Eigen 矩阵乘法的速度  < MKL矩阵乘法的速度,MKL矩阵乘法的速度与matlab矩阵乘法的速度相差不大,但matlab GPU版本的矩阵乘法速度是CUP的两倍,在采用float数据类型时10000*10000的矩阵乘法不到1秒

[JAVA]深深跪了,OJ题目JAVA与C运行效率对比(附带清华北大OJ内存计算的对比) 看了园友的评论之后,我也好奇清橙OJ是怎么计算内存占用的.重新测试的情况附在原文后边. -------------------------------------- 这是切割线 -------------------------------------------- 最近自学Java,试着用Java刷几道OJ的题来熟悉基本语法. 起初几道简单题,没太留意程序的执行效率.今天做了一道简单的递归题,竟然运行超时

Eigen为Matlab转换为C++提供了一个简单的语法级别的代码迁移工具. 对一些代码进行了扩充,以便程序由Matlab到Eigen的移植................... 参考链接:http://eigen.tuxfamily.org/dox/AsciiQuickReference.txt // A simple quickref for Eigen. Add anything that's missing. // Main author: Keir Mierle (对浮点数的计算使用M

看了园友的评论之后,我也好奇清橙OJ是怎么计算内存占用的.重新测试的情况附在原文后边. -------------------------------------- 这是切割线 -------------------------------------------- 最近自学Java,试着用Java刷几道OJ的题来熟悉基本语法. 起初几道简单题,没太留意程序的执行效率.今天做了一道简单的递归题,竟然运行超时了!由于本人算法方面功底太差,不懂的如何优化,想了个投机的办法应付了过去.但又觉得不可思议

// A simple quickref for Eigen. Add anything that's missing. // Main author: Keir Mierle #include <Eigen/Dense> Matrix<double, 3, 3> A; // Fixed rows and cols. Same as Matrix3d. Matrix<double, 3, Dynamic> B; // Fixed rows, dynamic cols.

同型矩阵运算满足加法交换律.结合律:并存在单位元.逆元.和0元,为同型矩阵对加法的交换环. Eigen的简单运算参考:http://blog.163.com/jiaqiang_wang/blog/static/1188961532013625102721873/ 一.For Eigen 1.零初始化.单位阵.全1矩阵 //初始化状态向量和状态协方差 int initialize_x_and_p(Eigen::MatrixXf &x_k_k,Eigen::MatrixXf &p_k_k) {

参考: http://eigen.tuxfamily.org/dox/AsciiQuickReference.txt // A simple quickref for Eigen. Add anything that's missing. // Main author: Keir Mierle #include <Eigen/Dense> Matrix<, > A; // Fixed rows and cols. Same as Matrix3d. Matrix<, Dyna

最近需要用 C++ 做一些数值计算,之前一直采用Matlab 混合编程的方式处理矩阵运算,非常麻烦,直到发现了 Eigen 库,简直相见恨晚,好用哭了. Eigen 是一个基于C++模板的线性代数库,直接将库下载后放在项目目录下,然后包含头文件就能使用,非常方便.此外,Eigen的接口清晰,稳定高效.唯一的问题是之前一直用 Matlab,对 Eigen 的 API 接口不太熟悉,如果能有 Eigen 和 Matlab 对应的说明想必是极好的,终于功夫不负有心人,让我找到了,原文在这里,不过排版有

最近需要用 C++ 做一些数值计算,之前一直采用Matlab 混合编程的方式处理矩阵运算,非常麻烦,直到发现了 Eigen 库,简直相见恨晚,好用哭了. Eigen 是一个基于C++模板的线性代数库,直接将库下载后放在项目目录下,然后包含头文件就能使用,非常方便.此外,Eigen的接口清晰,稳定高效.唯一的问题是之前一直用 Matlab,对 Eigen 的 API 接口不太熟悉,如果能有 Eigen 和 Matlab 对应的说明想必是极好的,终于功夫不负有心人,让我找到了,原文在这里,不过排版有

Eigen库矩阵运算使用方法 Eigen这个类库,存的东西好多的,来看一下主要的几个头文件吧: ——Core 有关矩阵和数组的类,有基本的线性代数(包含 三角形 和 自伴乘积 相关),还有相应对数组的操作. ——Geometry 几何学的类,有关转换.平移.进位制.2D旋转.3D旋转(四元组和角轴相关) ——LU 逻辑单元的类,有关求逆,求行列式,LU分解解算器(FullPivLU,PartialPivLU) ——Cholesky 包含LLT和LDLT的乔里斯基因式分解法. (小科普:Chole

MATLAB的系统结构:三个层次.九个部分 ----------------------------------- 一.基础层 是整个系统的基础,核心内容是MATLAB部分. 1.软件主包MATLAB的构成 MATLAB语言 MATLAB的数学函数,提供丰富的数学函数库 MATLAB的图形处理系统,可视化 MATLAB的API,便于与其他软件交流,如数据库,VC等 MATLAB的工作环境   2.依附于MATLAB主包的有Compiler和Toolboxes Toolboxes是一个面向应用的具

最近两天在搞C++和Matlab混合编程,这个中间过程真是让人心酸啊,最后还是搞定成功!现在把这个过程记录一下. 首先自己的电脑本来就安装着matlab2013b,按着网上的说法首先需要输入!mcc,测试当前matlab上的编译器.可是发现没有,上网查资料说是matlab2013b破解不完全.没办法从网上下载了matlab2015a,然后安装破解.测试发现编译器OK 然后写了一个add.m文件,生成动态库dll.然后在vs2013中调用,出现无法解析的外部符号.然后用工具查看了一下dll中导出的

Linux内核支持的多网卡聚合方法——bond.team bond 优点:经过长时间的实践检验,具有较高的稳定性:kernel-2.4及以上内核均广泛支持 缺点:需要通过sysfs或发行版定制的网卡配置文件控制,易用性较差:运行效率对比team没有优势:同一时间仅允许单一形式的monitor,不能结合使用arp及mii team 优点:后起之秀,运行效率较bond有所提升,目前在5%左右:提供用户空间程序库(libteam)和配置文件(teamd.conf),易用性提升:提供了mode API,

C语言指针和数组知识总结(上) 一.指针的基础 1.C语言中,变量的值能够通过指针来改变,打印指针的语句符号可以是:  %08x 2.指针的本质 指针的本质就是变量,那么既然是变量,那么一定会分配地址.只不过指针里面保存的是地址. 3.传递地址和传递值的区别 函数传参数只是一个赋值/拷贝的作用,所以在函数值传递和地址传递有如下区别: 值传递不能改变函数体外部的变量,地址传递可以改变函数体外部的变量. 4.那么什么场合需要用到地址传递呢? 注意两点:  第一个是实现对函数体外部的变量进行修改 第二

[前言] 对于矩阵(Matrix)的特征值(Eigens)求解,采用数值分析(Number Analysis)的方法有一些,我熟知的是针对实对称矩阵(Real Symmetric Matrix)的特征值和特征向量(Characteristic Vectors)求解算法——雅克比算法(Jacobi).Jacobi算法的原理和实现可以参考[https://blog.csdn.net/zhouxuguang236/article/details/40212143].通过Jacobi算法可以以任意精度近

parametet.mclc; clear; load('src.mat') CZT_N = ; CZT_M = ; CZT_W = exp(-j*(*pi/)); CZT_A = exp(j**pi/); 该文件罗列了用到的参数的取值情况,src.mat文件是matlab保存下来的原始数据,数据情况:2048*1个数据,每个数据都是科学计数法表示的. load命令,可以将文件中的数据加载到项目中,以便后续使用(如何使用,还依赖一个模块化仿真图). czt_w/A都是指数形式的复数:在c++语言

有些时候需要读取文件,小文件的时候效率的影响可以忽略,但是当文件上M,上G的时候,这个时候,效率问题就非常重要了,下面将对一个3G的文件,用C#的方式读取,对比效率的影响. 1. FileStream对象表示在磁盘或网络路径上指向文件的流,操作的是字节和字节数组,可以用于任何数据文件,而不仅仅是文本文件,也可以读取类似图像和声音的文件2. BufferedStream类主要用来处理流数据的,减少某些流直接操作存储设备的时间,提高读写效率,也可以读取字节,当读取文件的时候,用字节读取有可能会把字符

ylbtech-Python:百科 Python是一种跨平台的计算机程序设计语言.是一种面向对象的动态类型语言,最初被设计用于编写自动化脚本(shell),随着版本的不断更新和语言新功能的添加,越来越多被用于独立的.大型项目的开发. 1.返回顶部 1. 中文名:蟒蛇 外文名:Python 经典教材:Head First Python 发行时间:1991年 设计者:Guido van Rossum 最新版本:3.9.0a0 荣    誉:2017年度编程语言 目录 1 Python简介及应用领域

一.数据处理基础 (一)数据分析的概念 城市数据分析,可以从数据分析的广义和狭义两个角度来看: 狭义的数据分析是指根据分析目的,采用对比分析.分组分析.交叉分析和回归分析等分析方法,对相关城市数据(包括统计数据和爬取的网络开放数据)进行处理与分析,提取有价值的信息,发挥数据的作用,得到一个特征统计量结果过程.可以用来进行城市的空间特征的计量分析.网络分析等. 更进一步,深层次的数据分析可以参照数据挖掘来认识,即是从大量的.不完全的.有噪声的.模糊的.随机的城市数据中,通过应用聚类.分类.回归和关

一  概述 图像处理算法一般是用matla或OpenCV实现的,若是用FPGA实现,设计思路差别极大.matlab和opencv的优势:这些工具的优势在于可以方便地载入图像文件,或输出数据到图像文件,同时提供了大量的API函数,便于使用者快速实现想要的功能,同时又能通过查看图像文件直观地看到预想结果.将算法直接在FPGA实现是有难度和漫长的,在matlab中,一个直方图处理和双边滤波器,引导图像滤波,仅仅一行代码即可,有现成的函数调用,十分简单.而在FPGA实现则需要考虑帧缓存,算法的设计结构与

参考 https://zhuanlan.zhihu.com/p/26306568 https://byjiang.com/2017/11/18/SVD/ http://www.bluebit.gr/matrix-calculator/ https://stackoverflow.com/questions/3856072/single-value-decomposition-implementation-c https://stackoverflow.com/questions/35665090