为类提供了一个在构造时设置的成员函数指针.我模拟了这样的情况:enumcatMode{MODE_A,MODE_B};structcat{cat(catModemode):stamp_(0),mode_(mode){}voidupdate(){stamp_=(mode_==MODE_A)?funcA():funcB();}uint64_tstamp_;catModemode_;};structcat2{cat2(catModemode):stamp_(0
我自己也差不多做了十年的软件开发，尽管后几年作为管理者基本已经不在一线做开发了，但是刚开始几年也是非常辛苦的，为什么屡屡爆出猝死的都是程序员这个群体我觉得是有原因的：1、程序员的工作长期面对电脑，下肢没什么活动，腿部的不良循环让末梢血管的血液不能顺利流回心脏，容易造成栓塞。2、程序员在交版本之前，为了修bug，保证项目顺利交付，加班就不用说了，通宵达旦是常事，我们以前最多的时候一个月加班时间会超过180小时，有时甚至会睡在公司里。这种超负荷工作很容易造成心梗（尤其是本身心脏有问题的人）。3、程序员基本没有什么对外的工作，普遍对自己外形身材要求不高，再加上加班很多，很少有人有长期健身的习惯。4、
我正在开展一个项目，我将使用单应性作为分类器中的特征。我的问题是自动计算单应性，我使用SIFT描述符来找到两个图像之间的点来计算单应性，但是SIFT给我的结果很差，因此我不能在我的工作中使用它们。我正在使用OpenCV2.4.3。起初我使用的是SURF，但我得到了类似的结果，所以我决定使用速度较慢但更精确的SIFT。我的第一个猜测是我的数据集中的图像分辨率太低，但我在最先进的数据集(Pointing04)上运行我的算法，我得到了几乎相同的结果，所以问题在于我所做的而不是在我的数据集中。在每个图像中找到的SIFT关键点之间的匹配是使用FlannBased匹配器完成的，我尝试了BruteF
我正在尝试优化以下代码(两个数组的平方差之和):inlinefloatSquare(floatvalue){returnvalue*value;}floatSquaredDifferenceSum(constfloat*a,constfloat*b,size_tsize){floatsum=0;for(size_ti=0;i所以我使用CPU的SSE指令进行了优化:inlinevoidSquaredDifferenceSum(constfloat*a,constfloat*b,size_ti,__m128&sum){__m128_a=_mm_loadu_ps(a+i);__m128_b=
Thissnippetofcode使用msvc(越界错误)惨遭失败，但似乎在gcc和clang上都能正常工作。什么是正确的行为？#include#includeintmain(){std::vectorv;v.reserve(10);for(inti=0;i 最佳答案 行为未定义。reserve只保留内存，不影响容器的大小。也许您想使用resize？std::vectorv;v.resize(10);for(inti=0;i虽然在这种情况下你可以写std::vectorv(10);for(inti=0;i或者，您可以将reserve
我要解决的问题如下:我有一个浮点容器(双vectorvector):std::vector>dv{{0.0,0.0},{1.0,0.0},{0.0,1.0},{1.0,1.0}};然后，假设我有一个新点(双vector):std::vectorv1{0.0001,1.0};我想根据一些公差检查v1点是否存在于dv容器中。两个vector之间的距离计算为欧氏距离。我查看了相关问题和答案:Howtofindifanitemispresentinastd::vector?checkifastd::vectorcontainsacertainobject?并且还尝试使用std::find_if
编辑:我又添加了两个基准测试，以比较realloc与C数组的使用以及reserve()与std::vector的使用。从最后的分析来看，realloc的影响似乎很大，即使只调用了30次。检查文档我猜这是因为realloc可以返回一个全新的指针，复制旧指针。为了完成这个场景，我还添加了用于在初始化期间完全分配数组的代码和图表。与reserve()的区别是显而易见的。编译标志:仅图中描述的优化，使用g++编译，仅此而已。原始问题:我对std::vector与新建/删除数组进行了基准测试，当我添加10亿个整数时，第二个代码比使用vector的代码快得多，尤其是在优化的情况下开启。我怀疑这是v
相关论文是here.我正在尝试重现KazushigeGoto关于快速矩阵乘法的开创性论文，方法是将其衰减为gepp(通用面板-面板)和gebp(通用block-面板)乘法的子例程，这显然是gemm最快的构建block。我编写了下面的代码来测试它并使用-O3标志，我发现我的代码的性能实际上更差比朴素的矩阵乘法:(~0.5xincrease)Timeelapsed:3.82941但是，如果没有-O3标志，我们看到速度确实比原始版本快:(~4xincrease)Timeelapsed:53.4537根据@ztik的建议，我在没有使用-mavx2-O3标志的情况下进行了尝试，并添加了-O2，它
