请解释如下代码 MMC[Mi][Ni] = __ivcorex_matrix_mad_f32x4_f32x4(MMA, MMB, MMC[Mi][Ni]);

时间: 2023-04-04 14:04:29 浏览: 182
这段代码是在计算矩阵乘法中的一个步骤,其中__ivcorex_matrix_mad_f32x4_f32x4是一个函数,用于计算两个矩阵的乘积并将结果存储在MMC[Mi][Ni]中。Mi和Ni是矩阵MMC的行和列的索引,MMA和MMB是两个参与乘法的矩阵。
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这段代码改错#include "xmmintrin.h" #include <iostream> using namespace std; void main() { __declspec(align(16)) float Input1[4] = {1.0,2.0,3.0,4.0}; __declspec(align(16)) float Input2[4] = {5.0,6.0,7.0,8.0}; __declspec(align(16)) float Result[4]; __m128 a = _mm_load_ps(Input1); __m128 b = _mm_load_ps(Input2); __m128 c = _mm_add_ps(a,b); _mm_store_ps(Result,c); cout<<a.m128_f32[0]<<" "<<a.m128_f32[1]<<" " <<a.m128_f32[2]<<" "<<a.m128_f32[3]<<endl; cout<<b.m128_f32[0]<<" "<<b.m128_f32[1]<<" " <<b.m128_f32[2]<<" "<<b.m128_f32[3]<<endl; cout<<c.m128_f32[0]<<" "<<c.m128_f32[1]<<" " <<c.m128_f32[2]<<" "<<c.m128_f32[3]<<endl; for(int i=0;i<4;i++) { cout<<Result[i]<<" "; } cout<<endl; getchar(); }

这段代码需要做以下改动: 1. `void main()` 应改为 `int main()`,并在函数末尾返回一个整型值,例如 `return 0;`。 2. 头文件 `xmmintrin.h` 应放在头文件 `iostream` 之前。 3. 应在代码开头加入 `#include <cstdlib>`,以便使用 `getchar()` 函数。 修改后的代码如下所示: ```c++ #include <xmmintrin.h> #include <iostream> #include <cstdlib> using namespace std; int main() { __declspec(align(16)) float Input1[4] = {1.0,2.0,3.0,4.0}; __declspec(align(16)) float Input2[4] = {5.0,6.0,7.0,8.0}; __declspec(align(16)) float Result[4]; __m128 a = _mm_load_ps(Input1); __m128 b = _mm_load_ps(Input2); __m128 c = _mm_add_ps(a,b); _mm_store_ps(Result,c); cout<<a.m128_f32[0]<<" "<<a.m128_f32[1]<<" " <<a.m128_f32[2]<<" "<<a.m128_f32[3]<<endl; cout<<b.m128_f32[0]<<" "<<b.m128_f32[1]<<" " <<b.m128_f32[2]<<" "<<b.m128_f32[3]<<endl; cout<<c.m128_f32[0]<<" "<<c.m128_f32[1]<<" " <<c.m128_f32[2]<<" "<<c.m128_f32[3]<<endl; for(int i=0;i<4;i++) { cout<<Result[i]<<" "; } cout<<endl; getchar(); return 0; } ```

代码改错#include <xmmintrin.h> #include <iostream> #include <cstdlib> using namespace std; int main() { __declspec(align(16)) float Input1[4] = {1.0,2.0,3.0,4.0}; __declspec(align(16)) float Input2[4] = {5.0,6.0,7.0,8.0}; __declspec(align(16)) float Result[4]; __m128 a = _mm_load_ps(Input1); __m128 b = _mm_load_ps(Input2); __m128 c = _mm_add_ps(a,b); _mm_store_ps(Result,c); cout<<a.m128_f32[0]<<" "<<a.m128_f32[1]<<" " <<a.m128_f32[2]<<" "<<a.m128_f32[3]<<endl; cout<<b.m128_f32[0]<<" "<<b.m128_f32[1]<<" " <<b.m128_f32[2]<<" "<<b.m128_f32[3]<<endl; cout<<c.m128_f32[0]<<" "<<c.m128_f32[1]<<" " <<c.m128_f32[2]<<" "<<c.m128_f32[3]<<endl; for(int i=0;i<4;i++) { cout<<Result[i]<<" "; } cout<<endl; getchar(); return 0; }

这段代码没有明显的错误,但可以做一些改进: - 可以使用常量指针来表示 `Input1` 和 `Input2` 数组,因为它们的值不会在程序中被修改。 - 可以使用 `const` 修饰符来修饰 `Result` 数组,因为它们的值只会被程序写入,而不会被修改。 - 可以添加一些注释来解释代码的作用,以便其他人能够更容易地理解代码。 改进后的代码如下: ```c++ #include <xmmintrin.h> #include <iostream> #include <cstdlib> using namespace std; int main() { // 定义两个包含四个浮点数的数组 const float* Input1 = {1.0, 2.0, 3.0, 4.0}; const float* Input2 = {5.0, 6.0, 7.0, 8.0}; // 定义一个包含四个浮点数的数组,用于存储结果 alignas(16) const float Result[4] = {}; // 使用 SSE 指令集中的向量操作进行加法运算 __m128 a = _mm_load_ps(Input1); __m128 b = _mm_load_ps(Input2); __m128 c = _mm_add_ps(a, b); _mm_store_ps(Result, c); // 输出数组的值 cout << "Input1:"; for (int i = 0; i < 4; i++) { cout << " " << Input1[i]; } cout << endl; cout << "Input2:"; for (int i = 0; i < 4; i++) { cout << " " << Input2[i]; } cout << endl; cout << "Result:"; for (int i = 0; i < 4; i++) { cout << " " << Result[i]; } cout << endl; getchar(); return 0; } ```
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解释代码 static int process(int8_t* input, int* anchor, int grid_h, int grid_w, 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; int grid_len = grid_h * grid_w; float thres = unsigmoid(threshold); int8_t thres_i8 = qnt_f32_to_affine(thres, zp, scale); for (int a = 0; a < 3; a++) { for (int i = 0; i < grid_h; i++) { for (int j = 0; j < grid_w; j++) { int8_t box_confidence = input[(PROP_BOX_SIZE * a + 4) * grid_len + i * grid_w + j]; if (box_confidence >= thres_i8) { int offset = (PROP_BOX_SIZE * a) * grid_len + i * grid_w + j; int8_t* in_ptr = input + offset; float box_x = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(*in_ptr, zp, scale)) * 2.0 - 0.5; float box_y = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(in_ptr[grid_len], zp, scale)) * 2.0 - 0.5; float box_w = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(in_ptr[2 * grid_len], zp, scale)) * 2.0; float box_h = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(in_ptr[3 * grid_len], zp, scale)) * 2.0; box_x = (box_x + j) * (float)stride; box_y = (box_y + i) * (float)stride; box_w = box_w * box_w * (float)anchor[a * 2]; box_h = box_h * box_h * (float)anchor[a * 2 + 1]; box_x -= (box_w / 2.0); box_y -= (box_h / 2.0); boxes.push_back(box_x); //push_back() 在Vector最后添加一个元素 boxes.push_back(box_y); boxes.push_back(box_w); boxes.push_back(box_h); int8_t maxClassProbs = in_ptr[5 * grid_len]; int maxClassId = 0; for (int k = 1; k < OBJ_CLASS_NUM; ++k) { int8_t prob = in_ptr[(5 + k) * grid_len]; if (prob > maxClassProbs) { maxClassId = k; maxClassProbs = prob; } } objProbs.push_back(sigmoid(deqnt_affine_to_f32(maxClassProbs, zp, scale))); classId.push_back(maxClassId); validCount++; } } } } return validCount; }

/******************************************************************************* ** 函数名称: App_PACK_TempData_Read ** 功能描述: 读取电池PACK箱内温度 ** 输  入: 无 ** 输  出: 无 ** 返  回: 无 ** 备 注:无 ** 最后修改: 2020年10月12日 *******************************************************************************/ uint8_t App_PACK_TempData_Read() { uint8_t u8_Index; uint32_t u32_DataTemp; #if 1 u32_DataTemp = 0; for(u8_Index=0; u8_Index<ADC3_DMA2_CHANNEL_BUF_LEN; u8_Index = u8_Index+1)//累加 { u32_DataTemp += u16_ADC3_DMA2_Value[u8_Index][ADC3_IN11_CHANNEL_OFFSET]; } #endif u32_DataTemp = u32_DataTemp/ADC3_DMA2_CHANNEL_BUF_LEN; //取平均值 ADC3_DMA2_CHANNEL_BUF_LEN ADC DMA采集BUFF大小 //以上操作 是为了计算DMA采集到的 ADC数据的平均值 #if 1 u32_DataTemp = App_ADCTempCorrect(u32_DataTemp);//对温度的ADC值使用KB值进行校准修正 #endif st_BMUMonitor.st_BoardTemp.st_LTC6813Data.u16_ADCValue = (uint16_t)u32_DataTemp; Dat_NTC_TempValueCalc(NTC_TABLE_ADC, st_BMUMonitor.st_BoardTemp.st_LTC6813Data.u16_ADCValue, &st_TempCalc.st_Board);//未知处理,返回p_st_TempCalc->f32_Real 温度实时计算值 有进行查表 st_TempCalc.st_Board.f32_Filter += 0.8f * (st_TempCalc.st_Board.f32_Real - st_TempCalc.st_Board.f32_Filter); f_UpDnLimit(&st_TempCalc.st_Board.f32_Filter,170,-50);//限幅函数,输出st_TempCalc.st_Board.f32_Filter 温度滤波值 st_BMUMonitor.st_BoardTemp.f32_Value = st_TempCalc.st_Board.f32_Filter; st_BMUMonitor.st_BoardTemp.s16_Value = (int16_t)(st_BMUMonitor.st_BoardTemp.f32_Value * 10); //此处得出温度后被调用发送 BMU发送PACK箱体数据1 return 0x00; }

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