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  • 总结图表PPT模板适用于工作数据分析主题设计应用。
  • //又输入一个圆,判断圆与圆之间的关系 C2.ShowCircle(); D=Distance((cx,cy),(CX,CY)); CcRelation(R+r,D); */ cout (leftdown and rightup) of a rectangle:"; //输入一个矩形,判断矩形与点的关系 cin>>x1...
    #include<iostream>
    #include<cmath>
    using namespace std;
    
    class Point
    {
    private:
    	double x,y;
    public:
    	Point(double x=0.0,double y=0.0)
    	{
    		this->x=x;
    		this->y=y;
    	}
    	double Getx()
    	{
    		return x;
    	}
    	double Gety()
    	{
    		return y;
    	}
    	void ShowPoint()
    	{
    		cout <<"("<<x<<","<<y<<")"<<endl;
    	}
    };
    
    class Circle:public Point
    {
    private:
    	double radius;
    public:
    	Circle(double R,double x,double y):Point(x,y)
    	{
    		radius=R;
    	}
    	void ShowCircle()
    	{
    		cout <<"the center of the circle:";
    		ShowPoint();
    		cout <<"radius="<<radius<<endl;
    	}
    };
    
    class Rectangle:public Point
    {
    private:
    	double x1,y1,x2,y2;
    public:
    	Rectangle(double x1,double y1,double x2,double y2):Point(x1,y1)
    	{
    		this->x2=x2;
    		this->y2=y2;
    	}
    	void ShowRectangle()
    	{
    		cout << "the four points of the rectangle are:";
    		ShowPoint();
    		cout <<"("<<Getx()<<","<<y2<<")"<<endl;
    		cout <<"("<<x2<<","<<y2<<")"<<endl;
    		cout <<"("<<x2<<","<<Gety()<<")"<<endl;
    	}
        double Getx2()
    	{
    		return x2;
    	}
    	double Gety2()
    	{
    		return y2;
    	}
    };
    
    double Distance(Point T1,Point T2)
    {
    	return sqrt(pow((T1.Getx()-T2.Getx()),2)+pow((T1.Gety()-T2.Gety()),2));
    }
    
    void PcRelation(double a,double b)
    {
    	if(a==b)
    		cout <<"交叉!"<<endl;
    	else if(a>b)
    		cout <<"包含!"<<endl;
    	else
    		cout<<"相离!"<<endl;
    }
    
    void CcRelation(double a,double b)
    {
    	if(a>=b)
    		cout <<"交叉!"<<endl;
    	else if(a<b)
    		cout <<"相离!"<<endl;
    	else
    		cout<<"包含!"<<endl;
    }
    
    void PrRelation(Point a,Rectangle b)
    {
    	if( a.Getx()>b.Getx() && a.Getx()<b.Getx2() && a.Gety()>b.Gety2() && a.Gety()<b.Gety() )
    		cout<<"包含!"<<endl;
    	else
    		if( a.Getx()<b.Getx()  || a.Getx()>b.Getx2() || a.Gety()>b.Gety() || a.Gety()<b.Gety2() )
    			cout<<"相离!"<<endl;
    		else 
    			cout <<"交叉!"<<endl;
    }
    
    
    int main()
    {
    	double px,py,cx,cy,r,d,CX,CY,R,D,x1,y1,x2,y2;
    	cout <<"input a point:";
    	cin >>px>>py;               //输入一个点
    	Point P(px,py);
    	P.ShowPoint();
    	/*
    	cout<<"input a radius and a point:";
    	cin>>r>>cx>>cy;
    	Circle C1(r,cx,cy);         //输入一个圆,并判断圆与点的关系
    	C1.ShowCircle();
    	d=Distance(P,(cx,cy));
    	PcRelation(r,d);
    	cout<<"input a radius and a point of another circle:";
    	cin>>R>>CX>>CY;
    	Circle C2(R,CX,CY);         //又输入一个圆,判断圆与圆之间的关系
    	C2.ShowCircle();
        D=Distance((cx,cy),(CX,CY));
    	CcRelation(R+r,D);
    	*/
    	cout <<"input two points(leftdown and rightup) of a rectangle:";  //输入一个矩形,判断矩形与点的关系
    	cin>>x1>>y1>>x2>>y2;
        Rectangle Rec(x1,y1,x2,y2);
    	Rec.ShowRectangle();
    	PrRelation(P,Rec);
    	return 0;
    }


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  • gcc和交叉编译头文件包含问题

    千次阅读 2017-03-13 13:18:57
    eclipse开发环境下,同一个工程,使用gcc成功编译,但是使用交叉编译,提示找不到头文件,这是因为两者默认的头文件包含路径不一样。转:http://blog.csdn.net/rebirthme/article/details/48549387在LINUX程序设计...

    eclipse开发环境下,同一个工程,使用gcc成功编译,但是使用交叉编译,提示找不到头文件,这是因为两者默认的头文件包含路径不一样。

    转:http://blog.csdn.net/rebirthme/article/details/48549387

    在LINUX程序设计当中,经常会遇到头文件包含的问题,那么这些头文件到底在哪个路径下?具体的头文件路径依赖于程序性质(应用程序还是和内核相关的程序)和编译器,下面分别叙述。
    机器环境如下:UBUNTU10.04LTS,自己另外安装的LINUX内核源码目录为/usr/src/kernel,交叉链接器arm-linux-gcc安装目录为/usr/lcoal/arm/2.95.3/
    【1.如果是应用程序,并且使用GCC进行普通编译】,如果编译时没有使用-I选项指定包含目录的话,那么默认的头文件目录在/usr/include下,可以在shell下输入如下命令
    
    echo 'main(){}'|gcc -E -v -
    看到如下输出内容
    
    
    Using built-in specs.
    Target: i486-Linux-gnu
    Configured with: ../src/configure -v --with-pkgversion='Ubuntu 4.4.3-4ubuntu5' --with-bugurl=file:///usr/share/doc/gcc-4.4/README.Bugs --enable-languages=c,c++,fortran,objc,obj-c++ --prefix=/usr --enable-shared --enable-multiarch --enable-linker-build-id --with-system-zlib --libexecdir=/usr/lib --without-included-gettext --enable-threads=posix --with-gxx-include-dir=/usr/include/c++/4.4 --program-suffix=-4.4 --enable-nls --enable-clocale=gnu --enable-libstdcxx-debug --enable-plugin --enable-objc-gc --enable-targets=all --disable-werror --with-arch-32=i486 --with-tune=generic --enable-checking=release --build=i486-linux-gnu --host=i486-linux-gnu --target=i486-linux-gnu
    Thread model: posix
    gcc version 4.4.3 (Ubuntu 4.4.3-4ubuntu5) 
    COLLECT_GCC_OPTIONS='-E' '-v' '-mtune=generic' '-march=i486'
     /usr/lib/gcc/i486-linux-gnu/4.4.3/cc1 -E -quiet -v - -D_FORTIFY_SOURCE=2 -mtune=generic -march=i486 -fstack-protector
    ignoring nonexistent directory "/usr/local/include/i486-linux-gnu"
    ignoring nonexistent directory "/usr/lib/gcc/i486-linux-gnu/4.4.3/../../../../i486-linux-gnu/include"
    ignoring nonexistent directory "/usr/include/i486-linux-gnu"
    #include "..." search starts here:
    #include <...> search starts here:
     /usr/local/include
     /usr/lib/gcc/i486-linux-gnu/4.4.3/include
     /usr/lib/gcc/i486-linux-gnu/4.4.3/include-fixed
     /usr/include
    End of search list.
    # 1 ""
    # 1 ""
    # 1 ""
    # 1 ""
    main(){}
    COMPILER_PATH=/usr/lib/gcc/i486-linux-gnu/4.4.3/:/usr/lib/gcc/i486-linux-gnu/4.4.3/:/usr/lib/gcc/i486-linux-gnu/:/usr/lib/gcc/i486-linux-gnu/4.4.3/:/usr/lib/gcc/i486-linux-gnu/:/usr/lib/gcc/i486-linux-gnu/4.4.3/:/usr/lib/gcc/i486-linux-gnu/
    LIBRARY_PATH=/usr/lib/gcc/i486-linux-gnu/4.4.3/:/usr/lib/gcc/i486-linux-gnu/4.4.3/:/usr/lib/gcc/i486-linux-gnu/4.4.3/../../../../lib/:/lib/../lib/:/usr/lib/../lib/:/usr/lib/gcc/i486-linux-gnu/4.4.3/../../../:/lib/:/usr/lib/:/usr/lib/i486-linux-gnu/
    COLLECT_GCC_OPTIONS='-E' '-v' '-mtune=generic' '-march=i486'
    
    这就是内定的include文件搜索路径
    
    #include "..." search starts here:
    #include <...> search starts here:
     /usr/local/include
     /usr/lib/gcc/i486-linux-gnu/4.4.3/include
     /usr/lib/gcc/i486-linux-gnu/4.4.3/include-fixed
     /usr/include
    End of search list.
    实际上,这些内定的include文件搜索路径,是存放在specs文件中
    
    【2.如果是应用程序,采用交叉编译】,编译时没有使用-I选项指定包含目录的话,那么默认的头文件搜索路径为/usr/local/arm/2.95.3/arm-linux/include,即交叉编译器的安装目录下的include目录,执行如下命令
    
    
    echo 'main(){}'|arm-linux-gcc -E -v -
    看到如下输出内容
    
    Reading specs from /usr/local/arm/2.95.3/lib/gcc-lib/arm-linux/2.95.3/specs
    gcc version 2.95.3 20010315 (release)
     /usr/local/arm/2.95.3/lib/gcc-lib/arm-linux/2.95.3/cpp0 -lang-c -v -D__GNUC__=2 -D__GNUC_MINOR__=95 -Dunix -D__arm__ -Dlinux -D__ELF__ -D__unix__ -D__arm__ -D__linux__ -D__ELF__ -D__unix -D__linux -Asystem(unix) -Asystem(posix) -Acpu(arm) -Amachine(arm) -D__CHAR_UNSIGNED__ -D__ARM_ARCH_3__ -D__APCS_32__ -
    GNU CPP version 2.95.3 20010315 (release) (ARM GNU/Linux with ELF)
    #include "..." search starts here:
    #include <...> search starts here:
     /usr/local/arm/2.95.3/lib/gcc-lib/arm-linux/2.95.3/include
     /usr/local/arm/2.95.3/lib/gcc-lib/arm-linux/2.95.3/../../../../arm-linux/sys-include
     /usr/local/arm/2.95.3/lib/gcc-lib/arm-linux/2.95.3/../../../../arm-linux/include
    End of search list.
    The following default directories have been omitted from the search path:
     /usr/local/arm/2.95.3/lib/gcc-lib/arm-linux/2.95.3/../../../../include/g++-3
    End of omitted list.
    # 1 ""
    main(){}
    这就是内定的include文件搜索路径
    
    #include "..." search starts here:
    #include <...> search starts here:
     /usr/local/arm/2.95.3/lib/gcc-lib/arm-linux/2.95.3/include
     /usr/local/arm/2.95.3/lib/gcc-lib/arm-linux/2.95.3/../../../../arm-linux/sys-include
     /usr/local/arm/2.95.3/lib/gcc-lib/arm-linux/2.95.3/../../../../arm-linux/include
    End of search list.
    即在采用交叉编译时,应用程序所包含的头文件是在交叉编译器的安装目录下。
    
    【3.如果是和内核相关的程序】,比如驱动程序,那么所包含的头文件是在内核源码的安装目录下,即/usr/src/kernel/include,这时一般要在Makefile文件中指定内核源码目录,在编译时指定INCLUDE目录,可参考“http://blogold.chinaunix.net/u3/119151/showart_2342316.html文章中Makefile文件内容
    
    【4.总结】:
    nclude的header文件,连结数据库,系统定义,总共有下列来源指定编译器去那找。
    当初在编译时指定的(在~gcc/gcc/collect2.c:locatelib() ,写在specs内的 
    后来用-D -I -L指定的 
    gcc环境变量设定(编译的时候) 
    ld.so的环境变量(这是run time的时候)
    Using built-in specs.
    Target: i486-linux-gnu
    Configured with: ../src/configure -v --with-pkgversion='Ubuntu 4.4.3-4ubuntu5' --with-bugurl=file:///usr/share/doc/gcc-4.4/README.Bugs --enable-languages=c,c++,fortran,objc,obj-c++ --prefix=/usr --enable-shared --enable-multiarch --enable-linker-build-id --with-system-zlib --libexecdir=/usr/lib --without-included-gettext --enable-threads=posix --with-gxx-include-dir=/usr/include/c++/4.4 --program-suffix=-4.4 --enable-nls --enable-clocale=gnu --enable-libstdcxx-debug --enable-plugin --enable-objc-gc --enable-targets=all --disable-werror --with-arch-32=i486 --with-tune=generic --enable-checking=release --build=i486-linux-gnu --host=i486-linux-gnu --target=i486-linux-gnu
    Thread model: posix
    gcc version 4.4.3 (Ubuntu 4.4.3-4ubuntu5) 
    COLLECT_GCC_OPTIONS='-E' '-v' '-mtune=generic' '-march=i486'
     /usr/lib/gcc/i486-linux-gnu/4.4.3/cc1 -E -quiet -v - -D_FORTIFY_SOURCE=2 -mtune=generic -march=i486 -fstack-protector
    ignoring nonexistent directory "/usr/local/include/i486-linux-gnu"
    ignoring nonexistent directory "/usr/lib/gcc/i486-linux-gnu/4.4.3/../../../../i486-linux-gnu/include"
    ignoring nonexistent directory "/usr/include/i486-linux-gnu"
    #include "..." search starts here:
    #include <...> search starts here:
     /usr/local/include
     /usr/lib/gcc/i486-linux-gnu/4.4.3/include
     /usr/lib/gcc/i486-linux-gnu/4.4.3/include-fixed
     /usr/include
    End of search list.
    # 1 ""
    # 1 ""
    # 1 ""
    # 1 ""
    main(){}
    COMPILER_PATH=/usr/lib/gcc/i486-linux-gnu/4.4.3/:/usr/lib/gcc/i486-linux-gnu/4.4.3/:/usr/lib/gcc/i486-linux-gnu/:/usr/lib/gcc/i486-linux-gnu/4.4.3/:/usr/lib/gcc/i486-linux-gnu/:/usr/lib/gcc/i486-linux-gnu/4.4.3/:/usr/lib/gcc/i486-linux-gnu/
    LIBRARY_PATH=/usr/lib/gcc/i486-linux-gnu/4.4.3/:/usr/lib/gcc/i486-linux-gnu/4.4.3/:/usr/lib/gcc/i486-linux-gnu/4.4.3/../../../../lib/:/lib/../lib/:/usr/lib/../lib/:/usr/lib/gcc/i486-linux-gnu/4.4.3/../../../:/lib/:/usr/lib/:/usr/lib/i486-linux-gnu/
    COLLECT_GCC_OPTIONS='-E' '-v' '-mtune=generic' '-march=i486'
    
    这就是内定的include文件搜索路径
    
    #include "..." search starts here:
    #include <...> search starts here:
     /usr/local/include
     /usr/lib/gcc/i486-linux-gnu/4.4.3/include
     /usr/lib/gcc/i486-linux-gnu/4.4.3/include-fixed
     /usr/include
    End of search list.
    实际上,这些内定的include文件搜索路径,是存放在specs文件中
    
    【2.如果是应用程序,采用交叉编译】,编译时没有使用-I选项指定包含目录的话,那么默认的头文件搜索路径为/usr/local/arm/2.95.3/arm-linux/include,即交叉编译器的安装目录下的include目录,执行如下命令
    
    
    echo 'main(){}'|arm-linux-gcc -E -v -
    看到如下输出内容
    
    Reading specs from /usr/local/arm/2.95.3/lib/gcc-lib/arm-linux/2.95.3/specs
    gcc version 2.95.3 20010315 (release)
     /usr/local/arm/2.95.3/lib/gcc-lib/arm-linux/2.95.3/cpp0 -lang-c -v -D__GNUC__=2 -D__GNUC_MINOR__=95 -Dunix -D__arm__ -Dlinux -D__ELF__ -D__unix__ -D__arm__ -D__linux__ -D__ELF__ -D__unix -D__linux -Asystem(unix) -Asystem(posix) -Acpu(arm) -Amachine(arm) -D__CHAR_UNSIGNED__ -D__ARM_ARCH_3__ -D__APCS_32__ -
    GNU CPP version 2.95.3 20010315 (release) (ARM GNU/Linux with ELF)
    #include "..." search starts here:
    #include <...> search starts here:
     /usr/local/arm/2.95.3/lib/gcc-lib/arm-linux/2.95.3/include
     /usr/local/arm/2.95.3/lib/gcc-lib/arm-linux/2.95.3/../../../../arm-linux/sys-include
     /usr/local/arm/2.95.3/lib/gcc-lib/arm-linux/2.95.3/../../../../arm-linux/include
    End of search list.
    The following default directories have been omitted from the search path:
     /usr/local/arm/2.95.3/lib/gcc-lib/arm-linux/2.95.3/../../../../include/g++-3
    End of omitted list.
    # 1 ""
    main(){}
    这就是内定的include文件搜索路径
    
    #include "..." search starts here:
    #include <...> search starts here:
     /usr/local/arm/2.95.3/lib/gcc-lib/arm-linux/2.95.3/include
     /usr/local/arm/2.95.3/lib/gcc-lib/arm-linux/2.95.3/../../../../arm-linux/sys-include
     /usr/local/arm/2.95.3/lib/gcc-lib/arm-linux/2.95.3/../../../../arm-linux/include
    End of search list.
    即在采用交叉编译时,应用程序所包含的头文件是在交叉编译器的安装目录下。
    
    【3.如果是和内核相关的程序】,比如驱动程序,那么所包含的头文件是在内核源码的安装目录下,即/usr/src/kernel/include,这时一般要在Makefile文件中指定内核源码目录,在编译时指定INCLUDE目录,可参考“http://blogold.chinaunix.net/u3/119151/showart_2342316.html文章中Makefile文件内容
    
    【4.总结】:
    nclude的header文件,连结数据库,系统定义,总共有下列来源指定编译器去那找。
    当初在编译时指定的(在~gcc/gcc/collect2.c:locatelib() ,写在specs内的 
    后来用-D -I -L指定的 
    gcc环境变量设定(编译的时候) 
    ld.so的环境变量(这是run time的时候)
    展开全文
  • 两个主要函数 CP_PI_CrossPrediction CP_PI_PredictabilityImprovement 计算配置文件中定义的所有参数的时间序列 x, y 之间的因果关系度量。 配置文件包括 L - 要预测的时间序列元素的数量n - 流形中寻找邻居的...
  • 交叉编译器,ARM EABI编译器区别

    千次阅读 2016-11-01 10:15:45
    首先记录一个下载arm-none-linux-gnueabi-gcc编译器的网址... 命名规则交叉编译工具链的命名规则为:arch [-vendor] [-os] [-(gnu)eabi]arch - 体系架构,如ARM,MIPS vendor - 工具链提供商 os - 目标操作系统 eabi

    首先记录一个下载arm-none-linux-gnueabi-gcc编译器的网址

    http://www.veryarm.com/arm-none-linux-gnueabi-gcc

    一. 命名规则

    交叉编译工具链的命名规则为:arch [-vendor] [-os] [-(gnu)eabi]

    arch - 体系架构,如ARM,MIPS
    vendor - 工具链提供商
    os - 目标操作系统
    eabi - 嵌入式应用二进制接口(Embedded Application Binary Interface)
    根据对操作系统的支持与否,ARM GCC可分为支持和不支持操作系统,如

    arm-none-eabi:这个是没有操作系统的,自然不可能支持那些跟操作系统关系密切的函数,比如fork(2)。他使用的是newlib这个专用于嵌入式系统的C库。
    arm-none-linux-eabi:用于Linux的,使用Glibc

    二. 实例

    1. arm-none-eabi-gcc

    (ARM architecture,no vendor,not target an operating system,complies with the ARM EABI)
    用于编译 ARM 架构的裸机系统(包括 ARM Linux 的 boot、kernel,不适用编译 Linux 应用 Application),一般适合 ARM7、Cortex-M 和 Cortex-R 内核的芯片使用,所以不支持那些跟操作系统关系密切的函数,比如fork(2),他使用的是 newlib 这个专用于嵌入式系统的C库。

    2. arm-none-linux-gnueabi-gcc

    (ARM architecture, no vendor, creates binaries that run on the Linux operating system, and uses the GNU EABI)

    主要用于基于ARM架构的Linux系统,可用于编译 ARM 架构的 u-boot、Linux内核、linux应用等。arm-none-linux-gnueabi基于GCC,使用Glibc库,经过 Codesourcery 公司优化过推出的编译器。arm-none-linux-gnueabi-xxx 交叉编译工具的浮点运算非常优秀。一般ARM9、ARM11、Cortex-A 内核,带有 Linux 操作系统的会用到。

    3. arm-eabi-gcc

    Android ARM 编译器。

    4. armcc

    ARM 公司推出的编译工具,功能和 arm-none-eabi 类似,可以编译裸机程序(u-boot、kernel),但是不能编译 Linux 应用程序。armcc一般和ARM开发工具一起,Keil MDK、ADS、RVDS和DS-5中的编译器都是armcc,所以 armcc 编译器都是收费的(爱国版除外,呵呵~~)。

    5. arm-none-uclinuxeabi-gcc 和 arm-none-symbianelf-gcc

    arm-none-uclinuxeabi 用于uCLinux,使用Glibc。

    arm-none-symbianelf 用于symbian,没用过,不知道C库是什么 。

    Codesourcery

    Codesourcery推出的产品叫Sourcery G++ Lite Edition,其中基于command-line的编译器是免费的,在官网上可以下载,而其中包含的IDE和debug 工具是收费的,当然也有30天试用版本的。

    目前CodeSourcery已经由明导国际(Mentor Graphics)收购,所以原本的网站风格已经全部变为 Mentor 样式,但是 Sourcery G++ Lite Edition 同样可以注册后免费下载。

    Codesourcery一直是在做ARM目标 GCC 的开发和优化,它的ARM GCC在目前在市场上非常优秀,很多 patch 可能还没被gcc接受,所以还是应该直接用它的(而且他提供Windows下[mingw交叉编译的]和Linux下的二进制版本,比较方便;如果不是很有时间和兴趣,不建议下载 src 源码包自己编译,很麻烦,Codesourcery给的shell脚本很多时候根本没办法直接用,得自行提取关键的部分手工执行,又费精力又费时间,如果想知道细节,其实不用自己编译一遍,看看他是用什么步骤构建的即可,如果你对交叉编译器感兴趣的话。

    三. ABI 和 EABI

    ABI:二进制应用程序接口(Application Binary Interface (ABI) for the ARM Architecture)。在计算机中,应用二进制接口描述了应用程序(或者其他类型)和操作系统之间或其他应用程序的低级接口。

    EABI:嵌入式ABI。嵌入式应用二进制接口指定了文件格式、数据类型、寄存器使用、堆积组织优化和在一个嵌入式软件中的参数的标准约定。开发者使用自己的汇编语言也可以使用 EABI 作为与兼容的编译器生成的汇编语言的接口。

    两者主要区别是,ABI是计算机上的,EABI是嵌入式平台上(如ARM,MIPS等)。

    arm-linux-gnueabi-gcc 和 arm-linux-gnueabihf-gcc

    两个交叉编译器分别适用于 armel 和 armhf 两个不同的架构,armel 和 armhf 这两种架构在对待浮点运算采取了不同的策略(有 fpu 的 arm 才能支持这两种浮点运算策略)。

    其实这两个交叉编译器只不过是 gcc 的选项 -mfloat-abi 的默认值不同。gcc 的选项 -mfloat-abi 有三种值 soft、softfp、hard(其中后两者都要求 arm 里有 fpu 浮点运算单元,soft 与后两者是兼容的,但 softfp 和 hard 两种模式互不兼容):
    soft: 不用fpu进行浮点计算,即使有fpu浮点运算单元也不用,而是使用软件模式。
    softfp: armel架构(对应的编译器为 arm-linux-gnueabi-gcc )采用的默认值,用fpu计算,但是传参数用普通寄存器传,这样中断的时候,只需要保存普通寄存器,中断负荷小,但是参数需要转换成浮点的再计算。
    hard: armhf架构(对应的编译器 arm-linux-gnueabihf-gcc )采用的默认值,用fpu计算,传参数也用fpu中的浮点寄存器传,省去了转换,性能最好,但是中断负荷高。

    把以下测试使用的C文件内容保存成 mfloat.c:

    #include <stdio.h>
    int main(void)
    {
        double a,b,c;
        a = 23.543;
        b = 323.234;
        c = b/a;
        printf(“the 13/2 = %f\n”, c);
        printf(“hello world !\n”);
        return 0;
    }

    1、使用 arm-linux-gnueabihf-gcc 编译,使用“-v”选项以获取更详细的信息:

    # arm-linux-gnueabihf-gcc -v mfloat.c
    
    COLLECT_GCC_OPTIONS=’-v’ ‘-march=armv7-a’ ‘-mfloat-abi=hard’ ‘-mfpu=vfpv3-d16′ ‘-mthumb’
    -mfloat-abi=hard

    可看出使用hard硬件浮点模式。

    2、使用 arm-linux-gnueabi-gcc 编译:

    # arm-linux-gnueabi-gcc -v mfloat.c
    COLLECT_GCC_OPTIONS=’-v’ ‘-march=armv7-a’ ‘-mfloat-abi=softfp’ ‘-mfpu=vfpv3-d16′ ‘-mthumb’
    -mfloat-abi=softfp

    可看出使用softfp模式。

    转载自 http://www.veryarm.com/296.html

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  • T检验与F检验的区别和关系

    万次阅读 2018-12-19 17:30:16
    1,T检验F检验的由来   一般而言,为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率,我们会利用统计学家所开发的一些统计方法,进行统计检定。   通过把所得到的统计检定值,与统计学家建立了一些...

    转自于:http://www.cdadata.com/9116

    1T检验和F检验的由来

     

    一般而言,为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率,我们会利用统计学家所开发的一些统计方法,进行统计检定。

     

    通过把所得到的统计检定值,与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较,我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果。倘若经比较后发现,出现这结果的机率很少,亦即是说,是在机会很少、很罕有的情况下才出现;那我们便可以有信心的说,这不是巧合,是具有统计学上的意义的(用统计学的话讲,就是能够拒绝虚无假设null hypothesis,Ho)。相反,若比较后发现,出现的机率很高,并不罕见;那我们便不能很有信心的直指这不是巧合,也许是巧合,也许不是,但我们没能确定。

     

    F值和t值就是这些统计检定值,与它们相对应的概率分布,就是F分布和t分布。统计显著性(sig)就是出现目前样本这结果的机率

     

    2,统计学意义(P值或sig值)

     

    结果的统计学意义是结果真实程度(能够代表总体)的一种估计方法。专业上,p值为结果可信程度的一个递减指标,p值越大,我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标【P值越大,可信度越低】p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。如p=0.05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。即假设总体中任意变量间均无关联,我们重复类似实验,会发现约20个实验中有一个实验,我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。(这并不是说如果变量间存在关联,我们可得到5%95%次数的相同结果,当总体中的变量存在关联,重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关。)在许多研究领域,0.05的p值通常被认为是可接受错误的边界水平

     

    3,T检验和F检验

    至于具体要检定的内容,须看你是在做哪一个统计程序。

     

    举一个例子,比如,你要检验两独立样本均数差异是否能推论至总体,而行的t检验。

    两样本(如某班男生和女生)某变量(如身高)的均数并不相同,但这差别是否能推论至总体,代表总体的情况也是存在著差异呢?

    会不会总体中男女生根本没有差别,只不过是你那么巧抽到这2样本的数值不同?

    为此,我们进行t检定,算出一个t检定值。

    与统计学家建立的以「总体中没差别」作基础的随机变量t分布进行比较,看看在多少%的机会(亦即显著性sig)下会得到目前的结果。

    若显著性sig值很少,比如<0.05(少于5%机率),亦即是说,「如果」总体「真的」没有差别,那麼就只有在机会很少(5%)、很罕有的情况下,才会出现目前这样本的情况。虽然还是有5%机会出错,但我们还是可以「比较有信心」的说:目前样本中这情况(男女生出现差异的情况)不是巧合,是具统计学意义的,「总体中男女生不存差异」的虚无假设应予拒绝,简言之,总体应该存在著差异。

    每一种统计方法的检定的内容都不相同,同样是t-检定,可能是上述的检定总体中是否存在差异,也同能是检定总体中的单一值是否等于0或者等于某一个数值。

    至于F-检定,方差分析(或译变异数分析,Analysis of Variance),它的原理大致也是上面说的,但它是透过检视变量的方差而进行的。它主要用于:均数差别的显著性检验、分离各有关因素并估计其对总变异的作用、分析因素间的交互作用、方差齐性(Equality of Variances)检验等情况。

     

    4,T检验和F检验的关系

    t检验过程,是对两样本均数(mean)差别的显著性进行检验。惟t检验须知道两个总体的方差(Variances)是否相等;t检验值的计算会因方差是否相等而有所不同。也就是说,t检验须视乎方差齐性(Equality of Variances)结果。所以,SPSS在进行t-test for Equality of Means的同时,也要做Levene’s Test for Equality of Variances

     

    1.在Levene’s Test for Equality of Variances一栏中 F值为2.36, Sig..128,表示方差齐性检验「没有显著差异」,即两方差齐(Equal Variances),故下面t检验的结果表中要看第一排的数据,亦即方差齐的情况下的t检验的结果。

    2.在t-test for Equality of Means中,第一排(Variances=Equal)的情况:t=8.892, df=84, 2-Tail Sig=.000, Mean Difference=22.99 既然Sig=.000,亦即,两样本均数差别有显著性意义!

    3.到底看哪个Levene’s Test for Equality of Variances一栏中sig,还是看t-test for Equality of Means中那个Sig. (2-tailed)?

     

    答案是:两个都要看。

    先看Levene’s Test for Equality of Variances,如果方差齐性检验「没有显著差异」,即两方差齐(Equal Variances),故接著的t检验的结果表中要看第一排的数据,亦即方差齐的情况下的t检验的结果。

    反之,如果方差齐性检验「有显著差异」,即两方差不齐(Unequal Variances),故接著的t检验的结果表中要看第二排的数据,亦即方差不齐的情况下的t检验的结果。

     

    4.你做的是T检验,为什么会有F值呢?

    就是因为要评估两个总体的方差(Variances)是否相等,要做Levene’s Test for Equality of Variances,要检验方差,故所以就有F值。

    T检验和F检验的关系另一种解释:

    t检验有单样本t检验,配对t检验和两样本t检验。

    单样本t检验:是用样本均数代表的未知总体均数和已知总体均数进行比较,来观察此组样本与总体的差异性。

    配对t检验:是采用配对设计方法观察以下几种情形,1,两个同质受试对象分别接受两种不同的处理;2,同一受试对象接受两种不同的处理;3,同一受试对象处理前后。

     

    F检验又叫方差齐性检验。在两样本t检验中要用到F检验。

    从两研究总体中随机抽取样本,要对这两个样本进行比较的时候,首先要判断两总体方差是否相同,即方差齐性。若两总体方差相等,则直接用t检验,若不等,可采用t’检验或变量变换或秩和检验等方法。

     

    其中要判断两总体方差是否相等,就可以用F检验。

     

    若是单组设计,必须给出一个标准值或总体均值,同时,提供一组定量的观测结果,应用t检验的前提条件就是该组资料必须服从正态分布;若是配对设计,每对数据的差值必须服从正态分布;若是成组设计,个体之间相互独立,两组资料均取自正态分布的总体,并满足方差齐性。之所以需要这些前提条件,是因为必须在这样的前提下所计算出的t统计量才服从t分布,而t检验正是以t分布作为其理论依据的检验方法。

     

    简单来说就是实用T检验是有条件的,其中之一就是要符合方差齐次性,这点需要F检验来验证。

     

    1、问:自由度是什么?怎样确定?

    答:(定义)构成样本统计量的独立的样本观测值的数目或自由变动的样本观测值的数目。用df表示。

     

    自由度的设定是出于这样一个理由:在总体平均数未知时,用样本平均数去计算离差(常用小s)会受到一个限制——要计算标准差(小s)就必须先知道样本平均数,而样本平均数和n都知道的情况下,数据的总和就是一个常数了。所以,最后一个样本数据就不可以变了,因为它要是变,总和就变了,而这是不允许的。至于有的自由度是n2什么的,都是同样道理。

     

        在计算作为估计量的统计量时,引进一个统计量就会失去一个自由度。

     

        通俗点说,一个班上有50个人,我们知道他们语文成绩平均分为80,现在只需要知道49个人的成绩就能推断出剩下那个人的成绩。你可以随便报出49个人的成绩,但是最后一个人的你不能瞎说,因为平均分已经固定下来了,自由度少一个了。

     

        简单点就好比你有一百块,这是固定的,已知的,假设你打算买五件东西,那么前四件你可以随便买你想买的东西,只要还有钱的话,比如说你可以吃KFC可以买笔,可以买衣服,这些花去的钱数目不等,当你只剩2块钱时,或许你最多只能买一瓶可乐了,当然也可以买一个肉松蛋卷,但无论怎么花,你都只有两块钱,而这在你花去98块那时就已经定下来了。 (这个例子举的真不错!!)

     

    2、问:X方检验中自由度问题

    答:在正态分布检验中,这里的M(三个统计量)为N(总数)、平均数和标准差。

        因为我们在做正态检验时,要使用到平均数和标准差以确定该正态分布形态,此外,要计算出各个区间的理论次数,我们还需要使用到N

        所以在正态分布检验中,自由度为K3。(这一条比较特别,要记住!)

        在总体分布的配合度检验中,自由度为K1

        在交叉表的独立性检验和同质性检验中,自由度为(r1×c1)。

     

    3、问:t检验和方差分析有何区别

    答:t检验适用于两个变量均数间的差异检验,多于两个变量间的均数比较要用方差分析。

    用于比较均值的t检验可以分成三类,第一类是针对单组设计定量资料的;第二类是针对配对设计定量资料的;第三类则是针对成组设计定量资料的。后两种设计类型的区别在于事先是否将两组研究对象按照某一个或几个方面的特征相似配成对子。无论哪种类型的t检验,都必须在满足特定的前提条件下应用才是合理的。

    若是单组设计,必须给出一个标准值或总体均值,同时,提供一组定量的观测结果,应用t检验的前提条件就是该组资料必须服从正态分布;

     

    若是配对设计,每对数据的差值必须服从正态分布;若是成组设计,个体之间相互独立,两组资料均取自正态分布的总体,并满足方差齐性。之所以需要这些前提条件,是因为必须在这样的前提下所计算出的t统计量才服从t分布,而t检验正是以t分布作为其理论依据的检验方法。

    值得注意的是,方差分析与成组设计t检验的前提条件是相同的,即正态性和方差齐性。

     

    t检验是目前医学研究中使用频率最高,医学论文中最常见到的处理定量资料的假设检验方法。t检验得到如此广泛的应用,究其原因,不外乎以下几点:现有的医学期刊多在统计学方面作出了要求,研究结论需要统计学支持;传统的医学统计教学都把t检验作为假设检验的入门方法进行介绍,使之成为广大医学研究人员最熟悉的方法;t检验方法简单,其结果便于解释。简单、熟悉加上外界的要求,促成了t检验的流行。但是,由于某些人对该方法理解得不全面,导致在应用过程中出现不少问题,有些甚至是非常严重的错误,直接影响到结论的可靠性。将这些问题归类,可大致概括为以下两种情况:不考虑t检验的应用前提,对两组的比较一律用t检验;将各种实验设计类型一律视为多个单因素两水平设计,多次用t检验进行均值之间的两两比较。以上两种情况,均不同程度地增加了得出错误结论的风险。而且,在实验因素的个数大于等于2时,无法研究实验因素之间的交互作用的大小。

     

    问:统计学意义(P值)

    答:结果的统计学意义是结果真实程度(能够代表总体)的一种估计方法。专业上,P值为结果可信程度的一个递减指标,P值越大,我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。P值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。如P=0.05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。即假设总体中任意变量间均无关联,我们重复类似实验,会发现约20个实验中有一个实验,我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。(这并不是说如果变量间存在关联,我们可得到5%95%次数的相同结果,当总体中的变量存在关联,重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关。)在许多研究领域,0.05P值通常被认为是可接受错误的边界水平。

     

    4、问:如何判定结果具有真实的显著性

    答:在最后结论中判断什么样的显著性水平具有统计学意义,不可避免地带有武断性。换句话说,认为结果无效而被拒绝接受的水平的选择具有武断性。实践中,最后的决定通常依赖于数据集比较和分析过程中结果是先验性还是仅仅为均数之间的两两>比较,依赖于总体数据集里结论一致的支持性证据的数量,依赖于以往该研究领域的惯例。通常,许多的科学领域中产生P值的结果≤0.05被认为是统计学意义的边界线,但是这显著性水平还包含了相当高的犯错可能性。结果 0.05≥P>0.01被认为是具有统计学意义,而0.01≥P≥0.001被认为具有高度统计学意义。但要注意这种分类仅仅是研究基础上非正规的判断常规。

     

    5、问:所有的检验统计都是正态分布的吗?

    答:并不完全如此,但大多数检验都直接或间接与之有关,可以从正态分布中推导出来,如t检验、F检验或卡方检验。这些检验一般都要求:所分析变量在总体中呈正态分布,即满足所谓的正态假设。许多观察变量的确是呈正态分布的,这也是正态分布是现实世界的基本特征的原因。当人们用在正态分布基础上建立的检验分析非正态分布变量的数据时问题就产生了,(参阅非参数和方差分析的正态性检验)。这种条件下有两种方法:一是用替代的非参数检验(即无分布性检验),但这种方法不方便,因为从它所提供的结论形式看,这种方法统计效率低下、不灵活。另一种方法是:当确定样本量足够大的情况下,通常还是可以使用基于正态分布前提下的检验。后一种方法是基于一个相当重要的原则产生的,该原则对正态方程基础上的总体检验有极其重要的作用。即,随着样本量的增加,样本分布形状趋于正态,即使所研究的变量分布并不呈正态。

     

    6、问:假设检验的内涵及步骤

    答:在假设检验中,由于随机性我们可能在决策上犯两类错误,一类是假设正确,但我们拒绝了假设,这类错误是“弃真”错误,被称为第一类错误;一类是假设不正确,但我们没拒绝假设,这类错误是“取伪”错误,被称为第二类错误。一般来说,在样本确定的情况下,任何决策无法同时避免两类错误的发生,即在避免第一类错误发生机率的同时,会增大第二类错误发生的机率;或者在避免第二类错误发生机率的同时,会增大第一类错误发生的机率。人们往往根据需要选择对那类错误进行控制,以减少发生这类错误的机率。大多数情况下,人们会控制第一类错误发生的概率。     发生第一类错误的概率被称作显著性水平,一般用α表示,在进行假设检验时,是通过事先给定显著性水平α的值而来控制第一类错误发生的概率。在这个前提下,假设检验按下列步骤进行:

     

        1)、确定假设;

        2)、进行抽样,得到一定的数据;

        3)、根据假设条件下,构造检验统计量,并根据抽样得到的数据计算检验统计量在这次抽样中的具体值;

        4)、依据所构造的检验统计量的抽样分布,和给定的显著性水平,确定拒绝域及其临界值;

        5)、比较这次抽样中检验统计量的值与临界值的大小,如果检验统计量的值在拒绝域内,则拒绝假设;

    到这一步,假设检验已经基本完成,但是由于检验是利用事先给定显著性水平的方法来控制犯错概率的,所以对于两个数据比较相近的假设检验,我们无法知道那一个假设更容易犯错,即我们通过这种方法只能知道根据这次抽样而犯第一类错误的最大概率(即给定的显著性水平),而无法知道具体在多大概率水平上犯错。计算 P值有效的解决了这个问题,P值其实就是按照抽样分布计算的一个概率值,这个值是根据检验统计量计算出来的。通过直接比较P值与给定的显著性水平α的大小就可以知道是否拒绝假设,显然这就代替了比较检验统计量的值与临界值的大小的方法。而且通过这种方法,我们还可以知道在p值小于α的情况下犯第一类错误的实际概率是多少,p0.03<α=0.05,那么拒绝假设,这一决策可能犯错的概率是0.03。需要指出的是,如果P>α,那么假设不被拒绝,在这种情况下,第一类错误并不会发生。

     

    7、问:卡方检验的结果,值是越大越好,还是越小越好?

    答:与其它检验一样,所计算出的统计量越大,在分布中越接近分布的尾端,所对应的概率值越小。

    如果试验设计合理、数据正确,显著或不显著都是客观反映。没有什么好与不好。

     

    8、问:配对样本的T检验和相关样本检验有何差别?

    答:配对样本有同源配对(如动物实验中双胞胎)、条件配对(如相同的环境)、自身配对(如医学实验中个体的用药前后)等。(好像没有解释清楚啊,同问这个,到底什么区别呢?)

     

    9、问:在比较两组数据的率是否相同时,二项分布和卡方检验有什么不同?

    答:卡方分布主要用于多组多类的比较,是检验研究对象总数与某一类别组的观察频数和期望频数之间是否存在显著差异,要求每格中频数不小于5,如果小于5则合并相邻组。二项分布则没有这个要求。

    如果分类中只有两类还是采用二项检验为好。

    如果是2*2表格可以用fisher精确检验,在小样本下效果更好。

     

    10、问:如何比较两组数据之间的差异性

    答:从四个方面来回答,

        1).设计类型是完全随机设计两组数据比较,不知道数据是否是连续性变量?

        2).比较方法:如果数据是连续性数据,且两组数据分别服从正态分布&方差齐(方差齐性检验),则可以采用t检验,如果不服从以上条件可以采用秩和检验。

        3).想知道两组数据是否有明显差异?不知道这个明显差异是什么意思?是问差别有无统计学意义(即差别的概率有多大)还是两总体均数差值在哪个范围波动?如果是前者则可以用第2步可以得到P值,如果是后者,则是用均数差值的置信区间来完成的。当然两者的结果在SPSS中均可以得到。

     

     

    11、问:回归分析和相关分析的联系和区别

    答:主要联系有:回归分析和相关分析是互相补充、密切联系的,相关分析需要回归分析来表明现象数量关系的具体形式,而回归分析则应该建立在相关分析的基础上。

    主要区别有:

    一,在回归分析中,不仅要根据变量的地位,作用不同区分出自变量和因变量,把因变量置于被解释的特殊地位,而且以因变量为随机变量,同时总假定自变量是非随机的可控变量.  在相关分析中,变量间的地位是完全平等的,不仅无自变量和因变量之分,而且相关变量全是随机变量.

    二,相关分析只限于描述变量间相互依存关系的密切程度,至于相关变量间的定量联系关系则无法明确反映.  而回归分析不仅可以定量揭示自变量对应变量的影响大小,还可以通过回归方程对变量值进行预测和控制.

    相关分析与回归分析均为研究2个或多个变量间关联性的方法,但2种数理统计方法存在本质的差别,即它们用于不同的研究目的。

    相关分析的目的在于检验两个随机变量的共变趋势(即共同变化的程度),回归分析的目的则在于试图用自变量来预测因变量的值。

    在相关分析中,两个变量必须同时都是随机变量,如果其中的一个变量不是随机变量,就不能进行相关分析,这是相关分析方法本身所决定的。

    对于回归分析,其中的因变量肯定为随机变量(这是回归分析方法本身所决定的),而自变量则可以是普通变量(有确定的取值)也可以是随机变量。

     对于此二者的区别,我想通过下面这个比方很容易理解:

       对于两个人关系,相关关系只能知道他们是恋人关系,至于他们谁是主导者,谁说话算数,谁是跟随者,一个打个喷嚏,另一个会有什么反应,相关就不能胜任,而回归分析则能很好的解决这个问题

        回归未必有因果关系。回归的主要有二:一是解释,一是预测。在于利用已知的自变项预测未知的依变数。相关系数,主要在了解两个变数的共变情形。如果有因果关系,通常会进行路径分析(path analysis)或是线性结构关系模式。

    我觉得应该这样看,我们做回归分析是在一定的理论和直觉下,通过自变量和因变量的数量关系探索是否有因果关系。楼上这位仁兄说“回归未必有因果关系……如果有因果关系,通常进行路径分析或线性结构关系模式有点值得商榷吧,事实上,回归分析可以看成是线性结构关系模式的一个特例啊。

        我觉得说回归是探索因果关系的并没错,因为实际上最后我们并不是完全依据统计的结果来判断因果性,只有在统计结果和理论及现实比较吻合的基础上我们才肯定这种因果关系。任何统计方法只是一种工具,但是不能完全依赖于这种工具。即使是SEM,我们也不能说完全认定其准确性,因为即使方法是好的,但是变量的复杂关系呈现的方式也是多种多样的,可能统计只能告诉你一个方向上的最优解,可未必是最符合实际的,更何况抽样数据的质量好坏也会使得结果不符合事实,从而导致人们怀疑统计方法的准确性。

      统计只说明统计关联。 不证明因素关系。

     

    回归有因果关系,相关未必。

        回归分析是处理两个及两个以上变量间线性依存关系的统计方法。此类问题很普遍,如人头发中某种金属元素的含量与血液中该元素的含量有关系,人的体表面积与身高、体重有关系;等等。回归分析就是用于说明这种依存变化的数学关系。

       任何事物的存在都不是孤立的,而是相互联系、相互制约的。身高与体重、体温与脉搏、年龄与血压等都存在一定的联系。说明客观事物相互间关系的密切程度并用适当的统计指标表示出来,这个过程就是相关分析.

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  • 交叉验证

    千次阅读 2018-05-12 01:26:40
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  • bert实践:关系抽取解读

    万次阅读 多人点赞 2019-07-31 16:42:46
    bert模型是谷歌2018年10月底公布的,反响巨大,效果不错,在各大比赛上面出类拔萃,它的提出主要是针对word2vec等模型的不足,在之前的预训练模型(包括word2vec,ELMo等)都会生成词向量,这种类别的预训练模型属于...
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空空如也

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包含关系和交叉关系的区别