自己写一个软件渲染器的时候,无意中发现float转换int非常耗时,于是查阅文章,这才有了这个命题,以前不清楚还有这么个机制.网上看了很多文章,搜索到了一个数字6755399441055744,这个是double快速转换int的一个magic number.至于原理我一知半解,主要看效果.经测试,这个函数的效率比c++直接float转int高很多,记录下来以便备忘. // // 将64位浮点数转换为32位整数 // 小数部分将四舍五入到偶数 // //用于double的magic number是

本文为大便一箩筐的原创内容,转载请注明出处,谢谢:http://www.cnblogs.com/dbylk/p/4984530.html 公司引擎目前是使用CPU计算骨骼动画(采用了D3DX提供的函数进行计算)在屏幕中存在大量角色时仍然对CPU造成了不小的压力.根据VTune的性能检测结果,300人同屏时,D3DXMatrixMultiply函数占用了5%的CPU时间(仅次于DrawCall的开销),因此我想能不能把骨骼动画的向量矩阵运算转移到GPU中进行计算(即把骨骼相关的运算写在着色器中),

最近突然想知道编译器整数浮球开关是如何实现的,现在很多信息,但遗憾的是甚至没有这方面的记录,所以我决定实现自己的简单的整数浮点转 随着float开启int为例  double转int类似 在做强转之前,你首先得知道浮点数在内存中是怎么存储的,详细能够參考我之前的这篇文章c++中浮点数在内存中的存储方式 有了以上的基础,那么我们直接上代码.代码中我会做出相关凝视,代码非常easy,基本算是通俗易懂 #include<iostream> #include<math.h> using n

原文网址:http://www.xuebuyuan.com/988752.html java byte与其他数据类型的转换主要用于二进制数据的编码和解码,主要用于网络传输,读写二进制文件,java和c++服务器之间的数据通信等等 以下是总结的源码 /** * BYTE转INT * * @param b * @return */ protected int byteArrayToInt(byte[] b) { return (b[0] << 24) + ((b[1] & 0xFF) &l

之前, 我用sse指令, 想把float 型转成int, 不过其中遇到了一些困惑,就是截断和不截断的问题, 这个问题一直困扰我好集体, 最后终于解决了, 原来sse本身就有截断和不截断的指令. _mm_cvtps_epi32 是SSE2的一条指令CVTPS2DQ.在MSDN上的解释是 Converts the four single-precision, floating-point values of a to signed 32-bit integer values. 把四个float变量强

第一种方法:使用map方法 >>> list = [, ] #带有float型的列表 >>> int_list = map(int,list) #使用map转换 >>> print int_list [, , , ] 第二种方法:使用for循环 list1 = [,] lista = [] for i in list1: i =int(i) lista.append(i) print lista [, , , ] 第三种方法:使用round 方法 li

/// <summary>     /// 将 字符串 转成 二进制 “10011100000000011100011111111101” /// </summary> /// <param name="s"></param> /// <returns></returns> public static string bianma(string s)     { byte[] data = Encoding.Unic

float x = 302.01f;    System.out.println(x == 302.01); //false  System.out.println(x == 302.01f); //true    double y = 302.01;  System.out.println(y == 302.01); //true  System.out.println(y == 302.01f); //false    float z = 302.00f;  System.out.print

http://blog.sina.com.cn/s/blog_5c6f79380101bbrd.html https://blog.csdn.net/ganxingming/article/details/1449526 https://www.cnblogs.com/c-primer/p/5992696.html byte范围-128-->127 byte占一个字节空间,最高位是符号位,剩余7位能表示0-,加上符号位的正负,就是-127至+,但负0没必要,为充分利用,就用负零表示-(即原码10

round(x,prec) 参数 描述 x 可选.规定要舍入的数字. prec 可选.规定小数点后的位数. <?php echo(round(0.60)); echo(round(0.50)); echo(round(0.49)); echo(round(-4.40)); echo(round(-4.60)); ?> 输出: 1 1 0 -4 -5  

Python 数字类型 int float 数字常量 int: 一般的整数, long:   长整型,2.x版本需在数字后加 “L” 或 “l” ,表示长整型 如 100000000L: python3.x 版本后不分长整型,统一为int,不可加 “L” 或 “l” float: 浮点数,1.0 也为浮点数,float 可强制转换为 int,取整: print(type(1234)) print(type(-24)) print(type(0)) print(type(2147483647))

#include <iostream> using namespace std; void showIntBit(int a); void showDoubleBit(double a1); void showFloatBit(float a1); int main() { ; double a2 = 20.0; float a3 = 20.0f; cout << "" << sizeof(a1) <<" "<&

卷积其实是图像处理中最基本的操作,我们常见的一些算法比如:均值模糊.高斯模糊.锐化.Sobel.拉普拉斯.prewitt边缘检测等等一些和领域相关的算法,都可以通过卷积算法实现.只不过由于这些算法的卷积矩阵的特殊性,一般不会直接实现它,而是通过一些优化的手段让计算量变小.但是有些情况下卷积矩阵的元素值无甚规律或者有特殊要求,无法通过常规手段优化,这个时候只能通过原始的方式实现.因此,如何快速的实现图像的任意卷积矩阵操作也有必要做适当的研究. 目前,通过友人共享或自己搜索找到的一片关于任意核算法优

基于暗通道优先的单幅图像去雾算法(Matlab/C++) 算法原理:             参见论文:Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior  [1]        ① 暗通道定义      何恺明 通过对大量在户外拍摄的自然景物图片进行统计分析得出一个结论:在绝大多数非天空的局部区域里,某一些像素总会(至少一个颜色通道)具有很低的值.换言之,该区域光强度的最小值是个很小的数(趋于0). 基于上述结论,我们定义暗通道,用公式描述,对

1,Matlab存储二进制 load Wall.dat %读取数据,数组名为Wall fid=fopen('Wall','wb'); %打开一个文件,二进制写入 fwrite(fid,Wall','float32'); %写入,浮点型32位格式写入,数组要转置,因为是按列存储的 fclose(fid); %关闭文件 需要存储多个连续文件时,写一个循环就可以了 for ii=: %连续读10个文件,以Patch开头后面跟数字和格式 eval(['load ','Patch', int2str(ii

最近看到一篇文章讲IMAGE DECOMPOSITION,里面提到了将图像分为Texture layer和Structure layer,测试了很多方法,对于那些具有非常强烈纹理的图像,总觉得用TV去燥的方法分离的结果都比其他的方法都要好(比如导向.双边),比如下图: 再比如:   可见TV可以把纹理很好的提取出来. 现在应该能找到很多的TV代码,比如IPOL上就有,详见http://www.ipol.im/pub/art/2013/61/. 我在其他地方也见过一些,比如这里: http://y

在其他地方看到一个有点意思的东西.是记录转换规则的. DECLARE @Date1 DATETIME = '2016-06-21 11:53:00' , @Date2 DATETIME = '2016-06-22 13:25:00' SELECT DATEDIFF(day, @Date1, @Date2) , CAST(@Date2 - @Date1 AS INT) , CAST(@Date2 AS INT) - CAST(@Date1 AS INT) , CAST(CAST(@Date2 AS

转自:http://www.cnblogs.com/leolis/p/3968943.html 在编程过程中,数据转换是经常要用到的,C#中数据转换的方法很多,拿将目标对象转换为 整型(int)来讲,有四种方法:分别为(int).int.Parse().int.TryParse()和Convert.ToInt32(),那么 这四种方法对被转换对象有什么限制,以及各自之间有什么区别呢?相信很多童鞋也不能完全说清楚. 下面从被转换对象说起,在我们实际开发项目的过程中,我们碰到需要被转换的类型大概有3

作者:Statmoon 出处:http://leolis.cnblogs.com/   在编程过程中,数据转换是经常要用到的,C#中数据转换的方法很多,拿将目标对象转换为整型(int)来讲,有四种方法:分别为(int).int.Parse().int.TryParse()和Convert.ToInt32(),那么这四种方法对被转换对象有什么限制,以及各自之间有什么区别呢?相信很多童鞋也不能完全说清楚. 下面从被转换对象说起,在我们实际开发项目的过程中,我们碰到需要被转换的类型大概有3大类,分别是

C#中(int).int.Parse().int.TryParse()和Convert.ToInt32()的区别   原文链接:http://www.cnblogs.com/leolis/p/3968943.html 在编程过程中,数据转换是经常要用到的,C#中数据转换的方法很多,拿将目标对象转换为整型(int)来讲,有四种方法:分别为(int).int.Parse().int.TryParse()和Convert.ToInt32(),那么这四种方法对被转换对象有什么限制,以及各自之间有什么区别