小编giv*_*ivi的帖子

假设有一个函数指针:

void func(float a1, float a2) {

}

void (*fptr)(float, float) = &func;

这两行之间是否有任何区别(编译和编译工作)？

(*fptr)(1,2);
fptr(1,2);

我想第二个版本只是第一个版本的捷径,但我想确保自己.更重要的是标准行为？

我正在尝试使用磁力计:

[myMotionMngr startDeviceMotionUpdatesToQueue: [NSOperationQueue currentQueue]
                                  withHandler:^(CMDeviceMotion *motion, NSError *error) 
{
    printf("%f\t%f\t%f\n", motion.magneticField.field.x, motion.magneticField.field.y, motion.magneticField.field.z);
    CMMagneticFieldCalibrationAccuracy acc = motion.magneticField.accuracy;
}];

并且字段(x,y,z)始终为0. motion.magneticField.accuracy始终是CMMagneticFieldCalibrationAccuracyUncalibrated.根据文档,这意味着我的设备没有磁力计,但这不是真的,因为我正在使用iOS 5.0在iPad2上进行测试.

我错过了什么？

假设有一个小班

template<class T1>
class c {
    template<class T>
    class Test {
    public:
        typedef std::vector<T> vetor_type;

        vetor_type some_var;
    };

    void f() {
        Test<int>::vetor_type tt; //error
    }
};

我收到一个错误:

预期';' 表达后.

编辑:我不知道为什么关于typename的答案被删除,因为它实际上有帮助.但有人可以解释为什么我要在另一个类模板中编写此代码时必须使用typename？

我完全没有神经网络的经验,现在我只是在玩FANN库来学习它们.因此,目标是训练网络以近似正弦函数.为此,我使用3层NN 1输入,3个隐藏和1个输出神经元.代码是

const unsigned int num_input = 1;
const unsigned int num_output = 1;
const unsigned int num_layers = 3;
const unsigned int num_neurons_hidden = 3;

struct fann *ann;

ann = fann_create_standard(num_layers, num_input, num_neurons_hidden, num_output);

fann_set_activation_steepness_hidden(ann, 1);
fann_set_activation_steepness_output(ann, 1);

fann_set_activation_function_hidden(ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);
fann_set_activation_function_output(ann, FANN_SIGMOID_SYMMETRIC);

fann_set_train_stop_function(ann, FANN_STOPFUNC_BIT);
fann_set_bit_fail_limit(ann, 0.01f);

fann_set_training_algorithm(ann, FANN_TRAIN_RPROP);

fann_randomize_weights(ann, 0, 1);

for(int i=0; i<2; ++i) {
    for(float angle=0; angle<10; angle+=0.1) {
        float sin_anle = sinf(angle);
        fann_train(ann, &angle, &sin_anle);
    }
}

int k = 0;
for(float angle=0; angle<10; angle+=0.1) { …

我已经阅读了一些有关JNI中本地和全局引用的参考。但是我找不到确切的答案，作为参数传递给JNI函数的Java对象是本地还是全局引用。我以为应该是全球性的，但是有一个问题：

首先，我获取Java对象指针并将其保存。然后，本机回调函数将调用该对象的方法。回调函数是从单独的线程中调用的。该线程是使用AttachCurrentThread（）创建的，因此JVM知道它。JNIEnv *变量也有效，并且该对象未进行垃圾回收，但是我得到警告，然后崩溃。

JNI警告：0x4108edb8在Lcom / my / company / MyClass; .load：（Ljava / lang / String;）V（GetObjectClass）中不是有效的JNI引用

我正在为iOS制作一些图像处理应用程序,并且阈值处理确实是一个巨大的瓶颈.所以我正在尝试使用NEON进行优化.这是C版的功能.有没有办法用NEON重写这个(不幸的是我完全没有这方面的经验)？

static void thresh_8u( const Image& _src, Image& _dst, uchar thresh, uchar maxval, int type ) {
    int i, j;
    uchar tab[256];
    Size roi = _src.size();
    roi.width *= _src.channels();

    memset(&tab[0], 0, thresh);
    memset(&tab[thresh], maxval, 256-thresh);

    for( i = 0; i < roi.height; i++ ) {
        const uchar* src = (const uchar*)(_src.data + _src.step*i);
        uchar* dst = (uchar*)(_dst.data + _dst.step*i);
        j = 0;

        for(; j <= roi.width; ++j) {
            dst[j] = tab[src[j]];
        }
    }
}