misc.h

   1
   2 /*
   3  *  dyncnn is a deep-learning algorithm for the prediction of
   4  *  interacting object dynamics
   5  *
   6  *  Copyright (c) 2016 Idiap Research Institute, http://www.idiap.ch/
   7  *  Written by Francois Fleuret <francois.fleuret@idiap.ch>
   8  *
   9  *  This file is part of dyncnn.
  10  *
  11  *  dyncnn is free software: you can redistribute it and/or modify it
  12  *  under the terms of the GNU General Public License version 3 as
  13  *  published by the Free Software Foundation.
  14  *
  15  *  dyncnn is distributed in the hope that it will be useful, but
  16  *  WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
  17  *  MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the GNU
  18  *  General Public License for more details.
  19  *
  20  *  You should have received a copy of the GNU General Public License
  21  *  along with dyncnn.  If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.
  22  *
  23  */
  24
  25 #ifndef MISC_H
  26 #define MISC_H
  27
  28 #include <float.h>
  29 #include <stdlib.h>
  30
  31 #ifdef DEBUG
  32 #define ASSERT(x, s) if(!(x)) { std::cerr << "ASSERT FAILED IN " << __FILE__ << ":" << __LINE__ << " [" << (s) << "]\n"; abort(); }
  33 #else
  34 #define ASSERT(x, s)
  35 #endif
  36
  37 // typedef float scalar_t;
  38 typedef double scalar_t;
  39
  40 inline scalar_t sq(scalar_t x) { return x*x; }
  41
  42 inline scalar_t prod_vect(scalar_t x1, scalar_t y1, scalar_t x2, scalar_t y2) {
  43   return x1 * y2 - x2 * y1;
  44 }
  45
  46 struct Couple {
  47   int index;
  48   scalar_t value;
  49 };
  50
  51 int compare_couple(const void *a, const void *b);
  52
  53 #endif