手动打印值不适合longlong的N二进制数字整数的可扩展算法是什么？.我知道printf和friend，以及(最有可能搭载在上的内置标准类型，但我想对由N字节组成的整数执行此操作。我考虑过这个问题并用谷歌搜索了一下，但它总是归结为使用预先存在的bigint库，如GMP(我一点也不熟悉的代码库)或“使用printf”或最有用的“this很难”。整数基本上是:templateclassInteger{...private:int8_tfirst;uint8_trest[N-1];}所以重新解释Integer的字节会给你一个int32_t.我想将其扩展到N>8。目前，效率并不是我真正关心的
我需要以任意精度获取一个值的散列值(来自Boost.Multiprecision)；我用cpp_int后端。我想出了以下代码:boost::multiprecision::cpp_intx0=1;constautoseed=std::hash{}(x0.str());我不需要代码尽可能快，但我发现对字符串表示进行哈希处理非常笨拙。所以我的问题是双重的:保持任意精度，我可以更有效地散列值吗？也许我不应该坚持保持任意精度，我应该转换成一个我可以轻松散列的double(不过，我仍然会使用任意精度值进行哈希表所需的比较)? 最佳答案 您可以
我正在尝试改进HenryThasler的GLSL双单算法实现(来自他的GLSLMandelbrot演示)，以便在Linux上的NVIDIA图形上可靠地工作。我最近了解到，自从OpenGL4.0(§4.7ThePreciseQualifierinthespec)或GL_ARB_gpu_shader5扩展(spec)我们可以使用precise使计算遵循GLSL源中指定的精确算术运算序列的限定符。但是下面的尝试似乎并没有带来任何改善:#version330#extensionGL_ARB_gpu_shader5:requirevec2ds_add(vec2dsa,vec2dsb){preci
问题很简单直接，但是我在documentation上找不到答案。.如果我有mpfr_ta,b;我可以做类似的事情吗mpfr_add(a,a,b,rnd);这将计算a和b的总和并将结果存储在a中。我不知道这是否会导致别名问题，可能使结果无效，或者这是否正常。 最佳答案 没关系，它在链接文档的第4.3节中。MPFRallowsyoutousethesamevariableforbothinputandoutputinthesameexpression.Forexample,themainfunctionforfloating-point
我想本着的spirit创建一个boost::varianttypedefboost::variant,boost::array,boost::array,...>any_int_array;泛化为N作为模板的第二个值。换句话说，一个包含任意大小数组的boost::variant。这可能吗？请注意，在上面的示例中，boost::array是我的案例之一，但对于采用单个int的任何类，它都需要是一个可行的解决方案值作为模板参数。 最佳答案 既然你在谈论具有静态已知容量的类型，你就不能用一些模板元编程来解决这个问题吗？LiveonColi
有没有办法不使用流来做到这一点？例如，像这样:doublea=6.352356663353535;doubleb=a.precision(5);代替:doublea=6.352356663353535;std::cout.precision(5);std::cout我是C++的新手，我很好奇。提前谢谢。 最佳答案 我已经根据@john、@Konrad和@KennyTM的建议修改了代码。我检查过它是否适用于负数。#include#includeusingnamespacestd;intmain(){doublea=6.35235666
我正在尝试理解glLookAt函数。需要3个三元组。第一个是眼睛位置，第二个是眼睛凝视的点。那个点会出现在我的视口(viewport)的中心，对吧？第三个是“向上”vector。如果它垂直于从眼睛到凝视点的vector，我理解“向上”vector的含义。问题是，是否允许为up指定其他vector，如果可以，那是什么意思？gluPerstpective、glLookAt和glFrustum的图形详细解释的链接也将不胜感激。官方OpenGL文档似乎不适合新手。请注意，我理解upvector垂直于eye->objectvector时的含义。问题是什么意思(如果有的话)，如果不是的话。我无法通
importpandasaspdfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearnimportmetricsimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.metricsimportclassification_report,ConfusionMatrixDis
我正在从事警报项目，该项目每天提醒不同的消息并每天增加角标(Badge)。我想要做的是如下所示。第1天:提醒“1月1日”，角标(Badge)=1第2天:提醒“1月2日”，角标(Badge)=2第3天:提醒“1月3日”，角标(Badge)=3第4天:提醒“1月4日”，角标(Badge)=4::::第365天:提醒“12月31日”，角标(Badge)=365localnotification.repeatInterval=NSDayCalendarUnit可以每天重复，但是只会重复注册的静态通知。即，每次弹出通知时，始终显示相同的“1月1日”警报消息，角标(Badge)将保持“1”。我可以
目录一、定义二、混淆矩阵三、分类算法的评估指标1、准确率（Accuracy）2、精确率（Precision）3、召回率（Recall）Precision与Recall的权衡4、F1分数（F1Score）F-BetaScore宏平均F1分数（MacroF1）微平均F1分数（MicroF1）Macro与Micro的区别加权F1分数（WeightedF1）5、马修斯相关系数（Matthewscorrelationcoefficient）-MCC6、Cohen'skappa统计系数7、ROC曲线AUC-ROC曲线下的面积（areaunderthecurve）8、P-R曲线9、对数损失LogLoss和A
