本章简要概述了 C++11 标准的 SWIG 实现。SWIG 的这一部分仍在进行中。
很有可能,您正在阅读本章是出于以下两个原因之一;您要么想自定义 SWIG 的行为,要么无意中听到有人嘟囔着一些关于“typemaps”的难以理解的胡言乱语,然后问自己“typemaps,那些是什么?” 也就是说,让我们先做一个简短的免责声明,即“Typemaps”是一种高级自定义功能,可以直接访问 SWIG 的低级代码生成器。不仅如此,它们还是 SWIG C++ 类型系统(它自己的一个重要主题)的组成部分。typemaps 通常不是使用 SWIG 的必需部分。因此,如果您已经找到了进入本章的方法,并且对 SWIG 默认情况下已经做了什么只有一个模糊的概念,那么您可能需要重新阅读前面的章节。
包装 C 库时出现的一个常见问题是保持可靠性和检查错误。事实是,许多 C 程序因不提供错误检查而臭名昭著。不仅如此,当您将应用程序的内部结构公开为库时,通常可以通过提供错误的输入或以非预期的方式使用它而使其崩溃。
前言 在机器学习中,很多时候我们需要Python和C的混合编程,最重要的原因是为了性能效率的提升: 解释型语言一般比编译型语言慢,一般提高性能的有效做法是,先做性能测试,找出性能瓶颈部分,然后把瓶颈部分在扩展中实现。 本文的目标是在windows平台下(使用pycharm),实现python调用C语言编写的程序。主要参考资料: python扩展实现方法--python与c混和编程(http://www.cnblogs.com/btchenguang/archive/2012/09/04/2670849.ht
SWIG 是一个软件开发工具,能够简化不同编程语言与 C 和 C++ 程序连接的开发任务。 简而言之,SWIG 是一款编译器,它可以获取 C/C++ 声明并创建访问这些声明所需的包装器,从而可从包括 Perl、Python、Tcl、Ruby、Guile 和 Java 在内的其他语言访问这些声明。SWIG 通常不需要修改现有代码,而且通常只需几分钟即可构建一个可用的接口。
上周eos更新版本至1.2.4,其中修复了ram使用权限的相关缺陷。当时在开发者群内也引发了一些讨论。那么我们今天来看看最新的版本在ram使用权限上到底做了哪些改动呢。涉及到权限的问题自然都是很严重的问题,因为它关乎到用户的资金安全,恰如这次关于ram的使用。
struct __main_block_impl_0 { struct __block_impl impl; struct __main_block_desc_0* Desc; Person *__weak person; __main_block_impl_0(void *fp, struct __main_block_desc_0 *desc, Person *__weak _person, int flags=0) : person(_weakPerson) { impl.isa = &_NSConcreteStackBlock; impl.Flags = flags; impl.FuncPtr = fp; Desc = desc; } };
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如果使用java工作,那么可以使用jythonc命令把Python类编译成Java类,这样的Java类能直接导入到Java程序中。
上一篇讲了待调度任务的组织形式,这一篇来继续挑软骨头啃:节点资源抽象和调度策略。
TIOBE每个月都会新鲜出炉一份流行编程语言排行榜,这里会列出最流行的20种语言。排序说明不了语言的好坏,反应的不过是某个软件开发领域的热门程度。语言的发展不是越来越common,而是越来越专注领域。有的语言专注于简单高效,比如python,内建的list,dict结构比c/c++易用太多,但同样为了安全、易用,语言也牺牲了部分性能。在有些领域,比如通信,性能很关键,但并不意味这个领域的coder只能苦苦挣扎于c/c++的陷阱中,比如可以使用多种语言混合编程。
在学习使用FFmpeg进行编解码时,我们有必要先去熟悉FFmpeg中的常用结构体,只有对它们的含义和用途有深刻的了解,我们才能为后面的学习打下坚实的基础。所以,这篇文章将会介绍这些常用的结构体有哪些,然后再介绍它们的具体用途。
在 Python、C++0x 和 SWIG 2.0 中,构建如下 C++ 代码时遇到问题:
上一篇文章iOS底层原理总结 - 探寻block的本质(一)中已经介绍过block的底层本质实现以及了解了变量的捕获,本文继续探寻block的本质。 block对对象变量的捕获 block一般使用过程中都是对对象变量的捕获,那么对象变量的捕获同基本数据类型变量相同吗? 查看一下代码思考:当在block中访问的为对象类型时,对象什么时候会销毁? typedef void (^Block)(void); int main(int argc, const char * argv[]) { @autore
本文主要备忘为Node.js编写组件的三种实现:纯js实现、v8 API实现(同步&异步)、借助swig框架实现。
选自blog.christianperone 作者:Christian S. Perone 机器之心编译 参与:思源、黄小天、李泽南 作为 Facebook 人工智能团队(FAIR)提供支持的深度学习框架,PyTorch 自 2017 年 1 月推出以来立即成为了一种流行开发工具。其在调试、编译等方面的优势使其受到了学界研究者们的普遍欢迎。本文中,来自蒙特利尔综合理工学院的研究员 Christian S. Perone 将为我们介绍这种神经网络框架的内部架构,揭开 PyTorch 方便好用的真正原因。 前言
在上文《实践演练Pytorch Bert模型转ONNX模型及预测》中,我们将Bert的Pytorch模型转换成ONNX模型,并使用onnxruntime-gpu完成了python版的ONNX模型预测。今天我们来把预测搬到C++上,模拟一下模型的部署。
① FFMPEG 初始化 : 参考博客 【Android FFMPEG 开发】FFMPEG 初始化 ( 网络初始化 | 打开音视频 | 查找音视频流 )
工欲善其事,必先利其器,断点调试,对我们梳理流程排查问题十分重要,可以ffmpeg的调试可以在XCode、VS code以及QT等ide上进行方便的调试分析。本篇我们以XCode为例来先介绍下ffplay的断点调试,以ffmpeg4.4版本来进行分析。
最近对C++20协程的进行了预研, 作为对比,同时研究了下市面上已经存在的其他协程实现方案。
01 前言 前言属闲聊,正文请转后。 标题比较长,其实“如何用Python调用C的函数”以及“如何编写Python的C扩展”在广义上是同一件事,因为都是用C写底层实现,用Python作接口。 具体方法有很多,比如用ctypes、用SWIG等等,各种方法有利有弊。前段时间笔者用SWIG编译某小段函数一直出BUG,检查了两天才发现原来是因为MinGW 32-bit和Python 64-bit不兼容,加之后续笔者还需要用到NumPy C-API,所以现在笔者已弃坑SWIG,转用以下方法: 按照Python C-A
1 原位构造与容器的emplace系列函数 在介绍emplace和emplace_back方法之前,我们先看一段代码: #include <iostream> #include <list> class Test { public: Test(int a, int b, int c) { ma = a; mb = b; mc = c; std::cout << "Test constructed." << std::endl;
简介: JNI:Java Native Interface,它允许Java代码和其他语言(尤其C/C++)写的代码进行交互,只要遵守调用约定即可。 JNA:Java Native Access是一个开源的Java框架,是Sun公司推出的一种调用本地方法的技术,是建立在经典的JNI基础之上的一个框架。之所以说它是JNI的替 代者,是因为JNA大大简化了调用本地方法的过程,使用很方便,基本上不需要脱离Java环境就可以完成。 Swig可以根据c或c++代码生成jni代码的工具,大大简化jni的开发 Jnaerator可以根据c或c++代码生成jna代码的工具,大大简化jna的开发 从难易度看,使用jnaerator开发jna最简单,代码基本都是自动生成,但是jna开发有个很大的缺点,就是如果c代码过于复杂,比如出现java调用c,然后c再回调java,java返回的结果c还需要继续处理的时候,经常出现不可控制的crash,而jna算是中间层,这个层出现的错误完全无法调试,被逼无奈,我们的项目先用jna开发,不得不转jni开发,在使用swig的过程中,也遇到不少问题,因此总结如下:
这篇文章基于自己为OneFlow框架开发interpolate这个Op总结而来,OneFlow的interpolate Op 和 Pytorch的功能一致,都是用来实现插值上采样或者下采样的。在实现这个Op的时候还给Pytorch修复了一个bug并合并到了主仓库,见:https://github.com/pytorch/pytorch/commit/6ab3a210983b7eee417e7cd92a8ad2677065e470。因此OneFlow框架中的interpolate算子和Pytorch中的interpolate算子的功能是完全等价的。这篇文章就以OneFlow中这个算子的实现为例来盘点一下深度学习框架中的那些插值算法。
在使用Radare2静态分析apk(2)末尾通过Radare2分析出一段ARM64汇编代码,这篇文通过分析这段汇编代码来来了解下ARM64汇编。
步骤0:swig简介 swig是一种可以将C++代码转换为多种脚本语言封装的工具,可以在swig官网www.swig.org下载,解压后将swig.exe的路径添加到环境变量path中即可使用swig 步骤1:准备C++代码 编写需要在Python中调用的C++代码,最好将函数和类的声明统一放到头文件中,函数和类的实现放到源文件中 C++头文件 头文件主要包括: #include调用(例如#include <iostream>) 命名空间指定using namespace std; 函数和类的声明 #i
其中: input_streams 是输入流的数组,nb_input_streams 是输入流的个数。 input_files 是输入文件(也可能是设备)的数组,nb_input_files 是输入文件的个数。下面的输出相关的变量们就不用解释了。
创建一个AVPacket的实例,但该函数并不会为数据分配空间,其指向数据域的指针为NULL。
在某些场景下,我们需要进行一些特殊优化,因此我们可能需要用到golang汇编,golang汇编源于plan9,此方面的 介绍很多,就不进行展开了。我们WHY和HOW开始讲起。
暂停/继续状态的切换是由用户按空格键实现的,每按一次空格键,暂停/继续的状态翻转一次。
(1).block种类 全局块(NSGlobalBlock):存在于全局内存中, 相当于单例. 栈块(NSStackBlock):存在于栈内存中, 超出其作用域则马上被销毁. 堆块(NSMallocBlock):在于堆内存中, 是带引用计数的对象, 需要自行管理其内存.
我们已经知道 dist.autograd 如何发送和接受消息,本文再来看看如何其他支撑部分,就是如何把发送接受两个动作协调起来,如何确定每个发送/接受节点,如何确定每一个消息交互Session。
3.编写init函数,用于初始化FAC和INV数组。在该函数中先将FAC0和INV0赋值为1,然后使用循环计算FACi(i从1到LIMIT)的值,并使用费马小定理倒推计算出INVi(i从LIMIT到2)的值。
当你觉得python慢的时候,当你的c/c++代码难以用在python上的时候,你可能会注意这篇文章。swig是一个可以把c/c++代码封装为python库的工具。(本文封装为python3的库)
总之大多时候输入形参往往是 const T&. 若用 const T* 说明输入另有处理。所以若您要用 const T*, 则应有理有据,否则会害得读者误解。
一个集合最多可以存储 2^32-1 个元素。概念和数学中个的集合基本类似,可以交集,并集,差集等等,所以 Set 类型除了支持集合内的增删改查,同时还支持多个集合取交集、并集、差集。
Go语言的设计包含了诸多安全策略,限制了可能导致程序运行出错的用法。编译时类型检查可以发现大多数类型不匹配的操作,例如两个字符串做减法的错误。字符串、map、slice和chan等所有的内置类型,都有严格的类型转换规则。
在FFmpeg的libavcodec模块提供解析数据包和编解码功能。其中,av_parser_parse2()函数用来解析数据包,在使用av_read_frame()读取音视频帧时,会调用到该函数进行数据包解析。关于读取音视频帧的源码分析请查看:av_read_frame()文章。
OceanBase中的写入限速机制旨在控制系统中写入操作(一般写入操作包括插入、更新和删除等)的速率,目的是为了提高数据库系统的稳定性。本文主要通过以下2个参数来解释写入限速的实现机制。
与大家分享一下自己在学习使用libtorch搭建神经网络时学到的一些心得和例子,记录下来供大家参考 首先我们要参考着pytorch版的resnet来搭建,这样我们可以省去不必要的麻烦,上代码: 1、首先是pytorch版残差模块
主要介绍了NSURLSessionDataDelegate中四个代理方法的实现及其使用场景和注意事项。这一篇我们就看一下NSURLSessionDownloadDelegate这个代理。
现在,塔子哥面临一个问题,他有一个长度为 n 的字符串 s,它仅由 R 和 B 组成
一个描述数字音视频传输和播放流程的简单步骤:录制 -> 编码 -> 网络传输 -> 解码 -> 播放
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PyTorch C++ 前端是 PyTorch 机器学习框架的纯 C++ 接口。虽然 PyTorch 的主要接口自然是 Python,但这个 Python API 坐落在一个庞大的 C++ 代码库之上,提供了基础数据结构和功能,如张量和自动微分。C++ 前端暴露了一个纯 C++11 API,扩展了这个底层 C++ 代码库,提供了用于机器学习训练和推断所需的工具。这包括一个内置的常见神经网络建模组件集合;一个 API 用于扩展此集合以添加自定义模块;一个流行的优化算法库,如随机梯度下降;一个并行数据加载器,具有定义和加载数据集的 API;序列化例程等。
参考https://blog.csdn.net/leixiaohua1020/article/details/14214705
• AVUtil:核心工具库,下面的许多其他模块都会依赖该库做一些基本的音视频处理操作。
整数集合(intset)是集合键的底层实现之一: 当一个集合只包含整数值元素, 并且这个集合的元素数量不多时, Redis 就会使用整数集合作为集合键的底层实现。整数集合涉及的文件是intset.h和intset.c
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2326026
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