小编shu*_*nyo的帖子

我有一个巨大的二进制文件,其中包含多个精度的记录{'Double','Double','Int32','Int8','Char'}.我已经使用memmapfile读取数据,但读取数据的速度很慢.有没有办法通过fread读取整个文件？

嗨,我想在Matlab中实现一个链表.

我希望实现的是(这是C等价物):

class Node{
    public Node* child;
}

我环顾四周,但似乎没有得到任何接近.

我将 openCL 的并行归约示例改编为一堆浮点数。现在我想扩展代码以包含 cl_float3。所以我想找到 cl_float3 数组中的最小值。我认为这是内核中从 float 到 float3 的直接扩展。但是当我从内核返回时，我收到垃圾值。下面是内核：

__kernel void pmin3(__global float3  *src,                                           
                __global float3  *gmin,                                           
                __local  float3  *lmin,                                           
                __global float  *dbg,                                            
                uint           nitems,                                          
                uint           dev)                                             
{                                                                                   
    uint count  = nitems     / get_global_size(0);                                   
    uint idx    = (dev == 0) ? get_global_id(0) * count                              
                        : get_global_id(0);                                     
    uint stride = (dev == 0) ? 1 : get_global_size(0);                               

    // Private min for the work-item                                                 

    float3 pmin = (float3)(pow(2.0,32.0)-1,pow(2.0,32.0)-1,pow(2.0,32.0)-1);                                               

    for (int n = 0; n < count; n++, idx += stride) { …

我正在尝试实现这篇论文（模型架构在下面给出）并且有两个模型 -coarse_model并且fine_model需要在精细模型的第二步连接。但是，当我尝试使用最后一个轴进行连接时出现错误。

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.layers import Activation, Dropout, Flatten, Dense, Merge
from keras.layers.core import Reshape
from keras.layers.merge import Concatenate
from keras import backend as K


# dimensions of our images
#img_width, img_height = 320, 240

img_width, img_height = 304,228


if K.image_data_format() == 'channels_first':
    input_shape = (3, img_width, img_height)
else:
    input_shape = (img_width, img_height, 3)

# coarse model
coarse_model = Sequential()
# coarse layer 1
coarse_model.add(Conv2D(96,(11,11),strides=(4,4),input_shape=input_shape,activation='relu'))
coarse_model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, …

此文章谈论的代码，并讨论了指令级并行优化。他们给出了GPU向量数学的示例，其中float4向量数学可以在向量上执行，而不是在单个标量上执行。给出的例子：

float4 x_neighbor = center.xyxy + float4(-1.0f, 0.0f, 1.0f, 0.0f);

现在我的问题是，它是否也可以用于比较？因此，在简化示例中，我可以这样做：

accumulator.xyz = (accumulator.xyz < element.xyz) ? accumulator.xyz : element.xyz;

谢谢。

虽然我尝试以二叉树遍历的方式接近它,但我无法弄清楚迭代八叉树遍历的过程.对于我的问题,我有八个节点有子指针和父指针,我想迭代并只将叶节点存储在堆栈中.此外,迭代遍历比递归遍历更快吗？

我从第三方收到的这个函数包含以下不能在MS Visual Studio 10中编译的代码.我认为有一个转换问题,但不知道如何解决这个问题.

void dump_ffmpeg_pad16(FILE *stream, uint32_t timestamp, void *data,
                   int data_size)
{
    unsigned int z=0;
    void *end = data + data_size;
    while (data < end) {
        z = *(unsigned short*)data;
        fwrite(((char*)(&z)), 3, 1, stream);
        data += 2;
    }
}

已经指示他们帮助编译为C++代码.谢谢你的帮助.