ends.cpp

最新推荐文章于 2025-02-04 20:34:38 发布
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#include

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#include <strstrea.h>

void main(void)
 {
   char title[64], publisher[64], author[64];

   ostrstream title_str(title, sizeof(title));
   ostrstream pub_str(publisher, sizeof(publisher));
   ostrstream author_str(author, sizeof(author));

   title_str << "Jamsa's C/C++ Programmer's Bible" << ends;
   pub_str << "Jamsa Press" << ends;
   author_str << "Jamsa and Klander" << ends;

   cout << "Book: " << title << " Publisher: " << publisher << " Author: " <<
      author << endl;
 }


  

【BehaviorTree.CPP行为树学习：】并发和异步节点Concurrency and Asynchrous Nodes
weixin_44979075的博客
09-26 1715
【BehaviorTree.CPP行为树学习：】并发和异步节点Concurrency and Asynchrous Nodes
file_stream.cpp
11-04
6. 文件缓冲区：file_stream.cpp可能会涉及对文件缓冲区的操作，比如刷新缓冲区（flush），以及清空缓冲区（endl, flush, ends）等。 7. 异常处理：C++的文件流操作支持异常处理，file_stream.cpp中可能会包含try-...
C++中endl、ends和flush作用：
IT_JS_tao的博客
10-29 6094
std::endl、std::ends、std::flush的区别 头文件：#include <iostream> 更准确的说，其实是位于头文件：#include <ostream> 类型 描述 endl——Insert newline and flush (刷新缓存区并插入换行符) ends——Insert null character (插入空字符) flush——Flush stream buffer (刷新流缓存区) 可以看出，endl函数与flush的区别在于endl
c++中ends和" "
远方那方
10-03 5380
关于cout<<ends你不知道的那些事 关于ends是C++中比较基础的一个东西，但是可能不是每个人都能够清楚的理解这是个什么东西，我就经历了这么一个过程，写出来让大家看看，有什么理解的不对的地方欢迎拍砖。 今天以前我对ends的理解是：输出空格的工具，或者说这就是一个逼格比较高的“ ”。（这貌似是拜老师所赐，特地翻出课件发现就是这么写的，输出空格。。。相信有不少人是这么看的吧） 今...
输出流flush()用法
简约不简单
12-21 7554
flush() 是把缓冲区的数据强行输出, 主要用在IO中，即清空缓冲区数据，一般在读写流(stream)的时候，数据是先被读到了内存中，再把数据写到文件中，当你数据读完的时候不代表你的数据已经写完了，因为还有一部分有可能会留在内存这个缓冲区中。这时候如果你调用了close()方法关闭了读写流，那么这部分数据就会丢失，所以应该在关闭读写流之前先flush()。...
llama.cpp GGML Quantization Type
程永强
02-04 1906
llama.cpp GGML Quantization Type
Caffe学习之——caffe.cpp源码解析
c20081052的专栏
06-07 2272
本文主要解析caffe源码中/tools/caffe.cpp文件，此文件是caffe程序的入口。代码注释如下：#ifdef WITH_PYTHON_LAYER #include "boost/python.hpp" namespace bp = boost::python; #endif #include &lt;gflags/gflags.h&gt; #include &lt;glog/log...
markup.cpp
u010236780的专栏
08-07 1590
// Markup.cpp: implementation of the CMarkup class. // // Markup Release 11.5 // Copyright (C) 2011 First Objective Software, Inc. All rights reserved // Go to www.firstobject.com for the latest CMark
qiime执行multiple_join_paired_ends.py 报错Cannot find fastq-join.
yummy2009的专栏
06-02 2970
centos 6.6 通过 conda 安装 qiime后, 在执行multiple_join_paired_ends.py 时, 报错: burrito.util.ApplicationNotFoundError: Cannot find fastq-join. Is it installed? Is it in your path? 这是因为系统里没有fastq-join
【撸码caffe 三】 caffe.cpp
牧野的博客
07-21 1716
caffe.cpp文件完成对网络模型以及模型配置参数的读入和提取，提供了网络模型训练的入口函数train和对模型的测试入口函数test。文件中使用了很多gflags和glog指令，gflags是google的一个开源的处理命令行参数的库，glog是一个有效的日志记录工具。 补充一点查询GPU设备信息的知识： CUDA C中的cudaGetDeviceProperties函数可以
Untitled3.cpp
03-25
FJ is about to take his N (1 ≤ N ≤ 2,000) cows ... After the registration phase ends, every group is judged in increasing lexicographic order according to the string of the initials of the cows' names.
eql_neql.c
CCodes的专栏
11-08 5496
  #include void main(void) {   int age = 21;   int height = 73;   if (age == 21)     printf("User/s age is 21/n");   if (age != 21)     printf("User/s age is not 21/n");   if (height == 73) 
err_msg.c
CCodes的专栏
11-08 1241
  #include #include void main(void) {   int error;   for (error = 0; error        printf("Error %d %s/n", error, sys_errlist[error]); } 
execvpe.c
CCodes的专栏
11-08 888
  #include #include void main(void) {   char *env[] = { "FILENAME=SPAWNVXX.C", "OS=DOS",                    "ROUTINE=EXECVPE", NULL };   char *argv[] = { "CHILD.EXE", "AAA", "BBB", NULL };   exe
enumprops.cpp
CCodes的专栏
11-08 675
  #include   #include "EnumProps.h" #if defined (WIN32) #define IS_WIN32 TRUE#else #define IS_WIN32 FALSE#endif#define IS_NT      IS_WIN32 && (BOOL)(GetVersion() #define IS_WIN32S  IS_WIN32 && (BO
execl.c
CCodes的专栏
11-08 607
  #include #include void main(void) {   printf("About to call child process/n/n");   execl("CHILD.EXE", "CHILD.EXE",      "AAA", "BBB", "CCC", NULL);   printf("/n/nBack from child process--SHOULD NO
enum_allfonts.cpp
CCodes的专栏
11-08 508
  #include   #include "Enum_AllFonts.h" #if defined (WIN32) #define IS_WIN32 TRUE#else #define IS_WIN32 FALSE#endif#define IS_NT      IS_WIN32 && (BOOL)(GetVersion() #define IS_WIN32S  IS_WIN32 &&
exp_out.c
CCodes的专栏
11-08 507
  #include void main(void) {   float pi = 3.14159;   float radius = 2.0031;   printf("The circles area is %e/n", 2 * pi * radius);   printf("The circles area is %E/n", 2 * pi * radius); } 
RowVectorXf seg_min_x = all_segment_starts.row(0).cwiseMin(all_segment_ends.row(0)); RowVectorXf seg_max_x = all_segment_starts.row(0).cwiseMax(all_segment_ends.row(0)); RowVectorXf seg_min_y = all_segment_starts.row(1).cwiseMin(all_segment_ends.row(1)); RowVectorXf seg_max_y = all_segment_starts.row(1).cwiseMax(all_segment_ends.row(1)); 这是什么样的处理方式？
最新发布
08-26
### RowVectorXf 的逐元素操作原理及实现方式 在 Eigen 库中，`RowVectorXf` 是一种动态大小的行向量类型，其元素类型为 `float`。它支持多种逐元素（element-wise）操作，例如 `cwiseMin` 和 `cwiseMax`，这些操作可以用于向量之间的比较或与标量的比较。 #### cwiseMin 和 cwiseMax 的原理 `cwiseMin` 和 `cwiseMax` 是 Eigen 提供的两个逐元素操作函数，它们分别用于计算两个向量对应元素的最小值和最大值。这些操作在内部使用 Eigen 的表达式模板机制，确保高效计算而无需立即求值，避免了不必要的临时变量创建。 例如，`cwiseMin` 的行为类似于标准库中的 `std::min`，但作用于整个向量的每个元素[^1]。类似地，`cwiseMax` 会对每个元素应用 `std::max`。 ```cpp #include <Eigen/Dense> int main() { Eigen::RowVectorXf a(3), b(3); a << 1.0f, 2.0f, 3.0f; b << 0.0f, 2.5f, 4.0f; Eigen::RowVectorXf minVec = a.cwiseMin(b); Eigen::RowVectorXf maxVec = a.cwiseMax(b); // 输出结果 std::cout << "Min Vector: " << minVec << std::endl; std::cout << "Max Vector: " << maxVec << std::endl; return 0; } ``` 上述代码中，`a.cwiseMin(b)` 会逐元素比较 `a` 和 `b`，并返回一个新的向量，其中每个元素是两者中较小的值；`a.cwiseMax(b)` 则返回每个元素中较大的值。 #### 实现方式 Eigen 使用表达式模板（expression templates）来优化这些操作，使得计算过程尽可能高效。表达式模板允许编译器在编译时优化多个操作的组合，从而减少内存访问和临时对象的创建。 例如，`cwiseMin` 和 `cwiseMax` 的实现依赖于 Eigen 内部的 `CwiseBinaryOp` 类型，该类型封装了两个表达式之间的逐元素操作。这种机制使得 Eigen 能够在不牺牲性能的前提下提供简洁的语法和丰富的操作。 此外，Eigen 支持向量化（vectorization），即利用现代 CPU 的 SIMD 指令集（如 SSE、AVX）加速计算。在启用向量化的情况下，`cwiseMin` 和 `cwiseMax` 会自动使用这些指令优化性能。如果通过 `EIGEN_DONT_VECTORIZE` 禁用向量化，则这些操作将回退到标量实现。 Eigen 的 `cwiseMin` 和 `cwiseMax` 也支持与标量进行比较。例如： ```cpp Eigen::RowVectorXf result = a.cwiseMin(2.0f); ``` 这将返回一个新向量，其中每个元素是 `a` 中对应元素与 `2.0f` 的最小值。 #### 优化与注意事项 Eigen 在设计逐元素操作时考虑了多种优化策略，包括： - **延迟求值（Lazy Evaluation）**：Eigen 会尽可能延迟表达式的求值，直到结果被赋值给目标变量，从而避免中间临时对象的创建。 - **向量化支持**：在支持的平台上，Eigen 会自动启用向量化指令来加速逐元素操作。 - **兼容性**：`cwiseMin` 和 `cwiseMax` 支持不同大小的向量操作，只要它们的维度匹配。 在使用这些操作时，需要注意向量的维度是否一致。如果两个向量的大小不同，Eigen 会抛出运行时断言错误。 ###
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