下载链接:https://software.intel.com/en-us/mkl 1.文件下载 官网注册后,选择MKL下载下来,安装到指定目录就行,不在多说. 2.配置文件 首先创建一个Windows桌面项目,再添加一个CPP源文件. 打开项目属性页--配置属性,会多出Intel Performance...这一项,看下图配置 在打开VC++目录,进行配置.我安装MKL的地方在D:\IntelSWTools 打开D:\IntelSWTools\compilers_and_libraries_2

from:http://unifius.wordpress.com.cn/archives/5 系统:Gentoo Linux (64bit, Kernel 3.7.1)配置:Intel(R) Core(TM) i7-2670QM在Gentoo中安装Numpy/Scipy非常简单,直接emerge就可以解决.但是默认链接的blas/lapack库性能非常差,在矩阵计算方面比MATLAB慢了不少.原因在于MATLAB使用的是高度优化的数值计算库Intel math kernel library (

分布式版本库--Windows下Git的环境部署以及在GitHub上开源自己的项目 这几天着实忙的焦头烂额,可惜不是搞技术,今天周日,难得闲下来,写篇大家都想学习的Git教程,其实廖雪峰老师的网站已经非常详细了,但是.咳咳,太长了,我就稍微简单点的来概括,其实Git在MAC和Ubuntu上的体验是最好的,不过搞Android开发的我相信绝大多数人还是用windows吧,当然不排除个例 廖雪峰教程:http://www.liaoxuefeng.com/wiki/001373951630592960

为了安装caffe, 所以安装了mkl, 现在想在codeblock的项目中使用mkl. 设置mkl环境变量: mkl安装好后默认是在/opt/intel/mkl中,其中/opt/intel/mkl/bin下有脚本可以设置环境变量,根据mkl的user guid:我电脑安装的是64位的ubuntu 14.04,所以我使用 /opt/intel/mkl/bin/mklvars.sh inter64 但是报错说 typeset : not found, 根据网上的搜索,得知是应该用bash去运行它,

对任意一个\(m\times n\)的实矩阵,总可以按照SVD算法对其进行分解.即: \[A = U\Sigma V^T \] 其中\(U.V\)分别为\(m\times m.n\times n\)的方阵,由\(A\)的左奇异向量和右奇异向量组成,且\(U\)与\(V\)均为正交阵.\(\Sigma\)为\(m\times n\)的对角矩阵,对角线上的元素为矩阵\(A\)的奇异值. 在MKL库中求解奇异值和奇异向量的函数为LAPACKE_dgesvd. 1 参数详解 lapack_int LAP

1. 下载 官网:http://www.boost.org/ 主页:https://sourceforge.net/projects/boost/ 当前最新版:V1.61.0 2. 编译 首先,生成bjam和b2工具. 然后,对不同版本的MSVC生成库文件. 名称 VS版本 msvc-6.0 VS6.0 msvc-7.1 VS2003 msvc-8.0 VS2005 msvc-9.0 VS2008 msvc-10.0 VS2010 vs2005: bjam stage --toolset=msv

开发过程中每天都要从SVN代码库里一个一个的update各个项目代码,不仅效率实在是低,也不符合程序员的"懒"精神,由于是在Windows环境做开发,自然就想到了使用bat来实现自动处理. @echo off @echo ****************************************************** @echo =============== 批量自动更新SVN版本库 =============== @echo %date% %time% 准备更新SVN版

设置中文后,查看图形有乱码,文字变成了方块 Win+R打开运行,输入fonts,回车进入Windows字体目录,找到微软雅黑-常规字体,复制出来将文件名修改为msyh.ttf,注意后缀ttf. 将msyh.ttf上传到服务器zabbix字体目录中: /usr/share/zabbix/fonts/ 修改配置文件 查看字体配置# grep FONT_NAME /usr/share/zabbix/include/defines.inc.php -n 45:define('ZBX_GRAPH_FONT

SVN管理多个项目版本库: . 安装SVN服务器软件,路径: C:\Program Files\Subversion . 在D盘创建svn根目录D:\SVN-CM . 在D:\SVN-CM下创建SVNProject1.SVNProject2两个SVN项目版本库: 命令:svnadmin create D:\SVN-CM\SVNProject1 svnadmin create D:\SVN-CM\SVNProject2 .为便于配置管理,将所有版本库的“账号密码”和“登陆用户权限”等控制文件指定为

GitHub上面有一个项目 提供了编译环境 以及编译好的静态库 https://github.com/ShiftMediaProject/FFmpeg

本页介绍了如何购买自己的PyEDA闪亮副本.PyEDA项目的主要目标是成为主流的Python软件包,并遵守社区中遵守的大多数约定. 支持平台 PyEDA支持Windows以及任何带有C编译器的平台.作者在MacOS和Ubuntu Linux上进行开发和测试.' 支持的Python版本 从版本开始0.15,PyEDA仅适用于Python 3.2+.从版本开始0.23,PyEDA仅适用于Python 3.3+.放弃对Python 2的支持有几个原因: Python 3是该语言的未来. 几乎所有科学软

此示例是利用Intel 的MKL库函数计算矩阵的乘法,目标为:\(C=\alpha*A*B+\beta*C\),由函数cblas_dgemm实现: 其中\(A\)为\(m\times k\)维矩阵,\(B\)为\(k\times n\)维矩阵,\(C\)为\(m\times n\)维矩阵. 1 cblas_dgemm参数详解 fun cblas_dgemm(Layout, //指定行优先(CblasRowMajor,C)或列优先(CblasColMajor,Fortran)数据排序 TransA

网上教编译方法的很多,直接分享编译完成的很少. 我就把编译完成的分享出来吧. ​geos-3.6.3.tar.bz2 (Changes) 版本的 https://trac.osgeo.org/geos 参考页面 已编译成geos64位.zip 已编译成geos32位.zip

首先确保安装了pip,并且pip也加入了系统path路径: pip下载:https://pypi.python.org/pypi/pip#downloads 下载Python对应的包:(http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/) 执行pip install wheel 在下载好的目录下执行pip install *.whl pip运行报错Fatal error in launcher: Unable to create process using '"

函数库接口标准:BLAS (Basic Linear Algebra Subprograms)和LAPACK (Linear Algebra PACKage) 1979年,Netlib首先用Fortran实现基本的向量乘法.矩阵乘法的函数库(该库没有对运算做过多优化).后来该代码库对应的接口规范被称为BLAS. (注:NetLib是一个古老的代码社区,https://en.wikipedia.org/wiki/Netlib) LAPACK也是Netlib用Fortan编写的代码库,实现了高级的线

注:本文全原创,作者:Noah Zhang  (http://www.cnblogs.com/noahzn/) 这两天在安装Python的深度学习库:Theano.尝试了好多遍,CMake.MinGW.BLAS.APLACK等等都装了试着自己编译,网上教程也搜了一大堆,但都没成功.昨晚回家清理干净电脑,又小心翼翼地装了一遍,成功,今天来公司又装了一遍,也成功,现把步骤记录如下: (注:本步骤适用于WIN7 64位操作系统,Python版本为3.4.3 64bit) 1. 请将电脑清理干净.包括之

1.关于Tensorflow 国际惯例,先来个总体的简要介绍,摘自一个很强大的TensorFlow中文学习网站(http://www.tensorfly.cn/)的简介 TensorFlow™ 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库.节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor).它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU),服务器,移动

numpy, matplotlib, scipy三个包是科学计算和绘图的利器.安装它们既可以在网上下载exe安装包,也可以用python内置的包管理工具来下载安装,后者较为方便. 这几天做美赛要用到,安装时遇到一些问题,特此记录. 安装numpy numpy是matplotlib和scipy包安装的先行要求.因此要先安装numpy.pip工具一条命令就可以快速下载安装,推荐使用pip. 在命令行中跳转到python的安装地址下的scripts文件夹,然后输入如下命令: python -m pip

VS2019配置oneAPI并调用MKL库 oneAPI oneAPI是一个跨架构的编程工具,旨在简化跨GPU.CPU.FPGA和AI加速器之间的编程,可以与英特尔自身设备,或其他厂商的芯片配合使用,以优化工作负载.支持多种语言,支持跨架构性能加速,以提高程序员的生产力. 其中的oneMKL(数学内核库),是一个高度优化和广泛并行化的例程库,旨在提供跨各种CPU和加速器的最高性能.该库具有用于大多数例程的C和Fortran接口,全面支持多种数学运算,包括: 线性代数 快速傅里叶变换 向量 直接和

OS: Windows XP sp3 IDE: VS2010 MariaDB: V5.5 (到目前为止2016.5,中文域(.cn)只有清华大学 TUNA 镜像源可用) (.tar.gz为源码:.zip为执行程序) Source: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/mariadb//mariadb-5.5.49/source/mariadb-5.5.49.tar.gz Zip: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ma