以下除特殊说明外均为32位数的运算 1.加法运算 A   +   B    =   C 无符号整数加法和有符号整数加法均采用以下方案进行操作 用到的寄存器与初始化内容: 32位加数寄存器--------初始化为加数 32位被加数寄存器 ----初始化为被加数 32位和寄存器 ----------全部置零 操作方案如下: 将加数寄存器和被加数寄存器按位对齐,每组对应位分别进行以下操作: 放在一起就是:(因32位画出来过于繁杂,这里的图示采用了8位) 在此基础上还要设置溢出判断,来表示这次运算是否发

CPU计算密集型和IO密集型 第一种任务的类型是计算密集型任务,其特点是要进行大量的计算,消耗CPU资源,比如计算圆周率.对视频进行高清解码等等,全靠CPU的运算能力.这种计算密集型任务虽然也可以用多任务完成,但是任务越多,花在任务切换的时间就越多,CPU执行任务的效率就越低,所以,要最高效地利用CPU,计算密集型任务同时进行的数量应当等于CPU的核心数. 计算密集型任务由于主要消耗CPU资源,因此,代码运行效率至关重要.Python这样的脚本语言运行效率很低,完全不适合计算密集型任务.对于计算

Canvas原生API(纯CPU)计算并渲染三维图 前端工程师学图形学:Games101 第三次作业 利用Canvas画三维中的三角形并使用超采样实现抗锯齿 最终完成功能 Canvas 原生API实现三角形栅格化算法 实现 z-buffer 判断三角形先后关系 使用 super-sampling 处理 Anti-aliasing,也就是超采样实现抗锯齿 1 整体分析 本次实验中,首先需要进行矩阵变换,将初始传入的三角形经过变换后到规范立方体内,这需要进行三种变换.设一个点的坐标变换为(x, y,

JS的浮点计算 最近遇到了数值计算的时候,计算结果出现了类似于199.9999999999999999999的情况,但是被用来计算的两个数值都只是两位数. 就像这样      -------->         0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004. 其实对于浮点数的四则运算,几乎所有的编程语言都会有类似精度误差的问题,只不过在其他语言中已经有封装好的方法来避免精度的问题,而 Js 是一门弱类型的语言,从设计思想上就没有对浮点数有个严格的数据类型,所以精度误差的问题就显

方案来自网络,实现简单,便于做加减乘除使用,由于项目临时要用记录下 如需要更加复杂的计算类库,可以考虑 math.js等知名类库 /** * floatTool 包含加减乘除四个方法,能确保浮点数运算不丢失精度 * * 我们知道计算机编程语言里浮点数计算会存在精度丢失问题(或称舍入误差),其根本原因是二进制和实现位数限制有些数无法有限表示 * 以下是十进制小数对应的二进制表示 * 0.1 >> 0.0001 1001 1001 1001…(1001无限循环) * 0.2 >> 0.

#include <stdio.h> char s[99],t[99]; int m,n; void r(int i,int c) { int j=0,k=i; while(k)c+=s[j++]*t[k---1]; if(i)r(i-1,c/10); printf("%d",c%10); } void main() { gets(s);gets(t); while(s[n])s[n++]-=48; while(t[m])t[m++]-=48; r(m+n-1,0); }

游戏行业越来越多地趋向于将计算工作转移到图形处理单元 (GPU) 中,导致引擎和/或工作室需要开发大量 GPU 计算着色器来处理不同的计算任务.但有时候在 CPU 上运行这些计算着色器非常方便,不必重新投资开发它们的 C/C++ 变体.这样做的原因有很多,包括试验和调试非常简单,可充分利用备用 CPU 周期和鼓励基于 CPU 的内容扩展,与其他 CPU 端游戏资产之间进行基于 CPU 的交互,保证结果的确定性和一致性等等.查看详情

▶ 使用函数 clEnqueueNativeKernel 来调用 C/C++ 本地函数(在 OpenCL 中将其看做回调函数),使用本地编译器(而不是 OpenCL 编译器)来编译和执行内核 ● 代码,似乎很难找到有关 native kernal 的例子,感谢 stack exchange(https://stackoverflow.com/questions/18409256/how-do-you-read-arguments-passed-to-a-native-kernel,https:/

代码共分为四部分: <strong><span style="font-size:18px;">/*** * @author YangXin * @info 封装共现关系列 */ package unitSix; import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apa

1.背景   在python运行一些,计算复杂度比较高的函数时,服务器端单核CPU的情况比较耗时,因此需要多CPU使用多进程加快速度 2.函数要求  笔者使用的是:pathos.multiprocessing 库,进度条显示用tqdm库,安装方法: pip install pathos 安装完成后 from pathos.multiprocessing import ProcessingPool as Pool from tqdm import tqdm 这边使用pathos的原因是因为,mul

#include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include "device_functions.h" #include <stdio.h> #include <windows.h> #include <m_tools.h> cudaError_t addWithCuda(int *c, const int *a, const

(1)BigIntege:实现任意精度的整数运算.(2)BigDecimal:实现任意精度的浮点运算. 例如: 使用BigDecimal进行浮点数比较 import java.math.BigDecimal; public class HelloWorld{ public static void main(String[] args){ BigDecimal a=BigDecimal.valueOf(1.0); a=a.subtract(BigDecimal.valueOf(0.1)); //s

题目描述 老傻非常喜欢购买理财产品,而且这款理财产品被推销人员吹得特别高,对于贪财的老傻来说正中下怀,于是在心里盘算着买了它,自己就是亿万富豪,现需要你编写一个程序,帮老傻计算其收益,老傻的投入是R(0<R<99.999),经过n个月后其精确收益为R^n(R的n次方,n<=30). 输入描述 第一行是测试数据组数T,每组数据占一行,对应于R和n 输出描述 对于每组测试数据,输出一行R^n的精确值.首尾无意义的0不要输出,如果是整数,则不要输出小数点. 样例输入 2 95.123 12 0

16汇编完结Call变为函数以及指令的最后讲解 学了10天的16位汇编,这一讲就结束了,这里总结一下昨天的LOOP指令的缺陷,因为lOOP指令的缺陷,所以我们都改为下面的汇编代码使用了,自己去写,其中条件是你自己写的 请看汇编代码: do while 的汇编代码 WHILE: mov ax,ax cmp ax, jl WHILE while 的汇编代码 WHILE: cmp ax, jge WHILE_END mov ax,ax jmp WHILE WHILE_END: 一丶Call指令(子程序

使用CUDA的线性代数库cuBLAS来计算矩阵乘法.这里主要记录调用规则,关于乘法函数中详细的参数说明和调用规则见另一篇随笔. ▶ 源代码: #include <assert.h> #include <helper_string.h> #include <cuda_runtime.h> #include <cublas_v2.h> #include <helper_functions.h> #include <helper_cuda.h&g

#encoding=utf-8 ''' 一家商场在降价促销.如果购买金额50-100元(包含50元和100元)之间,会给10%的折扣,如果购买金额大于100元会给20%折扣.编写一程序,询问购买价格,再显示出折扣(10%或20%)和最终价格 ''' def print_zekou(): aount = int(input("请输入你购买的金额:")) if aount < 50: print("不好意思你购买的金额没有折扣,需要支付的金额为:",aount)

一 js浮点数计算问题解决方案: 1.使用 NumberObject.toFixed(num) 方法 toFixed() 方法可把 Number 四舍五入为指定小数位数的数字. 2.较精度计算浮点数 //说明:javascript的加法结果会有误差,在两个浮点数相加的时候会比较明显.这个函数返回较为精确的加法结果. //调用:accAdd(arg1,arg2) //返回值:arg1加上arg2的精确结果 function accAdd(arg1, arg2) { var r1, r2, m; t

    js在计算浮点数时可能不够准确,会产生舍入误差的问题,这是使用基于IEEE745数值的浮点计算的通病,并非ECMAScript一家,其他使用相同数值格式的语言也存在这个问题.     这里讲一下js浮点数加.减.乘.除的正确做法. 乘法运算     整数的乘法运算是准确的,这里我们将浮点数的乘法运算转化为整数乘法,然后除以10的他们小数位数之和次方,如0.03乘以0.05,转化为3 * 5 / 1e4 //乘法运算 0.03 * 0.05 变成3 * 5 / 10^4 function

如果用php的+-*/计算浮点数的时候,可能会遇到一些计算结果错误的问题,比如echo intval( 0.58*100 );会打印57,而不是58,这个其实是计算机底层二进制无法精确表示浮点数的一个bug,是跨语言的,我用python也遇到这个问题.所以基本上大部分语言都提供了精准计算的类库或函数库,比如php有BC高精确度函数库,下面达内php培训老师介绍一下一些常用的BC高精确度函数使用. 例子  代码如下   <?php    $f = 0.58;    var_dump(intval(

摘要: 1.以动态图形式计算一个简单的加法 2.cpu和gpu计算力比较(包括如何指定cpu和gpu) 3.关于gpu版本的tensorflow安装问题,可以参考另一篇博文:https://www.cnblogs.com/liuhuacai/p/11684666.html 正文: 1.在tensorflow中计算3.+4. ##1.创建输入张量 a = tf.constant(2.) b = tf.constant(4.) ##2.计算结果 print('a+b=',a+b) 输出:a+b= t

如果用php的+-*/计算浮点数的时候,可能会遇到一些计算结果错误的问题,比如echo intval( 0.58*100 );会打印57,而不是58,这个其实是计算机底层二进制无法精确表示浮点数的一个bug,是跨语言的,我用python也遇到这个问题.所以基本上大部分语言都提供了精准计算的类库或函数库,比如php有BC高精确度函数库,下面介绍一下一些常用的BC高精确度函数使用. php BC高精确度函数库包含了:相加,比较,相除,相减,求余,相乘,n次方,配置默认小数点数目,求平方.这些函数在涉