Lapack 是一套被非常广泛使用的线性代数计算工具库,现在的主要编写语言时 Fortran90 .Lapack 基本上可以说是速度最快的线性代数计算库,我们看看官方给出的其被应用的几个地方就可以看出来:   high-level interface:MatlabOctaveNAG Numerical LibrairiesMapleR projectScilab   列表上这些软件/语言是不是如雷贯耳,由此可见 Lapack 的流行程度.   Lapack同时有 Fortran 和 C/C++

1.Linux中安装codeBlock https://blog.csdn.net/xinyunyishui/article/details/50967395 2.CodeBlock中的中文显示不完全 在Code:Blocks 中调整字体Setting -> Editor -> General setting -> font -> choose不要选择默认的monospace可以选择kacstdigital 或者 century schoolbook 3.CodeBlock中控制台

学习Object-c如果使用的是Windows,一般推荐使用虚拟机,但是太重量级了,先要下载OS-X,又要下载x-code.这里推荐一种比较简便的方式,使用code-block来搭建简易的Object-c学习环境,下载地址是:http://www.codblocks.org/. Objective-C的编译器有很多,这里使用GnuStep,网址是http://www.gnustep.org/experience/Windows.html,从这里可以下载Windows版本的gcc编译器,共有四个软

为了给同事分享C++11标准,需要一个演示C++11的编程环境.VS2013太大,安装起来不太方便.由于电脑上之前有安装codeblock,于是升级MinGW.去MinGW官网http://www.mingw.org/上去下载一个安装程序,安装完成后,打开安装管理器MinGW Installer,把Basci Setup里边的全都安装完.然后设置windows里的环境变量,打开codeblock的配置,配置编译器和调试环境.如下图. 然后创建一个C++工程,编译.代码如下:  auto是C++1

工具 cmake-3.9.1 opencv-3.3.0  gcc-6.3.0 前几天为了装eclipse的CDT,把minggw里的make改了,今天突然想学opencv,可是只找到了vc版本,千辛万苦找到了用gcc重新编译的方法,谁知cmake只知道根据mingw的make方法,出现了“error in configuration process project files may be invalid”问题,历时2小时终于cmake成功. 谁知在make过程中出现了如下问题 1. 返回cma

[1]    https://github.com/dlut-dimt/LineMatching The code is based on Matlab.  https://github.com/kailigo/LineSegmentMatching The code is based on the following two papers. The code is based on OpenCV, and you need CMake to build a project from the c

本文参考相关链接:http://blog.csdn.net/honyniu/article/details/46390097   系 统:Ubuntu 14.04 x64 opencv版本:2.4.13   安装之前,系统已经安装好cuda7.5和cudnn V4   安装相关依赖项:   sudo apt-get install build-essential sudo apt--dev pkg-config libavcodec- dev libavformat-dev libswscale

Levmar:Levenberg-Marquardt非线性最小二乘算法 eryar@163.com Abstract. Levmar is GPL native ANSI C implementations of the Levenberg-Marquardt optimization algorithm.The blog focus on the compilation of levmar on Windows with Visual Studio. Key Words. Levmar, C,

DEV C++和CodeBlock都只是一个IDE,不能编译调试,需要自己配置MINGW和gdb调试 1.MINGW 在这下载mingw-get-setup.exe安装即可. https://sourceforge.net/projects/mingw/files/MinGW/ 配置MINGW很简单,安装包就好了,可以只安装gcc和g++的. 选中前面的方块,然后installation->ApplyChanges即可.这个安装过程...很慢,也可能是我的网不好,他慢慢的安装了快一个小时. 2.

平台信息 Description: CentOS Linux release 7.6.1810 (Core) 检查环境 $ gfortran -v $ gcc -v 安装 GCC和Fortran 环境 $ sudo yum install gcc $ sudo yum install gcc-gfortran

Desktop Ubuntu 14.04LTS/16.04科学计算环境配置 计算机硬件配置 cpu i5 6代 内存容量 8G gpu GTX960 显存容量 2G(建议显存在4G以上,否则一些稍具规模的神经网络无法训练,会提示显存容量不足) 配置顺序 安装包 重要依赖 安装ubuntu            14.04   安装显卡驱动         nvidia-367   安装cuda tool kit        8.0   安装cuDNN             v5 安装版本取决

caffe的配置过程 转:http://blog.csdn.net/brightming/article/details/51106629   版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载!转载请写明原文链接出处! 这篇文章可参考:http://www.cnblogs.com/cj695/p/4498270.html下载caffe拷贝Make.config.example Make.config修改Make.config 取消注释cpu-only,注释掉cuda相关的-----------------

ARPACK是一个求解大规模稠密/稀疏矩阵问题的库,最近在做特征值问题时用到.ARPACK这库相当古老,最早是RICE的一帮人弄的.LAPACK也差不多,貌似是美帝某个.gov发起的.这俩源代码是Fortran,最近论文一个项目需要移植到Windows平台下.方法是C语言的就用VS,Fortran的用MinGW的gFortran编译之,然后打成dll和lib.如果想要更高级点,还有配置ARPACK++.下面谈谈具体怎么配置: 1. 下载 ARPACK库:下载arpack96和对应的patch.A

linux python 安装 nose lapack atlas numpy scipy --http://lib.csdn.net/article/python/1262 作者:maple1149 The first step of machine larning . 环境配置: OS:ubuntu 10.04 Python :Python 2.6.5 1.安装nose 这个安装还比较顺利,基本没报错... 下载nose: https://nose.readthedocs.org/en/la

caffe是一个深度学习的库,相信搞深度学习的话,不是用这个库就是用theano吧.要想使用caffe首先第一步就是要配置好caffe的环境.在这里,我主要说的是在debian的linux环境下如何配置好caffe的库.因为python编写程序比较方便,在文章最后,我还会具体说明如何配置python环境.本文章为本人原创,部分内容整理自网络,若有不妥之处请联系本人删除.非盈利性质网站转载请在文章开头处著名本文作者:77695,来源http://www.cnblogs.com/cj695/.盈利性

1. 常用非线性求解库Ceres #=========================================================================================== # Ceres Solver install #============================================================================================ # Dependencies: CMake,

Ubuntu系统---配置OpenCV 目录 一.Ubuntu下配OpenCV 二.Ubuntu下配python-opencv   说明 上述一.二两种方式,配置OpenCV还是有区别的.按个人已有知识的理解,“Ubuntu下配OpenCV”是在系统下装了一个opencv,OpenCV的库全:“Ubuntu下配python-opencv”是Python可以调用OpenCV的相关库,OpenCV的库不全,仅供python用. 正文 一.Ubuntu下配OpenCV @https://blog.cs

codeblocks配置OPENGL GLUT 作者 He YiJun – storysnail<at>gmail.com 团队 ls 版权 转载请保留本声明! 本文档包含的原创代码根据General Public License,v3 发布 GPLv3 许可证的副本可以在这里获得:http://www.gnu.org/licenses/gpl.html 本文档根据GNU Free Documentation License 1.3发布 GFDL1.3许可证的副本可以在这里获得:http://

Code::Blocks配置GTK+2和GTK+3 作者 He YiJun – storysnail<at>gmail.com 团队 ls 版权 转载请保留本声明! 本文档包含的原创代码根据General Public License,v3 发布 GPLv3 许可证的副本可以在这里获得:http://www.gnu.org/licenses/gpl.html 本文档根据GNU Free Documentation License 1.3发布 GFDL1.3许可证的副本可以在这里获得:http:

该包是高性能的线性代数计算库,两个包一般是相互依赖,因此选择同时介绍其安装: 官方发布如今是lacpack-3.5.0.tgz,获取方法是网址.但打不开,ubuntu一般用 wget http://www.netlib.org/lapack/lapack-3.5.0.tgz 下载后解压 tar -zxvf lapack-.tgz在make之前,需要先创建一个make.inc文件,可以直接根据make.inc.example创建: cd lapack- cp make.inc.example ma