作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明。谢谢!
–enable-R-shlib 表示生成libR.so库,当需要进行gcc等编译的时候很重要,确保之后安装R-studio-server时会出现 找不到"lib.so"文件的错误。
如果报错说“Aborting because C++ compiler does not work.”,就安装下编译器:
完整版教程下载地址:http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第2章 Matlab R2018a的安装 本期教程主要是讲解Ma
如果说 Python 能够让你就此起飞的话,那么使用 f2py 能让你在一定程度上飞的更高更远。
本期教程主要是讲解Matlab R2018a的安装过程,作为学习DSP的必备软件,掌握简单的Matlab操作是必须的。
我们在分析工程源码时,会分析各种函数的调用关系,如果是单向的还好,比如:A调用B,B调用C,C调用D和E,这种逻辑非常容易梳理。
最近升级了R,全部R包需要批量安装,所以有了昨天的教程:批量安装R包小技巧大放送 但是总会有一些R包安装失败,比如大名鼎鼎的WGCNA
在接下来的一段时间,本公众号着重推出子程序和Python二次开发相关的文章。 计划分别用十几篇文章系统的介绍,不同于严格的教程,系列文章以学习笔记的形式推出,有作者的经验也有实例,不定期更新。(配图与文章内容无关,随意找的)
语言无关 MySQL 21分钟MySQL入门教程 MySQL索引背后的数据结构及算法原理 NoSQL Disque 使用教程 Neo4j .rb 中文資源 Neo4j 简体中文手册 v1.8 Redis 命令参考 Redis 设计与实现 The Little MongoDB Book The Little Redis Book 带有详细注释的 Redis 2.6 代码 带有详细注释的 Redis 3.0 代码 PostgreSQL PostgreSQL 8.2.3 中文文档 Postgre
By HKL, on Saturday 2022-10-15 08:48, tagged: 🏷️Linux 🏷️Operating
在做完一个python项目之后,我们经常要考虑对软件的性能进行优化。那么我们需要一个软件优化的思路,首先我们需要明确软件本身代码以及函数的瓶颈,最理想的情况就是有这样一个工具,能够将一个目标函数的代码每一行的性能都评估出来,这样我们可以针对所有代码中性能最差的那一部分,来进行针对性的优化。开源库line_profiler就做了一个这样的工作,开源地址:github.com/rkern/line_profiler。下面让我们一起看下该工具的安装和使用详情。
在群里闲聊的时候,有群友提出(:)不能作为 Fortran 接口传递数组给 C,于是基于经验进行了以下的尝试和解析(可能不对,欢迎指正)。
对于CUDA Fortran用户来说,PGI编译器是必然要用到的。 其实PGI编译器不仅仅可以支持Fortran,还可以支持C/C++。而对于集群用户来说,要将上万行的代码加速移植到GPU集群上,PG
摘要: 在计算能力为王的时代,具有高性能计算的库正在被广泛大家应用于处理大数据。例如:Numpy,本文介绍了一个新的Python库——Numba, 在计算性能方面,它比Numpy表现的更好。 最近我在观看一些SciPy2017会议的视频,偶然发现关于Numba的来历--讲述了那些C++的高手们因为对Gil Forsyth和Lorena Barba失去信心而编写的一个库。虽然本人觉得这个做法有些不妥,但我真的很喜欢他们所分享的知识。因为我发现自己正在受益于这个库,并且从Python代码中获得了令人难以置信
在本教程中,学习如何使用 RPM 和 YUM 工具管理 Linux 系统上的包。学习:
尽管 CMake 是跨平台的,在我们的项目中我们努力使源代码能够在不同平台、操作系统和编译器之间移植,但有时源代码并不完全可移植;例如,当使用依赖于供应商的扩展时,我们可能会发现有必要根据平台以略有不同的方式配置和/或构建代码。这对于遗留代码或交叉编译尤其相关,我们将在第十三章,替代生成器和交叉编译中回到这个话题。了解处理器指令集以针对特定目标平台优化性能也是有利的。本章提供了检测此类环境的食谱,并提供了如何实施此类解决方案的建议。
ORCA官方于2021年7月1日发布了5.0版本,前期从ORCA论坛上来看,有不少同行都非常期待。除了昨天的线上发布会,今天还会有一个线上的论坛,感兴趣的朋友可以去官方论坛查看相关帖子:
网上说要分c为主程序和fortran为主程序两种情况讨论,其实我觉得不用,只要你了解生成可执行文件的机制。这个机制就是:不论是单一语言模块之间的 链接还是不同语言之间的混合链接,本质目的都是要链接器能找到定义于其他模块中的符号,如果全部找到,则链接成功,生成可执行的二进制文件。 下面的内容比较基础,看烦了就跳过。 比如简单的一个c程序:
最近需要针对对WRF应用做一些性能优化;下面简单记录WRF model 的安装过程:
许多 Linux 程序以源代码形式发行,用户可将它连同所需的手册页、配置文件等一起构建到需要的程序或程序集中。现在,大部分 Linux 发行商都使用预先构建的程序或称为包 的程序集,这些包已准备好安装在该发行版上。在本教程,你将学习可帮助安装、更新和删除包的包管理工具。本教程将重点介绍 Red Hat 开发的 Red Hat Package Manager (RPM),以及最初在杜克大学物理系开发的用来管理 Red Hat Linux 系统的 Yellowdog Updater Modified (YUM)。
Intel oneAPI 是一种统一的跨架构的的编程模型,提供了CPU、GPU、FPGA、专用加速器的产品。
NumPy 提供了强大的多维数组操作功能,并允许用户控制数组在内存中的布局方式。内存布局对于数组的性能和内存消耗都有重要影响。在本篇博客中,我们将深入介绍 NumPy 中的内存布局,包括连续内存布局(C顺序)和分散内存布局(Fortran顺序),并通过实例演示如何操作数组的内存布局。
Python是机器学习领域不断增长的通用语言。拥有一些非常棒的工具包,比如scikit-learn,tensorflow和pytorch。气候模式通常是使用Fortran实现的。那么我们应该将基于Python的机器学习迁移到Fortran模型中吗?数据科学领域可能会利用HTTP API(比如Flask)封装机器学习方法,但是HTTP在紧密耦合的系统(比如气候模式)中效率太低。因此,可以选择直接从Fortran中调用Python,直接通过RAM传递气候模式的状态,而不是通过高延迟的通信层,比如HTTP。
R语言是用于统计分析,图形表示和报告的编程语言和软件环境。 R语言由Ross Ihaka和Robert Gentleman在新西兰奥克兰大学创建,目前由R语言开发核心团队开发。
日常中使用R语言进行数据分析,或者画图的读者,相信一定逃不过的一个操作就是安装R包,那么在R包安装过程中,可能会出现一些问题,有时候这些问题并不是R包仓库下载过程中网络和R语言本身的问题,而是系统中缺失一些配置或者编译器,本文将介绍一种常见的错误,并给以解决办法。
Matplotlib是一个基于python的2D画图库,能够用python脚本方便的画出折线图,直方图,功率谱图,散点图等常用图表,而且语法简单。具体介绍见matplot官网。中文教程见reverland的博客-Matplotlib教程(来自官方教程的翻译)。
这个版本重点对其他语言的支持做了一些改进,比如新增了fortran的编译支持,zig语言的实验性支持,另外对golang/dlang增加了第三方依赖包支持以及交叉编译支持。
使用Visual Studio搭配Parallel Studio进行Fortran编程有个好处是调试方便,数组可以直接可视化,不用外加write之类的语句。设置断点后,调试到达断点时,鼠标置于数组上即可显示其内容。示例如下:
C是一种融合了控制特性的现代语言,而我们已发现在计算机科学的理论和实践中,控制特性是很重要的。其设计使得用户可以自然地采用自顶向下的规划,结构化的编程,以及模块化的设计。这种做法使得编写出的程序更可靠,更易懂。
今天,高性能编译器供应商Portland Group(已经被NVIDIA收购)宣布发布PGI Community Edition 版本。该版本最大的特点就是:免费!而且不仅仅是教育单位,个人、政府、科
对于大多数项目,源代码是通过版本控制系统进行跟踪的;它通常作为构建系统的输入,构建系统将其转换为对象、库和可执行文件。在某些情况下,我们使用构建系统在配置或构建步骤中生成源代码。这可以用于根据在配置步骤中收集的信息来微调源代码,或者自动化原本容易出错的重复代码的机械生成。生成源代码的另一个常见用例是记录配置或编译信息以确保可复现性。在本章中,我们将展示使用 CMake 提供的强大工具生成源代码的各种策略。
使用Python的地方,就能看到Numpy,尤其是需要数值计算的地方,Numpy的高性能更是体现的淋漓尽致。
以上所述是小编给大家介绍的关于安装linux redhat后无法使用yum命令安装gcc-c++问题的解决过程,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对ZaLou.Cn网站的支持!
就是卸载两个包之后再重新安装即可,如果重新安装的时候没有保证安装到指定版本,就需要最后的大招;remotes::install_version ,但是我遇到的问题比较奇葩说需要低版本的:
下一代英特尔 C/C++ 编译器的表现会更加出色,因为它们将使用 LLVM 开源基础架构。
作为数据科学家,从加载数据到创建和部署模型,我们几乎每天都在使用Jupyter notebook。
Line 2 was necessary for SciPy, otherwise it was complaining that BLAS and a Fortran compiler were missing. Note that gfortran replaces the package g77.
如今学习编程的同学越来越多,也有很多人想转行去学习这个,但是大多数人学习这个都是看到工资高,自己喜不喜欢,学了能做什么都不知道,今天就给大家分享一下,学了C/C++,你们能往哪些方向发展,希望能对你们以后的发展方向有帮助。 📷 C++应用领域 1.游戏 C++的效率是一个很重要的原因。 📷 2.科学计算 在科学计算领域,FORTRAN是使用最多的语言之一。但是近年来,C++凭借先进的数值计算库、泛型编程等优势在这一领域也应用颇多。 📷 3.网络软件 C++拥有很多成熟的用于网络通信的库,其中最具有代表性的是
LAPACK 是用 Fortran 90 编写的,提供用于求解联立线性方程组、线性方程组的最小二乘解、特征值问题和奇异值问题的例程。还提供了相关的矩阵分解(LU、Cholesky、QR、SVD、Schur、广义 Schur),以及相关计算,例如 Schur 分解的重新排序和估计条件数。处理密集矩阵和带状矩阵,但不处理一般稀疏矩阵。在所有领域,都为单精度和双精度实数和复数矩阵提供了类似的功能。
上一次我们已经了解了 二进制和 CPU 的基本原理,知道了程序运行时,CPU 每秒数以亿次、十亿次、百亿次地震荡着时钟,同步执行着微小的 「电子操作」,例如:从内存读取一个字节的数据到 CPU 又或者判断字节中的某一位是 0 还是 1。
减少编程工作、更多地关注科学本身 全球视觉计算技术行业领袖NVIDIA®(英伟达™)今日发布了全新OpenACC工具套件,通过这款全新的套件,未来科学研究将可以做更多事情,并大幅提升计算效率。 虽然计算核心在短时间内不会变得更快,但处理器的并行计算能力则越来越强大。这一趋势在过去的十年里一直存在,而且还会持续下去。 OpenACC现已在HPC行业中得到广泛支持,因为它能够简化GPU等现代处理器的并行编程。自2011年Cray、PGI以及NVIDIA等领先的HPC供应商推出OpenACC编程标准以来,如今已有
下载本书:http://www.jianshu.com/p/fad9e41c1a42(更新为GitHub链接) 下载本书代码:https://github.com/wesm/pydata-book(建议把代码下载下来之后,安装好Anaconda 3.6,在目录文件夹中用Jupyter notebook打开) ---- 本书是2017年10月20号正式出版的,和第1版的不同之处有: 包括Python教程内的所有代码升级为Python 3.6(第1版使用的是Python 2.7) 更新了Anaconda和
最近使用The Chip Analysis Methylation Pipeline,我们前面教程:450K芯片上面的甲基化探针到底需要进行哪些过滤 已经详细介绍过champ啦,这里我就只讲解我遇到的问题!
CESM是一个完全耦合的地球系统的数值模拟,由大气、海洋、冰、陆地表面、碳循环和其他组成部分组成。CESM包括一个气候模型,提供地球过去、现在和未来的模拟。CESM是CCSM的升级版,2010年,国家科学基金会(NSF)和美国能源部(DoE)的重要资金(NSF)和重要资金的全球动力学部门(CGD)在2010年发布了CESM1。
Python现在非常火,语法简单而且功能强大,很多同学都想学Python!所以小的给各位看官们准备了高价值Python学习视频教程及相关电子版书籍,欢迎前来领取!
Fortran语言的编译器种类繁多,有Intel Fortran、GFortran、Simply Fortran、PGI Fortran、NAG Fortran 、Ftn95等等。其中最有名的当属In
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