我正在为使用Atmel的AT91SAM9G20处理器的嵌入式Linux系统开发C/C++软件。我需要使用Linux用户空间程序使用定点(或浮点)数学快速计算FFT。我知道这里可能需要使用汇编语言来实现,并且在使用gcc编译器进行编译时可能需要额外的-mpcu开关。进行此实现的最佳方式是什么?是否有好的书籍参考或优化的自由/开源软件库可用?
我必须实现一些算法,这些算法也需要较小的FFT长度(即1024点)才能多次应用,我想知道一些库(如kissfft)是否也能同样有效。我也对长的FFT长度感兴趣,所以在下面的答案中建议的FFTW也可以很好地工作。
与这个问题相关的是,我也想知道在ARM9 Li
虽然这似乎是一个欺骗,但我无法解决,我有一个完整的14.04 Ubuntu和更新的PIP,但我得到,不知道它是否是一个新的发行版的tensorflow?:
tensorflow-0.9.0rc0-cp27-none-linux_x86_64.whl is not a supported wheel on this platform.
针对以下情况:
sudo pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.9.0rc0-cp27-none-linux_x86_64.whl
想知道有什么问
在c#聊天中一直在讨论这个问题。原来的问题是:
计算(Int32) 5+5比1234723847+32489237快吗?
我最初的想法是,在二进制级别上进行优化,以忽略填充零,因此较小的数字会更快。
所以我测试过了。如果你有兴趣的话,这是节目。如果没有,就跳到结果上。
Stopwatch sw = new Stopwatch();
Int64 c = 0;
long msDifferential = 0; //
int reps = 10; //number of times to run the entire program
for (int j = 0; j < re
我有一个utf-8编码文件test.txt,其中的值是用分隔符分隔的
a b c
小 小 大
小 大 小
大 小 小
我使用命令read来读取数据
Sys.setlocale("LC_CTYPE", "Chinese")
data <- read.delim("test.txt",encoding="UTF-8")
但数据被读取为具有输出的数据帧
[1] X.U.FEFF.a b c
<0 rows> (or 0-length row.names
如果我在cargo build --release CPU上运行一个锈蚀二进制程序,然后在英特尔上运行它(反之亦然),这会是一个问题(兼容性问题和/或相当大的性能牺牲)吗?我知道我们可以使用target-cpu=<cpu>标志,这将为目标平台带来一个可能更优化的机器代码。我的问题是:
实际上,如果我们为一个平台构建而在另一个平台上运行,那么我们是否应该期待一个严重的运行时性能损失呢?
如果我们使用target-cpu=intel构建AMD (反之亦然),编译本身会是:吗?
- slower?
- restricted in how well it could optimize fo