看见一个招聘的要求，说有这个的经验最好。就搜索了一下。 https://eigen.tuxfamily.org/index.php?.../lapack/ 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。...LAPACK 通过重新组织算法以在最内层循环中使用块矩阵运算（例如矩阵乘法）来解决此问题。...这些块操作可以针对每个架构进行优化，以考虑内存层次结构，从而提供一种可移植的方式来在不同的现代机器上实现高效率。...有关已知供应商或 ISV 提供的 BLAS 的详细信息，请参阅 BLAS 常见问题解答。或者，用户可以下载 ATLAS 以自动为架构生成优化的 BLAS 库。
大多数编译器组织成三个主要的阶段：前端、优化器和后端。前端专注于理解源语言程序，将其转换为某种中间表示（IR）。而 Flex 与 Bison 就是给编译器前端设计出的工具。...由于这个版本比贝尔实验室的 yacc 更快并且使用了灵活的伯克利许可证，它很快成为最流行的 yacc。...他们发现 lex 既可以作为一个独立的工具，也可以作为 Johnson 的 yacc 的协同程序。lex 因此变得十分流行，尽管它运行起来有一点慢并且有很多错误。...范例指导了我们如何使用 Flex & Bison 开发一个计算器，并能支持变量、过程、循环和条件表达式，有内置函数，也支持用户自定义函数。...make -j8 # 编译 debug make -j8 args="debug" # 清理 make clean 程序 Flex 与 Bison 程序都是由三部分构成：定义部分、规则部分和用户子例程
在《Fortran 流程控制（一）：where》一文中，我们介绍了一种面向数组的条件判断结构，类似于面向标量的if结构。...对于数组，同样有类似于标量里的do循环类似的结构：forall与do concurrent。...更重要的是，该结构还允许使用嵌套do循环对版本进行一些编译器优化。 优势与限制 不过，do concurrent也有其使用上的限制。...• 允许在结构体中调用其他程序，只要这些程序是纯的，这意味着该程序没有副作用。会使程序变得不纯的副作用的例子有： • 将全局或局地实体中的程序状态更改为下次调用该过程时可能使用的过程。...这非常方便，因为它让类型定义紧挨着变量使用的地方（否则，这些索引需要在（子）程序的开头声明，如先前的示例一般）。
所以在那些要求延迟非常小的应用中，为了尽最大可能优化性能，使用 C++ 这种更低级且低生产率的语言更值得。...对于高并发、多线程的应用程序，Python 也不是一种理想的编程语言，这是因为 Python 有一个叫 GIL（全局解释器锁）的东西，这是一种防止解释器同时执行多条Python 字节码指令的机制。...多为很多大型金融公司使用，以及核心的科学计算组织如：Lawrence Livermore，NASA 用其处理一些本来使用 C++，Fortran 或Matlab 等所做的任务。...主要包括以下包： scipy.integrate: 数值积分例程和微分方程求解器； scipy.linalg: 扩展了由 numpy.linalg 提供的线性代数例程和矩阵分解功能； scipy.optimize...Fortran 库）的包装器。
Python是当今最受欢迎的编程语言之一。这是一种具有优雅且易读语法的解释性高级语言。但是，Python通常比Java，C＃尤其是C，C ++或Fortran慢得多。...例如，一般建议是使用经过优化的Python内置或第三方例程，这些例程通常以C或Cython编写。此外，使用局部变量比使用全局变量更快，因此，在循环之前将全局变量复制到局部变量是一个好习惯。等等。...使用Python循环时，特别是在进行大量迭代时，常常会出现性能问题。有许多有用的技巧可以改善代码并使之运行得更快，但这超出了本文的范围。...Python中的for循环针对这种情况进行了更好的优化，即遍历集合，迭代器，生成器等。...它提供了许多有用的例程来处理数组，但也允许编写紧凑而优雅的代码而没有循环。 实际上，循环以及其他对性能至关重要的操作是在numpy较低级别上实现的。numpy与纯Python代码相比，这可使例程更快。
用C++（或者C）语言操作MATLAB，有三种途径： MEX文件 在MATLAB中可调用的C或Fortran语言程序称为MEX文件。MATLAB可以直接把MEX文件视为它的内建函数进行调用。...MEX文件是动态链接的子例程，MATLAB解释器可以自动载入并执行它。...MEX文件主要有以下用途： 对于大量现有的C或者Fortran程序可以无须改写成MATLAB专用的M文件格式而在MATLAB中执行。...为了简化在MATLAB环境之外对MAT文件的使用，MATLAB给出了一个操作例程库，通过它，我们可以使用C/C++或者Fortran程序读写MAT文件。...引擎应用程序 MATLAB提供了一系列的例程使得别的程序可以调用MATLAB，从而把MATLAB用作一个计算引擎。
此外，由于机器学习是数学领域，我们应该记住数据结构如何用来解决数学问题，以及它们本身就是数学对象的方式。 有两种方法可以对数据结构进行分类：通过实现和操作。...image.png 机器学习中一个普遍存在的问题是找出最接近某一特定点的邻域。神经网络算法需要解决这个问题。KD树是一种二叉树，它提供了一种有效的解决方案。...3乘3的等式： image.png 结论 在我所做的大部分工作中，我使用了很多基本的固定长度数组。我使用复杂的数据结构，使程序在运行方式和与外部世界的接口方面更加流畅，也更方便用户使用。...问题 如果你想自己练习并实现ML算法的数据结构，请尝试解决以下一些问题： 1. 将矩阵向量乘法代码片段封装到一个名为MatrixTimeVectoral的子例程中，为子例程设计调用语法。 2....如何在LIBSVM库中重构核函数的计算？ 6. 文本中描述的哪些数据结构是抽象类型？ 7. 你可以使用什么内部表示/数据结构来实现抽象数据类型？是否有未列入上述清单的？
Fortran 77 是我学习的第一门编译型编程语言。一开始时，我自学了如何在 Apple II 上用 BASIC 编写程序，后来又学会在 DOS 上用 QBasic 编写程序。...我在空闲时用 Fortran 编写了一个“猜数字”游戏，其中计算机会在 1 到 100 之间选择一个数字，并让我猜这个数字。程序会一直循环，直到我猜对了为止。...“猜数字”程序练习了编程语言中的几个概念：如何为变量赋值、如何编写语句以及如何执行条件判断和循环。这是学习新编程语言时一个很好的的实践案例。...相反，你必须使用标签（行号）和 GOTO 语句来构建自己的循环。这就是 READ 语句有一个行号的原因：你可以在循环末尾使用 GOTO 跳转到此标签。...通过用不同的编程语言实现这个简单的游戏，你可以弄清一些核心概念以及比较每种语言的细节。 你有最喜欢的编程语言吗？如何用你最喜欢的语言来编写“猜数字”游戏？
如果函数是类型稳定的，那么编译器可以知道函数中所有节点的类型，并巧妙地将其优化为与 C / Fortran 相同的程序集。...我们可以从中学习到很多东西。首先为了达到这种程度的运行优化，我们必须拥有类型稳定性。这并不是大多数编程语言标准库所拥有的特性，只不过是令用户体验更容易而需要做的选择。...这主要是因为递归测试，Julia 并没有完全优化递归运算，不过它在这个问题上仍然做得非常好。...但是循环对于优化显得更加鲁棒，因为有很多递归都不能使用 Tail-Call 优化，因此 Julia 还是建议使用循环而不是使用不太稳定的 TCO。...遵守这个原则还有其它优势：一个严格的类型 Vector{Float64} 实际上与 C/Fortran 是字节兼容的（byte-compatible），因此它无需转换就能直接用于 C/Fortran 程序
5.如果程序需要处理大量的数据，那么它处理数据的方式一定只局限于少数几种。 6.对称性这个概念能够降低复杂度（协同例程包括子例程）；不要放过任何寻找对称性的机会。...17.如果在你解释自己写的程序时，有听众点头了，那他一定是睡着了，请务必把他叫醒。 18.没有循环和结构化变量的程序根本不值得一写。...35.每个人都能被教会如何雕刻：但不能这样教米开朗基罗。对于优秀的程序员来说也是如此。 36.使用程序证明四色定理不会改变背后的数学——它只能表明这个世纪挑战本身在数学上可能并没那么重要。...52.一个系统有子系统，子系统又有子系统，子子孙孙无穷尽也，这也解释了为什么我们总是需要从头来过。 53.很多好主意一旦踏上语义鸿沟，就再也听不到。...84.研究实验室的座右铭：我们今天已经在从事的研究，有的人可能到明天才刚想到这个idea。 85.尽管中国人应该崇拜APL，但是他们把赌注压在了FORTRAN上。
有了PGI2018编译器，你可以获得上佳计算性能——更好的CPU性能加上更全面的GPU支持。 ?...PGI Fortran 2003, C11和c++ 14编译器提供了最先进的SIMD矢量化，并受益于Linux x86、Linux OpenPOWER和macOS上的新优化的单和双精度数值内部函数。...API例程，以及对Fortran可选参数的改进支持。...使用OpenACC的lambdas有多种原因。一个例子是将代码生成定制到不同的编程模型或平台。...这个初始版本引入了对OpenMP 4.5特性的支持，目标是多核x86-64 cpu，并在许多c++应用程序上提供性能改进。
Python有一个叫做全局解释器锁（Global Interpreter Lock，GIL）的组件，这是一种防止解释器同时执行多条Python字节码指令的机制。...此外，由低级语言（比如C和Fortran）编写的库可以直接操作NumPy数组中的数据，无需进行任何数据复制工作。 因此，许多Python的数值计算工具使用NumPy数组作为主要的数据结构。...SciPy SciPy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合，主要包括下面这些包： scipy.integrate：数值积分例程和微分方程求解器。...scipy.linalg：扩展了由numpy.linalg提供的线性代数例程和矩阵分解功能。 scipy.optimize：函数优化器（最小化器）以及根查找算法。...scipy.special：SPECFUN（这是一个实现了许多常用数学函数（如伽玛函数）的Fortran库）的包装器。
如何利用现代语言环境下的深度学习生态，以耦合到Fortran语言的数值计算模型中，一直是大家关注的事情。...但是随着计算机科学的不断发展，涌现出很多编程语言，比如C、C++、Java、Python、Julia等，Fortran也逐渐被取代。...而Fortran语言编写的数值模式并不能从现代语言体系下的深度学习中受益。因此，为了更好的利用现代语言构建的深度学习模型，有必要将深度学习模型耦合到Fortran语言体系中。...中充分利用当前很多的深度学习模型。...在Fortran中训练 首先要区分两种训练方式：离线和在线。这两种方式的差别主要是：如何利用模型的预测结果。
无论如何，你对数据结构和算法的了解越多，编写代码时就越容易。 我不认为在机器学习中使用的数据结构与软件开发的其他领域使用的数据结构有明显的不同。...此外，由于机器学习是一个非常需要数学知识的领域，我们应该记住数据结构如何被用来解决数学问题，以及数据结构是如何成为数学对象的。 有两种方式来分类数据结构：通过它们的实现和它们的操作方式。...[yzx65lx1d7.png] 在这个数据结构中，有两块元数据与实际的数据值一起存储。这些是分配给数据结构的存储空间和数组的实际大小。...有很多变化 - 例如，插入可以在头部或尾部完成; 该列表可以双向链接，并且基于相同原理的许多类似的数据结构，比如下节的二叉树。...问题 如果你想自己练习和实现ML算法的数据结构，试着解决下面的一些问题： 将矩阵向量乘法代码片段封装到一个名为matrix_times_vector的子例程中。设计子例程的调用语法。
当然，这些程序仍然会将连续的几何层作为子例程，这部分是可微分的，但是整个模型不会具有这个性质。...目前可用方法有遗传算法、“进化策略”、某些强化学习方法和ADMM（交替方向乘子算法）。 当然，梯度下降仍将存在，在优化可微分参数函数时，梯度信息一直都是有效的。...随着模型演变得越来越像程序，我们将开始再利用程序子例程，比如编程语言中的函数和类别。...当系统发现自己要为几个不同的任务开发类似的程序子例程时，它会开发一个“抽象”的、可再利用的子例程版本，并将它存储在全局库中。...它们可以使用存储在可再利用子例程的全局库中的模块，这个全局库是通过在数千个先前任务和数据集上学习高性能模型而得到的函数库。
下表列举了一些常见DOS命令，以及含义与之对应的Linux命令。...查了下ls的替代方式[1]，发现答案很简单：可通过创建批处理文件（.bat）来伪装出这个Linux命令，于是其他的也容易写出来： ls.bat（以下代码是文件内容，仅2行） @echo off dir...当然，这种方式省略了Linux命令的很多高级功能，只能算做最简陋的代替。 ? 倘若再结合Win下的make使用[2]，就更像在linux下操作了，使用起来十分顺手。...写本篇的起因是因为笔者想在Visual Studio的Fortran子例程system()中使用make、mv及cp等命令，这些代码和文件是在Linux下事先写好的，移植到Win下不想改动之，于是便萌生出了使这些命令在...CMD里兼容的想法。
开发人员的精力几乎都是花在优化计算瓶颈上面，有时更是直接转用更低级的语言（比如C）。...有关“为什么会存在GIL”的技术性原因超出了本系列的范围。虽然很多大数据处理应用程序为了能在较短的时间内完成数据集的处理工作都需要运行在计算机集群上，但是仍然有一些情况需要用单进程多线程系统来解决。...作为背景，我是在2008年初开始开发pandas的，那时我任职于AQR Capital Management，一家量化投资管理公司，我有许多工作需求都不能用任何单一的工具解决： 有标签轴的数据结构，支持自动或清晰的数据对齐...scipy.linalg：扩展了由numpy.linalg提供的线性代数例程和矩阵分解功能。 scipy.optimize：函数优化器（最小化器）以及根查找算法。...虽然本系列不会详细讲解scikit-learn，我会简要介绍它的一些模型，以及用其它工具如何使用这些模型。
使用 MATLAB，可以较使用传统的编程语言（如 C、C++ 和 Fortran）更快地解决技术计算问题。...Python 首先，Python完全免费，绝大多数科学计算相关扩展库也都是免费的，大多也都是是开源的，所以金钱问题完全不用考虑。版权问题也基本不用考虑，众多的实例程序可以让你拿去就用。...考虑控制版权更严格的诸如美国之类的国家，有着众多的研究人员和大学生使用Python，并有很多网络提供了交流平台，在这个平台可以获得更多的交流学习机会。...其次，Python是一门更易学更严谨的面向对象的程序设计语言。作为通用程序设计语言的Python，有更为严格清晰的语法，可以轻易完成界面、文件、封装等高阶需求。最后，不得不提的就是性能。...MATLAB作为科学计算工具，经过了近乎苛刻的优化，Python呢？
想象一下，在Python中编写一个模块，必须一个元素接着一个元素的循环遍历一个非常大的数组来执行一些计算，而不能使用向量操作来重写。这是很不好的主意，是吧？...但是，只要你能够使用conda，我会推荐使用它，因为它能够为你安装例如CUDA工具包，也许你想让你的Python代码GPU就绪（当然，这也是有可能的！）。 3.如何使用Numba呢？...从我所学习的知识来看，我会认为自己是一个水文学家，我做的很多的一件事是模拟降雨径流过程。简单点来说：通过时间序列数据，例如雨量和空气温度，然后尝试创建模型来判断一条河流的水流量有多少。...我们将使用最简单的模块之一，由MB Fiering在1967年出于教育目的开发的ABC模型，并将Python代码的速度与Numba优化后Python代码和Fortran实现进行比较。...也快很多。
说一说我的背景，大学里c入门，转入R。在学校里弄了一阵生统与经济。现在搞云端理财的网站，后端是用R实现的，搞量化风险管理和资产组合的，其中要用到很多运算。...绝不是打消各位学R的积极性，或者居高临下给大家喝鸡汤。这些是亲身感悟。很多时候为了自己装高贵冷艳，总会学一些冷门的手艺，这样用不熟的技术闭门造车，其实很耽误事。...这个是一个知乎的传送门，各位神们讲的很好了，不在这里卖骚了： 该如何学习 R 语言? ...开发时你会经历这样几个循环： 第一步：哇，别人已经写了这个问题的解决方案了，我能偷懒了 第二步：这个包裹好像没有我想要的方程 / 这个方程写的太烂了 / 多余运算太多了 / 靠，O(n^4)啊有木有...我的回答也是我走弯路的小结： 在牢骚一点，也是提醒自己不要在钻死牛犄角，运算架构优化 远大于 方程优化 远大于 语言选择。从下往上的优化是邪路，容易走火入魔。
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