5、添加系统自省

添加系统自省


让我们考虑向项目中添加一些代码,这些代码取决于目标平台可能不具备的特性。对于本例,我们将添加一些代码,这些代码取决于目标平台是否具有log和exp函数。当然,几乎每个平台都有这些功能,但是对于本教程,假设它们并不常见。
如果平台有log和exp,那么我们将使用它们来计算mysqrt函数中的平方根。我们首先使用MathFunctions/CMakeLists.txt中的CheckSymbolExists模块测试这些函数的可用性。在某些平台上,我们需要链接到m库。如果最初没有找到log和exp,则需要m库并重试。

include(CheckSymbolExists)
check_symbol_exists(log "math.h" HAVE_LOG)
check_symbol_exists(exp "math.h" HAVE_EXP)
if(NOT (HAVE_LOG AND HAVE_EXP))
  unset(HAVE_LOG CACHE)
  unset(HAVE_EXP CACHE)
  set(CMAKE_REQUIRED_LIBRARIES "m")
  check_symbol_exists(log "math.h" HAVE_LOG)
  check_symbol_exists(exp "math.h" HAVE_EXP)
  if(HAVE_LOG AND HAVE_EXP)
    target_link_libraries(MathFunctions PRIVATE m)
  endif()
endif()

如果可用,请使用target_compile_definitions()将HAVE_LOG和HAVE_EXP指定为私有编译定义。

if(HAVE_LOG AND HAVE_EXP)
  target_compile_definitions(MathFunctions
                             PRIVATE "HAVE_LOG" "HAVE_EXP")
endif()

如果log和exp在系统上可用,那么我们将使用它们来计算mysqrt函数中的平方根。将以下代码添加到MathFunctions/mysqrt.cxx中的mysqrt函数(在返回结果之前不要忘记#endif!):`

#if defined(HAVE_LOG) && defined(HAVE_EXP)
  double result = exp(log(x) * 0.5);
  std::cout << "Computing sqrt of " << x << " to be " << result
            << " using log and exp" << std::endl;
#else
  double result = x;

我们还需要修改mysqrt.cxx以包含cmath。

#include <cmath>

运行cmake可执行文件或cmake gui来配置项目,然后使用您选择的构建工具构建它并运行教程可执行文件。
现在哪个函数给出更好的结果,sqrt还是mysqrt?

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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