weixin_43172531的博客

因为uint32(4,294,967,295)(接近43亿个数)范围内有2亿个左右质数，所以，一般不会用缓存去优化。题目：scanf一个整数，int32范围内，分解为质数序列输出。技巧就一个：用sqrt缩小范围。12分解为2 2 3。

win11下vs2022的CMakeLists.txt内容如下。例如：1-200000014范围内有11078937个质数。以下都是测试int 32bit范围内的质数。大数要用专门的类，支持任意范围大数。

以前这种管理需求是IBM自己的一套管理系统(大概是叫 IPMI)，后来延伸到 任意品牌服务器的管理，所以交由dmtf开源组织进行定义(ncsi mctp redfish)，实现则由一家codeconstruct.com.au提供。linux的c实现提供各种优秀的范式，核心只有一个，数据。cpp能实现的概念，本质上都可以用c等价实现，只是方法不同，或编译期实现。数据的本质是真实物理世界的模型映射，数字化后，在硅基电路上进行信息处理，再通过各种物理社会反馈于真实世界。图灵机的7元组中δ是算法，其他都是数据。

前一篇jupyterlab环境设置参考：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43172531/article/details/144251416。参考视频：https://space.bilibili.com/513194466。目前认为数据的可视化有利于学习AI方向的数据处理。左边的2D散点图的x、y轴设置影响下图。

算法、数据结构、硬件强相关。

算法优化本质的一种描述

那么中间，绝大多数的浮点数数值都没有32bit的对应值，也就是说，人工随便写的一个浮点数字符串，有99%以上的概率转换为float之后，再转换为string，是无法还原的！题外话，如果是前苏联的3进制计算机，可能就存在无限循环除不尽的问题。个人觉得IEEE754标准的设计，c语言的实现，并不是看起来那么简单。任意数值的32bit，对应的float，都可以被精确地计算，转换为一个无误差对应的字符串，且与printf %.Nf一致，只要N足够大。但是，前面提过，float与u32的双射问题。

TS是“标记序列”；如果是这样，结果是以由替换标记序列为宏，宏的形式参数，实参标记序列，宏的隐藏集与右括号的隐藏集的交集并与宏本身的并集以及一个空集合调用subst返回的序列开头的标记序列的展开结果。否则，如果标记序列以对象型宏开头，则结果是以由替换标记序列为宏，两个空集合，宏的隐藏集和宏本身的并集，以及一个空集合调用subst返回的序列开头的标记序列的展开结果。否则，如果标记序列以一个其隐藏集包含该标记的标记开头，则结果是以该标记（包括其隐藏集）开头的标记序列，后跟对其余标记序列调用expand的结果。

如果你选择了正确的数据结构并组织得当，算法几乎总是不言自明的。规则3. 在n很小时，复杂算法速度很慢，而且n通常很小。Ken Thompson将Pike的第3和第4条规则重新表述为“怀疑时，使用暴力法”。在测量之前不要为了速度进行调优，即使在测量之后，也不要调优，除非代码的某一部分压倒了其他部分。，大部分事务实际都是基础算法的组合，将数据描述清楚了，问题都已经解决80%了。个人一直觉得是相辅相成的，都很重要，很难分先后。（即使n变大，也要先遵循规则2。规则5倒是没想到的，但我不是很认同。

图灵机 M = int api(program_data, in_data,out_data)

翻译学习老外的资料：https://hpc.llnl.gov/documentation/tutorials

Parallel Computing 并行计算相关学习

一点笔记--关于P!=NP、AI、chatGPT

正则表达式re(Regular Expression)是一种文本模式，包括普通字符（例如，a 到 z 之间的字母）和特殊字符（称为"元字符"），可以用来描述和匹配字符串的特定模式。语法可视化web工具：https://c.runoob.com/front-end/7625/#!个人理解，re是对字符序列进行建模，建立多对一映射，能够覆盖所有字符序列，且没有歧义，形成一种语法协议。

sgi_stl源码学习，解析set、map背后的_Rb_tree源码

sgi_stl源码学习，官方文档3.2.2Associative Containers关联容器，hashtable源码解析

图灵机与通用UI方案的思考

从数学0到指针NULL，到std vector右边界，到空操作

需求linux、标准c、32位系统。主要是做数据处理，涉及到大量的数据集合操作。实现原理标准c的算法函数主要有两个：快速排序qsort、二分查找bsearch。qsort、bsearch用到的比较函数是同一个就可以正常运行，不管比较的是对象结构体内容、或者仅仅比较对象指针。在struct中嵌套定义union，union中嵌套struct，使得编译器支持通用的变量名访问对象数据。代码通...

工程中实际使用的，采用cpp模板实现。TreeWalker仿函数是非递归方式遍历树，效率比递归方式快很多。/** @brief 遍历用仿函数，允许查询替代属性*/template <typename T>class ForEach{public: void operator()(T *set, T *node, const XStringList &...

c库排序算法只有快速排序qsort的实现，效率较高，非递归。也没有必要采用其它排序算法。基于网上资料（都是对int数组进行排序），本版本的实现，全部改为类似qsort的实现，适合任意结构的排序。排序算法列表：冒泡选择插入希尔归并快速排序（递归版本）快速排序（glibc版本）快速排序（c语言自带版本直接调用qsort）#include <stdio.h>#inc...

需求：不修改主程序，通过修改配置文件加载用户自定义的cpp dll插件，对数据进行各种不同算法的处理。开发环境：win7、vs2013、cpp实现：定义一个algorithm_cppdll_base动态库，代码如下：#pragma once#ifdef Algorithm_EXPORTS#define Algorithm_DLL __declspec(dllexport)#els...

一种明文加密策略（通用权限管理方案）

crypto crypto++ cryptopp 加密解密 aes 编译问题

大概是2006年的代码，仅做参考。#include <boost/config.hpp>#include <iostream>#include <fstream>#include <boost/graph/graph_traits.hpp>#include <boost/graph/adjacency_list.hpp>#i...

以前安装的vs无法正常运行性能分析工具，自己写代码统计时间，二分法查找耗时瓶颈。一般情况下，最大的瓶颈与数据库的操作有关，改为批量处理，就会好很多。后来改为vs旗舰版，vs自带的性能分析工具运行还算正常。今天查出一个瓶颈，只是一个函数regex_search，不太频繁的调用，耗时占比就非常高，利用缓存绕开重复执行后，降低了所在模块60%的时间。...

总结：删除大数组中的部分数据，可以考虑采用标记来提高操作效率。为什么有vacuum？结合之前查到的一个效率瓶颈，对此有以下理解：1、内存数据在内存中连续分布，如果删除中间某一部分，效率会极低。例如从一个有10000条数据的vector中删除其中1000条数据，程序会卡到怀疑人生，这种内存操作的成本比较类似string操作，成本都很大，要尽量避免。2、当时，我的办法是，在每条数据头部用一个bit记录是否被删除（有预留的4字

用vld检测不出内存泄漏，但实际运行又看着内存持续上涨降不下来，后来无意中优化了一下部分代码，内存状况好了些，突然就明白了，内存碎片是vld检测不了的一种情况。1、这种内存碎片是大量反复读取较大xml文件导致的，应该从程序逻辑、文件设计上着手减少内存频繁的申请释放。2、独立模块能用进程调用就不要用动态库，独立进程可以避免内存碎片的增长。3、需要持久运行的程序，在内存管理方面还可以考虑自己管理碎片化的内存，做到每块内存都在控制范围内。...

内存大小在编译期已确定，没有堆上内存，永远不会有内存泄漏，非常稳定可靠

旧代码，几何相关double CalDis(const double x1, const double y1, const double x2, const double y2) { return sqrt((x2-x1)*(x2-x1) + (y2-y1)*(y2-y1)); } double CalDis(const double ptx, const double pty,...

参考网页：http://bbs.elecfans.com/jishu_487667_1_2.html有所改进/*Q:过程噪声，Q增大，动态响应变快，收敛稳定性变坏R:测量噪声，R增大，动态响应变慢，收敛稳定性变好*/#define KALMAN_Q 0.02#define KALMAN_R 7.0000double KalmanFilter( const double ResrcData, double ProcessNiose_Q,//Q:过程噪声，Q增大，动态响应变快，收敛稳定性变坏