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++

采用fortran进行数值计算的朋友们都应该听说过大名鼎鼎的lapack库,我就不多做介绍了,在此,我只是介绍一个编译好的lapack二进制包ACML(AMD Core Math Library),并且我强烈推荐,有几个原因: 1. ACML是预编译好的二进制文件,省去了许多重新编译的麻烦: 2. AMD对ACML中的许多函数针对x86构架进行了优化,执行效率很高: 3. ACML中有专门针对SMP(不要告诉我你不知道SMP是什么东东)的库,可以实现并行多处理,如果你是多核多线程处理器的话可以最

一.安装FFTW 1.下载安装包 下载地址:http://www.fftw.org/download.html  2.编译安装 tar -zxvf fftw-3.3.10.tar.gz cd fftw-3.3.10/ ./configure --prefix=/BIGDATA2/nscc_sci_1/xujb/fftw --enable-threads make make install 3.测试例子 g++ test_fftw.cpp -o test_fftw -lfftw3 \ -L/BIG

参考链接:linux下安装blas和lapack BLAS 和 LAPACK 这两个数学库是很多 Linux 科学计算软件需要调用的,所以经常会用到. LAPACK,其名为Linear Algebra PACKage的缩写,是一以Fortran编程语言编写,用于数值计算的函式集.LAPACK提供了丰富的工具函式,可用于诸如解多元线性方程式.线性系统方程组的最小平方解.计算特征向量.用于计算矩阵QR分解的Householder转换.以及奇异值分解等问题. LAPACK的源码可以从http://ww

平台: VMware上装的Ubuntu-15.10 环境准备工作:装Fortran, lapack, blas, cblas (理论上装好lapack后面两个应该是自动的),其他的有需要的随时安装就可以 =====  开始编译 ===== cd到CorrsTmplt的目录 1. sleep的error 在命令行执行 make 此时,出现error FileManagement.cpp:25:25: error: ‘sleep’ was not declared in this scope sle

场景: Aix 7.2 上安装Oracle 18.4 RAC 执行root.sh脚本,ASM failed to start !查看日志文件:ORA-40238: invalid linear algebra shared library /u01/app/oracle/product/18.0.0/grid_1/lib/libora_netlib.so 原因:Fortran Runtime 包不存在 lslpp -L all | grep -i "Fortran Runtime" 解

上一期介绍了Anaconda的安装,本期介绍Miniconda的安装,它们共同的部分是Conda,确实如此.Conda是一个开源的包管理系统,本身的志向非常宏大,要为Python. R. Ruby. Lua. Scala. Java.JavaScript. C/ C++, FORTRAN提供包管理功能.同时,还能够跨平台使用,包括Windows. MacOS以及 Linux.在安装完成了Anaconda后就是用Conda命令来安装各种包,而不再使用Python的标准包管理器(Pip)来安装.同样

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

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

Over the years, I have collected, modified, adapted, adopted or created a number of software packages in FORTRAN. You might be able to use one of these libraries, or a routine or two from a library. The packages are at different levels of completion.

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

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

PythonCharm简易安装python统计包及 本文介绍使用pythonCharm IDE 来安装Python统计包或一些packages的简单过程,基本无任何技术难度,顺便提一提笔者在安装过程中遇到的两个小问题. ================================================================================================================== 1.pythonCharm介绍 对于这款IDE的描

网上有不少R包的编译过程介绍,挑选了一篇比较详细的,做了稍许修改后转载至此,与大家分享 如何在windows中编写R程序包 created by helixcn modified by binaryfan 在Windows环境下如何编写R程序包,即生成供linux环境编译运行的tar.gz文件,也生成供windows下使用的.zip文件呢?其实并不复杂,只要下载一些工具软件,按照相应的步骤填写相应的“表格”,继而运行一些简单的指令,就可以生成R的程序包了. 编写R程序包通常包括以下几步: (1)

Abstract: Paralution is an open source library for sparse iterative methods with special focus on multi-core and accelerator technology such as GPUs. It has a simple fortran interface and not well designed for multiple right-hand-sides. Here we defin

转自:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/10947323/ LibLinear(SVM包)使用说明之(一)README zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 本文主要是翻译liblinear-1.93版本的README文件.里面介绍了liblinear的详细使用方法.更多信息请参考: http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/liblinear/ 在这里我用到的是L

关于blas的介绍介绍见:http://www.cnblogs.com/dzyBK/p/4983953.html blas:提供向量和矩阵的基本运算,用fortran编写. lapack:提供向量和矩阵的高级运算,用fortran编写,内部以blas为基础库. cblas:提供c接口的blas库,源码通过f2c转换为C语言.f2c官网:http://www.netlib.org/f2c/ clapack:提供c接口的lapack库,源码通过f2c转换为C语言.f2c官网:http://www.n

在利用C语言编程,经常调用其他的软件包,其中lapack,blas库是最常用的两个库,这里讲下在linux系统下,C语言编程如何调用这两个库: 1.首先讲下blas库的调用,这里以两个向量内积函数为例: #include <stdio.h> #include <math.h> double ddot_(int *,double *,int *,double *,int *); int main() { , INCX=, INCY=; ]={1.0,1.0}; ]={2.0,2.0}

一.Numpy概念 Numpy(Numerical Python的简称)是Python科学计算的基础包.它提供了以下功能: 快速高效的多维数组对象ndarray. 用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数. 用于读写硬盘上基于数组的数据集的工具. 线性代数运算.傅里叶变换,以及随机数生成. 用于将C.C++.Fortran代码集成到Python的工具. 除了为Python提供快速的数组处理能力,Numpy在数据分析方面还有另外一个主要作用,即作为在算法之间传递数据的容器.对于数值

打包目录 rpm 打包目录有一些严格的层次上的要求. rpm 的版本 <=4.4.x,rpmbuid 工具其默认的工作路径是 /usr/src/redhat.因为权限的问题,普通用户不能制作 rpm 包,制作 rpm 软件包时必须切换到 root 身份才可以. rpm 从 4.5.x 版本开始,将 rpmbuid 的默认工作路径移动到用户家目录下的 rpmbuild目录里,即 $HOME/rpmbuild ,并且推荐用户在制作 rpm 软件包时尽量不要以 root 身份进行操作. 本文所在环境: