在Visual Studio 2015中编译以下代码（Win7，x64，调试配置）花费了非常非常长的时间（即超过10分钟）
double tfuuuuuuu(int Ind)
{
const double Arr[600 * 258] = {3.5453, 45.234234234, 234234.234,// extends to 258 values for each line
// 599 lines here.....
};
return Arr[Ind];
}
但是当我添加static关键字时，编译花了半秒钟
double tfuuuuuuu(int Ind)
{
static const double Arr[600 * 258] = {3.5453, 45.234234234, 234234.234,// extends to 258 values for each line
// 599 lines here.....
};
return Arr[Ind];
}
我知道这static意味着变量将在两次调用之间保持其值，但是如果数组const仍然存在，那么如果我添加它会产生什么区别static呢？为什么编译时间会发生如此大的变化？
编辑 ：
实际代码可以在此处找到（编译是在Debug模式下进行的）
在 Windows 下工作时，我可以打开任意数量的 MATLAB 实例（以及其他 Windows 应用程序的实例）。
用PyCharm可以完成吗？
我暂时无法打开多个。
在Windows下，当我在MSVC的DLL项目中编译C / C ++代码时，我得到2个文件：
MyDll.dllMyDll.lib据我了解，MyDll.lib其中包含某种指示符表，用于指示dll中的函数位置。使用此dll时（例如在exe文件中），MyDll.lib在链接期间会嵌入到exe文件中，因此在运行时它“知道”函数的位置MyDll.dll并可以使用它们。
但是，如果我在Linux下编译相同的代码，我只会得到一个MySo.so不带 文件的文件MySo.a（相当于libLinux中的文件），那么MySo.so如果在链接过程中未嵌入任何内容，Linux下的可执行文件如何知道函数的位置？
我有一个xx形状为的张量：
>>> xx.shape
TensorShape([32, 32, 256])
如何添加前导None尺寸以获得：
>>> xx.shape
TensorShape([None, 32, 32, 256])
我在这里看到了很多答案，但都与 TF 1.x 有关
TF 2.0 的直接方式是什么？
我使用的是Visual Studio 2010 Pro一个上Windows 7 64bit机,我想使用count(从<algorithm>上头)valarray:
int main()
{
valarray<bool> v(false,10);
for (int i(0);i<10;i+=3)
v[i]=true;
cout << count(&v[0],&v[10],true) << endl;
// how to define the return type of count properly?
// some_type Num=count(&v[0],&v[10],true);
}
上面程序的输出是正确的:
4
但是,我想将值赋给变量,并int在编译器警告中使用有关精度损失的结果.由于valarray没有迭代器,我无法弄清楚如何使用iterartor::difference_type.
这有点可能吗？
f(x) = (x,x^2,x^3)我正在尝试使用 TF 2.3 和 来计算标量变量的简单向量函数的二阶导数tf.GradientTape。
def f_ab(x):
return x, x** 2, x** 3
import tensorflow as tf
in1 = tf.cast(tf.convert_to_tensor(tf.Variable([-1,3,0,6]))[:,None],tf.float64)
with tf.GradientTape(persistent=True) as tape2:
tape2.watch(in1)
with tf.GradientTape(persistent=True) as tape:
tape.watch(in1)
f1,f2,f3 = f_ab(in1)
df1 = tape.gradient(f1, in1)
df2 = tape.gradient(f2, in1)
df3 = tape.gradient(f3, in1)
d2f1_dx2 = tape2.gradient(df1, in1)
d2f2_dx2 = tape2.gradient(df2, in1)
d2f3_dx2 = tape2.gradient(df3, in1)
由于某种原因，只有最后两个导数是正确的，而第一个导数d2f1_dx2，结果是None。
当我更改f_ab为
def f_ab(x):
return x** 1, x** 2, x**3
我得到了d2f1_dx2 …
machine-learning derivative deep-learning tensorflow tensorflow2.0
在阅读了关于该主题的几篇SO帖子之后，我仍然感到困惑，主要是关于整数和布尔变量/表达式。
A.整数表达式
假设我想在浮点计算中使用模表达式，以下哪项最正确？C和C ++有什么区别？还是我应该只相信编译器进行正确的转换？
double sign;
int num = rand() % 100;
//want to map odd num to -1.0 and even num to 1.0
//A
sign = -2 * (num % 2) + 1;
//B
sign = -2.0 * (num % 2) + 1;
//C
sign = -2.0 * (num % 2) + 1.0;
//D
sign = -2 * (num % 2) + 1.0;
//E
sign = -2 * (double)(num % 2) + 1;
//F
sign = -2.0 * (double)(num …比较strPython（3.x，如果重要的话）中的两个字符（即一个字符）是否定义良好？还是我必须进行显式转换？
换句话说，就是：
'a' > 'b'
等同于：
ord('a') > ord('b')
出于某种原因，我无法理解以下代码memcpy在循环中的第二个崩溃（没有任何错误消息；gcc 7.4.0 Ubuntu 16.04，QT5）所以我猜我的指针算法是错误的，但我不明白为什么：
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#define ROWS 48
#define COLS 48
#define CHANNELS 3
#define NUM_PIX ((ROWS) * (COLS) * (CHANNELS))
struct MyImage
{
int width;
int height;
int channels;
unsigned char rawData[NUM_PIX];
};
int main()
{
const int numIm = 16;
MyImage theClsImArr[numIm];
unsigned char ImArr[numIm][ROWS][COLS][CHANNELS];
int Bytes2Copy = NUM_PIX * sizeof(unsigned char);
for (int i = 0; i < numIm; i++ )
memcpy(theClsImArr[i].rawData,ImArr + i * NUM_PIX ,Bytes2Copy ); // works when i …