在一台48c的服务器上，就import xgboost，还没进行训练，通过命令发现，线程数就达到48个 代码：
xmake 是一个基于 Lua 的轻量级跨平台构建工具，使用 xmake.lua 维护项目构建，相比 makefile/CMakeLists.txt，配置语法更加简洁直观，对新手非常友好，短时间内就能快速入门，能够让用户把更多的精力集中在实际的项目开发上。
深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。
1 背景 图像连通域标记算法是从一幅栅格图像（通常为二值图像）中，将互相邻接（4邻接或8邻接）的具有非背景值的像素集合提取出来，为不同的连通域填入数字标记，并且统计连通域的数目。通过对栅格图像中进行连
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。
GraphicsMagick号称图像处理领域的瑞士军刀。 短小精悍的代码却提供了一个鲁棒、高效的工具和库集合，来处理图像的读取、写入和操作，支持超过88中图像格式，包括重要的DPX、GIF、JPEG、JPEG-2000、PNG、PDF、PNM和TIFF。
由于CASCI/CASSCF计算量随活性空间呈指数增长，超过(16,16)的计算在高配机器上几乎不可能。近似求解大活性空间的方法通常有DMRG, selected CI等等。Block-1.5是做DMRG计算的经典程序，由Sandeep Sharma和Garnet Chan开发，虽然早在5年前就不更新了，但其计算速度仍高于很多同类程序。Block-1.5一般结合PySCF使用，可以进行DMRG-CASCI，DMRG-CASSCF和DMRG-SC-NEVPT2等计算。笔者之前在公众号上将该程序的安装拆分为几篇短文
OpenCV（Open Source Computer Vision）是一个开放源代码的计算机视觉库，它提供了一系列函数和算法，用于处理图像和视频。通过使用OpenCV，您可以进行各种计算机视觉任务，例如图像处理、对象识别、目标追踪、人脸检测和机器学习等。它提供了底层图像处理功能，以及高级功能和模块，如特征提取、边缘检测、图像分割和物体测量等。
筛法是一种简单检定素数的算法。据说是古希腊的埃拉托斯特尼（Eratosthenes，约公元前274～194年）发明的，又称埃拉托斯特尼筛法（sieve of Eratosthenes）。
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
OpenPOWER：X86的另一种选择 2013年8月6日，谷歌、IBM、Tyan、NVIDIA和Mellanox一起创立了后来被称之为OpenPOWER基金会的组织，这个组织的目的是就把IBM Power服务器芯片架构开放出来，以类似ARM开放移动芯片知识产权的方式，重新组建一个服务器芯片产业。 众所周知，OpenPOWER的目标是创建一个围绕IBM Power处理器架构的软硬件生态系统，从而提供一个替代英特尔系统方案。与英特尔至强服务器系列芯片不同，IBM Power是基于高端RIS
每个线程有自己的私有本地内存(local memory) ， 每个线快有包含共享内存， 可以被线程块中所有线程共享，其声明周期与线程块一致。
CFOUR程序的全称为Coupled-Cluster techniques for Computational Chemistry，是一款专注于高精度量子化学计算的程序。从名字可以看出，其专长为耦合簇方法，支持在CC级别下做单点、几何结构优化（如CCSD(T)级别）、激发态计算（如EOM-CCSDT）、性质计算（如CCSD(T)级别的NMR计算）。其官方网站为
这个项目是一次课程作业，要求是写一个并行计算框架，本人本身对openmp比较熟，
1、前言 这个项目是一次课程作业，老师要求写一个并行计算框架，本人本身对openmp比较熟，加上又是scala 的爱好者，所以想了许久，终于想到了用scala来实现一个类似openmp的一个简单的并行计算框架。 项目github地址：ScalaMp 2、框架简介 该并行计算框架是受openmp启发，以scala语言实现的一个模仿openmp基本功能的简单并行计算框架， 该框架的设计目标是，让用户可以只需关心并行的操作的实现而无需考虑线程的创建和管理。本框架实现了最 基本的并行代码块和
Xmake 是一个基于 Lua 的轻量级跨平台构建工具，使用 xmake.lua 维护项目构建，相比 makefile/CMakeLists.txt，配置语法更加简洁直观，对新手非常友好，短时间内就能快速入门，能够让用户把更多的精力集中在实际的项目开发上。
在当今多核处理器的时代，利用并行计算的能力以最大化性能已成为程序员的重要任务之一。OpenMP 是一种并行编程模型，可以让我们更容易地编写多线程程序。本文将深入浅出地探讨 OpenMP 的工作原理、基本语法和实际应用。
OpenMP 是一种支持共享存储并行设计的库，特别适宜在多核CPU上的并行程序设计
OpenMP是一种用于并行编程的开放标准，它旨在简化共享内存多线程编程的开发过程。OpenMP提供了一组指令和库例程，可以将顺序程序转换为可并行执行的代码。
作者 | 刘文志 责编 | 何永灿 随着深度学习（人工智能）的火热，异构并行计算越来越受到业界的重视。从开始谈深度学习必谈GPU，到谈深度学习必谈计算力。计算力不但和具体的硬件有关，且和能够发挥硬件能力的人所拥有的水平（即异构并行计算能力）高低有关。 一个简单的比喻是：两个芯片计算力分别是10T和 20T，某人的异构并行计算能力为0.8，他拿到了计算力为10T的芯片，而异构并行计算能力为0.4的人拿到了计算力为20T的芯片，而实际上最终结果两人可能相差不大。异构并行计算能力强的人能够更好地发挥硬件的能力，而
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OpenMP 是基于共享内存模式的一种并行编程模型, 使用十分方便, 只需要串行程序中加入OpenMP预处理指令, 就可以实现串行程序的并行化. 这里主要进行一些学习记录, 使用的书籍为: Using OpenMP: Portable Shared Memory Parallel Programming 和OpenMP编译原理及实现技术
linux环境下，使用MIC架构的Xeon Phi（至强融核）协处理器进行进行host+mic编程时，源程序运行的毫无问题，但将其通过ar命令生成静态连接库供其他应用程序使用时，就会出现offload error: cannot find offload entry错误。
最近(2019-05-08 )很多人反映conda镜像挂掉的问题，所以我有必要给粉丝测试一下：
ncnn刚发布不久，博主在ios下尝试编译。 遇上了openmp的编译问题。 寻找各种解决方案无果，亲自操刀。 采用std::thread 替换 openmp。 ncnn项目地址: https://github.com/Tencent/ncnn 后来询问ncnn的作者才知道在ios下的编译方法。 至此，当时的临时方案 采用std::thread 替换 openmp。 想想也许在一些特定情况下还是比较适用的，当前方便两者之间进行切换验证。 抽空写了一个示例项目。 项目地址: https://github.co
对于 OTU 矩阵这样稀疏的组成数据，我们往往会用专门的统计方法来计算其相关性，进行网络分析，一般最常用的就是 SparCC，但其性能限制了高维数据集交互网络的计算。FastSpar 在 SparCC 算法的基础上进行改进，用 C++ 将算法重写，使其更为高效且支持并行运算。与 SparCC 相比，FastSpar 的运算结果几乎相同，同时可将计算时间减少 2-3 个数量级，并且占用内存更少。
在这学期的并行计算课程中，老师讲了OpenMP,MPI，CUDA这3种并行计算编程模型，我打算把相关的知识点记录下来，便于以后用到的时候查阅。
文档在所有软件项目中都是必不可少的：对于用户，解释如何获取和构建代码，并说明如何有效地使用您的代码或库，对于开发者，描述库的内部细节，并帮助其他程序员参与并贡献于您的项目。本章将展示如何使用 CMake 构建代码文档，使用两个流行的框架：Doxygen 和 Sphinx。
Krita 3.0 RC1已释出下载，这是Krita候选版第一个版本，其中包括动画制作工具，即时预览，并配有QT5支持！今天发布的候选比beta版提供了许多修正和改进。最大的新功能是对动画支持。
这篇文章是记录笔者最近想尝试将自己开发的分割工程模型利用NCNN部署所做的一些工作，经过一些尝试和努力算是找到了一种相对简单的方法。因此这篇文章将笔者的工作分享出来，希望对使用Keras训练模型但苦于无法部署到移动端，或者使用Keras模型通过ONNX转到其它推理框架时碰到各种OP支持无法解决的读者带来些许帮助。
https://www.toutiao.com/i6920405760988201479/
多核编程并不是最近才兴起的新鲜事物。早在intel发布双核cpu之前，多核编程已经在业内存在了，只不过那时候是多处理器编程而已。为了实现多核编程，人们开发实现了几种多核编程的标准。open-mp就是其中的一种。对于open-mp还不太熟悉的朋友，可以参照维基百科的相关解释。
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。
1.循环语句中的循环变量必须是有符号整形，如果是无符号整形就无法使用，OpenMP3.0中取消了这个约束
PyTorch是一个非常常用的AI框架，主要归功于其简单易用的特点，深受广大科研人员的喜爱。在前面的一篇文章中我们介绍过制作PyTorch的Singularity镜像的方法，这里我们单独抽出PyTorch的安装和使用，再简单的聊一聊。
包括当下非常流行的 AI 库，如：PyTorch、transformers、TensorFlow 等包括当下非常流行的 AI 库，如 PyTorch、transformers、TensorFlow 等，以及科学计算库，如 Numpy、Pandas、Scikit 等，还可以使用图形界面库，如 PyQt、wxPython 等。
该命令会调用编译器程序g++，让他读取main.cpp中的字符串（称为源码），并根据C++标准生成相应的机器指令码，输出到a.out这个文件中，（称为可执行文件）
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已经有超过三人像我反应使用网上的教程Anaconda有问题，有的装不了，有的装的直接整的自己yum命令用不了，linux服务器都被整费。为此我给大家写的简单的安装教程，避免大家可能踩的坑。
Google Cloud Platform (GCP) 深度学习虚拟机 (VM)（推荐！）
（ps：对于如何在Intel CPU，ARM架构CPU，以及Jetson TensorRT上部署深度学习模型，以及部署遇到的速度问题，该如何解决。请查看我的另外一篇文章。如何定制化编译Pytorch，TensorFlow，使得CNN模型在CPU，GPU，ARM架构和X86架构，都能快速运行，需要对每一个平台，有针对性的调整。如何做到最大化加速深度学习在不同平台部署性能。请看我的这篇文章。）
在我们开始使用Python的时候，就注定了，我们解决问题的道路会伴随着Python的应用而变得十分便捷。
yum install：全部安装 yum install <程序包>：安装指定的程序包 yum groupinsall <程序组>：安装程序组 yum -y update：升级所有包，改变软件设置和系统设置，系统版本、内核都升级 yum -y upgrade：升级所有包，不改变软件设置和系统设置，系统版本升级，内核不升级 yum update <程序包>：更新指定的程序包 yum check-update：检查可更新的程序 yum upgrade <程序包>：升级指定的程序包 yum info <程序包>：显示程序包的信息 yum list：显示所有已经安装和可以安装的程序包 yum list <程序包>：显示指定程序包安装情况 yum groupinfo <程序组>：显示程序组的信息 yum search <关键字>：根据关键字查找程序包 yum remove/erase <程序包>：删除程序包 yum groupremove <程序组>：删除程序组 yum deplist <程序包>：查看程序包依赖情况 yum clean <程序包>：清除缓存目录中的程序包 yum clean headers：清除缓存目录下的rpm头文件
在我们开发工程中，可能有些情况下，不能在本机进行调试。这个时候我们一般会使用VM（vmware)建立一个虚拟机环境，然后把编译过的程序放在该虚拟机环境下执行调试。可是在某些情况下，不管我们编译的是debug还是release版本，在虚拟机环境中都会报“由于应用程序配置不正确，应用程序未能启动。重新安装应用程序可能会纠正这个问题。”（The application has failed to start because its side-by-side configuration is incorrect.Please see the application event log or use the command-line sxstrace.exe for more detail.）这样的错误。转载请标明出处。
随着计算机的计算能力和运行规模的不断提升，基于第一性原理计算理论的计算材料学科越来越得到重视。但是一般来说这样的模拟需要对一个包含成千上万的原子、电子而言，所需的计算框架是非常复杂的，计算代价是相当昂贵的。比如为人所熟知的商用类型第一性原理计算框架 VASP 授权通常需要五六万人民币以上，而且在一个普通超算集群上计算一个完整的体系结构可能需要几周，甚至几个月。无论是软件授权成本，还是时间成本，都比较高昂。对于想学习和实践第一性原理计算的小伙伴而言，当然也有比较节省的方式。首先软件可以选用免费的开源第一性原理计算框架，比如说本文中即将介绍到的 CONQUEST，以及 ABINT，SMASH 和 QUANTUM ESPRESSO 等。
在理想情况下，编译器使用自动并行化能够管理一切事务，使用OpenMP指令的一个优点是将并行性和算法分离，阅读代码时候无需考虑并行化是如何实现的。当然for循环是可以并行化处理的天然材料，满足一些约束的for循环可以方便的使用OpenMP进行傻瓜化的并行。
测试是代码开发工具箱的核心组成部分。通过使用单元和集成测试进行自动化测试，不仅可以帮助开发者在早期检测功能回归，还可以作为新加入项目的开发者的起点。它可以帮助新开发者提交代码变更，并确保预期的功能得以保留。对于代码的用户来说，自动化测试在验证安装是否保留了代码功能方面至关重要。从一开始就为单元、模块或库使用测试的一个好处是，它可以引导程序员编写更加模块化和不那么复杂的代码结构，采用纯粹的、函数式的风格，最小化并局部化全局变量和全局状态。
seqan库是进行生物序列分析的一个现代的C++库,目前有seqan2, seqan3两个版本,seqan3正在开发当中 我打算应用seqan库实现一个简单的注释程序,因为seqan3暂时还未实现gtf文件的相关操作,因此选用seqan2
“ 生活不止眼前的苟且， 还有套路与反套路的情人节！ ” 今天是2017年的情人节， 在这样一场年度虐狗大会中， 如果还用鲜花巧克力的套路， 那就实在太无趣了！ 就在Lady我在网络上发起用并行编
在python调用matplotlib时有时会报错 OMP Error 15 Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized，本文记录解决方案。 错误复现 报错信息：OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized OMP: Error #15: Initializing l
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