float inverse

时间: 2024-08-04 21:00:24 浏览: 44
`inverse`这个词在数学和计算机编程中可能有不同的含义,具体取决于上下文。如果你是在谈论浮点数的逆运算(通常指的是除法的反操作),那么在数学上,"float inverse"通常指的是求解某个浮点数的倒数。在编程中,特别是涉及到数值计算库,如Python的`math`模块或C++的`std::numeric_limits<float>::inv()`,这表示计算浮点数的倒数函数。 例如,在Python中,你可以这样操作: ```python import math float_value = 3.5 inverse_value = 1 / float_value # 或者用math.frecp(float_value) ``` 在C++中,可能类似这样: ```cpp #include <cmath> float float_value = 3.5f; float inverse_value = 1.0f / float_value; // 或者std::numeric_limits<float>::epsilon() * inverse_value ```
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smart200计算float inverse

Smart200是一种高性能的计算器,也能够计算浮点数的倒数。浮点数是一种用于表示实数的近似值的数据类型,所以进行浮点数的计算是非常常见的。计算浮点数的倒数需要使用到浮点数的基本运算,如加减乘除和幂运算等等。 计算浮点数的倒数的过程是利用了浮点数的特性,一般的算法是通过不断迭代的方式逼近真实的倒数。而智能计算器Smart200的优势在于其使用了更高效的算法,大大提高了计算速度和精度。 具体来说,Smart200采用了一种快速相除法,可以在较短的时间内计算出浮点数的倒数。这种算法利用了浮点数的二进制表示,通过位移和其他运算来快速求解倒数。同时,Smart200还根据实际情况对计算结果进行了优化和校验,保证了计算结果的准确性。 总的来说,Smart200是一种非常优秀的计算器,不仅可以进行浮点数的基本运算,还采用了高效的算法计算浮点数的倒数,使其在计算效率和精度方面具有非常优秀的表现。

//Square root function float sqrt_f(float x); float invSqrt(float x); #define PI 3.1415926535f #define DPI 6.2831853071f //Sine function float sin_f(float x); //cosine function float cos_f(float x); //arctangent inverse tangent float atan2_f(float y, float x); // arcsin inverse sine float asin_f(float x); float fast_pow(float x, float y); void baro_klmInit(void); void baro_klm(float acc,float high,float time); void baro_alt(float *Pos,float *Vel,float *Offset); float baro_getAlt(void); float baro_calculate(float err,float vel);分析全部函数c语言代码实现并逐行注释说明

Sure! I will analyze the provided C language code and provide line-by-line comments to explain each function: ```c //Square root function float sqrt_f(float x); ``` This is a declaration of a square root function that takes a float argument `x` and returns a float value. ```c float invSqrt(float x); ``` This is a declaration of an inverse square root function that takes a float argument `x` and returns a float value. ```c #define PI 3.1415926535f #define DPI 6.2831853071f ``` These are preprocessor directives defining two constants: `PI` which is approximately equal to π (pi), and `DPI` which is twice the value of `PI`. ```c //Sine function float sin_f(float x); ``` This is a declaration of a sine function that takes a float argument `x` (in radians) and returns a float value representing the sine of `x`. ```c //cosine function float cos_f(float x); ``` This is a declaration of a cosine function that takes a float argument `x` (in radians) and returns a float value representing the cosine of `x`. ```c //arctangent inverse tangent float atan2_f(float y, float x); ``` This is a declaration of an arctangent function that takes two float arguments `y` and `x` and returns the arctangent (in radians) of the quotient `y/x`. ```c // arcsin inverse sine float asin_f(float x); ``` This is a declaration of an arcsine function that takes a float argument `x` and returns the arcsine (in radians) of `x`. ```c float fast_pow(float x, float y); ``` This is a declaration of a fast exponentiation function that takes two float arguments `x` and `y` and returns `x` raised to the power of `y`. ```c void baro_klmInit(void); ``` This is a declaration of a void function `baro_klmInit` that initializes something related to barometric pressure measurement. The function takes no arguments. ```c void baro_klm(float acc,float high,float time); ``` This is a declaration of a void function `baro_klm` that calculates something related to barometric pressure using input parameters `acc`, `high`, and `time`. ```c void baro_alt(float *Pos,float *Vel,float *Offset); ``` This is a declaration of a void function `baro_alt` that calculates altitude using input pointers `Pos`, `Vel`, and `Offset`. ```c float baro_getAlt(void); ``` This is a declaration of a float function `baro_getAlt` that returns the current altitude. ```c float baro_calculate(float err,float vel); ``` This is a declaration of a float function `baro_calculate` that calculates something related to barometric pressure using input parameters `err` and `vel`. These are the provided function declarations in the code. It is important to note that only the function signatures are provided, and the actual implementations of these functions are missing. Without the implementation details, it is not possible to provide a complete analysis of the code's functionality.

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对上述代码进行如下修改,是否改变基本功能:tatic int process(int8_t* input, int point_cnt, int height, int width, int stride, std::vector<float>& boxes, std::vector<float>& objProbs, std::vector<int>& classId, float threshold, int32_t zp, float scale) { int validCount = 0; float thres = unsigmoid(threshold); int8_t thres_i8 = qnt_f32_to_affine(thres, zp, scale); for (int a = 0; a < point_cnt; a++){ int8_t maxClassProbs = 0; int maxClassId = 0; for (int k = 1; k < OBJ_CLASS_NUM; ++k) { int8_t prob = input[(3+k) * point_cnt + a]; if (prob > maxClassProbs) { maxClassId = k; maxClassProbs = prob; } } if (maxClassProbs >= thres_i8) { int8_t rx = input[0 * point_cnt + a]; int8_t ry = input[1 * point_cnt + a]; int8_t rw = input[2 * point_cnt + a]; int8_t rh = input[3 * point_cnt + a]; float box_x = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(rx, zp, scale)) * 2.0 - 0.5; float box_y = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(ry, zp, scale)) * 2.0 - 0.5; float box_w = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(rw, zp, scale)) * 2.0; float box_h = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(rh, zp, scale)) * 2.0; objProbs.push_back(sigmoid(deqnt_affine_to_f32(maxClassProbs, zp, scale))); classId.push_back(maxClassId); validCount++; boxes.push_back(box_x); boxes.push_back(box_y); boxes.push_back(box_w); boxes.push_back(box_h); } } return validCount; } int post_process(int8_t* input0, int model_in_h, int model_in_w, float conf_threshold, float nms_threshold, float scale_w, float scale_h, std::vector<int32_t>& qnt_zps, std::vector<float>& qnt_scales, detect_result_group_t* group) { static int init = -1; if (init == -1) { int ret = 0; ret = loadLabelName(LABEL_NALE_TXT_PATH, labels); if (ret < 0) { return -1; } init = 0; } memset(group, 0, sizeof(detect_result_group_t)); std::vector<float> filterBoxes; std::vector<float> objProbs; std::vector<int> classId; // stride 6 int stride0 = 4 + OBJ_CLASS_NUM; int point_cnt = 8400; int validCount0 = 0; validCount0 = process(input0, point_cnt, model_in_h, model_in_w, stride0, filterBoxes, objProbs, classId, conf_threshold, qnt_zps[0], qnt_scales[0]); int validCount = validCount0; // no object detect if (validCount <= 0) { return 0; } std::vector<int> indexArray; for (int i = 0; i < validCount; ++i) { indexArray.push_back(i); } quick_sort_indice_inverse(objProbs, 0, validCount - 1, indexArray); std::set<int> class_set(std::begin(classId), std::end(classId)); for (auto c : class_set) { nms(validCount, filterBoxes, classId, indexArray, c, nms_threshold); } int last_count = 0; group->count = 0; /* box valid detect target */ for (int i = 0; i < validCount; ++i) { if (indexArray[i] == -1 || last_count >= OBJ_NUMB_MAX_SIZE) { continue; } int n = indexArray[i]; float x1 = filterBoxes[n * 4 + 0]; float y1 = filterBoxes[n * 4 + 1]; float x2 = x1 + filterBoxes[n * 4 + 2]; float y2 = y1 + filterBoxes[n * 4 + 3]; int id = classId[n]; float obj_conf = objProbs[i]; group->results[last_count].box.left = (int)(clamp(x1, 0, model_in_w) / scale_w); group->results[last_count].box.top = (int)(clamp(y1, 0, model_in_h) / scale_h); group->results[last_count].box.right = (int)(clamp(x2, 0, model_in_w) / scale_w); group->results[last_count].box.bottom = (int)(clamp(y2, 0, model_in_h) / scale_h); group->results[last_count].prop = obj_conf; char* label = labels[id]; strncpy(group->results[last_count].name, label, OBJ_NAME_MAX_SIZE); // printf("result %2d: (%4d, %4d, %4d, %4d), %s\n", i, group->results[last_count].box.left, // group->results[last_count].box.top, // group->results[last_count].box.right, group->results[last_count].box.bottom, label); last_count++; } group->count = last_count; return 0; }

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