1.求c++编译一个简单的统计统计计算程序（四则运算）。
2.MLIR Operation 与 Op
3.8086模拟器8086tiny源码分析(7)执行mov指令(四)
4.3d稀疏卷积——spconv源码剖析（三）
5.python显示数组多少列
6.8086模拟器8086tiny源码分析(5)执行mov指令(二)

求c++编译一个简单的源码源码计算程序（四则运算）。

       //正解代码很长很复杂，系统也许对新人来说太难了。统计统计

       //此程序可以运算+、源码源码-、系统高成功交易源码*、统计统计/、源码源码乘方(^)、系统求余数(%)，统计统计也可以出现( )规定优先级。源码源码

       //按Ctrl+C退出。系统

       #include <stdio.h>

       #include <stdlib.h>

       #include <setjmp.h>

       #include <math.h>

       typedef enum BinOpr

       {

       OP_ADD,统计统计 OP_SUB, OP_MUL, OP_DIV, OP_MOD, OP_POW, OP_NON

       } BinOpr;

       static struct { int left, right; } binop_prio[] =

       {

       { 6, 6}, { 6, 6}, { 7, 7}, { 7, 7}, { 7, 7}, { ,9},

       };

       #define UNARY_PRIO 8

       static BinOpr get_binop(const char **s)

       {

       switch (**s)

       {

       case '+': ++*s; return OP_ADD;

       case '-': ++*s; return OP_SUB;

       case '*': ++*s; return OP_MUL;

       case '/': ++*s; return OP_DIV;

       case '%': ++*s; return OP_MOD;

       case '^': ++*s; return OP_POW;

       default: return OP_NON;

       }

       }

       static double doexpr(int op, double a, double b)

       {

       switch (op)

       {

       case OP_ADD: return a+b;

       case OP_SUB: return a-b;

       case OP_MUL: return a*b;

       case OP_DIV: return a/b;

       case OP_MOD: return a-floor(a/b)*b;

       case OP_POW: return pow(a, b);

       default: return 0;

       }

       }

       typedef struct ExprContext

       {

       jmp_buf jbuf;

       const char *errmsg, *s;

       BinOpr op;

       } Expr;

       static double error(Expr *e, const char *msg)

       {

       e->errmsg = msg;

       longjmp(e->jbuf, 1);

       }

       static double expr(Expr *e, int limit)

       {

       double n;

       BinOpr op;

       if (*e->s == '-')

       {

       ++e->s;

       n = -expr(e, UNARY_PRIO);

       }

       else if (*e->s == '(')

       {

       ++e->s;

       n = expr(e, 0);

       if (*e->s++ != ')') error(e, "')' expected");

       }

       else {

       const char *s = e->s;

       n = strtod(s, (char**)&e->s);

       if (e->s == s) error(e, "'number' expected");

       }

       op = get_binop(&e->s);

       while (op != OP_NON && binop_prio[op].left > limit)

       {

       n = doexpr(op, n, expr(e, binop_prio[op].right));

       op = e->op;

       }

       e->op = op;

       return n;

       }

       double calc(const char *s, const char **perr)

       {

       Expr e;

       e.s = s;

       e.errmsg = NULL;

       if (setjmp(e.jbuf) == 0)

       {

       double n = expr(&e, 0);

       if (*e.s != '\n' && *e.s != '\0' && *e.s != '=')

       error(&e, "traling chars detected");

       return n;

       }

       if (perr) *perr = e.errmsg;

       return 0;

       }

       int main(void)

       {

       char buff[BUFSIZ];

       while (printf("＞ "), fgets(buff, BUFSIZ, stdin) != NULL)

       {

       const char *errmsg = NULL;

       double n = calc(buff, &errmsg);

       if (errmsg) printf("ERROR: %s\n", errmsg);

       else printf("%g\n", n);

       }

       return 0;

       }

       //可以把这个程序留下来，等以后再慢慢研究。源码源码正解太复杂太复杂了。系统

       //望采纳

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MLIR Operation 与 Op

       MLIR的核心组件之一是Operation，它是Dialect中的基本语义单元，就像方言中的词汇一样，构成了整个代码表示的基石。深入理解MLIR的运作，关键在于掌握Operation类和Op类的运作机制。

       Operation类是MLIR中的核心数据结构，它在 mlir/include/mlir/IR/Operation.h 中被定义，为操作提供了丰富的接口，包括静态create函数，用于创建不同类型的Operation实例。例如，开源 源码阅读器当我们创建一个FuncOp时，会先通过Operation::create调用，再通过cast转换为具体类。此外，Operation还负责操作数、结果、属性和blocks的管理，以及操作的遍历等。

       Op类则是所有具体Operation的基类，它在mlir/include/mlir/IR/OpBase.td中定义，这个文件实际上是TableGen语言编写的。在定义新的Dialect时，开发者需要在Ops.td文件中引入OpBase.td，基于这个基类扩展出符合特定Dialect需求的Op类。

       整个过程涉及到TableGen工具的编译和链接，将这些定义转化为编译时可用的代码。通过理解并操作这些基础类，开发者可以构建和优化复杂的编译逻辑。更多关于Op类的具体细节和功能，还需进一步研究mlir的源码和官方文档。

模拟器tiny源码分析(7)执行mov指令(四)

       前文分析了不同类型的MOV指令。本节将着重介绍处理MOV AL/AX, mem指令的代码实现。

       代码分析部分展示了指令处理流程，图示展示了具体指令的执行流程。在处理该指令时，首先通过解析指令代码，TB源码txt怎么安装确定了op_to_addr变量为mem，同时判断了寄存器为ax或al。

       接着，解析出了寄存器的值并获取了对应的内存地址。之后，使用MEM_OP宏执行赋值操作，完成指令的执行。

       接着，讲解了处理MOV r/m, imm指令的代码实现。指出在该指令下，xlat_opcode_id被赋值为，符合指令格式。指令解析首先获取指令的第二个字节，解析出指令的关键信息。

       使用DECODE_RM_REG函数确定了op_from_addr的值，R_M_OP函数实现了内存拷贝，将立即数复制到内存地址。指令的第3,4,5字节可能作为i_data2的起始位置。

       至此，所有7种不同类型的MOV指令的源码分析完成，详尽介绍了指令的解析和执行过程。整个分析覆盖了不同指令类型的关键细节，为理解模拟器指令执行机制提供了基础。

3d稀疏卷积——spconv源码剖析（三）

       构建Rulebook

       下面看ops.get_indice_pairs，位于：spconv/ops.py

       构建Rulebook由ops.get_indice_pairs接口完成

       get_indice_pairs函数具体实现：

       主要就是完成了一些参数的校验和预处理。首先，jvm15源码调试对于3d普通稀疏卷积，根据输入shape大小，kernel size，stride等参数计算出输出输出shape，子流行稀疏卷积就不必计算了，输出shape和输入shape一样大小

       准备好参数之后就进入最核心的get_indice_pairs函数。因为spconv通过torch.ops.load_library加载.so文件注册,所以这里通torch.ops.spconv.get_indice_pairs这种方式来调用该函数。

       算子注册：在src/spconv/all.cc文件中通过Pytorch提供的OP Register(算子注册的方式)对底层c++ api进行了注册，可以python接口形式调用c++算子

       同C++ extension方式一样，OP Register也是Pytorch提供的一种底层扩展算子注册的方式。注册的算子可以通过 torch.xxx或者 tensor.xxx的方式进行调用，该方式同样与pytorch源码解耦，增加和修改算子不需要重新编译pytorch源码。用该方式注册一个新的算子，流程非常简单：先编写C++相关的算子实现，然后通过pytorch底层的注册接口（torch::RegisterOperators），将该算子注册即可。

       构建Rulebook实际通过python接口get_indice_pairs调用src/spconv/spconv_ops.cc文件种的getIndicePairs函数

       代码位于：src/spconv/spconv_ops.cc

       分析getIndicePairs直接将重心锁定在GPU逻辑部分，并且子流行3d稀疏卷积和正常3d稀疏卷积分开讨论，优先子流行3d稀疏卷积。

       代码中最重要的3个变量分别为：indicePairs，indiceNum和gridOut，其建立过程如下：

       indicePairs代表了稀疏卷积输入输出的映射规则，即Input Hash Table 和 Output Hash Table。这里分配理论最大的内存，它的地图标注源码下载shape为{ 2,kernelVolume,numAct}，2表示输入和输出两个方向，kernelVolume为卷积核的volume size。例如一个3x3x3的卷积核，其volume size就是(3*3*3)。numAct表示输入有效(active)特征的数量。indiceNum用于保存卷积核每一个位置上的总的计算的次数，indiceNum对应中的count

       代码中关于gpu建立rulebook调用create_submconv_indice_pair_cuda函数来完成，下面具体分析下create_submconv_indice_pair_cuda函数

       子流线稀疏卷积

       子流线稀疏卷积是调用create_submconv_indice_pair_cuda函数来构建rulebook

       在create_submconv_indice_pair_cuda大可不必深究以下动态分发机制的运行原理。

       直接将重心锁定在核函数：

       prepareSubMGridKernel核函数中grid_size和block_size实则都是用的整形变量。其中block_size为tv::cuda::CUDA_NUM_THREADS,在include/tensorview/cuda_utils.h文件中定义，大小为。而grid_size大小通过tv::cuda::getBlocks(numActIn)计算得到,其中numActIn表示有效(active)输入数据的数量。

       prepareSubMGridKernel作用：建立输出张量坐标(通过index表示)到输出序号之间的一张哈希表

       见：include/spconv/indice.cu.h

       这里计算index换了一种模板加递归的写法，看起来比较复杂而已。令：new_indicesIn = indicesIn.data()，可以推导得出index为：

       ArrayIndexRowMajor位于include/tensorview/tensorview.h，其递归调用写法如下：

       接着看核函数getSubMIndicePairsKernel3：

       位于：include/spconv/indice.cu.h

       看：

       上述写法类似我们函数中常见的循环的写法，具体可以查看include/tensorview/kernel_utils.h

       NumILP按默认值等于1的话，其stride也是gridDim.x*blockDim.x。索引最大值要小于该线程块的线程上限索引blockDim.x * gridDim.x，功能与下面代码类似：

       参考： blog.csdn.net/ChuiGeDaQ...

python显示数组多少列

       你得先安装numpy库，矩阵（ndarray）的shape属性可以获取矩阵的形状（例如二维数组的行列），获取的结果是一个元组，因此相关代码如下：

       import?numpy?as?np

       x?=?np.array([[1,2,5],[2,3,5],[3,4,5],[2,3,6]])

       #?输出数组的行和列数

       print?x.shape?#?(4,?3)

       #?只输出行数

       print?x.shape[0]?#?4

       #?只输出列数

       print?x.shape[1]?#?3

       Python中怎么获取二维数组中指定列的数据。

       解答：

       op=open('xx.txt','r')

       list=[]

       forlineinop:

       list.append(line)

       这样第一行就是a[0]。

       要取出第一行第二个字。

       a[0].split('')[1]按空格分隔，函数名应该这个。

       简介：

       Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言，由荷兰人GuidovanRossum发明于年，年发行第一个公开发行版。它常被昵称为胶水语言，它能够很轻松的把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）轻松地联结在一起。

       Python是纯粹的自由软件，源代码和解释器CPython遵循GPL协议。语法简洁清晰，特色之一是强制用空白符作为语句缩进。名字来源于一个喜剧，最初设计Python这种语言的人并没有想到Python会在工业和科研上获得如此广泛的使用。

       在Python中，一个像这样的多维表格可以通过“序列的序列”实现。一个表格是行的序列。每一行又是独立单元格的序列。这类似于我们使用的数学记号，在数学里我们用Ai,j，而在Python里我们使用A[i][j]，代表矩阵的第i行第j列。

       这看起来非常像“元组的列表”（ListsofTuples）。

       “列表的列表”示例：

       我们可以使用嵌套的列表推导式（listcomprehension）创建一个表格。下面的例子创建了一个“序列的序列”构成的表格，并为表格的每一个单元格赋值。

       table=[[0foriinrange(6)]forjinrange(6)]printtableford1inrange(6):ford2inrange(6):table[d1][d2]=d1+d2+2printtable程序的输出结果如下：

       [[0,0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0,0],

       [0,0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0,0]]，

       [[2,3,4,5,6,7],[3,4,5,6,7,8],[4,5,6,7,8,9],

       [5,6,7,8,9,],[6,7,8,9,,],[7,8,9,,,]]

       这个程序做了两件事：创建了一个6×6的全0表格。然后使用两枚骰子的可能组合的数值填充表格。这并非完成此功能最有效的方式，但我们通过这个简单的例子来演示几项技术。我们仔细看一下程序的前后两部分。

       程序的第一部分创建并输出了一个包含6个元素的列表，我们称之为“表格”；表格中的每一个元素都是一个包含6个0元素的列表。它使用列表推导式，对于范围从0到6的每一个j都创建对象。每一个对象都是一个0元素列表，由i变量从0到6遍历产生。初始化完成之后，打印输出二维全0表格。

       推导式可以从里向外阅读，就像一个普通表达式一样。内层列表[0foriinrange(6)]创建了一个包含6个0的简单列表。外层列表[[...]forjinrange(6)]创建了这些内层列表的6个深拷贝。

       程序的第2个部分对2个骰子的每一个组合进行迭代，填充表格的每一个单元格。这由两层嵌套循环实现，每一个循环迭代一个骰子。外层循环枚举第一个骰子的所有可能值d1。内层循环枚举第二个骰子d2。

       更新每一个单元格时需要通过table[d1]选择每一行；这是一个包含6个值的列表。这个列表中选定的单元格通过...[d2]进行选择。我们将掷骰子的值赋给这个单元格，d1+d2+2。

       其他示例：

       打印出的列表的列表不太容易阅读。下面的循环会以一种更加可读的形式显示表格。

       forrowintable:

       printrow[2,3,4,5,6,7]

       [3,4,5,6,7,8]

       [4,5,6,7,8,9]

       [5,6,7,8,9,]

       [6,7,8,9,,]

       [7,8,9,,,]

       作为练习，读者可以试着在打印列表内容时，再打印出行和列的表头。提示一下，使用"%2d"%value字符串运算符可以打印出固定长度的数字格式。显示索引值（ExplicitIndexValues）。

       我们接下来对骰子表格进行汇总统计，得出累计频率表。我们使用一个包含个元素的列表（下标从0到）表示每一个骰子值的出现频率。观察可知骰子值2在矩阵中只出现了一次，因此我们期望fq[2]的值为1。遍历矩阵中的每一个单元格，得出累计频率表。

       fq=*[0]foriinrange(6):forjinrange(6):c=table[i][j]fq[c]+=使用下标i选出表格中的行，用下标j从行中选出一列，得到单元格c。然后用fq统计频率。

       这看起来非常的数学和规范。

       Python提供了另外一种更简单一些的方式。

       使用列表迭代器而非下标，表格是列表的列表，可以采用无下标的for循环遍历列表元素。

       fq=*[0]printfqforrowintable:forcinrow:fq[c]+=1printfq[2:

       结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于python显示数组多少列的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。

模拟器tiny源码分析(5)执行mov指令(二)

       本文继续解析tiny模拟器中的MO指令，集中于MOV reg, r/m指令的实现。首先，通过xlat_opcode_id赋值为9，额外参数extra设置为8，为后续解析打下基础。核心部分在于理解OP(=)的操作，其完成的是寄存器与内存或另一个寄存器间的数据移动。

       进一步分析，MEM_OP和R_M_OP分别对应内存操作与寄存器与内存间的拷贝，前者是基本内存操作，后者完成具体数据移动任务。而op_to_addr和op_from_addr则是关键变量，前者代表目的位置，后者代表源位置。具体赋值依赖于是否需要解码mod、rm、reg三个指令字段。

       当i_mod_size为真时，解码这三个字段，并结合d和w字段，确定操作数。这由DECODE_RM_REG宏完成。在这里，op_to_addr是目的位置（寄存器或内存），op_from_addr是源位置。指令数据移动方向的关键在于i_d变量。如果该变量为真，则表示源操作数与目的操作数需进行交换。

       至此，对MOV reg, r/m指令的解析告一段落。通过明确指令字段、操作变量的赋值与交换条件，tiny模拟器成功实现这一重要指令的执行，为深入理解架构与模拟器设计提供了基础。