请帮我修改这段代码的内存访问错误:#include <mpi.h> #include <stdlib.h> #include <stdio.h> int main(){ int rank, size; double starttime, endtime;//时间戳 int send_size=125;//125,1250,12500对应1kb、10kb、100kb信息 MPI_Init(0, 0); MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank); MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size); if (rank == 0) { // 初始化烫手山芋 char potato; potato=(char)malloc(send_sizesizeof(char));//分配内存空间 for(int i=0;i<send_size;i++){ potato[i]='a'; } // 发送烫手山芋给进程1 starttime = MPI_Wtime(); MPI_Send(&potato, send_size, MPI_CHAR, 1, 0, MPI_COMM_WORLD); printf("%f时,进程%d将烫手山芋发送给进程%d\n",starttime, rank, rank + 1); // 接收烫手山芋从最后一个进程 MPI_Recv(&potato, send_size, MPI_CHAR, size - 1, 0, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUS_IGNORE); endtime=MPI_Wtime(); printf("%f时,进程%d从进程%d接收到烫手山芋\n", endtime,rank, size - 1); free(potato); } else { // 接收烫手山芋从上一个进程 char potato; potato=(char)malloc(send_sizesizeof(char));//分配内存空间 MPI_Recv(&potato, send_size, MPI_CHAR, rank - 1, 0, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUS_IGNORE); endtime=MPI_Wtime(); printf("%f时,进程%d从进程%d接收到烫手山芋\n", endtime,rank, rank - 1); // 传递烫手山芋到下一个进程 starttime = MPI_Wtime(); MPI_Send(&potato, send_size, MPI_CHAR, (rank + 1) % size, 0, MPI_COMM_WORLD); printf("%f时,进程%d将烫手山芋传递给进程%d\n",starttime, rank, (rank + 1) % size); free(potato); } MPI_Finalize(); }

时间: 2024-03-21 17:40:30 浏览: 69
在这段代码中,存在内存访问错误,需要进行修改: 1. 在主进程中,变量`potato`的类型应该为`char*`,而不是`char`。因为`potato`需要分配内存空间,而`char`类型只能存储一个字符。修改为`char* potato;`。 2. 在分配内存空间时,应该使用`send_size`而不是`send_sizesizeof(char)`。因为`send_size`已经是字节数,不需要再使用`sizeof(char)`计算大小。修改为`potato = (char*)malloc(send_size);`。 3. 在发送和接收数据时,应该传递`potato`指针,而不是`&potato`。因为`potato`本身就是一个指针,不需要再取地址。修改为`MPI_Send(potato, send_size, MPI_CHAR, 1, 0, MPI_COMM_WORLD);`和`MPI_Recv(potato, send_size, MPI_CHAR, size - 1, 0, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUS_IGNORE);`。 4. 在接收完数据后,应该释放内存空间。修改为`free(potato);`。 修改后的代码如下: ``` #include <mpi.h> #include <stdlib.h> #include <stdio.h> int main(){ int rank, size; double starttime, endtime;//时间戳 int send_size=125;//125,1250,12500对应1kb、10kb、100kb信息 MPI_Init(0, 0); MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank); MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size); if (rank == 0) { // 初始化烫手山芋 char* potato; potato = (char*)malloc(send_size); for(int i=0;i<send_size;i++){ potato[i]='a'; } // 发送烫手山芋给进程1 starttime = MPI_Wtime(); MPI_Send(potato, send_size, MPI_CHAR, 1, 0, MPI_COMM_WORLD); printf("%f时,进程%d将烫手山芋发送给进程%d\n",starttime, rank, rank + 1); // 接收烫手山芋从最后一个进程 MPI_Recv(potato, send_size, MPI_CHAR, size - 1, 0, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUS_IGNORE); endtime=MPI_Wtime(); printf("%f时,进程%d从进程%d接收到烫手山芋\n", endtime,rank, size - 1); free(potato); } else { // 接收烫手山芋从上一个进程 char* potato; potato = (char*)malloc(send_size); MPI_Recv(potato, send_size, MPI_CHAR, rank - 1, 0, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUS_IGNORE); endtime=MPI_Wtime(); printf("%f时,进程%d从进程%d接收到烫手山芋\n", endtime,rank, rank - 1); // 传递烫手山芋到下一个进程 starttime = MPI_Wtime(); MPI_Send(potato, send_size, MPI_CHAR, (rank + 1) % size, 0, MPI_COMM_WORLD); printf("%f时,进程%d将烫手山芋传递给进程%d\n",starttime, rank, (rank + 1) % size); free(potato); } MPI_Finalize(); } ```
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使以下程序减小占用内存,并能准确显示结果:#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <mpi.h> #define N 6 int main(int argc, char** argv) { int rank, size; int A[N][N], B[N][N], C[N][N], sub_A[N / N][N], sub_B[N / N][N], sub_C[N / N][N]; int i, j, k, l, m, n; MPI_Status status; MPI_Init(&argc, &argv); MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank); MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size); if (N % size != 0) { if (rank == 0) { printf("Matrix size should be multiple of number of processes\n"); } MPI_Finalize(); return 0; } if (rank == 0) { for (i = 0; i < N; i++) { for (j = 0; j < N; j++) { A[i][j] = i * j; B[i][j] = i + j; } } } MPI_Scatter(A, N * N / size, MPI_INT, sub_A, N * N / size, MPI_INT, 0, MPI_COMM_WORLD); MPI_Scatter(B, N * N / size, MPI_INT, sub_B, N * N / size, MPI_INT, 0, MPI_COMM_WORLD); for (i = 0; i < N / N; i++) { for (j = 0; j < N; j++) { sub_C[i][j] = 0; } } for (i = 0; i < N / N; i++) { for (j = 0; j < N; j++) { for (k = 0; k < N / N; k++) { sub_C[i][j] += sub_A[i][k] * sub_B[k][j]; } } } MPI_Gather(sub_C, N * N / size, MPI_INT, C, N * N / size, MPI_INT, 0, MPI_COMM_WORLD); if (rank == 0) { for (i = 0; i < N; i++) { for (j = 0; j < N; j++) { for (k = 0; k < size; k++) { for (l = 0; l < N / N; l++) { m = i % (N / N) + l * (N / N); n = j + k * N / N; sub_C[l][j] = C[m][n]; } } for (k = 0; k < N / N; k++) { for (l = 0; l < size; l++) { C[i][j] += sub_C[k][j + l * N / N]; } } } } } if (rank == 0) { for (i = 0; i < N; i++) { for (j = 0; j < N; j++) { printf("%d ", C[i][j]); } printf("\n"); } } MPI_Finalize(); return 0; }

给以下代码添加注释:#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <mpi.h> #define N 4000 #define TAG 0 void merge(int arr[], int l, int m, int r) { int i, j, k; int n1 = m - l + 1; int n2 = r - m; int L[4000], R[4000]; for (i = 0; i < n1; i++) L[i] = arr[l + i]; for (j = 0; j < n2; j++) R[j] = arr[m + 1 + j]; i = 0; j = 0; k = l; while (i < n1 && j < n2) { if (L[i] <= R[j]) { arr[k] = L[i]; i++; } else { arr[k] = R[j]; j++; } k++; } while (i < n1) { arr[k] = L[i]; i++; k++; } while (j < n2) { arr[k] = R[j]; j++; k++; } } void mergeSort(int arr[], int l, int r) { if (l < r) { int m = l + (r - l) / 2; mergeSort(arr, l, m); mergeSort(arr, m + 1, r); merge(arr, l, m, r); } } int main(int argc, char** argv) { int rank, size; int i, j, k; int A[N], B[N]; int block_size, start, end; double start_time, end_time; MPI_Status status; MPI_Init(&argc, &argv); MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size); MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank); block_size = N / size; start = rank * block_size; end = start + block_size - 1; if (rank == size - 1) { end = N - 1; } if (rank == 0) { printf("Generating random array...\n"); for (i = 0; i < N; i++) { A[i] = rand() % 100000; } printf("Sorting array...\n"); } MPI_Barrier(MPI_COMM_WORLD); start_time = MPI_Wtime(); MPI_Scatter(A, block_size, MPI_INT, &B[start], block_size, MPI_INT, 0, MPI_COMM_WORLD); mergeSort(B, start, end); for (i = 0; i < size; i++) { if (rank == i) { MPI_Send(&B[start], block_size, MPI_INT, (rank + 1) % size, TAG, MPI_COMM_WORLD); } else if (rank == (i + 1) % size) { MPI_Recv(&B[start], block_size, MPI_INT, i, TAG, MPI_COMM_WORLD, &status); } } MPI_Barrier(MPI_COMM_WORLD); end_time = MPI_Wtime(); if (rank == 0) { printf("Writing result to file...\n"); FILE* fp; errno_t err; err = fopen_s(&fp, "sorted_array.txt", "w"); for (i = 0; i < N; i++) { fprintf(fp, "%d\n", B[i]); } fclose(fp); printf("Done!\n"); printf("Time used: %.6f seconds\n", end_time - start_time); } MPI_Finalize(); return 0; }

改进此程序,并作详细注解:#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <mpi.h> #define N 6 int main(int argc, char** argv) { int rank, size; int A[N][N], B[N][N], C[N][N], sub_A[N / N][N], sub_B[N / N][N], sub_C[N / N][N]; int i, j, k, l, m, n; MPI_Status status; MPI_Init(&argc, &argv); MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank); MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size); if (N % size != 0) { if (rank == 0) { printf("Matrix size should be multiple of number of processes\n"); } MPI_Finalize(); return 0; } // Initialize matrices A and B if (rank == 0) { for (i = 0; i < N; i++) { for (j = 0; j < N; j++) { A[i][j] = i * j; B[i][j] = i + j; } } } // Scatter matrix A and B to all processes MPI_Scatter(A, N * N / size, MPI_INT, sub_A, N * N / size, MPI_INT, 0, MPI_COMM_WORLD); MPI_Scatter(B, N * N / size, MPI_INT, sub_B, N * N / size, MPI_INT, 0, MPI_COMM_WORLD); // Initialize sub_C matrix to 0 for (i = 0; i < N / N; i++) { for (j = 0; j < N; j++) { sub_C[i][j] = 0; } } // Perform multiplication on sub matrices for (i = 0; i < N / N; i++) { for (j = 0; j < N; j++) { for (k = 0; k < N / N; k++) { sub_C[i][j] += sub_A[i][k] * sub_B[k][j]; } } } // Gather sub matrices to process 0 MPI_Gather(sub_C, N * N / size, MPI_INT, C, N * N / size, MPI_INT, 0, MPI_COMM_WORLD); // Perform reduction on matrix C if (rank == 0) { for (i = 0; i < N; i++) { for (j = 0; j < N; j++) { for (k = 0; k < size; k++) { for (l = 0; l < N / N; l++) { m = i % (N / N) + l * (N / N); n = j + k * N / N; sub_C[l][j] = C[m][n]; } } for (k = 0; k < N / N; k++) { for (l = 0; l < size; l++) { C[i][j] += sub_C[k][j + l * N / N]; } } } } } // Output matrix C if (rank == 0) { for (i = 0; i < N; i++) { for (j = 0; j < N; j++) { printf("%d ", C[i][j]); } printf("\n"); } } MPI_Finalize(); return 0; }

改进以下代码:#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <mpi.h> #define N 4000 #define TAG 0 void merge(int arr[], int l, int m, int r) { int i, j, k; int n1 = m - l + 1; int n2 = r - m; int L[4000], R[4000]; for (i = 0; i < n1; i++) L[i] = arr[l + i]; for (j = 0; j < n2; j++) R[j] = arr[m + 1 + j]; i = 0; j = 0; k = l; while (i < n1 && j < n2) { if (L[i] <= R[j]) { arr[k] = L[i]; i++; } else { arr[k] = R[j]; j++; } k++; } while (i < n1) { arr[k] = L[i]; i++; k++; } while (j < n2) { arr[k] = R[j]; j++; k++; } } void mergeSort(int arr[], int l, int r) { if (l < r) { int m = l + (r - l) / 2; mergeSort(arr, l, m); mergeSort(arr, m + 1, r); merge(arr, l, m, r); } } int main(int argc, char** argv) { int rank, size; int i, j, k; int A[N], B[N]; int block_size, start, end; double start_time, end_time; MPI_Status status; MPI_Init(&argc, &argv); MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size); MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank); block_size = N / size; start = rank * block_size; end = start + block_size - 1; if (rank == size - 1) { end = N - 1; } if (rank == 0) { printf("Generating random array...\n"); for (i = 0; i < N; i++) { A[i] = rand() % 100000; } printf("Sorting array...\n"); } MPI_Barrier(MPI_COMM_WORLD); start_time = MPI_Wtime(); MPI_Scatter(A, block_size, MPI_INT, &B[start], block_size, MPI_INT, 0, MPI_COMM_WORLD); mergeSort(B, start, end); for (i = 0; i < size; i++) { if (rank == i) { MPI_Send(&B[start], block_size, MPI_INT, (rank + 1) % size, TAG, MPI_COMM_WORLD); } else if (rank == (i + 1) % size) { MPI_Recv(&B[start], block_size, MPI_INT, i, TAG, MPI_COMM_WORLD, &status); } } MPI_Barrier(MPI_COMM_WORLD); end_time = MPI_Wtime(); if (rank == 0) { printf("Writing result to file...\n"); FILE* fp; errno_t err; err = fopen_s(&fp, "sorted_array.txt", "w"); for (i = 0; i < N; i++) { fprintf(fp, "%d\n", B[i]); } fclose(fp); printf("Done!\n"); printf("Time used: %.6f seconds\n", end_time - start_time); } MPI_Finalize(); return 0; }

请优化(不是并行化,而是从cache、函数调用开销、编译等方面优化)下面的串行程序,测试每个优化措施的效果。用Linux环境,编译器不限(gcc,icc等都可以)。以报告形式上传。 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #define M 1500 #define NM 2000 #define N 2500 void generate_matrix(double *A, long m, long n) {     long i, j;     for (i=0; i<m; i++)         for (j=0; j<n; j++) {             A[i*n + j] = rand()/(RAND_MAX+1.0); //0 - 1             A[i*n + j] = 2*A[i*n + j] - 1;  //-1 - +1         } } double handle_data(double data) {     return sqrt(fabs(data)); } void handle_matrix(double *A, double *B, double *C, long m, long nm, long n) {     long i, j, k;     double s;     for (i=0; i<m; i++) {         for (j=0; j<n; j++) {             s = 0;             for (k=0; k<nm; k++)                 s += A[i*nm + k] * B[k*n + j];             C[i*n + j] = handle_data(s);         }     } } double sum_matrix(double *A, long m, long n) {     long i, j;     double s = 0;     for (i=0; i<m; i++)          for (j=0; j<n; j++)              s += A[i*n + j];     return s; } int main() {     double *A = (double *)malloc(M * NM * sizeof(double));     double *B = (double *)malloc(NM * N * sizeof(double));     double *C = (double *)malloc(M * N * sizeof(double));          generate_matrix(A, M, NM);     generate_matrix(B, NM, N);          struct timeval begin_time, end_time;     double run_time_ms;     gettimeofday(&begin_time);     handle_matrix(A, B, C, M, NM, N);     gettimeofday(&end_time);     run_time_ms =         (end_time.tv_sec - begin_time.tv_sec)*1000 +         (end_time.tv_usec - begin_time.tv_usec)*1.0/1000;     printf("run_time = %lfms\n", run_time_ms);     printf("Sum = %.4f\n", sum_matrix(C, M, N));          free(A);     free(B);     free(C);     return 0; }

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### OpenCV 示例程序 #### 图像读取与显示 下面展示如何使用 Python 接口来加载并显示一张图片: ```python import cv2 # 加载图像 img = cv2.imread('path_to_image.jpg') # 创建窗口用于显示图像 cv2.namedWindow('image', cv2.WINDOW_AUTOSIZE) # 显示图像 cv2.imshow('image', img) # 等待按键事件 cv2.waitKey(0) # 销毁所有创建的窗口 cv2.destroyAllWindows() ``` 这段代码展示了最基本的图
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NeuronTransportIGA: 使用IGA进行神经元材料传输模拟

资源摘要信息:"matlab提取文件要素代码-NeuronTransportIGA:该软件包使用等几何分析(IGA)在神经元的复杂几何形状中执行材料传输模拟" 标题中提到的"NeuronTransportIGA"是一个使用等几何分析(Isogeometric Analysis, IGA)技术的软件包,该技术在处理神经元这样复杂的几何形状时进行材料传输模拟。等几何分析是一种新兴的数值分析方法,它利用与计算机辅助设计(CAD)相同的数学模型,从而提高了在仿真中处理复杂几何结构的精确性和效率。 描述中详细介绍了NeuronTransportIGA软件包的使用流程,其中包括网格生成、控制网格文件的创建和仿真工作的执行。具体步骤包括: 1. 网格生成(Matlab):首先,需要使用Matlab代码对神经元骨架进行平滑处理,并生成用于IGA仿真的六面体控制网格。这里所指的“神经元骨架信息”通常以.swc格式存储,它是一种描述神经元三维形态的文件格式。网格生成依赖于一系列参数,这些参数定义在mesh_parameter.txt文件中。 2. 控制网格文件的创建:根据用户设定的参数,生成的控制网格文件是.vtk格式的,通常用于可视化和分析。其中,controlmesh.vtk就是最终生成的六面体控制网格文件。 在使用过程中,用户需要下载相关代码文件,并放置在meshgeneration目录中。接着,使用TreeSmooth.m代码来平滑输入的神经元骨架信息,并生成一个-smooth.swc文件。TreeSmooth.m脚本允许用户在其中设置平滑参数,影响神经元骨架的平滑程度。 接着,使用Hexmesh_main.m代码来基于平滑后的神经元骨架生成六面体网格。Hexmesh_main.m脚本同样需要用户设置网格参数,以及输入/输出路径,以完成网格的生成和分叉精修。 此外,描述中也提到了需要注意的“笔记”,虽然具体笔记内容未给出,但通常这类笔记会涉及到软件包使用中可能遇到的常见问题、优化提示或特殊设置等。 从标签信息“系统开源”可以得知,NeuronTransportIGA是一个开源软件包。开源意味着用户可以自由使用、修改和分发该软件,这对于学术研究和科学计算是非常有益的,因为它促进了研究者之间的协作和知识共享。 最后,压缩包子文件的文件名称列表为"NeuronTransportIGA-master",这表明了这是一个版本控制的源代码包,可能使用了Git版本控制系统,其中"master"通常是指默认的、稳定的代码分支。 通过上述信息,我们可以了解到NeuronTransportIGA软件包不仅仅是一个工具,它还代表了一个研究领域——即使用数值分析方法对神经元中的物质传输进行模拟。该软件包的开发和维护为神经科学、生物物理学和数值工程等多个学科的研究人员提供了宝贵的资源和便利。
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【Linux多系统管理大揭秘】:专家级技巧助你轻松驾驭

![【Linux多系统管理大揭秘】:专家级技巧助你轻松驾驭](https://www.geima.es/images/slides/virtualizacion-sistemas-y-servidores_01.jpg) # 摘要 本文全面介绍了Linux多系统管理的关键技术和最佳实践。首先概述了多系统管理的基本概念,随后详细探讨了多系统的安装与启动流程,包括系统安装前的准备工作、各主流Linux发行版的安装方法以及启动管理器GRUB2的配置。接下来,文章深入分析了Linux多系统间文件共享与数据迁移的策略,特别是NTFS与Linux文件系统的互操作性和网络文件系统(NFS)的应用。此外,本
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fofa和fofa viewer的区别

### Fofa与Fofa Viewer的区别 #### 功能特性对比 FoFA 是一个专注于安全研究的搜索引擎,能够帮助用户发现互联网上的各种资产信息。而 Fofa Viewer 则是一个基于 FoFA 的客户端应用,旨在简化 FoFA 的使用流程并提供更友好的用户体验[^1]。 - **搜索能力** - FoFA 提供了丰富的语法支持来精确查找特定条件下的网络资源。 - Fofa Viewer 将这些高级功能集成到了图形界面中,使得即使是初学者也能轻松执行复杂的查询操作[^2]。 - **易用性** - FoFA 主要面向有一定技术背景的安全研究人员和技术爱好者。 -
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重新编码项目的探索:以Flur艺术作品为例

资源摘要信息:"该项目标题为'Margarida Noronha',可能是指定软件开发项目或者艺术作品。在描述中提到了'重新编码项目',这可能意味着该项目是对之前某个项目或系统重新进行编码开发,以修复错误、提升性能、改进功能或进行技术升级。具体到艺术领域,'Artwork: Flur from Georg Nees'表明在项目中涉及到数字艺术作品,Flur是来自Georg Nees的艺术作品。Georg Nees是20世纪数字艺术的先驱之一,Flur可能是一幅以计算机生成的图形艺术作品。而标签'TypeScript'指明了在该项目的开发过程中使用了TypeScript这种编程语言。TypeScript是JavaScript的超集,它添加了类型系统和一些其他特性,以提高开发效率和代码质量。它最终会被编译成普通的JavaScript代码,这使得TypeScript可以在任何支持JavaScript的平台上运行。至于提供的文件名称'Project---Margarida-Noronha-main',它表明了这是一个主压缩包文件,可能包含该项目的主要资源和文件。" 在这个项目的背景下,我们可以提取以下知识点: 1. 项目管理与开发: - 重新编码项目涉及对现有项目的评估、规划、执行和监控工作,目的是通过改进代码基础来满足新的业务需求或技术标准。 - 项目中可能涉及到的流程,如需求分析、设计、开发、测试、部署和维护。 2. 数字艺术与技术结合: - Georg Nees是数字艺术领域的先驱,其作品通常展示了早期的计算机图形技术。 - 项目中可能使用数字艺术作为一种表达方式,结合计算机编码产生视觉效果。 3. TypeScript编程语言: - TypeScript由微软开发,是一种面向对象的编程语言,它在JavaScript的基础上增加了一些特性,如类型系统和接口。 - TypeScript通过提供静态类型检查和现代语言特性,帮助开发者编写更易于维护和扩展的代码。 - TypeScript需要通过编译器转换成JavaScript,以便在浏览器或Node.js环境中运行。 4. 软件开发生命周期: - 项目可能遵循了软件开发生命周期(SDLC),这是一个框架,用于规划、设计、构建、测试和部署软件系统。 - 开发过程可能包括敏捷开发方法,强调迭代和增量的开发,以快速适应需求变化。 5. 文件管理和版本控制: - 项目文件名'Project---Margarida-Noronha-main'表明了项目结构的组织方式,其中包含主目录或主分支。 - 文件名通常指示了资源的层级关系和功能,例如,主目录可能包含子目录和文件,这些是项目主要构成元素。 这些知识点为理解项目'Margarida Noronha'提供了一个基本的框架,使我们能够从不同角度洞察项目的特点、使用技术和艺术的结合方式。