ctbignum 项目教程
2024-09-24 07:53:16作者:滑思眉Philip
1. 项目目录结构及介绍
ctbignum 是一个用于多精度编译时和运行时算术(包括模运算)的 C++ 库。以下是项目的目录结构及其介绍:
ctbignum/
├── benchmarks/ # 性能基准测试代码
├── cmake/ # CMake 配置文件
├── doc/ # 项目文档
├── docker/ # Docker 相关文件
├── formal_verification/ # 形式验证相关文件
├── include/ # 头文件目录
│ └── ctbignum/ # ctbignum 库的核心头文件
├── test/ # 单元测试代码
├── .clang-format # Clang-format 配置文件
├── .gitlab-ci.yml # GitLab CI 配置文件
├── CMakeLists.txt # CMake 主配置文件
├── LICENSE # 项目许可证
├── NOTICE # 项目通知
└── README.md # 项目介绍和使用说明
目录介绍
- benchmarks/: 包含性能基准测试代码,用于评估库的性能。
- cmake/: 包含 CMake 配置文件,用于构建项目。
- doc/: 包含项目的文档文件,如 API 文档、用户指南等。
- docker/: 包含 Docker 相关文件,用于在 Docker 环境中运行和测试项目。
- formal_verification/: 包含形式验证相关文件,用于验证代码的正确性和常数时间性。
- include/ctbignum/: 包含 ctbignum 库的核心头文件,是库的主要实现部分。
- test/: 包含单元测试代码,用于验证库的功能和正确性。
- .clang-format: Clang-format 配置文件,用于代码格式化。
- .gitlab-ci.yml: GitLab CI 配置文件,用于持续集成和持续部署。
- CMakeLists.txt: CMake 主配置文件,用于配置项目的构建过程。
- LICENSE: 项目许可证,Apache-2.0 许可证。
- NOTICE: 项目通知,包含版权和归属信息。
- README.md: 项目介绍和使用说明,包含项目的概述、安装和使用方法。
2. 项目的启动文件介绍
ctbignum 是一个头文件库,没有传统的“启动文件”。库的核心功能是通过 include/ctbignum/ 目录下的头文件实现的。以下是一些关键的头文件:
- include/ctbignum/ctbignum.hpp: 包含库的主要功能和 API。
- include/ctbignum/barrett.hpp: 包含 Barrett 约简算法的实现。
- include/ctbignum/bigint.hpp: 包含大整数类型的定义和操作。
- include/ctbignum/division.hpp: 包含除法算法的实现。
- include/ctbignum/mult.hpp: 包含乘法算法的实现。
- include/ctbignum/relational_ops.hpp: 包含关系运算符的实现。
- include/ctbignum/slicing.hpp: 包含大整数的切片操作。
3. 项目的配置文件介绍
ctbignum 是一个头文件库,没有传统的配置文件。项目的构建和测试依赖于以下配置文件:
- CMakeLists.txt: 这是 CMake 的主配置文件,用于配置项目的构建过程。它定义了项目的源文件、依赖项、编译选项等。
- .gitlab-ci.yml: 这是 GitLab CI 的配置文件,用于配置持续集成和持续部署的流程。它定义了项目的测试、构建和部署步骤。
- .clang-format: 这是 Clang-format 的配置文件,用于配置代码格式化的规则。
通过这些配置文件,用户可以自定义项目的构建和测试流程,以适应不同的开发环境和需求。
登录后查看全文
热门项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C091
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
473
3.52 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
286
338
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
224
91
Ascend Extension for PyTorch
Python
283
316
暂无简介
Dart
722
174
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
10
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
849
438
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.27 K
699
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19