WTX ERROR 0x10034(LOADER_RELOCATION_OFFSET_TOO_LARGE)报错整理

本文介绍了如何解决在应用程序下载到目标设备时出现的WTX Error 0x10034(LOADER_RELOCATION_OFFSET_TOO_LARGE)错误。通过在编译选项中加入-mlongcall标志可以有效解决该问题。

因为程序的代码中,有一句关于64位的操作,所以在加载.out时会报错,下载不下去。报的错是 WTX ERROR 0x10034(LOADER_RELOCATION_OFFSET_TOO_LARGE) .在c/c++ complier中添加了-mlongcall,还是不行!


在编译这个模块时,在编译选项中加入 -mlongcall 就可以了。
ARM和PPC架构出现这种情况的可能比较大

-mlongcall应该能解决问题

. Q10: I am getting "WTX Error 0x10034(LOADER_RELOCATION_OFFSET_TOO_LARGE)" error when I download my application to the target. How can I fix it? A10: Adding the "-mlongcall" flag when building the application usually solves the problem.

在机器学习中,向量运算是非常常见的操作之一。公式 \( w^T x_i - w^T z_j \) 表示的是两个向量与权重向量 \( w \) 的点积差值。以下是对此公式的详细解释: ### 1. 公式分解 - \( w^T x_i \) 表示向量 \( w \) 和向量 \( x_i \) 的点积[^4]。 - \( w^T z_j \) 表示向量 \( w \) 和向量 \( z_j \) 的点积。 - 整个公式表示的是这两个点积结果的差值。 ### 2. 点积定义 点积(或内积)是两个向量之间的运算,其结果是一个标量。对于两个向量 \( a = [a_1, a_2, ..., a_n] \) 和 \( b = [b_1, b_2, ..., b_n] \),它们的点积定义为: \[ a^T b = \sum_{k=1}^{n} a_k b_k \] 因此,\( w^T x_i \) 可以展开为: \[ w^T x_i = \sum_{k=1}^{n} w_k x_{i,k} \] 同理,\( w^T z_j \) 可以展开为: \[ w^T z_j = \sum_{k=1}^{n} w_k z_{j,k} \] ### 3. 差值的意义 公式 \( w^T x_i - w^T z_j \) 的意义在于衡量向量 \( x_i \) 和 \( z_j \) 在权重向量 \( w \) 方向上的相对位置。如果结果为正,则说明 \( x_i \) 在 \( w \) 方向上比 \( z_j \) 更远;如果结果为负,则反之。 ### 4. 在支持向量机中的应用 在支持向量机(SVM)中,权重向量 \( w \) 是分类超平面的法向量,而 \( x_i \) 和 \( z_j \) 则是数据点。通过计算 \( w^T x_i - w^T z_j \),可以判断两个数据点相对于分类超平面的位置关系。 例如,在线性可分的情况下,SVM 的目标是最小化以下目标函数: \[ \frac{1}{2} \|w\|^2 \] 同时满足约束条件: \[ y_i (w^T x_i + b) \geq 1, \quad \forall i \] 其中 \( y_i \) 是数据点 \( x_i \) 的标签(+1 或 -1)。通过求解上述优化问题,可以得到最优的 \( w \) 和 \( b \)[^4]。 ### 5. Python 实现示例 以下是一个简单的 Python 示例,展示如何计算 \( w^T x_i - w^T z_j \): ```python import numpy as np # 定义向量 w, x_i, z_j w = np.array([1, 2, 3]) x_i = np.array([4, 5, 6]) z_j = np.array([7, 8, 9]) # 计算点积 wTx_i = np.dot(w, x_i) wTz_j = np.dot(w, z_j) # 计算差值 result = wTx_i - wTz_j print("Result:", result) ``` ###
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