abs(-8)4是什么意思

`abs(-8)` 是 Python 内置函数 `abs()` 的调用，表示获取参数 `-8` 的绝对值。在这个例子中，`-8` 是一个整数，它的绝对值为 `8`。因此，`abs(-8)` 的返回值是 `8`。而 `4` 作为一个数字，与 `abs(-8)` 没有任何关系，可能与上下文有关，但无法通过给出的信息确定其具体含义。

相关问题

这段代码每一句多是什么意思

好的，以下是这段代码每一句话的解释：

double AStar::getDiagHeu(GridNodePtr node1, GridNodePtr node2) {
    double dx = abs(node1->index(0) - node2->index(0));
    double dy = abs(node1->index(1) - node2->index(1));
    double dz = abs(node1->index(2) - node2->index(2));
    double h = 0.0;
    int diag = min(min(dx, dy), dz);
    dx -= diag;
    dy -= diag;
    dz -= diag;
    if (dx == 0) {
        h = 1.0 * sqrt(3.0) * diag + sqrt(2.0) * min(dy, dz) + 1.0 * abs(dy - dz);
    }
    if (dy == 0) {
        h = 1.0 * sqrt(3.0) * diag + sqrt(2.0) * min(dx, dz) + 1.0 * abs(dx - dz);
    }
    if (dz == 0) {
        h = 1.0 * sqrt(3.0) * diag + sqrt(2.0) * min(dx, dy) + 1.0 * abs(dx - dy);
    }
    return h;
}

1. 定义函数 `getDiagHeu`，它接受两个 `GridNodePtr` 类型的指针参数 `node1` 和 `node2`，并返回一个 `double` 类型的值。

2. 计算节点 `node1` 和节点 `node2` 在三个坐标轴上的距离（即 `dx`，`dy` 和 `dz`），并将它们的绝对值存储在 `dx`，`dy` 和 `dz` 变量中。

3. 定义一个 `double` 类型的变量 `h` 并将其初始化为 0。

4. 计算 `dx`，`dy` 和 `dz` 中的最小值，并将其存储在 `diag` 变量中。

5. 将 `dx`，`dy` 和 `dz` 中的最小值 `diag` 从 `dx`，`dy` 和 `dz` 中减去。

6. 如果 `dx` 等于 0，则说明节点 `node1` 和节点 `node2` 在 x 轴上对齐，因此使用对角线距离计算 `h` 的值。

7. 如果 `dy` 等于 0，则说明节点 `node1` 和节点 `node2` 在 y 轴上对齐，因此使用对角线距离计算 `h` 的值。

8. 如果 `dz` 等于 0，则说明节点 `node1` 和节点 `node2` 在 z 轴上对齐，因此使用对角线距离计算 `h` 的值。

9. 返回启发式估计值 `h`。

double AStar::getManhHeu(GridNodePtr node1, GridNodePtr node2) {
    double dx = abs(node1->index(0) - node2->index(0));
    double dy = abs(node1->index(1) - node2->index(1));
    double dz = abs(node1->index(2) - node2->index(2));
    return dx + dy + dz;
}

1. 定义函数 `getManhHeu`，它接受两个 `GridNodePtr` 类型的指针参数 `node1` 和 `node2`，并返回一个 `double` 类型的值。

2. 计算节点 `node1` 和节点 `node2` 在三个坐标轴上的距离（即 `dx`，`dy` 和 `dz`），并将它们的绝对值存储在 `dx`，`dy` 和 `dz` 变量中。

3. 返回曼哈顿距离 `dx + dy + dz` 作为启发式估计值。

double AStar::getEuclHeu(GridNodePtr node1, GridNodePtr node2) {
    return (node2->index - node1->index).norm();
}

1. 定义函数 `getEuclHeu`，它接受两个 `GridNodePtr` 类型的指针参数 `node1` 和 `node2`，并返回一个 `double` 类型的值。

2. 计算节点 `node1` 和节点 `node2` 之间的欧几里得距离，并返回该距离作为启发式估计值。

vector<GridNodePtr> AStar::retrievePath(GridNodePtr current) {
    vector<GridNodePtr> path;
    path.push_back(current);
    while (current->cameFrom != NULL) {
        current = current->cameFrom;
        path.push_back(current);
    }
    return path;
}

1. 定义函数 `retrievePath`，它接受一个 `GridNodePtr` 类型的指针参数 `current`，并返回一个 `vector<GridNodePtr>` 类型的值。

2. 创建一个 `path` 变量，它是 `GridNodePtr` 类型的指针的向量。

3. 将 `current` 添加到 `path` 中。

4. 如果 `current` 的 `cameFrom` 属性不为 `NULL`，则将 `current` 更新为 `current` 的 `cameFrom` 属性，同时将其添加到 `path` 中。

5. 重复步骤 4，直到 `current` 的 `cameFrom` 属性为 `NULL`。

6. 返回 `path` 向量，其中包含从终点到起点的所有节点。

翻译如下，并解释BSNN指的是什么意思？Neural Network(BSNN)  Dedicated 800MHz DSP for control logic and custom operators  HW based 3-D CNN MAC array computation o 3-D tensor MAC array with high utilization o Structured weight pruning and compression o Up-to 4x sparsity computation speed up o Fixed point 8-bit weight, 8-bit or 4-bit data precision o Per layer and per channel quantization o Non-power-of-2 quantization  HW based 2-D GEMM engine o 512 MAC for int16 and FP16 o 1024 MAC for int8  HW based 1-D EDP engine o Element wise: add, subtract, mul, max, min, abs, neg, clamp, scale, cmp o Vector reduction: radd, rmax, rmin o Non-linear: tanh, sigmoid, exp, ln, reciprocal

这段翻译讲述的是基于硬件的神经网络(BSNN)的结构和功能。硬件上，BSNN拥有专门用于控制逻辑和自定义操作的800MHz DSP，以及用于3D CNN MAC的阵列计算的硬件。3D张量MAC数组具有高利用率，支持结构权重剪枝和压缩，最多可以实现4倍稀疏计算加速，使用定点8位权重，8位或4位数据精度，支持每层和每通道量化，以及非2的指数量化。此外，BSNN还拥有基于硬件的2D GEMM引擎，提供512个MAC用于int16和FP16，以及1024个MAC用于int8，以及基于硬件的1D EDP引擎，支持各种元素间运算、向量降维和非线性运算，如tanh、sigmoid、exp、ln和reciprocal等等。

BSNN是指基于硬件的神经网络，拥有专门的硬件进行计算，具有高效、快速的计算能力。