OpenBLAS(Open Basic Linear Algebra Subprograms)是开源的基本线性代数子程序库,是一个优化的高性能多核BLAS库,主要包括矩阵与矩阵.矩阵与向量.向量与向量等操作.它的License是BSD-3-Clause,可以商用,目前最新的发布版本是0.2.19.它的源码放在了GitHub上,由张先轶老师等持续维护. OpenBLAS是由中科院软件所并行软件与计算科学实验室发起的基于GotoBLAS2 1.13 BSD版的开源BLAS库高性能实现. BLAS是一

http://www.openblas.net/ Linux:下载源码直接make即可

前言 最近在用C++实现神经网络模型,优化算法需要用到矩阵操作,一开始我用的是boost的ublas库,但用着用着感觉很不习惯,接口不够友好.于是上网搜索矩阵运算哪家强,大神们都推荐armadillo.一方面本着群众的眼光是雪亮的这一原则,另一方面也想尝尝鲜(听说和Matlab很类似,用着非常爽),就折腾了一下. armadillo是一个开源的C++线性代数计算函数库,目的是在效率和易用性之间取个折中.它的API风格类似Matlab,因此会用matlab的话,用起它来将十分得心应手.这个库其实是

VS2013配置Caffe卷积神经网络工具(64位Windows 7)--准备依赖库 2014年4月的时候自己在公司就将Caffe移植到Windows系统了,今年自己换了台电脑,想在家里也随便跑跑,本来也装了Ubuntu可以很方便的配置好,无奈在家的风格是"娱乐的时候抽空学习",所以移植到Windows还是很有必要的.但是,公司禁止将公司内部资料带出,很多地方又都忘记了,周末磨了一天终于移植完,本篇为记录将Caffe移植至Windows7 x64系统下的一些关键步骤.第一步先看看这老些

本文基于OpenBlas的编译和安装,来说明如何从一个dll文件生成lib库文件. 参考OpenBlas的说明“Howto generate import library for MingW”,和MinGW的说明HOWTO Create an ImportLibrary for a DLL using MinGW,学习如何生成lib库,其中OpenBlas的说明讲的是如何使用Visual studio的lib.exe工具从dll生成lib文件,而MinGW讲的是如何把一个windows的dll转

OpenBlas是一个优化的Blas库,基于GotoBlas21.13 BSD版,安装步骤如下: Windows下安装: 1. 在SourgeForge下载最新的OpenBlas库:http://sourceforge.net/projects/openblas/files/ 2.  解压下载的源码到工作目录,比如:E:\VMwareSharedFolder\OpenBLAS 3. 根据OpenBlas在GitHub上的说明“Howto use OpenBLAS in Microsoft Vis

本文基于OpenBlas的编译和安装.来说明怎样从一个dll文件生成lib库文件. 參考OpenBlas的说明"Howto generate import library for MingW",和MinGW的说明HOWTO Create an ImportLibrary for a DLL using MinGW,学习怎样生成lib库.当中OpenBlas的说明讲的是怎样使用Visual studio的lib.exe工具从dll生成lib文件,而MinGW讲的是怎样把一个windows

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

[引言]最近接手了公司的关于虫子识别的项目,使用MXNet框架开发,但是实际用的是Deformable-ConvNets. Deformable-ConvNets为微软研究研究院提出的可变卷积网络,可用于对图像中大小不一的物体识别,不是单单识别图中的猫和狗(它们都一般大小),而识别图像中不同种类的虫子(虫子本身小,而且难以区分),在这样的场景下很适合用可变卷积Deformable-ConvNets. MXNet本身灵活,扩展性强,根据 https://github.com/msracver/De

特别说明:要在我的随笔后写评论的小伙伴们请注意了,我的博客开启了 MathJax 数学公式支持,MathJax 使用$标记数学公式的开始和结束.如果某条评论中出现了两个$,MathJax 会将两个$之间的内容按照数学公式进行排版,从而导致评论区格式混乱.如果大家的评论中用到了$,但是又不是为了使用数学公式,就请使用\$转义一下,谢谢. 想从头阅读该系列吗?下面是传送门: Linux 桌面玩家指南:01. 玩转 Linux 系统的方法论 Linux 桌面玩家指南:02. 以最简洁的方式打造实用的

本文介绍在Windows下安装使用SigPack库,涉及Armadillo.OpenBLAS安装使用说明,最终实现对SigPack示例CPP基于MinGW64在Sublime Text3下的编译运行,并对在VS中的使用做了部分示例. 目录 一.SIGPACK简介 二.在WINDOWS下安装介绍 三.安装OpenBALS 四.安装Armadillo 五.安装SigPack 一.SIGPACK简介 (官方介绍,不做累述) SigPack - the C++ signal processing lib

https://www.zhihu.com/question/24501195 节选: 看了这么多答案,觉得 Hadley Wickhamhad.co.nz 在R使用者的地位好高啊.其实我也觉得Hadley的每个包都很好用,尤其是CRAN - Package plyr(他写的包中,这个接触得比较晚,所以感觉更加相见恨晚).其他作者的包有: CRAN - Package xkcd 把你的图绘制成xkcd http://xkcd.com风格 CRAN - Package magrittr 向前管道操

从其官网整理了一些资料如下: 1.基本概念 基本使用概念 PaddlePaddle是源于百度的一个深度学习平台.PaddlePaddle为深度学习研究人员提供了丰富的API,可以轻松地完成神经网络配置,模型训练等任务. 这里将介绍PaddlePaddle的基本使用概念,并且展示了如何利用PaddlePaddle来解决一个经典的线性回归问题. 2.安装 PaddlePaddle的编译选项 PaddlePaddle的编译选项,包括生成CPU/GPU二进制文件.链接何种BLAS库等.用户可在调用cma

原文链接:http://blog.csdn.net/joshua_1988/article/details/45036993 有少量修改................ 2014年4月的时候自己在公司就将Caffe移植到Windows系统了,今年自己换了台电脑,想在家里也随便跑跑,本来也装了Ubuntu可以很方便的配置好,无奈在家的风格是"娱乐的时候抽空学习",所以移植到Windows还是很有必要的.但是,公司禁止将公司内部资料带出,很多地方又都忘记了,周末磨了一天终于移植完,本篇为记

主成分分析原理与实现   主成分分析是一种矩阵的压缩算法,在减少矩阵维数的同时尽可能的保留原矩阵的信息,简单来说就是将 \(n×m\)的矩阵转换成\(n×k\)的矩阵,仅保留矩阵中所存在的主要特性,从而可以大大节省空间和数据量.最近课上学到这个知识,感觉很有意思,就在网上找一些博客进行学习,发现网上关于这方面的介绍很多,但是感觉都不太全面,单靠某一个介绍还是无法理解,当然这可能也跟个人基础有关.所以我在这里根据自己的理解写一个总结性的帖子,与大家分享同时也方便自己复习.对于主成分分析,可以参照以

最近需要用到openblas库,本地ubuntu 系统内有一个版本,但是想用自己新编译的openblas, 使用cmake指定了链接的库地址, SET(LINK_LIB_DIRS "/usr/local/lib" "/home/beauty/beautify_linux/3rdparty/OpenBLAS/lib/libopenblas.a") SET(OpenBLAS_LIBRARIES /home/github/OpenBLAS/build/lib/libope

[神经网络与深度学习][CUDA开发][VS开发]Caffe+VS2013+CUDA7.5+cuDNN配置成功后的第一次训练过程记录<二> 标签:[神经网络与深度学习] [CUDA开发] [VS开发] 紧着上一篇,我在windows上备份了三个版本的Caffe库以及visual studio 13的编译工程,主要当时是一步一步来的,想着先是only cpu,然后是支持cuda,最后是并入cuDNN.当我意识到程序要支持在没有GPU的设备上运行时,需要有不同的选择.这里主要记录关于三种不同的配置

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

1.配置Android NDK编译工具.以下下载地址,直接放到浏览器中下载,不需要VPNlinux 32 bithttp://dl.google.com/android/ndk/android-ndk-r10d-linux-x86.binlinux 64 bithttp://dl.google.com/android/ndk/android-ndk-r10d-linux-x86_64.bin Windows 32 bithttp://dl.google.com/android/ndk/andro

安装环境:Win 10 专业版 64位 + Visual Studio 2015 Community. 记录下自己在有GPU的环境下安装配置MXNet的过程.该过程直接使用MXNet release 的 pre-built 包,没有自己使用CMake编译.网上有很多自己编译的教程,过程都比较繁琐,直接使用release包对新手来说更加简单方便. 选择MXNet的原因是因为看了<Caffe.TensorFlow.MXNet三个开源库的对比>这篇博文,其中指出MXNet相对来说是最易上手的深度学习