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有没有 按位比较两个值大小的函数?(比较二精制值大小)
teal
2003-09-12 07:50:30
我又两个void 指针 *p1,*p2 ,他们都指向16个字节的内存区 (128位)
现在我需要比较 这两个区域 前 n (n<128)位是否相等 ? 那个大哥提供一个系统函数,或者一个算法,一段程序?
谢谢 先
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有没有 按位比较两个值大小的函数?(比较二精制值大小)
我又两个void 指针 *p1,*p2 ,他们都指向16个字节的内存区 (128位) 现在我需要比较 这两个区域 前 n (n<128)位是否相等 ? 那个大哥提供一个系统函数,或者一个算法,一段程序? 谢谢 先
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DaNiao
2003-09-15
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我假设你是用Windows或者其他低位在前的系统
这样就很好办了
unsigned long long *a,*b; //我假设你的系统里long long是64bit的
a = (unsigned long long *)p1;
b = (unsigned long long *)p2;
a += 1; b+=1;
for(int i=0;i<2;i++)
{
if(a>b)
return "a>b";
else if(a<b)
return "a<b"
a--;b--;
}
return "a==b";
还有我的程序假设你的编译器是按64位或者32位或者16位对齐的
timepalette
2003-09-12
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// return 0 or 1, index start at 1
int getbit(const void *p, int index)
{
unsigned char *pi = (unsigned char *)p;
int ord;
index--;
pi += index / sizeof(unsigned char) / 8;
ord = (index % sizeof(unsigned char)) / 8;
ord = 7 - ord;
return (*pi >> ord) & 1;
}
int bitncmp(void *p1, void *p2, int len)
{
int i;
for (i = 1; len > 0; i++, len--)
{
if (getbit(p1, i) != getbit(p2, i)
return (getbit(p1, i) > getbit(p2, i);
}
return 0;
}
teal
2003-09-12
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随便 ,就低位在前吧
DaNiao
2003-09-12
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你希望的字序是怎么样的?
就是说你认为这个128位的数是高位在前还是低位在前?
“华为杯”研究生数学建模竞赛2020年-【华为杯】B题:降低汽油
精制
过程中的辛烷
值
损失模型(附优秀论文及python代码)
1. 问题重述摘 要:汽油
精制
研究更趋数据化和智能化,这对国家发展,科技创新,环境保护,企业效益等诸多方面有着巨大的影响,如何降低汽油
精制
过程中的辛烷
值
损失已经成为了汽油
精制
领域的一大挑战。本文主要采用皮尔森相关分析、遗传算法、LightGBM算法和粒子群算法等,对数据进行了深入的挖掘,建立了主要变量对汽油
精制
过程中辛烷
值
损失的数量关系,具体做法如下:针对问题1,首先,以拉伊达准则为依据,剔除异常测量
值
,运用最大最小限幅法,剔除异常操作
值
;
“华为杯”研究生数学建模竞赛2020年-【华为杯】B题:基于数据挖掘降低汽油
精制
过程辛烷
值
损失
将 313 每个原始操作变量 6 点到 8 点的数
值
求均
值
,作为 313 样本 8 点的各个变量
值
。明我们的异常
值
剔除是非常必要的。生吸附剂性质、2 个再生吸附剂性质以及 354 个操作变量,需要根据 325 个样本数据,筛。化工过程的建模一般是。我们以 2017 年至 2020 年的数据作为样本,将产品辛烷
值
作为对比变量,将重要的位。经过异常
值
检验后,我们在样本 285 数据中没有发现异常
值
,而在样本 313 数据中,
值
我们进行了验证,我们通过手工操作就能发现 313 样本存在很多远大于均
值
的量,这表。
“华为杯”研究生数学建模竞赛2020年-【华为杯】B题:汽油
精制
过程中的辛烷
值
损失预测及优化研究(附获奖论文和matlab代码实现)
而灰色关联分析 模型要解决的问题就是部分数据已知,部分信息未知或者缺失的情况,而且该模型克服了优化方案受 决策者对相似性操作变量和相近性操作变量的主观偏好影响,通过对已知样本数据的生成和挖掘,筛 选出其中最为有价
值
的数据信息,实现对 S-Zorb。装置的反应 过程硫吸附速率受到吸附剂的数量、反应器的压力、氨分压、温度、硫的吸附量等因素的影响;辛烷
值
损失的直接影响因素是烯烃加氢饱和程度,辛烷
值
损失会随着烯烃 损失的增加而增大,所以减少辛烷
值
损失的关键是降低脱硫反应过程中的烯烃加氢饱和反应。
“华为杯”研究生数学建模竞赛2020年-【华为杯】B题:基于数据挖掘技术的汽油辛烷
值
优化研究(附获奖论文和python代码实现)
选模型,将非操作变量和操作变量分开单独建立与辛烷
值
之间的关系模型,并求解自变量。的预测方法,确定了该模型在辛烷
值
损失预测方面的优势。独建立与产品辛烷
值
的相关性模型,得到改进的综合筛选模型,增强筛选变量的代表性;第四,考虑筛选变量的代表性和独立性,将非操作变和操作变量分别单独与辛。室气体的主要源头,特别是催化裂化汽油在车用汽油的比例较高,对节能减排造成了不小。在化工领域,汽油的清洁化重点围绕降低汽油中的硫、烯烃含量,同时尽量。艺过程的复杂性以及设备的多样性,操作变量之间具有高度非线性和相互强耦联的关系,
“华为杯”第17届中国研究生数学建模竞赛B题
二
等奖论文
赛题题目:降低汽油
精制
过程中的辛烷
值
损失模型 小组成员:于泽华,路博文,康凯 本论文部分源码:GitHub - Zehua-Yu/2020Graduate-mathematical-modeling-B 本论文核心方法出自本人的文章:Z. Yu, X. Zheng, Z. Yang, B. Lu, X. Li and M. Fu, "Interaction-Temporal GCN: A Hybrid Deep Framework For Covid-19 Pandemic Analysis," in
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