1.2.1 std::random_device的深入探索 std::random_device是一个真正的随机数生成器,它不依赖于任何算法,而是直接从系统的随机数源获取数据。这使得它非常适合为其他随机数引擎提供种子,确保每次程序运行时都能产生不同的随机序列。 std::random_device rd; // 创建一个真正的随机数生成器 std::mt
std::random_device 定义于头文件<random> classrandom_device; (C++11 起) std::random_device是生成非确定随机数的均匀分布整数随机数生成器。 std::random_device可以以实现定义的伪随机数引擎实现,若非确定源(例如硬件设备)对实现不可用。此情况下每个std::random_device对象可生成同一数值序列。
#include <random>#include <iostream>int main() {std::random_device rd; // 真随机数生成器std::cout << "真随机数: " << rd() << std::endl;std::mt19937 gen(rd()); // 伪随机数生成器,使用Mersenne Twister算法std::cout << "伪随机数: " << gen() << std::endl;return 0;} ...
{ float val = get_random(0.f, RAND_MAX); fprintf(fd, "%.6f\n", val); } fclose(fd); return 0; } //main2.cpp #include <stdio.h> #include #include <stdlib.h> #include <random> int main() { std::random_device rd; std::mt19937 rng(rd()); std::uniform_real_distributio...
将Device上的运算结果拷贝回Host; 释放申请的资源。 2.6核函数介绍 上面的流程中,最重要的一步就是调用核函数来进行并行计算任务。核函数(Kernel Function)是Ascend C算子Device侧实现的入口。在核函数中,需要为在AI核上执行的代码规定要进行的数据访问和计算操作。 extern "C" __global__ __aicore__ void ad...
事实几乎如此——二进制文件包含了 CPU 执行的所有代码,但代码分散在多个文件中,方式非常复杂。链接是一个简化事物并使机器代码整洁、易于消费的过程。 快速查看命令列表会让你知道 CMake 并没有提供很多与链接相关的命令。承认,target_link_libraries()是唯一一个实际配置这一步骤的命令。那么为什么要用一整章来...
本节的代码可在github.com/dev-cafe/cmake-cookbook/tree/v1.0/chapter-10/recipe-01找到,并包含一个 C++示例。本节适用于 CMake 版本 3.6(及更高版本),并在 GNU/Linux、macOS 和 Windows 上进行了测试。 在本节的第一节中,我们将介绍我们的小项目以及将在后续节中使用的一些基本概念。安装文件、库和可执...
上面的流程中,最重要的一步就是调用核函数来进行并行计算任务。核函数(Kernel Function)是Ascend C算子Device侧实现的入口。在核函数中,需要为在AI核上执行的代码规定要进行的数据访问和计算操作。 extern "C" __global__ __aicore__ void add_custom(__gm__ uint8_t* x, __gm__ uint8_t* y, __gm...
目前FPGA配置数据一般使用基于静态随机存储器SRAM(Static Random Access Memory)的存储方式,掉电后数据消失。因此在实用中需要为FPGA芯片外加专用配置芯片,在上电时,由这个专用配置芯片把配置数据加载到FPGA中,之后FPGA就可以正常工作。配置芯片通常是基于Flash存储器的器件。FPGA配置数据更新的常用做法是:通过专用的下载...
上面的流程中,最重要的一步就是调用核函数来进行并行计算任务。核函数(Kernel Function)是Ascend C算子Device侧实现的入口。在核函数中,需要为在AI核上执行的代码规定要进行的数据访问和计算操作。 extern "C" __global__ __aicore__ void add_custom(__gm__ uint8_t* x, __gm__ uint8_t* y, __gm...