Eigen使用 BLAS/LAPACK 作为 backend

Armadillo是一个数学计算库,可以使用不同的数学库计算. 首先在http://arma.sourceforge.net/download.html下载Armadillo,4.400版本以上要用VS2012编译了. 下载完后,去http://arma.sourceforge.net/download.html#windows下其他的库,example文件夹里自带着有64位的BlAS & LAPACK(就是下面的)库. 然后按照Readme.txt的指示,删除config.hpp里的两个注释开

C语言中常用的数据类型主要int, float ,double ,char 等,但在科学运算中复数扮演着重要角色.这里讲下C语言中的复数运算以及如何调用blas,lapack库中的复数函数来进行科学计算． 1．C语言中的复数运算. C语言中若要用的复数,需要包含头文件complex.h,下面看看一些基本的例子 #include <stdio.h> #include"complex.h" int main() { complex a, b, c, d, f; a = 1 +

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

API规范: BLAS和LAPACK BLAS和LAPACK是两种接口规范, 用于矩阵基本运算. BLAS的功能分三个Level, LAPACK的功能更丰富, 主要用于扩展BLAS中第三个Level的函数. 规范实现 基于BLAS规范的矩阵库包括开源的ATLAS, OpenBLAS等, 商业的Intel MKL, Nvidia cuBLAS等. Netlib用Fotran语言实现了BLAS和LAPACK规范, 其代码库的名字也叫BLAS和LAPACK, 要注意区分. 封装 CBLAS和CLAPC

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

NumPy是科学计算方面的一个Python库,在数据挖掘或机器学习或科学统计等领域经常被用到,官网在这里. 在实际业务中,为发挥NumPy的高性能,在编译NumPy时会依赖一些经过特别优化的第三方科学计算库.对于初次接触NumPy的新手来说,从源码编译安装依赖外部库的NumPy通常不是一个简单的任务. 事实上,NumPy这个Python包本身不需依赖任何第三方库就能完成编译和安装使用,只不过其计算性能会受到影响. 本篇笔记记录的是如何在不依赖外部库的情况下来编译使用NumPy,这样做为了理清Nu

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