考虑thislink来自BitTwiddlingHacks网站。为了计算尾随位，使用了以下算法:unsignedintv;//32-bitwordinputtocountzerobitsonrightunsignedintc=32;//cwillbethenumberofzerobitsontherightv&=-signed(v);/*THISLINE*/if(v)c--;if(v&0x0000FFFF)c-=16;if(v&0x00FF00FF)c-=8;if(v&0x0F0F0F0F)c-=4;if(v&0x33333333)c-=2;if(v&0x55555555)c-=1;谁
最近我在使用boost::asio库，并且对那些async_*函数有疑问。假设我连续调用多个boost::asio::async_write()，这些async_write()函数是否可能由底层操作系统并行执行，即使io_service是单线程运行的谢谢! 最佳答案 isitpossiblethattheseasync_write()functionsexecutedparallellybytheunderlyingoperatingsystem是的，他们是!有两种类型的异步操作，CPU绑定(bind)任务和IO绑定(bind)任务
我要填写一个std::vector零与openmp。如何快速做到这一点？我听说循环遍历vector以将每个元素设置为零很慢，而且std::fill快多了。现在还是这样吗？Fastestwaytoreseteveryvalueofstd::vectorto0我必须手动划分std::vector吗？进入区域，使用#pragmaompfor遍历每个线程，然后使用std::fill在循环中？ 最佳答案 您可以将vector拆分为每个线程要填充的blockstd::fill:#pragmaompparallel{autotid=omp_get
我有一个相当大的N*N整数矩阵Matrix2D(假设内存充足)，1，在每个行/列中，我需要记录元素的col/row索引，如果它的值不同于它是右/下邻居。2，我想找到一个可并行化的最优算法，最好是通过OMP。所以，最后我会有一些数据结构，比如，std::vector>RowWiseDiscontinuity(N);//N=#ofrowsstd::vector>ColWiseDiscontinuity(N);//N=#ofcols其中内部std::vector记录行/列索引。我把我的串行版本放在这里但是发现很难并行化OMP...有人可以提供一些想法如何使用omp实现遍历这个2D矩阵吗？代码
这可能是个愚蠢的问题。关于this我读过的网站Thevalarrayspecificationallowsforlibrariestoimplementitwithseveralefficiencyoptimizations,suchasparallelizationofcertainoperations目前std::valarray在不同平台和编译器上的并行化情况如何？海湾合作委员会，VS2010/2013，当当？特别是C++11的标准线程支持。UPD:如果某些sompilers不支持此功能。最好的方法是什么:在多个线程中将某些功能应用于容器的元素？显然，天真的解决方案会很短，并且可
我想比较PPL和OpenMP的性能，但无法在网上找到详细的调查。我相信没有多少人对PPL有经验。我正在使用VisualStudio2010在Windows上开发我的软件，并且不想在短期内将其移植到其他地方。如果便携性不是问题，只关心性能，您如何看待这两种方法？ 最佳答案 在MSDN上有一个greatcomparisonOpenMP和ConcRT的属性(PPL的核心):OpenMP模型特别适合高性能计算，在这种情况下，非常大的计算问题分布在单个计算机的处理资源中。在这种情况下，硬件环境已知，开发人员可以合理地期望在执行算法时独占计算资
我是std::thread的新手，我尝试编写一个parallel_for。我编写了以下代码://parallel_for.cpp//compilation:g++-O3-std=c++0xparallel_for.cpp-oparallel_for-lpthread//execution:time./parallel_for10050000000//(100:numberofthreads,50000000:vectorsize)#include#include#include#include#include#include#include#include#include//Paral
我已经为我的iOS应用程序设置了一个RailsAPI。我们有一个小组拆分功能，允许人们邀请其他人加入他们的小组并平分整个账单。它目前已实现并且运行良好，但随着组规模的增加，处理事务的时间确实变慢了(因为它们处于循环中而不是一次全部)。我很好奇是否有其他人解决过类似的问题或有任何资源可以为我指明正确的方向来解决此类问题。目前我们正在对每个组成员卡进行搁置，如果所有搁置都成功，我们将捕获它们。我们这样做是为了确保小组中没有人卡退回，如果我们直接从卡中扣款，如果有人卡退回，我们可能会承担拒付责任。我们正在使用BalancedPaymentsruby客户端。我看过赛璐珞gem或sideki
引言：有时候我们会面临一个比较大型的FPGA设计系统，需要划分为多个模块进行设计。为了搞清楚每一个模块是否完成了预定的功能，因此，需要对其进行单独仿真，以便在进一步进行系统调试时减少出错的可能。那问题就来了，在vivado系统中因为编写了多个独立并行的仿真文件，那该如何进行单独仿真呢？下面结合本人的实践予以简单介绍。开发环境：软件开发环境是Win10+vivado2019.1模块化设计根据项目需求，划分若干功能模块，然后分别编写程序。为了简单起见，这里以两个模块为例进行介绍。（1）创建两个PLL和FIFOIP核为了节省篇幅，这里省略了创建IP核的具体步骤。最终，在“仿真源”栏目下创建了这两个I
按照目前的情况，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter指导。关闭9年前。我有一个应用程序被翻译成四种语言。我发现更新和维护strings文件非常繁琐。有没有一种方法可以像IntelliJ提供的那样并排编辑不同的翻译:(来源:jetbrains.com)我也很高兴有一个简单的MS-Excel到字符串的转换脚本，其中Excel将是主要的，并且将生成.strings文件。
