if ( v39 ) { v31 = (void *)sub_BC82A(v39); operator delete(v31); }

时间: 2024-05-17 15:19:52 浏览: 25
这段代码是在释放动态分配的内存。变量 `v39` 是一个指向动态分配内存的指针,如果该指针不为 NULL,则说明有内存被动态分配,需要使用 `operator delete` 进行释放。在这段代码中,首先调用函数 `sub_BC82A` 对内存进行清理,并将清理后的指针赋值给 `v31`。然后使用 `operator delete` 释放 `v31` 指向的内存。 需要注意的是,动态分配的内存必须在不再使用时进行释放,否则会导致内存泄漏。在释放内存时,必须使用与动态分配时相同的方式进行释放,否则会导致未定义的行为。
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天图视频批量下载工具v39

天图视频批量下载工具v39是一款专业的视频下载软件,它具有强大的下载功能和简单易用的操作界面。用户可以通过该软件方便快捷地下载天图视频网站上的大量视频资源,支持多线程下载,大大提高了下载速度和效率。 此外,天图视频批量下载工具v39还具有自动检测和识别视频链接的功能,用户只需复制视频链接到软件中,就可以自动识别并添加到下载列表中。同时还支持断点续传功能,即使因为网络或其他原因下载中断,用户也可以随时恢复下载进度,避免重复下载浪费时间和流量。 在使用过程中,该软件还能够提供视频的清晰度选择,用户可以根据自己的需求选择不同的清晰度进行下载。此外,天图视频批量下载工具v39还支持批量下载和批量管理,用户可以一次性下载多个视频,并对下载完成后的视频进行统一管理和分类,方便查看和使用。 总的来说,天图视频批量下载工具v39是一款功能强大、操作简单的视频下载工具,为用户提供了便捷高效的视频下载体验。它不仅能够满足用户对视频资源的需求,还能够节省用户的时间和精力,是一款非常实用的下载工具。

使用getRotationMatrix2D创建变换矩阵通过SIMD指令加速warpAffine带参数WARP_INVERSE_MAP效果例程C++

下面是使用SIMD指令加速warpAffine带参数WARP_INVERSE_MAP效果的例程: ```c++ #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; // 定义SIMD指令宏 #ifdef __AVX__ #define SIMD_WIDTH 8 #elif __SSE2__ #define SIMD_WIDTH 4 #else #define SIMD_WIDTH 1 #endif int main() { // 读取图像 Mat src = imread("input.jpg"); if(src.empty()) { cout << "Could not open or find the image!\n" << endl; return -1; } // 设置目标图像大小 int width = src.cols; int height = src.rows; int dst_width = width / 2; int dst_height = height / 2; // 定义变换矩阵 Point2f src_points[3]; Point2f dst_points[3]; src_points[0] = Point2f(0, 0); src_points[1] = Point2f(width - 1, 0); src_points[2] = Point2f(0, height - 1); dst_points[0] = Point2f(0, 0); dst_points[1] = Point2f(dst_width - 1, 0); dst_points[2] = Point2f(0, dst_height - 1); Mat warp_mat = getAffineTransform(src_points, dst_points); // 定义SIMD指令加速所需的数据 int aligned_width = dst_width / SIMD_WIDTH * SIMD_WIDTH; float* warp_mat_data = (float*)warp_mat.data; float* warp_mat_data_aligned = (float*)aligned_alloc(SIMD_WIDTH * sizeof(float), aligned_width * sizeof(float)); for(int i = 0; i < dst_height; i++) { for(int j = 0; j < aligned_width; j += SIMD_WIDTH) { int index_src = i * aligned_width * 3 + j * 3 / SIMD_WIDTH; int index_dst = i * aligned_width * 2 + j * 2 / SIMD_WIDTH; for(int k = 0; k < SIMD_WIDTH; k++) { warp_mat_data_aligned[index_dst + k * 2 / SIMD_WIDTH] = warp_mat_data[index_src + k * 3 / SIMD_WIDTH]; warp_mat_data_aligned[index_dst + k * 2 / SIMD_WIDTH + 1] = warp_mat_data[index_src + k * 3 / SIMD_WIDTH + 1]; } } } // 定义源图像和目标图像 Mat dst(dst_height, dst_width, src.type()); // 定义SIMD指令加速所需的数据 int src_step = src.step; int dst_step = dst.step; uchar* src_data = src.data; uchar* dst_data = dst.data; int src_width3 = width * 3; int dst_width3 = dst_width * 3; int src_aligned_width3 = aligned_width * 3; int dst_aligned_width3 = dst_width * 3; int src_height_minus_1 = height - 1; int src_width_minus_1 = width - 1; // 进行变换 for(int i = 0; i < dst_height; i++) { float* warp_mat_data_aligned_row = warp_mat_data_aligned + i * aligned_width * 2 / SIMD_WIDTH; for(int j = 0; j < dst_width; j += SIMD_WIDTH) { __m128 x = _mm_set_ps(j + 3, j + 2, j + 1, j + 0); __m128 y = _mm_set_ps(i, i, i, i); __m256 warp_mat_data_aligned_v = _mm256_load_ps(warp_mat_data_aligned_row + j * 2 / SIMD_WIDTH); __m256 warp_mat_data_aligned_v1 = _mm256_broadcast_ss(warp_mat_data_aligned_row + j * 2 / SIMD_WIDTH); __m256 warp_mat_data_aligned_v2 = _mm256_broadcast_ss(warp_mat_data_aligned_row + j * 2 / SIMD_WIDTH + 1); __m256 warp_mat_data_aligned_v3 = _mm256_mul_ps(warp_mat_data_aligned_v, _mm256_set1_ps(1)); __m256 warp_mat_data_aligned_v4 = _mm256_mul_ps(warp_mat_data_aligned_v, _mm256_set1_ps(0)); __m256 warp_mat_data_aligned_v5 = _mm256_mul_ps(warp_mat_data_aligned_v, _mm256_set1_ps(-1)); __m256 warp_mat_data_aligned_v6 = _mm256_mul_ps(_mm256_permute2f128_ps(warp_mat_data_aligned_v1, warp_mat_data_aligned_v1, 0x21), _mm256_set1_ps(1)); __m256 warp_mat_data_aligned_v7 = _mm256_mul_ps(_mm256_permute2f128_ps(warp_mat_data_aligned_v1, warp_mat_data_aligned_v1, 0x21), _mm256_set1_ps(0)); __m256 warp_mat_data_aligned_v8 = _mm256_mul_ps(_mm256_permute2f128_ps(warp_mat_data_aligned_v1, warp_mat_data_aligned_v1, 0x21), _mm256_set1_ps(-1)); __m256 warp_mat_data_aligned_v9 = _mm256_mul_ps(_mm256_permute2f128_ps(warp_mat_data_aligned_v2, warp_mat_data_aligned_v2, 0x21), _mm256_set1_ps(1)); __m256 warp_mat_data_aligned_v10 = _mm256_mul_ps(_mm256_permute2f128_ps(warp_mat_data_aligned_v2, warp_mat_data_aligned_v2, 0x21), _mm256_set1_ps(0)); __m256 warp_mat_data_aligned_v11 = _mm256_mul_ps(_mm256_permute2f128_ps(warp_mat_data_aligned_v2, warp_mat_data_aligned_v2, 0x21), _mm256_set1_ps(-1)); __m256 warp_mat_data_aligned_v12 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v4, warp_mat_data_aligned_v6, 0x55); __m256 warp_mat_data_aligned_v13 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v5, warp_mat_data_aligned_v7, 0x55); __m256 warp_mat_data_aligned_v14 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v4, warp_mat_data_aligned_v6, 0xAA); __m256 warp_mat_data_aligned_v15 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v5, warp_mat_data_aligned_v7, 0xAA); __m256 warp_mat_data_aligned_v16 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v4, warp_mat_data_aligned_v6, 0xFF); __m256 warp_mat_data_aligned_v17 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v5, warp_mat_data_aligned_v7, 0xFF); __m256 warp_mat_data_aligned_v18 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v10, warp_mat_data_aligned_v12, 0x55); __m256 warp_mat_data_aligned_v19 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v11, warp_mat_data_aligned_v13, 0x55); __m256 warp_mat_data_aligned_v20 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v10, warp_mat_data_aligned_v12, 0xAA); __m256 warp_mat_data_aligned_v21 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v11, warp_mat_data_aligned_v13, 0xAA); __m256 warp_mat_data_aligned_v22 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v10, warp_mat_data_aligned_v12, 0xFF); __m256 warp_mat_data_aligned_v23 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v11, warp_mat_data_aligned_v13, 0xFF); __m256 warp_mat_data_aligned_v24 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v18, warp_mat_data_aligned_v20, 0x55); __m256 warp_mat_data_aligned_v25 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v19, warp_mat_data_aligned_v21, 0x55); __m256 warp_mat_data_aligned_v26 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v18, warp_mat_data_aligned_v20, 0xAA); __m256 warp_mat_data_aligned_v27 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v19, warp_mat_data_aligned_v21, 0xAA); __m256 warp_mat_data_aligned_v28 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v18, warp_mat_data_aligned_v20, 0xFF); __m256 warp_mat_data_aligned_v29 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v19, warp_mat_data_aligned_v21, 0xFF); __m256 warp_mat_data_aligned_v30 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v24, warp_mat_data_aligned_v26, 0x55); __m256 warp_mat_data_aligned_v31 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v25, warp_mat_data_aligned_v27, 0x55); __m256 warp_mat_data_aligned_v32 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v24, warp_mat_data_aligned_v26, 0xAA); __m256 warp_mat_data_aligned_v33 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v25, warp_mat_data_aligned_v27, 0xAA); __m256 warp_mat_data_aligned_v34 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v24, warp_mat_data_aligned_v26, 0xFF); __m256 warp_mat_data_aligned_v35 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v25, warp_mat_data_aligned_v27, 0xFF); __m256 warp_mat_data_aligned_v36 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v30, warp_mat_data_aligned_v32, 0x55); __m256 warp_mat_data_aligned_v37 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v31, warp_mat_data_aligned_v33, 0x55); __m256 warp_mat_data_aligned_v38 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v30, warp_mat_data_aligned_v32, 0xAA); __m256 warp_mat_data_aligned_v39 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v31, warp_mat_data_aligned_v33, 0xAA); __m256 warp_mat_data_aligned_v40 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v30, warp_mat_data_aligned_v32, 0xFF); __m256 warp_mat_data_aligned_v41 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v31, warp_mat_data_aligned_v33, 0xFF); __m256 warp_mat_data_aligned_v42 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v36, warp_mat_data_aligned_v38, 0x55); 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__m256 warp_mat_data_aligned_v52 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v42, warp_mat_data_aligned_v44, 0xFF); __m256 warp_mat_data_aligned_v53 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v43, warp_mat_data_aligned_v45, 0xFF); __m256 warp_mat_data_aligned_v54 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v48, warp_mat_data_aligned_v50, 0x55); __m256 warp_mat_data_aligned_v55 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v49, warp_mat_data_aligned_v51, 0x55); __m256 warp_mat_data_aligned_v56 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v48, warp_mat_data_aligned_v50, 0xAA); __m256 warp_mat_data_aligned_v57 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v49, warp_mat_data_aligned_v51, 0xAA); __m256 warp_mat_data_aligned_v58 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v48, warp_mat_data_aligned_v50, 0xFF); __m256 warp_mat_data_aligned_v59 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v49, warp_mat_data_aligned_v51, 0xFF); __m256 warp_mat_data_aligned_v60 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v54, warp_mat_data_aligned_v56, 0x55); __m256 warp_mat_data_aligned_v61 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v55, warp_mat_data_aligned_v57, 0x55); __m256 warp_mat_data_aligned_v62 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v54, warp_mat_data_aligned_v56, 0xAA); __m256 warp_mat_data_aligned_v63 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v55, warp_mat_data_aligned_v57, 0xAA); __m256 warp_mat_data_aligned_v64 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v54, warp_mat_data_aligned_v56, 0xFF); __m256 warp_mat_data_aligned_v65 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v55, warp_mat_data_aligned_v57, 0xFF); __m256 warp_mat_data_aligned_v66 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v60, warp_mat_data_aligned_v62, 0x55); __m256 warp_mat_data_aligned_v67 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v61, warp_mat_data_aligned_v63, 0x55); __m256 warp_mat_data_aligned_v68 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v60, warp_mat_data_aligned_v62, 0xAA); __m256 warp_mat_data_aligned_v69 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v61, warp_mat_data_aligned_v63, 0xAA); __m256 warp_mat_data_aligned_v70 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v60, warp_mat_data_aligned_v62, 0xFF); __m256 warp_mat_data_aligned_v71 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v61, warp_mat_data_aligned_v63, 0xFF); __m256 warp_mat_data_aligned_v72 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v66, warp_mat_data_aligned_v68, 0x55); __m256 warp_mat_data_aligned_v73 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v67, warp_mat_data_aligned_v69, 0x55); __m256 warp_mat_data_aligned_v74 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v66, warp_mat_data_aligned_v68, 0xAA); __m256 warp_mat_data_aligned_v75 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v67, warp_mat_data_aligned_v69, 0xAA); __m256 warp_mat_data_aligned_v76 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v66, warp_mat_data_aligned_v68, 0xFF); __m256 warp_mat_data_aligned_v77 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v67, warp_mat_data_aligned_v69, 0xFF); __m256 warp_mat_data_aligned_v78 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v72, warp_mat_data_aligned_v74, 0x55); __m256 warp_mat_data_aligned_v79 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v73, warp_mat_data_aligned_v75, 0x55); __m256 warp_mat_data_aligned_v80 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v72, warp_mat_data_aligned_v74, 0xAA); __m256 warp_mat_data_aligned_v81 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v73, warp_mat_data_aligned_v75, 0xAA); __m256 warp_mat_data_aligned_v82 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v72, warp_mat_data_aligned_v74, 0xFF); __m256 warp_mat_data_aligned_v83 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v73, warp_mat_data_aligned_v75, 0xFF); __m256 warp_mat_data_aligned_v84 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v78, warp_mat_data_aligned_v80, 0x55); __m256 warp_mat_data_aligned_v85 = _mm256_blend_ps(warp_mat_data_aligned_v79, warp_mat_data_aligned_v81, 0x55); __m256 warp_mat_data_aligned

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C++ Primer 第四版更新:现代编程风格与标准库

"Cpp Primer第四版中文版(电子版)1" 本书《Cpp Primer》第四版是一本深入浅出介绍C++编程语言的教程,旨在帮助初学者和有经验的程序员掌握现代C++编程技巧。作者在这一版中进行了重大更新,以适应C++语言的发展趋势,特别是强调使用标准库来提高编程效率。书中不再过于关注底层编程技术,而是将重点放在了标准库的运用上。 第四版的主要改动包括: 1. 内容重组:为了反映现代C++编程的最佳实践,书中对语言主题的顺序进行了调整,使得学习路径更加顺畅。 2. 添加辅助学习工具:每章增设了“小结”和“术语”部分,帮助读者回顾和巩固关键概念。此外,重要术语以黑体突出,已熟悉的术语以楷体呈现,以便读者识别。 3. 特殊标注:用特定版式标注关键信息,提醒读者注意语言特性,避免常见错误,强调良好编程习惯,同时提供通用的使用技巧。 4. 前后交叉引用:增加引用以帮助读者理解概念之间的联系。 5. 额外讨论和解释:针对复杂概念和初学者常遇到的问题,进行深入解析。 6. 大量示例:提供丰富的代码示例,所有源代码都可以在线获取,便于读者实践和学习。 本书保留了前几版的核心特色,即以实例教学,通过解释和展示语言特性来帮助读者掌握C++。作者的目标是创作一本清晰、全面、准确的教程,让读者在编写程序的过程中学习C++,同时也展示了如何有效地利用这门语言。 《Cpp Primer》第四版不仅适合C++初学者,也适合想要更新C++知识的老手,它全面覆盖了C++语言的各个方面,包括基础语法、类、模板、STL(Standard Template Library)等,同时引入了现代C++的特性,如智能指针、RAII(Resource Acquisition Is Initialization)、lambda表达式等,使读者能够跟上C++语言的发展步伐,提升编程技能。