extern void dgemm_(char*, char*, int*, int*, int*, double*, double*, int*, double*, int*, double*, double*, int*);

时间: 2024-06-18 08:03:43 浏览: 9
extern void dgemm_(char*, char*, int*, int*, int*, double*, double*, int*, double*, int*, double*, double*, int*); 这是一个C语言的函数声明,它声明了一个名为dgemm_的函数,该函数有13个参数,返回值类型为void。这个函数实际上是一个Fortran函数,使用了Fortran的调用约定(calling convention)。在C语言中调用Fortran函数时,需要使用extern关键字进行声明,并且需要在函数名后面加上下划线。这个函数的作用是进行矩阵乘法运算,其中参数含义如下: - char*:表示矩阵运算中的转置方式,取值可以为‘N’(不转置),‘T’(转置)或‘C’(共轭转置)。 - int*:表示输入矩阵A的行数、列数和矩阵B的列数,分别对应于第3、4和5个参数。 - double*:表示输入的矩阵A、B和输出的矩阵C。 - int*:表示矩阵A、B和C在内存中存储时的步长(stride)。 - int*:表示该参数控制了内部循环的块大小,一般可以设置为32或64。
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extern float a; void f(register double b) { static int c; auto char d; }

这段代码是一个函数定义,并且使用了一些存储类说明符。 - extern float a; 表示声明了一个名为 a 的外部变量,类型为 float。 - void f(register double b) 是函数 f 的定义,它有一个参数 b,类型为 double,且使用了 register 存储类说明符,表示尽可能地将变量存储在寄存器中。 - static int c; 是函数 f 中的一个局部变量,类型为 int,且使用了 static 存储类说明符,表示该变量只会被初始化一次,且在函数调用结束后仍然会保留该变量的值。 - auto char d; 是函数 f 中的另一个局部变量,类型为 char,且使用了 auto 存储类说明符,表示该变量是自动存储的,即在函数调用时动态地分配存储空间。 需要注意的是,这段代码并没有实际的功能,只是一个演示存储类说明符的例子。

列出下列文件中每个变量和形式参数的存储期限(静态/自动)、作用域(块/文件)和链接(内部/外部/无)extern float a; void f(register double b) { static int c; auto char d; }

- extern float a;:存储期限为静态,作用域为文件,链接为外部。 - void f(register double b):该函数定义中包含以下三个局部变量: - static int c;:存储期限为静态,作用域为块,链接为无。 - auto char d;:存储期限为自动,作用域为块,链接为无。 - 参数 b:存储期限为自动,作用域为块,链接为无。 需要注意的是,存储期限和链接是存储类说明符和 extern 关键字所影响的,作用域是由变量所在代码块的范围所决定的。

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能给一个完整的实例吗,比方说以下python代码:import cv2 import numpy as np # 加载图像 image = cv2.imread("/root/camera/test/v4l2_cap.jpg") # 查看图像中是否存在蓝色和红色 blue_pixels = np.sum(image[:, :, 0]) # 蓝色通道 red_pixels = np.sum(image[:, :, 2]) # 红色通道 colors = "0" if blue_pixels > red_pixels: color = "Blue" elif blue_pixels < red_pixels: color = "Red" else: color = "None" # 将图像转换为灰度图像 gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 边缘增强 enhanced_image = cv2.Canny(gray_image, 33, 45) # 形态学操作(腐蚀和膨胀) kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) edges1 = cv2.dilate(enhanced_image, kernel, iterations=3) # 在灰度图像中检测圆形 circles = cv2.HoughCircles(edges1, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=1, minDist=100, param1=66, param2=25, minRadius=90, maxRadius=185) shape="" if circles is not None: # 在原始图像上绘制检测到的圆 circles = np.uint16(np.around(circles)) for circle in circles[0, :]: x, y, radius = circle[0], circle[1], circle[2] if abs(x - image.shape[1] // 2) > 100: continue shape = "Circle" cv2.circle(image, (x, y), 90, (0, 255, 0), 2) cv2.circle(image, (x, y), 2, (0, 0, 255), 3) else: shape = "None" # 判断是否同时出现 Rectangle 和 Triangle以及颜色是否有红,绿 if color == "Red" and shape != "Circle" : result = 'r' elif color == "Blue" and shape == "Circle" : result = 'b' else: result = 'n' # 打印检测到的形状、颜色 #print(f"Color:{color}") #print(f"shape:{shape}") print(f"Result: {result}") #cv2.imshow("enhanced_image", enhanced_image) #cv2.imshow("edges1", edges1) #cv2.imshow("Image", image) #cv2.waitKey(0) #cv2.destroyAllWindows()

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