x=(float *)malloc(n*sizeof(float))

时间: 2023-11-20 08:06:36 浏览: 104
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C语言里sizeof的用法.rar-综合文档

这段代码是在C语言中动态分配一个大小为n的float类型数组，并将其指针赋值给变量x。 具体来说，malloc函数在内存堆区中分配了n个float类型的连续空间，并返回该空间的起始地址。由于malloc返回的是void类型指针，所以需要强制类型转换为float类型指针。最后将该指针赋值给变量x，即可通过x来访问这块连续空间中的元素。 需要注意的是，使用完动态分配的内存后，需要使用free函数释放该空间，以避免内存泄露问题。
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float** env = (float**)malloc(NUM * sizeof(float*)); 整体赋值为0；

在C语言中，float** env = (float**)malloc(NUM * sizeof(float*)) 这行代码是用来动态分配内存，用于存储浮点型指针数组。float** 表示一个指向浮点型指针的指针，NUM 是一个预定义的常量，表示需要创建多少...

#define theta 360 //方位角 #define fai 90 //俯仰角 只考虑雷达平面以上 int i = 0; int j = 0; float** R_max = NULL; R_max = (float**)malloc(sizeof(float*) * theta); for (i = 0; i < theta; i++) { *(R_max+i)= (float*)malloc(sizeof(float) * fai); }

代码中使用了 malloc 函数来为二维数组分配内存。这段代码的作用是为 R_max 分配 theta 个指针，然后为每个指针分配 fai 个浮点型变量的内存空间。 请注意，使用完后记得释放内存，以避免内存泄漏。可以...

(float **)malloc(sizeof(float *)*m->row)

具体来说，这段代码首先使用了sizeof运算符计算出一个float指针的大小，然后将其乘以m->row，得到了一个二维数组的行指针数组的大小。接着，使用malloc函数分配了这么大的内存空间，并将其转换为一个float类型的指针...

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include"stdio.h" #include"stdlib.h" #define N 4 int main() { float *p,sum=0,pj,t; int i,n,x=0; n = N; p=(float*)malloc(N * sizeof(float)); if (p == NULL) { printf("内存不足\n"); } printf("请输入成绩\n"); for (i=0;i<n;i++) { scanf("%d", &p[i]); sum = sum + *(p+i); if(60<=*(p+i))x++; } free(p); t = x / n; pj = sum / n; printf("考试的合格率为%.1f\n考试的平均成绩为%.1f\n", t, pj); }

这段代码是一个C语言程序，功能是计算一组学生成绩的平均值和及格率。具体实现过程如下： 1. 定义宏定义N为4，表示学生人数为4人；...另外，计算及格率t应该使用浮点数类型，即t = (float)x / n。

for (int i = 0; i < 5; i++) { node->data.scores[i] = (float*)malloc(sizeof(float)); }显示错误“=”: 无法从“float *”转换为“float”，怎么解决

node->data.scores[i] = (float*)malloc(sizeof(float) * num_scores); } 其中，num_scores 是每个 float 类型数组中元素的数量。这将为 node->data.scores[i] 分配一个指向 float 类型数组的指针，使...

#include <stdio.h> #include <cuda.h> // Kernel that executes on the CUDA device __global__ void square_array(float *a, int N) { int idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; if (idx<N) a[idx] = a[idx] * a[idx]; } int main() { float *a_h, *a_d; // Pointer to host & device arrays const int N = 10; // Number of elements in arrays size_t size = N * sizeof(float); a_h = (float *)malloc(size); // Allocate array on host cudaMalloc((void **) &a_d, size); // Allocate array on device // Initialize host array and copy it to CUDA device for (int i=0; i<N; i++) a_h[i] = (float)i; cudaMemcpy(a_d, a_h, size, cudaMemcpyHostToDevice); // Do calculation on device: int block_size = 32; int n_blocks = N/block_size + (N%block_size == 0 ? 0:1); square_array <<< n_blocks, block_size >>> (a_d, N); // Retrieve result from device and store it in host array cudaMemcpy(a_h, a_d, sizeof(float)*N, cudaMemcpyDeviceToHost); // Print results for (int i=0; i<N; i++) printf("%d %f\n", i, a_h[i]); // Cleanup free(a_h); cudaFree(a_d); return 0; }

程序首先在 CPU 上分配了一个大小为 N 的浮点数数组 a_h，并初始化为 0 到 N-1 的整数。然后，它在 GPU 上分配了一个与 a_h 相同大小的浮点数数组 a_d，并将 a_h 的数据复制到 a_d。接下来，程序定义了一个名为 ...

对以下程序段，下划线中应填入的正确格式是( ) ‍ float *p; ‍ p= malloc(sizeof(float)); ‍ A. (* float) B. (float *) C. float D. float *

程序段中定义了一个指向浮点型数据的指针变量 p，然后使用 malloc 函数为其分配动态内存空间，并将其大小设置为 sizeof(float)。 在 C 语言中，指针的类型描述需要放在变量名之前，用括号括起来，例如 ...

对以下程序段，下划线中应填入的正确格式是( ) ‍ float *p; ‍ p= malloc(sizeof(float)); ‍ A. (float *) B. float * C. (* float) D. float

程序段中定义了一个浮点型指针 p，然后调用了 malloc 函数来动态分配内存，分配的内存大小为 sizeof(float)。malloc 函数返回一个 void * 类型的指针，指向分配的内存空间的起始地址。需要将其强制转换为...

#include <stdio.h> #include <stdlib.h>//常用库函数 void input(float*p,int n); //? void check(float *q,int n) ; //? int main() { float *p=NULL;//? int n; puts("请输入学生的个数n的值："); scanf("%d",&n) ; p=( float *)malloc(n*sizeof(float)); //? if(p!=NULL) { //? puts("申请堆空间成功"); input(p,n);//? check(p,n); //? free (p);//? p=NULL; //? } else { //? puts("申请堆空间失败"); } return 0; } void input(float *p,int n) { //函数功能是? printf("请输入%d个学生的成绩\n",n); int i; for(i=0; i<n; i++) { scanf("%f",p+i); } } void check(float *q,int n) { //函数功能是? int i; for(i=0; i<n; i++) { if (q[i]<60) printf("第%d个学生不及格，成绩是%.1f \n",i+1,q[i]); } }添加注释

void input(float*p,int n); //函数声明，作用是输入学生成绩 void check(float *q,int n) ; //函数声明，作用是检查成绩是否及格 int main() { float *p=NULL;//定义指针p，初始值为NULL int n; puts("请输入...

N = static_cast<int>(add->inputs()[1]->sizes()[0].dim); Co = static_cast<int>(add->inputs()[1]->sizes()[1].dim); H = static_cast<int>(add->inputs()[1]->sizes()[2].dim); W = static_cast<int>(add->inputs()[1]->sizes()[3].dim); Ci = static_cast<int>(add->inputs()[1]->sizes()[4].dim); addCoeffSize = N*Co*H*W*Ci * sizeof(float); ptrNewAdd = (float *)malloc(addCoeffSize); for(int n = 0; n < N; n++) { for(int co = 0; co < Co; co++) { for(int h = 0; h < H; h++) { for(int w = 0; w < W; w++) { for(int ci = 0; ci < Ci; ci++) { *(ptrNewAdd + ci + Ci*w + Ci*W*h + Ci*W*H*co + Ci*W*H*Co*n) = *(ptrAdd + ci + Ci*w + Ci*W*h + Ci*W*H*co + Ci*W*H*Co*n) * fMul - fSub * fMul; } } } } }这段怎么理解

具体来说，这个矩阵是由一个四维的张量add->inputs()[1]构成的，它的维度分别为N、Co、H和W，其中N表示矩阵中有多少个矩阵，Co表示每个小矩阵的通道数，H和W表示每个小矩阵的高度和宽度。另外，这个矩阵还有一个额外...

#include<stdio.h> #include<stdlib.h> int main() { int n; scanf("%d",&n); float *p; p=(float*)malloc(sizeof(float)*n); for(int i=0;i<n;i++) { scanf("%f",&p[i]); } float average=0,sum=0; int min=0,max=0; for(int i=0;i<n;i++) { sum+=p[i]; } average=sum/n; for(int i=0;i<n;i++) { if(p[i]p[max]) { max=i; } } printf("average = %.2f\nmax = %.2f\nmin = %.2f",average,p[max],p[min]); return 0; }将它转化为python语言

p.append(float(input())) average = sum(p) / n min_index = p.index(min(p)) max_index = p.index(max(p)) print("average = %.2f" % average) print("max = %.2f" % p[max_index]) print("min = %.2f" % p[min...

// cudaPi.cpp : Defines the entry point for the console application. // #include "stdafx.h" #include <stdio.h> #include <cuda.h> #include <math.h> #define NUM_THREAD 1024 #define NUM_BLOCK 1 __global__ void cal_pi(double *sum, long long nbin, float step, long long nthreads, long long nblocks) { long long i; float x; long long idx = blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x; for (i=idx; i< nbin; i+=nthreads*nblocks) { x = (i+0.5)*step; sum[idx] = sum[idx]+4.0/(1.+x*x); } } int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { long long tid; double pi = 0; long long num_steps = 100000000; float step = 1./(float)num_steps; long long size = NUM_THREAD*NUM_BLOCK*sizeof(double); clock_t before, after; double *sumHost, *sumDev; sumHost = (double *)malloc(size); cudaMalloc((void **)&sumDev, size); // Initialize array in device to 0 cudaMemset(sumDev, 0, size); before = clock(); // Do calculation on device printf("Before Compute \n\n"); dim3 numBlocks(NUM_BLOCK,1,1); dim3 threadsPerBlock(NUM_THREAD,1,1); cal_pi <<<numBlocks, threadsPerBlock>>> (sumDev, (int)num_steps, step, NUM_THREAD, NUM_BLOCK); // call CUDA kernel printf("After Compute \n\n"); // Retrieve result from device and store it in host array cudaMemcpy(sumHost, sumDev, size, cudaMemcpyDeviceToHost); printf("After Copy \n\n"); for(tid=0; tid<NUM_THREAD*NUM_BLOCK; tid++){ pi = pi+sumHost[tid]; } pi = pi*step; after = clock(); printf("The value of PI is %15.12f\n",pi); printf("The time to calculate PI was %f seconds\n",((float)(after - before)/1000.0)); free(sumHost); cudaFree(sumDev); return 0; }

这段代码是用 CUDA 计算圆周率的程序。程序使用了 GPU 并行计算的能力，加快了计算速度。在主函数中，程序会先在主机端分配一个数组 sumHost，然后在设备端分配一个与之对应的数组 sumDev。然后程序会将 sumDev 数组...

float* get_hog_feature(cv::Mat img) { cv::HOGDescriptor hog = cv::HOGDescriptor(cvSize(20, 20), cvSize(10, 10), cvSize(5, 5), cvSize(5, 5), 9); cv::resize(img, img, cv::Size(30, 30), (0, 0), (0, 0), cv::INTER_LINEAR); std::vector<float> descriptors; // float *descriptors; hog.compute(img, descriptors, cv::Size(20, 20), cv::Size(0, 0)); float *feature_float = (float*)malloc(descriptors.size() * sizeof(float)); assert(feature_float); for (int i = 0; i < 128; i++) { feature_float[i] = descriptors[i * 2]; } return feature_float; } bool getRectsHogFeature(const cv::Mat& img) { std::vector<cv::Mat> mats; int feature_dim = 128; for (DETECTION_ROW& dbox : d) { cv::Rect rc = cv::Rect(int(dbox.tlwh(0)), int(dbox.tlwh(1)), int(dbox.tlwh(2)), int(dbox.tlwh(3))); rc.x = (rc.x >= 0 ? rc.x : 0); rc.y = (rc.y >= 0 ? rc.y : 0); rc.width = (rc.x + rc.width <= img.cols ? rc.width : (img.cols - rc.x)); rc.height = (rc.y + rc.height <= img.rows ? rc.height : (img.rows - rc.y)); cv::Mat mattmp = img(rc).clone(); //cv::resize(mattmp, mattmp, cv::Size(64, 128)); float *feature_float = get_hog_feature(mattmp); for (int i=0;i<feature_dim;i++) { dbox.feature[i] = feature_float[i]; } } return true; } 请解析这段代码

它接受一个 cv::Mat 类型的图像作为输入参数，返回一个 float* 类型的特征数组。 2. 在函数内部，首先创建了一个 cv::HOGDescriptor 对象 hog，并指定了它的参数，包括窗口大小、块大小、块步长和直方图的箱...

void uvehicle_debug_device::set_value(int cate, int index, float val) { if(cate<=0)return; if(index<=0)return; params_value data_src={0}; if(params_lst.count(cate)==0){ params_lst.insert(std::map<int,params_value>::value_type(cate,{0})); }else{ data_src=params_lst.at(cate); } unsigned int index_u=index; if(index_u>data_src.value_length){ float * cur_lst=(float *)malloc(sizeof (float)*index_u); memset(cur_lst,0,sizeof (float)*index_u); if(data_src.value_length>0){ memcpy(cur_lst,data_src.values,sizeof (float)*data_src.value_length); free(data_src.values); } data_src.values=cur_lst; data_src.value_length=index_u; } data_src.values[index_u-1]=val; params_lst[cate]=data_src; } 这段代码会内存泄漏吗

具体原因是在第10行代码中，如果 index_u 大于 data_src.value_length，则会动态分配一块新的内存空间，用于存储 float 数组。但是，在第15行代码中，没有释放旧的内存空间，导致内存泄漏。为了避免内存泄漏，应该在...

void fir_filter(float *x, float *y, float *b, int M) { int i, j; float sum; for(i=0; i<N-M+1; i++) { sum = 0; for(j=0; j<M; j++) { sum += b[j]*x[i+j]; } y[i] = sum; } } void iir_filter(float *x, float *y, float *a, int L) { int i, j; float sum; y[0] = x[0]; for(i=1; i<N-L+1; i++) { sum = 0; for(j=0; j<L; j++) { sum += a[j+1]*y[i-1-j]; } y[i] = sum + a[0]*x[i]; } } int main() { generate_signal(x); // 生成输入信号 fir_filter(x, y_fir, b, M); // FIR滤波器处理 iir_filter(x, y_iir, a, L); // IIR滤波器处理 // 将结果输出到文件 FILE *fp; fp = fopen("output.txt", "w"); int i; for(i=0; i<N-M+1; i++) { fprintf(fp, "%f %f %f\n", x[i+M/2], y_fir[i], y_iir[i]); // 输出原始信号、FIR处理后信号、IIR处理后信号 } fclose(fp); return 0; }这段程序有错误

x = (float*) malloc(N*sizeof(float)); y_fir = (float*) malloc((N-M+1)*sizeof(float)); y_iir = (float*) malloc((N-L+1)*sizeof(float)); b = (float*) malloc(M*sizeof(float)); a = (float*) malloc((L+...

cuda 向量加法c=a*x+b的库函数

a = (float*)malloc(N*sizeof(float)); b = (float*)malloc(N*sizeof(float)); c = (float*)malloc(N*sizeof(float)); // 初始化数据 for(i=0;i<N;i++){ a[i]=1.0f; b[i]=2.0f; c[i]=0.0f; } // 初始化...

#define MAX_LINE_LENGTH 1024 #define MAX_RECORDS 50 char command[] = "/usr/bin/sn_core.elf getstat 2>/dev/null"; char line[MAX_LINE_LENGTH]; float temp; char *Temp[MAX_RECORDS] = {0}; int index = 0; void parse_temperature(char *line) { char *temp_str; char *token; temp = 0; // 解析温度 if ((temp_str = strstr(line, "temp: ")) != NULL) { temp_str += strlen("temp: "); temp = strtof(temp_str, NULL); } } void add_record(float temp) { if (index >= MAX_RECORDS) { free(Temp[0]); memmove(Temp, Temp + 1, (MAX_RECORDS - 1) * sizeof(float *)); index--; } Temp[index] = malloc(sizeof(float *)); memcpy(Temp[index], &temp, sizeof(float *)); index++; } void print_records() { for (int i = 0; i < index; i++) { printf("温度：%f\n", *((float *)Temp[i])); } } int main() { FILE *fp; while (1) { fp = popen(command, "r"); if(fp = NULL){ printf("Error running command.\n"); exit(1); } while (fgets(line, MAX_LINE_LENGTH, fp) != NULL) { parse_temperature(line); } pclose(fp); add_record(temp); print_records(); sleep(1); } return 0; } 出现段错误

在代码中，有一个错误：在 malloc() 和 memcpy() 调用时，应该传递 sizeof(float) 而不是 sizeof(float *)。因为 Temp 数组是用于存储 float 类型的指针，而不是指向 float 类型的指针的指针，因此应该使用 sizeof...

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基于Spearman相关性的协同过滤推荐引擎分析

资源摘要信息:"本资源是一套使用MATLAB编写的spearman相关系数实现的协同过滤推荐引擎代码。通过该代码，研究者们可以对基于邻域的协同过滤技术在电影推荐系统中的有效性进行评估。协同过滤技术是个性化推荐系统中常用的算法之一，它通过分析用户间的相似度，来预测某个用户对未评分项目的喜好。该项目实现了多种相似性指标，以支持不同的协同过滤方法，并提供了详细的运行说明，便于研究人员或开发者操作使用。 首先，项目中提到的几种相似性指标是协同过滤推荐系统的核心组件，包括： 1. 皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient）：该系数是衡量两个变量线性相关程度的方法，常用于用户间相似度的计算。 2. 斯皮尔曼等级相关系数（Spearman's Rank Correlation Coefficient）：与皮尔逊相关系数不同，斯皮尔曼相关系数适用于衡量两个变量的单调相关性，即使数据不服从正态分布或存在非线性关系时也能使用。 3. 均方距离（Mean Squared Distance）：这是衡量两个向量之间距离的一种方法，常用于计算用户或物品之间的相似度。 4. 余弦相似度（Cosine Similarity）：通过测量两个向量之间的夹角的余弦值来确定它们之间的相似性，适用于衡量项目间的相似度。 项目中提到的“训练”和“预测”部分涉及到协同过滤推荐系统的两个主要阶段： - 训练阶段：此阶段主要是根据用户的历史行为数据（例如电影评分数据）来训练推荐模型。在这个过程中，用户间或物品间的相似性被计算，并构建推荐模型。 - 预测阶段：训练好的模型会用来预测用户对于特定项目的评分，或生成推荐列表。根据预测分数，可以向用户推荐他们可能会喜欢的项目。 项目的运行说明中提到，所有的命令都需要从项目的主目录发出，并且需要安装特定的依赖。安装依赖的命令为： `pip install -r requirements.txt` 这说明项目的运行环境需要Python，并且会使用到一些外部库和工具。 对于训练和预测的命令，其格式为： ``` python Code/runner.py --mode [train/test] --algorithm insert_algorithm_here --model-file algorithm's_name.model --data Data/ratings.csv ``` 其中，`--mode` 参数用于指定是执行训练还是测试模式。训练模式下，模型会被训练并保存下来；测试模式下，模型会读取训练好的模型参数，用来进行评分预测。`--algorithm` 参数允许用户指定具体的算法名称，例如，如果是使用斯皮尔曼等级相关系数作为相似度指标，那么这里的值就应该是对应的算法标识。`--model-file` 参数用于指定模型文件的名称和位置，而`--data` 参数用于指定数据文件的位置。 对于预测部分，还额外提供了`--num-neighbors` 和 `--predictions-file` 两个参数： - `--num-neighbors` 指定了在邻域方法中使用的邻居数，默认值为五。 - `--predictions-file` 允许用户指定预测结果文件的名称和保存路径。 该项目支持系统开源，其文件列表中提到的 "Collaborative-Filtering-Recommendation-Engine-master" 表示这是一个主版本的项目文件夹，包含了所有的源代码、依赖文件和运行脚本，便于进行版本控制和管理。 综上所述，该MATLAB代码项目提供了一个研究和实现协同过滤推荐引擎的有效平台，尤其适用于电影推荐系统的开发和研究。通过提供不同的相似性指标和清晰的运行指导，项目能够让用户更好地理解和评估协同过滤技术在实际应用中的表现。"