在windows下利用msys编译openBLAS若遇到错误提示: gcc: CreateProcess : No such file or directory 问题原因参考:http://www.cppblog.com/romangol/archive/2008/04/19/47595.aspx stackoverflow上面的另一种解释是:利用mingw-get upgrade gcc的时候部分库没有随gcc一起更新,所以配置出错 解决办法:卸载gcc后重新安装gcc mingw-get r

在使用R的时候会发现R对CPU的利用率并不是很高,反正当我在使用R的时候,无论R做何种运算R的CPU利用率都只有百分子几,这就导致一旦计算量大的时候计算时间非常长,会给人一种错觉(R真的在计算吗?会不会我的程序死掉了?).今天,我看到了一篇博客介绍的方法,迫不及待的尝试了一下,只能说:太牛逼了!下面是我的测试截图: 前:

一.介绍:先简单Mark一下网上的介绍资料,弄清楚MKL是个啥,已经与openblas等的关系. 矩阵运算库blas, cblas, openblas, atlas, lapack, mkl之间有什么关系,在性能上区别大吗? 摘自:https://www.zhihu.com/question/27872849 比较OpenBLAS,Intel MKL和Eigen的矩阵相乘性能. 摘自:http://www.leexiang.com/the-performance-of-matrix-multip

项目链接:https://github.com/dmlc/mxnet 因为要做一些开发工作,prebuilt的lib不能满足需求.由于工作环境要求是windows,所以可以利用cmake工具来构建. 下载cmake,使用Cmake_Gui,选择项目目录等.由于atlasblas是默认选项,而atlas在windows下不好编译,需要用cygwin和mingw,所以我们选择openblas(可以用visual studio编译),下载prebuilt的binaries,并对相应的目录进行修改(li

没有GPU,没有linux, 只好装caffe的windows版本了. 我的系统是win10(64位),vs 2012版本,其它什么都没有装,因此会需要一切的依赖库. 其实操作系统只要是64位就行了,无所谓版本,win7,win8,win10都行. 1.安装vs2012. 2.安装 cude 6.5  可到此处下载:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-65, 下载的是64bit的EXE文件,下载完后,双击安装就可以了,如果默认安装路径,则应该安装在

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

I've seen a lot of queries about getting scipy working in Maya (Windows 64 bit) with a few not 100% reproducible answers. So after a long personal struggle with the problem, here's my solution which will hopefully end the madness for all Windows Maya

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

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

操作系统: 64位Windows10 mxnet的构建和安装包括两个步骤: 第一步,编译出共享库 libmxnet.dll. 第二步,安装语言包,比如python等. 最小编译要求: 最新的支持C++ 11 的c++编译器,比如 g++ >= 4.8 or clang 一份BLAS库,例如:libblas, atlas, openblas or intel mkl 可选库: CUDA Toolkit >= v7.0 :利用GPUs计算 要求GPU能够支持 Compute Capability 

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

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

MXNET Windows 编译安装(Python) 本文只记录Mxnet在windows下的编译安装,更多环境配置请移步官方文档:http://mxnet.readthedocs.io/en/latest/how_to/build.html 编译目标: libmxnet.dll 必要条件: 支持C++11,g++>=4.8 BLAS库, 比如 libblas, libblas, openblas intel mkl 可选条件: CUDA Toolkit >= v7.0 to run on n

本文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/1739694c/,欢迎阅读! Install and Configure Caffe on windows 10 Part 1: Install and Configure Caffe on windows 10 Part 2: Install and Configure Caffe on ubuntu 16.04 Guide requirements: windows: 10 caffe: caffe-windows nvi

Caffe 是一个高效的深度学习框架,鉴于不想折腾装个双系统,最近鼓捣了下用caffe源码在windows进行编译.非常感谢Yangqing Jia博士的caffe开源代码.Neil Z.Shao's博客的指导,以及happynear的工程文件提供的帮助.本博客caffe里C/C++部分编译主要参考了Neil Z.Shao's博客,python wapper 和 matlab wapper编译主要参考了happynear的工程文件.鉴于编译过程并未记录下详细流程,步骤不详之处可参考上述两个资料.

比较OpenBLAS,Intel MKL和Eigen的矩阵相乘性能 对于机器学习的很多问题来说,计算的瓶颈往往在于大规模以及频繁的矩阵运算,主要在于以下两方面: (Dense/Sparse) Matrix – Vector product (Dense/Sparse) Matrix – Dense Matrix product 如何使机器学习算法运行更高效摆在我们面前,很多人都会在代码中直接采用一个比较成熟的矩阵运算数学库,面对繁多的数学库,选择一个合适的库往往会令人头疼,这既跟你的运算环境有关

Windows server 2012 添加中文语言包(英文转为中文)(离线) 相关资料: 公司环境:亚马孙aws虚拟机 英文版Windows2012 中文SQL Server2012安装包,需要安装操作系统的中文语言包 XenSource Windows guest agent EC2 ConfigService 参考资料 http://www.cnbeta.com/articles/226755.htmhttps://technet.microsoft.com/zh-cn/library/h

Windows Server 2012 NIC Teaming介绍及注意事项 转载自:http://www.it165.net/os/html/201303/4799.html Windows Server 2012 NIC Teaming 也称作 负载平衡/故障转移 (LBFO).主要功能就是带宽聚合,负载均衡以及故障转移.Windows Server 2012 首次内置了这个功能,所以配置NIC Teaming不再需要网卡厂商的驱动程序上配置.具体就不多说了,想必大家都已经有所了解.直接进入

闲扯: 前几日,一个朋友问我如何实现按 F1 键实现粘贴(Ctrl+V)功能,百度了一个方法,发给他,他看不懂(已经是 Boss 的曾经的码农),我就做了个Demo给他参考.今日得空,将 Demo 整理一下,做为收集,也给大家一个参考. Begin: 注册系统热键,.net 类库好像没有提供现成的方法,需要使用系统提供的 DLL. 微软将许多常用的系统函数都封装在 user32.dll 中,注册系统热键使用到的 RegisterHotKey 函数和 UnregisterHotKey 函数也在该

在Windows 7 SP1 电脑上执行Cake的的例子 http://cakebuild.net/docs/tutorials/getting-started ,运行./Build.ps1 报下面的错误 PS D:\Workshop\GitHub\cakebuildexample> ./build.ps1 -Target Default Preparing to run build script... Join-Path : 无法将参数绑定到参数"Path",因为该参数是空值.