高精度乘法

大整数乘法实现

You'll be given two intergers. The number of the digits of each is from 1 to 200, inclusive.

    And what you need to do is to culcalate the product of the two intergers.

    The number of the digits of the product won't be more than 400.



Input format:

    Two lines in total.

    The first line is an interger a(0 <= a < 10200), and the second line is an interger b(0 <= b < 10200).

Output format:

    Only one line, which is the product of a and b.



Sample input:

12

2

Sample output:

24

 

 

 

  1. #include<stdio.h>
  2. #include<string.h>
  3.  
  4. int multiplication(char*a,char*b,int*c);
  5. int main(){
  6. int c[400+10], i;
  7. int k;
  8. char a[200+10]={0};
  9. char b[200+10]={0};
  10. memset(c,0,sizeof(c));
  11. gets(a);
  12. gets(b);
  13. if((a[0]=='0')||(b[0]=='0')){
  14. printf("0\n");
  15. }else{
  16. k = multiplication(a, b, c);
  17. for(i = k; i >=1; i--) printf("%d", c[i]);
  18. printf("\n");
  19. }
  20. return0;
  21. }
  22. int multiplication(char*a,char*b,int*c){
  23. int i, j, m, tem, k =405, la, lb;
  24. la = strlen(a);
  25. lb = strlen(b);
  26. for(i = lb -1; i >=0; i--){
  27. for(j = la -1, m =0; j >=0; j--){
  28. tem = c[(lb-i)+(la-j)-1];
  29. c[(lb-i)+(la-j)-1]=
  30. ((a[j]-'0')*(b[i]-'0')+ m + c[(lb - i)+(la - j)-1])%10;
  31. m =((a[j]-'0')*(b[i]-'0')+ m + tem)/10;
  32. }
  33. c[(lb-i)+(la-j)-1]= m;
  34. }
  35. while(!c[k]) k--;
  36. return k;
  37. }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/sysu-zhengwsh/p/3674201.html

【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理与可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)与设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数与适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率与低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例与工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
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