f**k Cpp

最新推荐文章于 2025-08-07 16:04:03 发布
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#C++

C++这坑也太多了吧!!!

llama.cpp：本地大模型推理的高性能 C++ 框架
举世誉之而不加劝，举世非之而不加沮，定乎内外之分，辩乎荣辱之境，斯已矣。
10-04 973
本文介绍llama.cpp部署本地大模型
密码 passwd.cpp
xyc1719的博客
11-02 294
【一句话题意】给你一个长度不超过17 的由0…9 组成的无前导0 的字符串S，求S 中的数字排列组成的无前导零的能被17 整除的整数中字典序第K 小的那个数。 k<=17! 【分析】 s有17位显然是数位dp，求排列第k大显然是计数dp。状态定义由于是求排列，所以不能像普通数位dp一样，定义为f[state][k]表示选择数之后状态为state对17取模为k时的方案总数。f[0,0]=1。 ...
llama.cpp
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
07-16 2335
一、关于 llama.cpp 支持的模型： **Multimodal models:** **Bindings:** **UI: ** **Tools:** 二、Demo 1、Typical run using LLaMA v2 13B on M2 Ultra 2、Demo of running both LLaMA-7B and whisper.cpp on a single M1 Pro MacBook 三、用法 1、基本用法 2、对话模式 3、网络服务 4、交互模式 5、持久互动 6、语法约束输出 四
llama.cpp GGML Quantization Type
程永强
02-04 1952
llama.cpp GGML Quantization Type
理解llama.cpp如何进行LLM推理
周同学的博客
03-30 2480
理解llama.cpp如何进行LLM推理
【2024 Dec 超实时】编辑安装llama.cpp并运行llama
weixin_43812776的博客
12-12 3279
XXX/model/Mistral-7B-Instruct-v0.3/Mistral-7B-Instruct-v0.3-F16.gguf是你本地需要压缩模型路径，./myllms/Mistral-7B-Instruct-v0.3-Q4_K_M.gguf是压缩完存储名称。反正我现在装的时候make已经不再适用了，因为工具的版本，捣鼓了很久。2.cmake编译，参考这个官方https://github.com/ggerganov/llama.cpp/blob/master/docs/build.md。
CPP基本语法笔记
m0_63596031的博客
01-05 5670
cpp语法汇总整理，从零基础开始起步（还将更新）
一文熟悉新版llama.cpp使用并本地部署LLAMA
热门推荐
lovely_yoshino的博客
11-08 4万+
>关于UCloud(优刻得)旗下的compshare算力共享平台 UCloud(优刻得)是中国知名的中立云计算服务商，科创板上市，中国云计算第一股。 Compshare GPU算力平台隶属于UCloud，专注于提供高性价4090算力资源，配备独立IP，支持按时、按天、按月灵活计费，支持github、huggingface访问加速。 [https://www.compshare.cn/?ytag=GPU_lovelyyoshino_Lcsdn_csdn_display]
第五十三篇：LLaMA.cpp的“量化秘籍”：Q4_K_M、Q5_K_S深度解析
qq_35899016的博客
08-07 2259
为什么LLaMA.cpp能在CPU上用3-4GB内存跑起70亿参数LLM？其核心秘密就在于q4_k_m、q5_k_s等K-Quant量化类型！本文将为你深度解密LLaMA.cpp独有的K-Quant系列量化技术。我们将从分组量化和二次量化的原理出发，理解它们如何在牺牲微小精度（甚至几乎无损）的同时，大幅压缩模型体积。你将洞悉不同K-Quant类型（如Q4_K_M, Q5_K_S, Q6_K）在压缩率、推理速度和精度上的权衡，并亲手编写代码，模拟K-Quant的分块与反量化过程。这是LLM本地部署和极致优化必
llama.cpp部署
m0_37749564的博客
03-24 5269
训练完成之后，模型的参数就固定了，这时候就可以使用模型进行推理，对外提供服务。llama.cpp 主要解决的是推理过程中的性能问题。计算类 Python 库的优化手段之一就是使用 C 重新实现，这部分的性能提升非常明显。另外一个是量化，量化是通过牺牲模型参数的精度，来换取模型的推理速度。llama.cpp 提供了大模型量化的工具，可以将模型参数从 32 位浮点数转换为 16 位浮点数，甚至是 8、4 位整数。除此之外，llama.cpp 还提供了服务化组件，可以直接对外提供模型的 API。
k进制转10进制.cpp
09-16
如果k进制数中包含k进制数所特有的非十进制数字，比如十六进制中的'A'到'F'，则需要自定义转换函数来处理这些字符到对应的十进制数之间的映射。 此外，在编写此类程序时还需注意错误处理，比如输入的字符串中包含非...
A*求K短路模板（有注释，c++实现）
11-16
A*算法的启发函数`f(x) = g(x) + h(x)`，其中： - `g(x)` 表示从起点到节点x的实际代价。 - `h(x)` 是从节点x到目标节点的最佳路径的预估值。 #### 模板详解 1. **初始化** ```cpp void Init(void) { int i; ...
2023级cpp上机练习题第13次（有返回值函数)
03-20
根据给定的C++代码片段，我们可以总结出与“2023级cpp上机练习题第13次（有返回值函数）”相关的几个重要的知识点。这些代码示例覆盖了函数定义、基本数学运算、循环结构、条件判断以及一些算法实现等主题。 ### ...
基于Matlab开发的人脸识别考勤系统_人脸识别考勤系统_人脸扫描分割预处理灰度化尺度归一化特征提取对比人脸库数据_输出姓名性别学号等识别结果_统计每人打卡次数时间_一键导出考勤表.zip
12-22
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Jill5_KG-RNN_46300_1766321738791.zip
12-22
Jill5_KG-RNN_46300_1766321738791.zip
基于Java的学生选课与成绩管理系统的设计与实现
12-22
本系统旨在构建一套面向高等院校的综合性教务管理平台，涵盖学生、教师及教务处三个核心角色的业务需求。系统设计着重于实现教学流程的规范化与数据处理的自动化，以提升日常教学管理工作的效率与准确性。 在面向学生的功能模块中，系统提供了课程选修服务，学生可依据培养方案选择相应课程，并生成个人专属的课表。成绩查询功能支持学生查阅个人各科目成绩，同时系统可自动计算并展示该课程的全班最高分、平均分、最低分以及学生在班级内的成绩排名。 教师端功能主要围绕课程与成绩管理展开。教师可发起课程设置申请，提交包括课程编码、课程名称、学分学时、课程概述在内的新课程信息，亦可对已开设课程的信息进行更新或撤销。在课程管理方面，教师具备录入所授课程期末考试成绩的权限，并可导出选修该课程的学生名单。 教务处作为管理中枢，拥有课程审批与教学统筹两大核心职能。课程设置审批模块负责处理教师提交的课程申请，管理员可根据教学计划与资源情况进行审核批复。教学安排模块则负责全局管控，包括管理所有学生的选课最终结果、生成包含学号、姓名、课程及成绩的正式成绩单，并能基于选课与成绩数据，统计各门课程的实际选课人数、最高分、最低分、平均分以及成绩合格的学生数量。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
热红外图像温度检测与处理系统_基于MatlabGUI的热红外图像灰度化加噪去噪算法对比温度标定带像素温度提取及可视化软件_用于工业设备故障诊断建筑能耗分析医疗体温筛查电.zip
12-22
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MODWT：基于MATLAB的最大重叠离散小波变换（MODWT）算法的完整实现
最新发布
12-22
最大重叠离散小波变换（MODWT）是传统离散小波变换（DWT）的重要扩展，它通过最大重叠的滑动窗口方式进行多尺度分解，有效克服了DWT的平移敏感性和对数据长度的严格限制。MODWT的核心优势在于其平移不变性和冗余分解特性，能够更精确地捕捉信号的局部特征，同时提供丰富的时频局部化信息。与DWT相比，MODWT对信号长度没有严格要求（无需是2的幂次方），且每个分解层级都包含相同数量的系数，极大方便了多尺度分析与重构。该方法已广泛应用于信号去噪、特征提取、非平稳信号分析等领域，特别适合处理具有复杂时频特性的实时信号。
基于MATLAB实时视频处理与图像分析技术的驾驶员疲劳状态监控预警系统_眼部检测_人脸定位_眼睛状态识别_闭眼频率统计_疲劳驾驶判别_实时监测_报警提示_大巴司机安全驾驶保障_智能.zip
12-22
基于MATLAB实时视频处理与图像分析技术的驾驶员疲劳状态监控预警系统_眼部检测_人脸定位_眼睛状态识别_闭眼频率统计_疲劳驾驶判别_实时监测_报警提示_大巴司机安全驾驶保障_智能.zip
int f(int k){ if(k==1) return 1; else if(k==2) return 2; return 2*f(k-1)+f(k-2); }优化时间复杂度
03-28
<think>好的，我现在需要帮用户优化他们提供的递归函数的时间复杂度。这个函数看起来是一个递归实现的，但用户提到要优化时间复杂度，所以我的任务就是找出问题所在，并提出改进方法。 首先，我得仔细看一下代码。函数f的递归定义是：当k=1时返回1，k=2时返回2，其他情况返回2*f(k-1)+f(k-2)。看起来这是一个线性递推关系，但递归实现的话会有重复计算，导致时间复杂度很高，比如指数级。 用户可能已经意识到递归的效率问题，特别是当k比较大的时候，计算时间会变得非常长。所以他们的需求是优化这个函数的时间复杂度，让它在处理大k时也能快速得到结果。 接下来，我需要考虑常见的优化递归的方法。通常有两种主要方法：记忆化搜索（Memoization）和迭代法（动态规划）。另外，对于某些递推式，还可以用矩阵快速幂或者通项公式来进一步优化时间复杂度到对数级别。 首先，记忆化搜索。递归的问题在于重复计算相同的子问题，比如计算f(5)需要f(4)和f(3)，而计算f(4)又需要f(3)和f(2)，这样f(3)会被计算多次。如果使用一个数组或者哈希表来存储已经计算过的结果，就可以避免重复计算，将时间复杂度从指数级降到线性O(n)。 其次，迭代法。递归本身会有函数调用的开销，而用迭代的方式自底向上计算，每个值只计算一次，空间复杂度可能更低（如果不需要存储所有中间结果的话）。比如，只需要保存前两个值，就可以递推出当前值，这样空间复杂度是O(1)，时间复杂度是O(n)。 另外，矩阵快速幂方法。对于线性递推关系，可以将其转化为矩阵的幂运算，然后利用快速幂算法在O(log n)的时间内计算结果。这种方法适用于非常大的k值，比如k超过1e6的时候，效率更高。但实现起来可能稍微复杂一些，需要线性代数的知识。 通项公式的话，可能需要求解递推关系的特征方程，找到根，然后得到闭式表达式。但这个方法可能涉及到浮点数运算，对于整数结果可能会有精度问题，特别是当k很大时，误差可能会累积。所以可能不太适合用户的需求，除非题目允许近似值或者可以处理大数精确计算。 现在需要根据用户的情况选择最合适的优化方法。用户可能更倾向于简单有效的改进，所以记忆化或迭代法可能更合适。如果用户需要处理非常大的k，比如k到1e18，那可能需要矩阵快速幂，但可能用户的情况是k在合理范围内，比如几万左右，这时候线性时间的方法就足够了。 原递归函数的时间复杂度是O(2^n)，因为每次调用会产生两个子调用，直到达到基例。优化到O(n)的时间会显著提升性能。比如，当k=30时，递归可能需要几秒甚至更久，而O(n)的方法几乎是瞬间完成。 接下来，我需要检查用户的代码是否有其他潜在问题。比如，当k<=0的时候，函数没有处理，可能会导致无限递归或者错误。不过用户的问题主要集中在优化时间复杂度，可能暂时不需要处理输入验证的问题，但可以作为一个补充点提到。 对于记忆化搜索，需要修改函数，添加一个数组来保存已经计算的值。每次计算前先检查是否已经计算过，避免重复计算。这样修改后，递归的调用次数会大大减少，每个k值只计算一次。 对于迭代法，可以自底向上计算，从k=1和k=2开始，逐步计算到k=n。这样不需要递归，避免了栈溢出的风险，特别是当k很大时，递归可能会导致栈溢出，而迭代法不会有这个问题。 此外，还需要考虑空间复杂度。记忆化搜索需要O(n)的空间，而迭代法如果只保留前两个值的话，空间复杂度是O(1)。如果用户对空间有要求，迭代法更优。 现在，我需要给出具体的优化方案，并比较它们的优缺点，让用户可以根据实际情况选择。 比如，给出记忆化搜索的实现代码，说明如何初始化数组，如何处理初始条件，并测试是否有效。同时，解释时间复杂度降到了O(n)。 然后，给出迭代法的代码，说明如何用循环代替递归，只保存前两个值，逐步计算到目标k，时间和空间复杂度都是线性的，或者空间是常数。 最后，如果用户需要更高效的算法，比如矩阵快速幂，可以简要介绍，但可能实现起来复杂一些，适合高级用户或者特定场景。 另外，还需要注意原函数中的递归终止条件是否正确。原函数当k=1返回1，k=2返回2，之后的项是2*f(k-1)+f(k-2)。这个递推关系是否符合某个已知数列？比如，可能是一个自定义的递推，需要确认是否正确。但用户的问题不是关于正确性，而是优化效率，所以可以假设原函数是正确的。 总结一下，优化步骤应该是： 1. 分析原递归的时间复杂度，指出问题。 2. 提出记忆化搜索的方法，给出代码示例，说明优化后的复杂度。 3. 提出迭代的动态规划方法，给出代码，说明空间优化。 4. 可选：介绍矩阵快速幂方法，适用于极大k的情况。 5. 对比不同方法的优缺点，帮助用户选择。 同时，需要提醒用户关于栈溢出的风险，当k很大时递归方法可能不可行，而迭代法更安全。 最后，测试案例，比如输入k=5，原函数计算过程会有重复，优化后的方法应该只计算每个k一次，输出结果正确。</think>--- ### **原代码分析** 函数`f(k)`使用递归实现递推关系： ```cpp int f(int k) { if(k == 1) return 1; else if(k == 2) return 2; return 2*f(k-1) + f(k-2); } ``` - **时间复杂度问题**：直接递归会导致重复计算，时间复杂度为$O(2^n)$，效率极低。 - **示例**：计算`f(5)`会多次计算`f(3)`、`f(2)`等子问题。 --- ### **优化方法** #### **方法1：记忆化搜索（Memoization）** 通过缓存已计算结果避免重复计算，时间复杂度优化为$O(n)$。 ```cpp #include <vector> using namespace std; vector<int> memo(1000, -1); // 缓存数组，初始值为-1 int f(int k) { if(memo[k] != -1) return memo[k]; // 直接返回已缓存结果 if(k == 1) return memo[k] = 1; else if(k == 2) return memo[k] = 2; return memo[k] = 2*f(k-1) + f(k-2); // 计算并缓存 } ``` #### **方法2：迭代法（动态规划）** 自底向上递推，时间复杂度$O(n)$，空间复杂度$O(1)$（仅需保存前两项）： ```cpp int f(int k) { if(k == 1) return 1; if(k == 2) return 2; int a = 1, b = 2, c; for(int i = 3; i <= k; i++) { c = 2*b + a; // 递推公式 a = b; // 更新前两项 b = c; } return b; } ``` #### **方法3：矩阵快速幂（对数时间复杂度）** 将递推关系转换为矩阵幂运算，时间复杂度$O(\log n)$，适合极大$k$（如$k=10^{18}$）： $$ \begin{pmatrix} f(n) \\ f(n-1) \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} 2 & 1 \\ 1 & 0 \end{pmatrix}^{n-2} \cdot \begin{pmatrix} f(2) \\ f(1) \end{pmatrix} $$ 代码实现略（需编写矩阵乘法与快速幂逻辑）。 --- ### **优化对比** | 方法 | 时间复杂度 | 空间复杂度 | 适用场景 | |--------------|------------|------------|------------------------| | 原递归 | $O(2^n)$ | $O(n)$ | 小规模$k$（如$k<30$） | | 记忆化搜索 | $O(n)$ | $O(n)$ | 中等规模$k$（如$k<1e4$）| | 迭代法 | $O(n)$ | $O(1)$ | 常规优化，推荐使用 | | 矩阵快速幂 | $O(\log n)$| $O(1)$ | 极大$k$（如$k>1e6$） | --- ### **测试示例** 输入`k=5`： - 原递归计算路径：`f(5)→f(4)+f(3)→f(3)+f(2)→...`（共9次调用） - 优化后（迭代法）直接计算： $f(3)=2\cdot2+1=5$ $f(4)=2\cdot5+2=12$ $f(5)=2\cdot12+5=29$ 输出结果为`29`。 --- ### **选择建议** 1. **常规需求**：优先使用**迭代法**，代码简洁且效率高。 2. **多次查询**：使用**记忆化搜索**预处理，后续查询$O(1)$返回。 3. **极大$k$**：实现矩阵快速幂（需数学推导）。
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