使用OpenMP的矩阵乘法不返回结果_OpenCL简单矩阵乘法没有返回正确的结果_使用分而治之的矩阵乘法 - 腾讯云开发者社区

函数返回值简介 1、简单介绍print和return的区别，print仅仅是打印在控制台，而return则是将return后面的部分作为返回值：作为函数的输出，可以用变量接走，继续使用该返回值做其它事。...2、函数需要先定义后调用，函数体中return语句的结果就是返回值。如果一个函数没有reutrn语句，其实它有一个隐含的return语句，返回值是None，类型也是’NoneType’。...def func(x,y): num = x + y return print(func(1,2)) #上面代码的输出结果为：None 从上面例子可以看出print( )只是起一个打印作用，函数具体返回什么由...return决定 return语句的作用：结束函数调用、返回值指定返回值与隐含返回值： 1、函数体中return语句有指定返回值时返回的就是其值 2、函数体中没有return语句时，函数运行结束会隐含返回一个...def showplus(x): print(x) return x + 1 num = showplus(6) add = num + 2 print(add) #上面函数的输出结果为：6、9 实例扩展

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php curl获取https页面内容,不直接输出返回结果的设置方法

使用php curl获取页面内容或提交数据, 有时候希望返回的内容作为变量储存, 而不是直接输出....方法：设置curl的CURLOPT_RETURNTRANSFER选项为1或true. eg： $url = 'http://www.baidu.com'; $ch = curl_init(); curl_setopt...($ch, CURLOPT_URL,$url); // 不要http header 加快效率 curl_setopt($curl, CURLOPT_HEADER, 0); // https请求不验证证书和...CURLOPT_RETURNTRANSFER, 1); $res = curl_exec($ch); //已经获取到内容,没有输出到页面上. curl_close($ch); 以上这篇php curl获取https页面内容,不直接输出返回结果的设置方法就是小编分享给大家的全部内容了

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Future,带返回执行结果的线程使用方式

FutureTask是Future的一种实现方式. private final int count; public Counter(int count) { this.count = count...; } public void get() throws InterruptedException { // 假设执行一些耗时的操作 Thread.sleep(3000); System.out.println

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Go: 命名返回值的使用, return携带还是不携带？

在Go语言中，命名返回值提供了一种声明函数返回值的方式，它可以增加代码的可读性和灵活性。但是，在使用命名返回值时，return语句是否应该明确携带返回值，是一个常见的困惑。...带命名返回值的return 如果在函数中使用了命名返回值，你可以在return语句中明确指定返回的值，如下所示： func sum(a, b int) (result int) { result =...建议做法对于简单的函数，可以考虑省略return语句中的返回值，使代码更精简。对于复杂的函数或重要的库，可能更适合明确指定返回值，以增加代码的可读性和可维护性。...总结命名返回值在Go语言中是一个强大的工具，但如何使用它没有固定的规则。选择是否在return语句中携带返回值取决于多个因素，包括代码的复杂性、团队的编程风格以及可读性和可维护性的需求。...最终的建议是，无论选择哪种方式，都应该追求代码的清晰、一致和有良好的文档支持。希望这篇文章能帮助你解决关于Go语言中命名返回值使用的困惑。

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Java实现的手工做乘法方法，给出二个字符串数字，返回相乘结果

给定两个字符串数字，返回两数字相乘的结果字符串；如：String a="200"，String b="10"，要求返回"2000"。问题分析：解决这个问题的关键是在每个数字的相应位置增加数量。...这是我们手工做乘法。 ?

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C语言 | 如何使用 sscanf 提取AT命令返回结果中的有效数据

.); 函数返回值：「返回成功读取的数量」。 2....使用实例提取信号强度 AT命令返回结果为： +CSQ: 17,0 OK 先使用strstr找到标志字符： str = strstr(buffer, "+CSQ"); if (!...= 2) { return -1; } 提取基站信息 AT命令返回结果为： +CREG: 2,0,"252A","6DD2104",7 OK 使用sscanf提取「固定长度字符」： sscanf(...buffer, "+CREG:%d,%d,\"%4s\",\"%7s\"", &n, &stat, lac_buf, ci_buf); 提取IP地址 AT命令返回结果为： +CIFSR:STAIP,"...%d\"", &seg1, &seg2, &seg3, &seg4); 提取MAC地址 AT命令返回结果为： +CIFSR:STAIP,"10.89.100.53" +CIFSR:STAMAC,"dc

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使用Java对返回的结果，封装成指定JSON格式的数据类型

} catch (Exception e) { 210 return null; 211 } 212 } 213 214 } 2.2、将查询返回的结果进行封装返回...使用json在线解析，查看是否是正确的json格式。 ? 3、如果文档指定的封装类型是下面，这样格式的，应该如何进行封装呢？...searchCount + 87 ", pages=" + pages + 88 '}'; 89 } 90 } 3.2、将查询返回的结果进行封装返回...nationalPolicyResult.build(1, "失败了......."); 48 } 49 return result; 50 } 51 } 3.3、页面调用一下，看看是否正确的返回结果...使用json在线解析，查看是否是正确的json格式。 ? 那么快根据你的文档需求进行JSON封装吧。

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ABB PFSK164 持续的基于网络的监控

ABB PFSK164 持续的基于网络的监控图片19.0版本的Arm性能库中增加了对稀疏矩阵向量乘法(SpMV)的支持。...我们的接口遵循inspector-executor模型，用户以常用的格式(如压缩稀疏行(CSR ))向“create”函数提供输入矩阵，该函数返回一个不透明句柄，该句柄指向用于标识矩阵的armpl_spmat_t...在创建之后，用户可以提供关于矩阵结构的提示，例如它是否将以转置或共轭转置形式使用，或者用户是否希望库在内部分配存储器，以及在SpMV执行中将使用多少次相同的矩阵。...然后，在调用过程中可以选择使用这些提示来优化内部数据结构。如果允许库分配内存，那么可以创建新的数据结构(释放原来的数据结构)，以便提供更快的SpMV执行。...我们还提供了一个函数，允许用户更新矩阵中非零元素的值。我们的接口支持常见的数据类型:单精度和双精度实数和复数，执行函数通过OpenMP并行化。

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莱斯大学&英特尔新算法证明CPU加速深度学习优于GPU！老黄核弹警告

基于局部敏感哈希摆脱GPU的核心思想，是利用局部敏感哈希来摆脱矩阵乘法。 ? 代码采用C++编写。...论文一作Beidi Chen介绍：基于TensorFlow和PyTorch来实现SLIDE算法是没有意义的，因为那必须把问题转换成矩阵乘法问题，而这一点恰恰是我们想要摆脱的。...结果表明，在任意精度上，CPU上的SLIDE总是比V100上基于TensorFlow的GPU算法快。 ?...在CPU上跑深度学习能快过GPU，这样的结论立刻吸引住了网友们的目光。有网友分析说：该方法不仅使用了哈希表，其速度之快还得归功于OpenMP的硬件多核优化。...（OpenMP是一套支持跨平台共享内存方式的多线程并发的编程API）看起来在小型DNN中是非常有前途的替代方案。不过，问题在于，该方法是否可以推广到其他CPU架构中？

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基于均值坐标(Mean-Value Coordinates)的图像融合算法的具体实现

那么可以求每个点的MVC(均值坐标)，每个点有m个坐标值，一共有n个点，MVC就是就是一个n*m的矩阵。求ROI区域边界的像素差diff，显然其是一个m*1的矩阵。...那么新图像ROI区域的插值为：r = MVC * diff，矩阵乘法后r为n*1矩阵。将插值r与原图像g矩阵相加：f = g + r，替换目标图像相应位置的值。...效率在Debug模式，不使用OpenMP加速的情况下，这个算法的效率大约需要50秒左右的时间。...在Debug模式，使用OpenMP加速，算法的效率可以优化到10秒，也就是不使用OpenMP加速时的5倍左右。...最后在使用Release模式，使用OpenMP加速之后，算法的效率可以优化到1秒左右，这说明编译器优化对程序性能也是有很大影响的，尤其是对并行程序而言。

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解决Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load mkl_intel_thread.dll.

假设我们有一个使用Python和NumPy库进行矩阵运算的程序，在运行过程中出现了"Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load mkl_intel_thread.dll"错误。...a = np.random.rand(1000, 1000)# 进行矩阵乘法运算result = np.dot(a, a.T)# 打印结果print(result)在这个示例代码中，我们首先通过检查环境变量是否设置了...然后，我们使用NumPy创建了一个随机的1000x1000的矩阵。接下来，我们使用np.dot函数进行矩阵乘法运算。最后，打印运算结果。...通过设置MKL_THREADING_LAYER环境变量为'GNU'，我们将使用GNU OpenMP线程进行并行计算，而不依赖于MKL库的线程支持。...MKL库的主要功能包括：线性代数函数：MKL提供了一系列高速的矩阵和向量操作函数，如矩阵乘法、矩阵-向量乘法、矩阵分解（LU、Cholesky、QR等）、特征值和特征向量计算等。

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英特尔开源HE-Transformer，允许AI模型对加密数据进行操作

HE-Transformer中的“HE”是同态加密的缩写，它支持使用算法对加密的密文明文（文件内容）进行计算。它生成一个加密的结果，当解密时，该结果与在未加密文本上执行的操作的结果完全匹配。...正如Boemer和Wierzynski所说，设计使用它的AI模型不仅需要机器学习，还需要加密和软件工程方面的专业知识。...HE-Transformer结合了Cheon-Kim-Kim-Song（CKKS）加密方案以及加法和乘法运算，例如加法，常数，卷积，点，乘法，否定，填充，矩阵变维，结果和减法。...此外，它还支持HE特定的技术，如明文值旁路，SIMD封装，OpenMP并行化和明文操作。...由于这些优化，英特尔宣称，HE-Transformer在加密网络学习神经网络上提供了最先进的性能，可以使用TensorFlow中训练的浮点模型应用于加密数据。

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微信也在用的Transformer加速推理工具 | 腾讯第100个对外开源项目

Turbo具有如下三大特性：优异的CPU/GPU性能表现。为NLP推理任务特点量身定制。简单的使用方式。...下图是在NVIDIA RTX 2060 GPU的性能测试结果。 ? ? 接下来，是在NVIDIA P40 GPU的性能测试结果。 ? ? 最后，是在NVIDIA V100 GPU的性能测试结果。 ?...Transformer Cell计算包含了8个GEMM(通用矩阵乘法，General Matrix Multiplication)运算。...对于这些核心，在CPU上采用openmp进行并行，在GPU上使用CUDA进行优化实现。...理论上Transformers推理延迟应该近似于矩阵乘法延迟。框架层优化 TurboTransformers采用了一个有效的内存管理方式。

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并行计算——OpenMP加速矩阵相乘

本文我们将尝试使用OpenMP将CPU资源榨干，以加速计算。...（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）并行计算的一个比较麻烦的问题就是数据同步，我们使用经典的矩阵相乘来绕开这些不是本文关心的问题。...内存：16G 操作系统：Windows7 64bit 测试的程序是： 32位Release版 4096*2048和2048*4096两个矩阵相乘非并行版本直接计算并行版本使用OpenMP...RowMatrix和ColumnMatrix是我将矩阵分拆出来的行矩阵和列矩阵。这么设计是为了方便设计出两者的迭代器，使用std::inner_product方法进行计算。 ...第6行，使用omp_set_dynamic关闭OpenMP动态调整线程数。第7行，告诉OpenMP启动8个线程执行下面区块中的逻辑。

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OpenMp多线程编程计时问题原

在做矩阵乘法并行化测试的时候，在利用的clock()计时时出现了一点问题。...加上time命令再运行一遍，结果如下： [wfshen@cu05 matrix]$ time ./matrix_cpu Start......那么，再来看并行的OpenMP程序： #include #include #include #define NUM 2048 #define ...程序只使用了两个线程，那么运行时间理论上来说能减半。...在编译后，运行该程序，得到如下结果： [wfshen@cu05 matrix]$ ./matrix_omp Start...

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Im2Col+GEMM的改进方法MEC，一种更加高效的卷积计算策略

Caffe/DarkNet/MxNet多种框架都使用了这种计算方法，因为将卷积操作转化为矩阵运算之后就可以方便的使用很多矩阵加速库如MKL，OpenBlas，Eigen等等。...将A，B，C，D，E按照行优先展开并拼成一个大的中间矩阵，的维度是：。从L中循环取出，，，，这个子矩阵，并计算次矩阵乘法，就获得了最终的输出特征图。...但是这样做可能带来的问题是，Im2Col+GEMM的一次矩阵乘法现在变成了多次小矩阵乘法，虽然这对并行计算是有利的，但如果使用OpenBlas库来计算则失去了它对大矩阵乘法计算的优势，所以从工程实现角度来说要达到论文给出的...实验对比论文使用C++在CPU/GPU上分别进行了实现以及性能测试，矩阵计算库使用了多线程OpenBlas，OpenMP，cuBLAS，数据类型为float32。...，这个地方加入了计时函数，统计Im2Col+gemm的运行时间： // 使用Blas库实现矩阵乘法 float *output = new float[kernel_num * outHeight

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前后端分离使用Jackson或者fastjson解决后端忽略实体类中的某个属性不返回给前端的方法

一、前言接收到的需求：我们前端只需要id、name、gender，phone不需要给前端。一开始想法直接重新写一个VO，属性里去掉phone，这样一下多了个文件，显然不是我们想要的！...com.alibaba fastjson 1.2.69 三、不使用之前效果展示...private String gender; @JSONField(serialize = false) private String phone; } ---- 两个不要一起使用...> converter = fastConverter; return new HttpMessageConverters(converter); } 七、总结这样就可以解决忽略某些属性不返回给前端展示了

2.4K2 0

CMake 秘籍（二）

execute_process允许我们执行任意命令，并使用它们的结果来推断我们系统的配置。在我们的例子中，我们首先使用它来确保 NumPy 可用，然后获取模块的版本。...许多数值代码严重依赖于矩阵和向量运算。例如，考虑矩阵-向量和矩阵-矩阵乘积、线性方程组的解、特征值和特征向量的计算或奇异值分解。...对于前者，模块将查找 Fortran 实现的SGEMM函数，用于单精度矩阵-矩阵乘法，适用于一般矩阵。...在本教程中，我们将展示如何编译包含 OpenMP 指令的程序，前提是我们使用的是支持 OpenMP 的编译器。许多 Fortran、C 和 C++编译器都可以利用 OpenMP 的并行性。...其矩阵和向量类型易于使用，甚至在编译时提供类型检查，以确保不混合不兼容的矩阵维度。密集和稀疏矩阵操作，如矩阵-矩阵乘积、线性系统求解器和特征值问题，也使用表达式模板实现效率。

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深度长文|百度Paddle Lite性能进化之路！

首先通过一个例子来看全局指标计算，假如有一个6X6的输入矩阵，相对矩阵所有元素做累加和，一个方法是使用一个节点采样所有64个数据然后累加，另一个方法是将矩阵进行分组，然后累加各个分组的和以计算整体数据，...算法优化可以通过WinoGrad 算法来进行了解，通过下方算法示意图可以看到，算法原型是两个矩阵相乘，要进行四次乘法以及两次加减法来完成计算过程，如果将计算结果进行进行多项式的展开以及合并同类项后会发现...假设每一个层级有十倍的差异，当一些数据在计算器中是miss状态时，想要在内存当中读取数据的话可能会受到上百倍的速度屏障。如何解决这个问题呢？接下来通过卷积运算被化简成矩阵乘法的例子来说明。...矩阵乘法天然具有子问题结构，可以通过加速子问题结构来实现整体的优化。...如图所示，当要计算绿色块时，可以看做是A的某些行和B的某些列根据矩阵乘法得到的，形象的看就是如紫色行拿出一块，黄色列拿出一块，这两个块按照矩阵法进行运算从而贡献了的绿色块的一部分，这个小型的输入是可以塞入到

1.6K1 0

腾讯微信团队开源推理加速工具TurboTransformers

Transformer Cell 计算包含了 8 个 GEMM（通用矩阵乘法，General Matrix Multiplication）运算，TurboTransformers 通过调优 Intel...具体来说，它精心调整了预训练模型矩阵存储方式，并且在硬件允许条件下，在 GPU 上使用 tensor core 硬件进行 GEMM 运算。...对于这些核心，TurboTransformers 在 CPU 上采用 OpenMP 进行并行实现，在 GPU 上使用 CUDA 进行并行实现。...理论上，Transformers 推理延迟应该近似于矩阵乘法延迟。框架层优化 TurboTransformers 采用了一个简单有效的内存管理方式。...性能结果下图是在 Intel Xeon 6133 CPU 的性能测试结果： ? 下图是在 NVIDIA RTX 2060 GPU 的性能测试结果： ?

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python让函数不返回结果的方法

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