我正在使用AVX2优化视差估计算法的“赢家通吃”部分。我的标量例程是准确的，但在QVGA分辨率和48个视差下，我的笔记本电脑上的运行时间慢得令人失望，大约为14毫秒。我创建了LR和RL视差图像，但为了简单起见，我将只包含RL搜索的代码。我的标量例程:intMAXCOST=32000;for(inti=maskRadius;i我尝试使用AVX2:intMAXCOST=32000;int*dispVals=(int*)_mm_malloc(sizeof(int32_t)*16,32);for(inti=maskRadius;i视差空间图像(DSI)的大小为HxWxD(320x240x48)

在移动通信系统中，终端用户总是在不断的移动当中，随着现代交通工具的发展，满世界跑的“空中飞人”也屡见不鲜。当用户移动到了归属运营商覆盖范围以外的区域，设备就“无服务”了。但是从用户角度来说，肯定是希望去到哪里都能“有5G信号”，既保证业务使用的连续性，又保证用户体验。如果用户可以跨运营商，借用另一个信号已覆盖的运营商的网络来使用业务，是不是就皆大欢喜了？这种跨运营商借网的情况真的可行吗？答案是肯定的。如果是跨国场景，这种功能叫做国际漫游，已经实现。如果是在国内跨运营商，这种功能的名字叫做，异网漫游。国际漫游和异网漫游就是漫游功能在不同场景下的应用。今天，我们就来聊聊这个异网漫游。图片异网漫游是

我想知道在将所有其他元素设置为零的同时仅保留2Dnumpy数组每一行中的最大元素的最简洁和pythonic方法是什么。示例:给定以下numpy数组:a=[[1,8,3,6],[5,5,60,1],[63,9,9,23]]我想要的答案是:b=[[0,8,0,0],[0,0,60,0],[63,0,0,0]]我可以想出几种方法来解决这个问题，但我感兴趣的是是否有python函数可以快速解决这个问题提前致谢 最佳答案 您可以使用np.max沿一个轴取最大值，然后使用np.where将非最大元素归零:np.where(a==a.max(ax