Total size: 31855
在顶层,有5-10个组件用于评估约束和目标在MATLAB方面,我正在计算问题级的解析梯度,但是对于该部分的有限差分梯度,我将大组调用14次。在Python中,我使用手工计算的梯度和该大组及其子组中组件的自动微分工具的混合。在MATLAB中,梯度计算所花费的~14×比对目标/约束的独立评估要长,这与所使用的有限</e
就在一天前,我已经开始使用valgrind了,就像SO本身所建议的那样,.Its是一个很棒的工具,但是今天我遇到了it.It的问题,给出了以下错误:definitely lost bytes,但是无法判断错误的位置在运行命令和后,其位置上没有可选的身份验证数据
valgrind 也说 definitely lost bytes ,但它没有说明问题出在哪里?编辑:如建议的那样,我应该使用gcc with -g选项来包含调试信息....but,问题是我使用的是make命令,实际上这个实现不是由标准的数据包生成器工具me.Its