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++

最近研究GIS算法,需要用到Fortran语言.在网上找了一下发现一个开源的软件GUN Fortran编译器.当然既然是编译器,就是编译出程序的,但是编辑器不包括在内.编辑器可以用Text记事本,或者是ZionEdit也可以. 一开始装GUN Fortran编译器,装完了.以为是可视化界面,结果在bin目录单击gfortran.exe一闪而过,明白这是应该用cmd命令来执行的. 首先,在“运行”中输入'cmd'进入dos命令窗.再切换至硬盘的gfortran执行程序目录.G: --> cd gf

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

转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_62dfdc740101aoo6.html Python下大多数工具包的安装都很简单,只需要执行 “python setup.py install”命令即可.然而,由于SciPy和numpy这两个科学计算包的依赖关系较多,安装过程较为复杂.网上教程较为混乱,而且照着做基本都不能用.在仔细研读各个包里的README和INSTALL之后,终于安装成功.现记录如下. 系统环境: OS:RedHat5 Python版本:Python2

1. 公司在下面目录安装了gcc-4.8.2,以支持c++11,可以通过在bashrc中添加来实现: PATH=/opt/compiler/gcc-4.8.2/bin:$PATH 2. 公司环境切换到V2,升级和安装会带来很多方便 切换方式查看: http://wiki.baidu.com/pages/viewpage.action?pageId=63809112 步骤: wget  http://dl.noah.baidu.com/soft/centosv2/v2.deploy 以root账号

一直用MAC写python,但京东给的本装的是win7系统,在安装scipy时各种报错,最后错误提示为: no lapack/blas resources found 开始一顿搜,爆栈给出的解决方案是,安装fortran编译lapack,god,真是个重量级的解决方案,继续找,终于让我找到了解决方案: http://www.voidcn.com/blog/coder_oyang/article/p-5785475.html 摘录如下: 发现一个简单实测有效的办法,直接下载编译好的.whl文件安装

Python下大多数工具包的安装都很简单,只需要执行 "python setup.py install"命令即可.然而,由于SciPy和numpy这两个科学计算包的依赖关系较多,安装过程较为复杂.网上教程较为混乱,而且照着做基本都不能用.在仔细研读各个包里的README和INSTALL之后,终于安装成功.现记录如下. 系统环境: OS:RedHat5 Python版本:Python2.7.3 gcc版本:4.1.2 各个安装包版本: scipy-0.11.0 numpy-1.6.2 n

  系统环境: OS:RedHat5 Python版本:Python2.7.3 gcc版本:4.1.2 各个安装包版本: scipy-0.11.0 numpy-1.6.2 nose-1.2.1 lapack-3.4.2 atlas-3.10.0 依赖关系:scipy的安装需要依赖于numpy.lapack.atlas(后两者都是线性代数工具包),而numpy和sci的测试程序的运行又依赖于nose,因此,整个安装过程必须要按顺序执行的,否则是无法执行下去的. 安装步骤: 1.安装nose 这个安

技术背景 Julia是一门为科学计算而生的编程语言,其着重强调了开源.生态与性能.从开源角度来说,相比于Matlab就要友好很多,用户可以免费使用,而且MIT协议应该是最宽松的开源协议之一(截图来自于参考链接3): 而生态则是对表的C/C++语言,我们都知道python是一门生态非常强大的编程语言,各种轮子很大程度上减少了学习成本和工作量,而julia的目标也是如此.最后在性能上是对标的python,我们都知道python作为一门解释性语言,在性能上有较大的牺牲.除非我们使用c++或者fortr

本篇博客主要用于记录Ubuntu 14.04 64bit操作系统搭建caffe环境,目前针对的的是CPU版本: 1.安装依赖库 sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev CUDA:如果

用Fortran生成随机数的方法很简单,就是: call random_seed ()call random_number (rd) 生成随机数组可以这样: do k = 1,10 call random_seed () call random_number (rd) x(k) = rd !do something .... end do 但如果循环过程中do something这里所消耗的时间比较短,那么 所生成的随机数很可能是一样的.在小木虫上一位网友给出了相应的解决方法,请见: progr

faiss安装 faiss是facebook开发的有CPU版本和GPU版本的求密集向量相似性和进行密集向量聚类的库. faiss用c++编写,安装faiss需要在github上下载其c++源码并用make编译安装 faiss仅有的两个依赖包:blas和lapack CPU 方面,Facebook 大量利用了: 多线程以充分利用多核性能并在多路 GPU 上进行并行搜索. BLAS 算法库通过 matrix/matrix 乘法进行高效.精确的距离计算.没有 BLAS,高效的强力执行很难达到最优状态.

参考博客: http://www.cnblogs.com/anyview/p/5025704.html 1. 安装gfortran, numpy, scipy, sklearn, blas, atlas等包 # 安装gfortran,后面编译过程中会用到sudo apt-get install gfortran# 安装blas,Ubuntu下对应的是libopenblas,其它操作系统可能需要安装其它版本的blas——这是个OS相关的.sudo apt-get install libopenbl

以下转载自http://www.cnblogs.com/youthlion/archive/2012/05/15/2501465.html Armadillo是一个C++开发的线性代数库,在vs2010上安装的具体步骤如下: 1.http://arma.sourceforge.net/download.html#windows下载Armadillo,解压后把其中的include文件夹完整拷贝出来,放到某处,我放在了D:\Armadillo里: 2.修改D:\Armadillo\include\a

Stupid && 祖传Fortran代码救赎之路(编译Dll) gfortran编译动态库 在Windows平台下,Intel Fortran安装过于庞大且费事(现在集成到OneAPI上了,安装下需要60G),之前在VS2019上折腾了好久,最后Debug调试不显示过程变量,吐了... 后来决定直接用gfortran+gdb+VScode来做Fortran程序的调试与编译.在此记录一下,如何时使用gfortran编译Dll,以及如何使用C++.Matlab调用Fortran生成的Dll库

IPX下载安装 该软件需要事先安装LAPACK与openblas,相关安装教程请点击链接. 1.下载 mkdir IPX cd IPX git clone https://github.com/ERGO-Code/basiclu.git cd basiclu make git clone https://github.com/ERGO-Code/ipx.git cd ipx 2.添加相关链接文件的地址 此时直接安装或者按他的要求添加静态库文件会报错,因此需要自己配置一下,在ipx文件夹下建立so

安装过程中,网络状态一定要好,如果安装过程中出现time out的提示信息,今天就可以洗洗睡啦,等明天网络状态好的时候再安装. 安装过程出现不知名的错误的时候,执行第一步,update一下 1.#update software sudo apt-get update 2.# 安装gfortran sudo apt-get install gfortran # 安装blas sudo apt-get install libopenblas-dev # 安装lapack sudo apt-get i

一.说明 本文是继<Ubuntu-安装-cuda7.0-单显卡-超详细教程> 之后的续篇.theano和caffe是深度学习库,对运算能力需求很大,最好使用cuda进行加速.所以,请先阅读<Ubuntu-安装-cuda7.0-单显卡-超详细教程>,成功安装cuda之后,再来安装theano和caffe. 二.安装Theano 1. 安装各种包 安装gfortran, numpy, scipy, sklearn, blas, atlas等包 # 安装gfortran,后面编译过程中会

文章摘要: Windows,Linux平台下安装使用Eclipse + QT4.4.3开发环境 Windows,Linux新建project时的配置(不使用QT预置项目类型,而是手工配置) 使用Eclipse开发平台的原因: 由于要在Windows/Linux上开发,希望统一开发工具． 以前开发QT3时,界面开发使用QT自带的designer, 程序也可以在Designer里面全部完成．有时也用一些轻量级的编辑工具,如Windows下FlexEdit(www.xuyibo.org下载,相当不错,

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