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C言中字节对齐问题分析1

作者:李云 摘要 字节对齐(alignment)是CPU在性能方面所面临的一个非常重要的问题。 当处理器无法处理对齐问题时,其将引发一个异常(exception),当然从程序的角度来说就是出错(crash)。 对于c程序员,大部分情况下我们并不考虑字节对齐问题,这并不是说我们并不需要考虑,而是因为碰到这种问题的情况很少。一方面要在特定的处理器上,而另一方面和我们写的程序也有关系。 只有两个条件同时满足时问题才会出现。因此,结果给我们的感觉是”字节对齐与我无关”。 本文通过一小段代码通过在不同处理器上的运行结果引出对字节对齐问题的关注,同时进行原因分析。 1. 这其实是一个cpu对齐所引发的问题,下面我们通过对字节对齐问题的分析来探究其背后的原理。后面的分析我们全部针对运行在32位SPARC处理器上的Solaris操作系统进行的。

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C言中随机数相关问题

C语言产生随机数重要用到rand函数、srand函数、及宏RAND_MAX(32767),它们均在stdlib.h中进行了声明。 如果算法中使用了和rand()的结果相关的数据,通过一个可控的可重现序列,我们就有机会再现每一次测试的过程,从而更有效的找到问题的所在。 另外使用rand还用几个问题: 如何生成 0到 100之间的随机数? 用"int x = rand() % 100;"这种方法是不或取的,会使产生的随机数不在随机。 如果你使用C++11编程,请使用C++11自己的随机数生成方法! 虽然前面介绍了那么多,但是我还是想说C语言的随机数生成方法有很多缺陷,很容易被引入非随机性,而且功能单一,如果可以的话去,你最好避免使用它。

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    C言中字节对齐问题分析2

    因此,我们写的c程序为了获得更高的运行效率就必须最大限度的满足cpu对于字节对齐的要求,编译器在其中起着至关重要的作用。 下面的c程序在编译后运行,在终端将会打出”size of type_t is 8”。为什么是8而不是5呢?这是因为编译器考虑到了运行效率,从而将type_t做了4字节对齐的处理。

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    C言中指针占据内存空间问题

    这个问题我多次问过老师,老师的答案是“指向不同类型的指针占据的内存空间大小不同”,我一直很之一这个答案,今天我就做了个小小的实验,发现的确老师的答案是错误的。 C言中指针变量是占据内存空间的,而且根据不同的开发环境,占据的内存大小不同。

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    C言中NULL究竟是不是0 等问题

    有人提问:C言中NULL究竟是不是0 等问题? NULL与数字0是不是等价的? 在C言中,NULL一般有如下定义(在stddef.h中): #define NULL ((void*)0) 看起来似乎是一样的?没错从这里看,值确实一样的。 实际上,NULL可以是整数0(C++中NULL为0,相关阅读《为什么建议你用nullptr而不是NULL》),也可以是某个整数值转换为void*。 实际上NULL并不一定需要是0。 更多内容可以参考C11标准文档的6.3.2.3 Pointers一节。 NULL的值可以为0,但不是必须为0 NULL用来和其他指针对象和函数区分开 NULL和0含义不一样 ?

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    C言中math.h和cmath的pow()精度问题

    参考链接: C++ pow() 帮小朋友们DEBUG的时候,他们有个题无论怎么提交OJ都不给过。  我回来后想了想,估计是因为math.h库返回值转int时精度丢失的问题。  你要说是幂参数a转到double b时转类型除了问题导致值不一样吧...那为啥单独给个数字3就没有任何计算问题。  所以我想,要不然测试一下常量?      那么问题又来了,为啥I和III都没有call <pow>。 好吧,先放过这个问题...毕竟我的专精不在C的编译和汇编上,也许是有什么我尙不了解的知识点我还没了解到,改天去问问写C的底层大佬。  <printf>对比一下,基本可以确定就是传参int a的时候的问题

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    C言中有关double、float类型转换成int型,及取整,丢失精度问题

    sum2 = sum2+ (int)(rea[i]*100)%100/100.0; //小数部分 也是很有想法,虽然复杂了点,但计算之后确实应该是取小数部分,看起来没有问题问题出在什么地方呢?我们先看下下面这行代码运行结果: printf("%d\n",(int)(8.95*100)); ? 8.95*100 结果居然不是895 ? 我们知道计算机里面数值都是用2进制表示的,会存在有些数值无法准确表示的问题。就像10进制,不管保留多少位小数都不能精确的表示1/3一样。 我们在数值处理的时候,步骤要尽可能简单,越是复杂,问题越多;尽量使用double类型,少用float;对于精度有特殊要求的要注意想其他办法解决。

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    覆盖40种语言:谷歌发布多语言、多任务NLP新基准XTREME

    近日,来自 CMU、谷歌研究院和 DeepMind 的科学家们提出了覆盖四十种语言的大规模多语言多任务基准 XTREME,希望一举解决这个问题。 此外,NLP 领域有很多方法在训练过程中利用到了多语言的共享结构,以克服数据稀疏的问题。但不足的是,大多数这些方法侧重于在多语言中执行特定任务。 在 XTREME 大规模多语言多任务基准上选择 40 种不同类型的语言,这是为了实现语言多样性、现有任务覆盖以及训练数据可用性的最大化。 其中一些是 under-studied 的语言,如达罗毗荼语系中的泰米尔(印度南部、斯里兰卡和新加坡)、泰卢固和马拉雅拉姆(主要集中在印度南部)以及尼日尔-刚果语系中的斯瓦希里和约鲁巴(非洲) 研究人员还发现模型也很难迁移到非拉丁语言中。这种情况在 POS 任务上非常明显,其中 mBERT 在西班牙上的 zero-shot 准确率为 86.9%,在日语上仅为 49.2%。

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    App出海本地化时遇到复杂语言?华为多语言检查服务有大招!

    举几个例子(并非全部): 比如整形 使用阿拉伯文字的许多语言,如阿拉伯、波斯、乌尔都、维吾尔等,都存在根据字母在单词中所处位置不同而字形不同的情况。一般分为词首、词中、词尾三种形态。 例1 在另外一些语言中,部分字形会根据其组合的字符发生变化。如下面缅甸的例子,一个字母包裹在另一个字母外。并且会随着包裹字母的不同而变化。 如下是阿拉伯和泰米尔的例子。 例3 例4 比如顺序重排 在印度本地语言中,部分字母遇到其他字母就会引起字母显示顺序的重排。 这样的显示,如果要进行文字上的检视比对,会需要译员的参与。 目前该服务提供的拼写检查已经覆盖了多个复杂语言,如阿拉伯、藏语、波斯、印地、希伯来、缅甸等。除了拼写检查之外,同时也支持单复数的检查。力不能及的地方,就让工具来帮忙吧。

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    40种语言、9项推理任务,谷歌发布新的NLP基准测试Xtreme

    选择Xtreme作为基准测试是为了最大限度地扩大多样性,扩大现有任务的覆盖面,以及提供训练数据。 其中包括一些未被充分研究的语言,例如在印度南部、斯里兰卡和新加坡使用的达罗毗荼语系语言泰米尔,主要在印度南部使用的泰卢固和马拉雅拉姆,以及在非洲使用的尼日尔-刚果语系斯瓦希里和约鲁巴。 Xtreme评估了这些模型的零点跨语言转移性能(zero-shot cross-lingual transfer performance),也就是在其他语言中没有看到任务特定的数据。 对于在其他语言中可以使用标记数据的任务,Xtreme还比较了对语言内数据的微调,并通过获得所有任务的零概率得分最终得出一个综合分数。 Research高级软件工程师Melvin Johnson和DeepMind科学家Sebastian Ruder在一篇博客文章中写道:“我们发现,尽管模型在大多数现有的英语任务中,表现已接近人类,但在许多其他语言中表现尚不足预期

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    40种语言、9项推理任务,谷歌发布新的NLP基准测试XTREME

    如何利用语言之间的这种“共享结构”来克服数据不足问题,是当前学术界尝试多语言研究的方向之一。 XQuAD:是一个更全面的跨语言基准测试,包括由专业翻译人员翻译成十种语言的240段和1190对问题回答。 MLQA:这是一个类似于XQuAD的多语言问题回答数据集,能够用于评估跨语言问答性能的基准。 Tatoeba:该数据集包含了多达1000个覆盖122种语言的英语句子对,在该数据集上,作者使用余弦相似度找到近邻( nearest neighbour),并计算错误率。 综上,XTREME中包含的任务涵盖了一系列范式,包括句子分类,结构化预测,句子检索和问题解答。 最佳zero-shot模式分析:如上图所示,这部分主要说明为什么在不同的任务和语言中评估通用的多语言表征非常重要。 ?

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    深度学习模型对印地语文本中敌意检测的评价

    它快速、简洁,并具有覆盖数百万人的能力。它是存档思想、分享艺术内容、接受反馈、推广产品等的有效场所。尽管拥有众多优势,但这些平台还是给敌对帖子提供了助力。 这个问题在印地等资源较少的语言中更为明显。在这项工作中,我们提出了印地中敌意文本检测的方法。所提出的方法在Constraint@AAAI 2021印地敌意检测数据集上进行了评估。 我们评估了一系列基于CNN和LSTM的深度学习方法来解决这个多标签分类问题。将IndicNLP和Facebook预训练的印地快速文本词嵌入与这些模型一起使用,以评估其有效性。

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    谷歌禁用基于性别的代词,避免AI在自动完成句子过程中出现偏见

    Gmail产品经理Paul Lambert表示,公司研究科学家在1月份发现了这个问题,当时他打字“我下周会见投资者”,而Smart Compose提出了一个可能的后续问题:“你想和他见面吗?” 他们认为最好的解决方案是最严格的解决方案:限制覆盖范围。性别代名词禁令影响Smart Compose提议的案例不到1%。 新政策 谷歌决定在性别问题上保持安全,因为公司的预测技术收到了一些质疑。2015年其照片服务的图像识别功能将黑人夫妇称为大猩猩。 Smart Compose很快将支持其他四种语言:西班牙,葡萄牙,意大利和法语。 “你需要进行大量的人为监督,”工程领导人Raghavan表示,“因为在每种语言中,代表不恰当的网络必须要覆盖到不同的东西。”

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    出海应用本地化时遇见单复数字串怎么办?

    应用只支持中文的话,关于单复数的问题很少碰到。但应用要出海,就需要支持多种语言,做国际化的适配,此时名词单复数的问题就凸显了出来。比如,我们在学习英文时,学到的: There is a pen. 以阿拉伯举例,它的名词单复数格式变化有6种之多,俄罗斯、乌克兰、波兰等有4种,拉脱维亚、立陶宛等有3种。更别说,各语言下的细则还有差异。 那如何去做单复数字串的拆分(以下讨论以整数变量举例): 1.常规单复数拆分 (1)如果字串里只有一个数字变量: 1条中文字串在英文里需拆成2条,在多语言中最多需拆成6条(拆成6条可以满足所有语言的需求) 在多语言中,具体需要拆成多少条,可参考上面链接中的unicode规格。 同时新建两条字串b、c,这两个变量%1s、%2s分别调用字串b、字串c。 字串b:%1$d 张交通卡,需要进行单复数拆分; 字串c:%1$d 张,需要进行单复数拆分。

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    C言中的5种常量以及它们的不同之处

    我们已经得到了你所有问题的答案。C编程中的常量只是一些固定的值,在整个程序运行过程中都不能改变。这些固定值也称为字面量。 在外行人的语言中,我们可以交替使用常量和字面量。 在我们开始之前,你必须了解C言中的变量。 现在,让我们通过考虑以下问题来认识常量和字面量在C编程语言中的重要性: 在某些情况下变量的值不会改变,比如说,近似等于3.14159的pi值是常量,它永远不会改变,这是一个普遍的事实。 为了进一步阅读,你应该了解C言中的数据类型。 4. C言中常量的类型 在C言中,根据数据类型的不同,有5种不同类型的常量: ? 比如: const long float pi = 3.14159; const signed int limit = 20; 我们可以使用U和L后缀的不同组合来分别表示无符号修饰和长修饰,但要记住只能同时用它们其中一个

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    资源 | FAIR & NYU开发XNLI语料库:15种语言(含低资源语言)

    问题在几乎所有涉及跨语言数据的行业应用中都会出现。 我们可以使用机器翻译将任意样本翻译成高资源语言,来缓解该问题。但是,在每个语言方向都构建一个机器翻译系统太昂贵,不是跨语言分类的最佳解决方案。 XNLI 提出了以下研究问题:在仅具备英语训练数据的情况下,我们如何在测试时对任意语言进行预测? 每个 premise 可与 15 种语言中的对应假设相关,一共有超过 150 万组合。 ? 该研究介绍了一个基准,即 XNLI 语料库,它将这些 NLI 语料库扩展到 15 种语言。 XNLI 语料库聚焦于开发数据和测试数据,因此构建它的目的是评估跨语言句子理解,其中模型必须在一种语言中训练,在其他不同的语言中测试。 研究展示了平行数据有助于在多语言中对齐句子编码器,以使使用 English NLI 数据训练的分类器能够正确地分类其他语言的句对。

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    要传播“信息”而不是“病毒”!程序员借助AI,用500多种语言翻译“洗手”

    尽管这6种语言覆盖了世界超过35亿的人口,但是显然是远远不够的。 求助于翻译软件?以目前世界上适用范围最广的谷歌翻译来说,现在只能支持100多种语言,也是现存语言的零头。 ? 像WHO发布的这种关于全球疫情的消息,肯定是希望能够覆盖到更多的人,但是目前很多地区面临语言障碍而导致信息的传播受阻,哪怕只是想告诉人们要勤洗手。 但是,这里有两个问题需要克服。 例如,在保加利亚中,我预测为“умийръцете”,而在Google翻译中,预测为“Измийсиръцете”。但是,如果我使用Google翻译对我的预测进行回译,我仍然会得到“洗手”。 请注意,即使对于像意大利这样的高资源语言,我最多都使用每种语言的大约7000个句子来获得以上翻译,也不依赖于语言对之间对齐的句子。

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    利用脑信号实现英语、葡和普通话三互解

    ,算法可以预测另一个被试者(葡萄牙)大脑中被葡萄牙激活的概念,通过大脑信号的类似,实现葡萄牙和英语的互解。 这些发现可以识别三种语言中较为普遍的语义域和语言或文化特有的语义域。 要点 三种语言中的句子可以使用神经激活模式进行分类。 在两种语言上训练的模型比在一种语言上训练的模型更有优势。 多个 fMRI 跨语言解码研究也支持这种共通性,研究发现不同语言中类似的概念(指翻译中对等的词)给语言使用者带来相似的神经激活模式。 例如,英语和普通话之间的元语言概念表征距离不一定大于英语和葡,尽管英语和葡同属于印欧语系。 英语集群绿色(左),普通话集群蓝色(中),葡集群粉色(右);(B)连接特定语言集群而得到的语言普遍的集群;(C)最小的长方形(红框)包含每个语言的普遍集群。 3 结果 ? 表 2.

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    跨语言嵌入模型的调查

    他们通过用居中矩阵C进行维数平均中心来捕捉这种直觉米CmCmC_m: 这就减少了最大化维数协方差的总和,只要3W与上述正交相似: 有趣的是,Faruqui和Dyer(2014)的方法类似于这个目标 因此,翻译是高覆盖率,但往往嘈杂。 多语言群集 Ammar等人 (2016)提出了与Gouws和Søgaard(2015)以前的方法类似的另一种方法:他们使用双语词典来查找不同语言的同义词集群。 双语跳读 Luong等人 将跳跃词扩展到跨语言环境,并使用跳跃词目标作为单和跨语言目标。与其仅仅预测源语言中的周围词语,他们使用源语言中的词语来额外地预测其在目标语言中的对齐词语,如图13所示。 这是通过首先使用每个语料库上的段向量来学习每种语言中文档的单表达来完成的。 一词多义 尽管混合一个单词的多个感官对于学习单语言单词表示已经成问题,但是这个问题在跨语言嵌入空间中被放大:一种语言中的单音单词可能与另一种语言中的多义单词对齐,从而不能捕捉整体的跨语言关系。

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    Golang语言情怀-第46期 Go 语言标准库翻译 compressbzip2

      法:bzip2 [-cdfhkLstvVz][--repetitive-best][--repetitive-fast][- 压缩等级][要压缩的文件]   补充说明:bzip2采用新的压缩演算法 参  数:   -c或--stdout  将压缩与解压缩的结果送到标准输出。   -d或--decompress  执行解压缩。   -f或--force  bzip2在压缩或解压缩时,若输出文件与现有文件同名,预设不会覆盖现有文件。若要覆盖,请使用此参数。   -h或--help  显示帮助。   ---- 参考资料: Go语言中文文档 http://www.golang.ltd/ Go语言官方文档 https://golang.google.cn/

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