如何融入自己的代码

        本文纯属小菜自己记下心得自娱自乐,大牛们请果断无视飘过……再见

        有些时候我们可能需要白手起家,从头开始搞一个工程;有些时候可能是对某些已有的程序进行优化,其中不可避免的就要自己增加一些文件或者融入一些代码,但已有的程序往往已经写好了它的链接关系等等,那如何才能把自己增加的代码融入其中,就是我今天碰到的问题,在这里记下以备后用。

        我做的工作主要是利用global array解决一个程序的内存瓶颈问题,我增加了两个文件global_array.cpp(其实原本是.c文件,但发现编译时会有些不兼容的地方,所以就改过来了,另外,c不支持new/delete,可用malloc/free取而代之)和global_array.h。我需要在已有的程序中使用这两个文件(主要是.cpp)中的函数和变量,现在已经改好,问题是如何更改文件的依赖关系。我在这里主要更改了Makefile.in,Makefile.am以及configure.ac。

        Makefile.am文件比较简单,可以依葫芦画瓢把自己的两个文件名在最后添加就可以了;

        Makefile.in相对来说复杂一点,但也完全可以依葫芦画瓢,找到其他文件怎么写,然后把自己的文件对应着写就可以了,不过修改的地方会比较多,尤其要注意“仿写”的过程中一定不要混淆space和Tab,这一点要看清楚;

        configure.ac中貌似要把需要的库说清楚,比如global array需要-lga/-lgfortran,需要在这里面说明;编译选项-Werror会把warning(比如某些变量或者某些库的声明没有用到也会报warning)当做error,也需要在这里面删除。

        还遇到一些比较零碎的问题,都在这里记下吧:

        1. global array需要的头文件(就是在使用时include的东西)需要加入环境变量,由于不知道编译器会去哪里找,所以最好CPATH、C_INCLUDE_PATH、INCLUDE这几个都修改;

        2. vim中的文本替换:“:start_line,end_lines/被替换的内容/替换成的内容/g”;

        3. 选择编译:C和C++都有时需要。

        #ifdef __cplusplus
        extern "C"
        {
        #endif
                int space_declare(int64_t mem_per_node);
                void block_declare(global_block * block, int64_t unit_num, int64_t unit_size);
                void get_value(global_block * block_name, int64_t unit_seq_num, int64_t unit_num, void * buf);
                void set_value(global_block * block_name, int64_t unit_seq_num, int64_t unit_num, void * buf);
               void space_destroy();
       #ifdef __cplusplus
      }
      #endif


内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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