我无法安装Neupy包。我使用Python3.5和Windows10..我尝试从源代码中克隆它如下:gitclonehttps://github.com/itdxer/neupy.gitcdneupypythonsetup.pyinstall这里是我得到的错误:non-existingpathin'scipy\\integrate':'quadpack.h'error:nolapack/blasresourcesfound另外，我按照这个问题给出的解决方案:https://stackoverflow.com/a/33369271/7492898pipinstallneupy-1.0-p
在默认的Graphlab安装可执行文件失败后，我现在尝试使用命令提示符安装Graphlab。可以找到有关如何操作的分步教程here.运行线路时condacreate-ngl-envpython=2.7anaconda=4.0.0我收到以下错误:UsingAnacondaCloudapisitehttps://api.anaconda.orgFetchingpackagemetadata:....Solvingpackagespecifications:.Error:Dependenciesmissingincurrentwin-64channels:-anaconda4.0|4.0.0
我正在研究在Java中计算昂贵的vector运算的方法，例如大矩阵之间的点积或乘法。这里有一些关于这个主题的好话题，比如this和this.似乎没有可靠的方法让JIT编译代码使用CPUvector指令(SSE2、AVX、MMX...)。此外，高性能线性代数库(ND4J、jblas等)实际上确实会为核心例程对BLAS/LAPACK库进行JNI调用。我知道BLAS/LAPACK包是本地线性代数计算的事实上标准选择。另一方面，其他人(JAMA，...)在没有native调用的情况下用纯Java实现算法。我的问题是:此处的最佳做法是什么？对BLAS/LAPACK进行native调用实际上是推荐
基本上我需要以上这些。我已经搜索了谷歌，但找不到实现它的方法。我在这里找到了这个函数http://www.guwi17.de/ublas/examples/但它太慢了。我什至按照MATLAB的例程编写了自己的PadeApproximation，但它只比链接中的快一点点。让我吃惊的是Mathematica计算矩阵指数的速度有多快(我不知道它是否关心矩阵是否为三边形)。有人能帮忙吗？编辑:这是我想出的，有什么意见吗？希望对future的读者有用我已经离开C++一段时间了，所以下面的代码可能有点乱/慢，所以如果你看到改进请赐教。//Programwillcomputethematrixexp
在C++中使用Lapack让我有点头疼。我发现为fortran定义的函数有点古怪，所以我尝试在C++上创建一些函数，以便我更容易阅读正在发生的事情。无论如何，我没有让矩阵vector乘积如我所愿地工作。这是该程序的一个小示例。smallmatlib.cpp:#include#includeextern"C"{//productC=alphaA.B+betaCvoiddgemm_(char*TRANSA,char*TRANSB,constint*M,constint*N,constint*K,double*alpha,double*A,constint*LDA,double*B,cons
感谢MatsPetersson的帮助。他的C++的运行时间终于看起来不错了!但我有两个新问题。为什么MatsPetersson的代码比我的代码快两倍？MatsPetersson的C++代码是:#include#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;constblasintm=100,k=100,n=100;//MatsPetersson'sdeclarationarray,m>AA[500];array,k>BB[500];array,m>CC[500];//Mydeclarationarray,m>AA1;a
我正在尝试优化非常大的图像的旋转，最小的是4096x4096或约1600万像素。旋转总是围绕图像的中心，图像不一定总是正方形但总是2的幂。我可以访问MKL/TBB，其中MKL是针对我的目标平台优化的BLAS。我完全不知道这个操作是否在BLAS中。到目前为止，我对4096x4096图像的最佳尝试是大约17-25毫秒(对于相同的图像大小非常不一致，这意味着我可能会在整个缓存中踩踏)。矩阵是16字节对齐的。现在，无法调整目的地的大小。因此，裁剪应该而且可能发生。例如，旋转45度的方阵肯定会在拐角处被裁剪，该处的值应为零。目前，我最好的尝试是使用平铺方法-尚未对平铺尺寸或循环展开进行优雅处理。
是否真的可以用c/c++计算复数矩阵的矩阵指数？我已经成功地使用GNU科学图书馆的blas函数计算了两个复数矩阵的乘积。对于matC=matA*matB:gsl_blas_zgemm(CblasNoTrans,CblasNoTrans,GSL_COMPLEX_ONE,matA,matB,GSL_COMPLEX_ZERO,matC);而且我已经通过使用未记录的方法获得了矩阵的矩阵指数gsl_linalg_exponential_ss(&m.matrix,&em.matrix,.01);但这似乎不接受复杂的论点。有没有办法做到这一点？我曾经认为C++无所不能。现在我认为它已经过时和神秘了…
我有一个关于cblas_dgemv的问题。我试图了解它是如何工作的。我可能做错了什么。我有一个数组Matrix，然后我尝试读取该矩阵RowMajor和ColumnMajor。我在RowMajorCase中得到了预期的结果；[6,2,4,6]'。但是对于ColMajor，我得到[-7,3,0,5]'而答案应该是[6,3,2,3]'这是我的代码。我正在使用英特尔MKL。#include#include#include#include#defineNCols5#defineNrows4doubleA[]={8,4,7,3,5,1,1,3,2,1,2,3,2,0,1,1,2,3,4,1};do
为什么会有一个blas子程序ISAMAX适用于argmaxabs但不适用于argmax？在C++中使用std::max_element使用编译器优化标志-O3我得到的速度与blas_isamax相当(16毫秒对9毫秒)，所以目前我的问题更多是出于兴趣而不是出于对速度的需要。 最佳答案 BLAS旨在提供实现常见线性代数运算所需的低级例程(它毕竟是“基本线性代数子程序”)。仅列举众多用途中的一个，在LUfactorization中选择枢轴需要获取vector的最大量值元素，这是线性代数最基本的主力之一。相比之下，线性代数基本上不需要获取
