我有一个二维矩阵。我的矩阵是稀疏的。我正面临着性能问题。有没有人可以回答我可以在java中使用什么api或类来处理稀疏矩阵来提高我的程序性能。
例如,我想要
it take 100x100 matrix
handle sparse stuff
do the multiplication
return me my matrix same as 100x100 with 0 ( mean sparse matrix )
我需要生成矩阵图并在JSP上显示这些图。该项目是用Java开发的,到目前为止,我与矩阵有关的所有操作都是使用MatLabControl API 执行的。
我想返回MATLAB生成的矩阵(特别是特征值矩阵和小波)。MATLAB提供了一个函数"im2java“,将图形图像从其MATLAB表示转换为java.awt.Image。用于在MatlabControl中获取图像数据的代码如下所示:
public Image produceEigenValueGraph(final double [][] matrix) {
final double [][] maxEigenValueMatrix
鉴于Groovy具有与Scala相同的大部分功能,我们是否可以编写Groovy程序来导入并在Groovy中进行科学计算。据说Apache Spark是用Scala编写的,spark为用Java或Scala编写客户端代码提供了完全相同的库。例如:
在Groovy (或Java)中
org.apache.spark.mllib.linalg.Matrix mat =
new org.apache.spark.mllib.linalg.DenseMatrix(2,2, [1,2,3,4] as double[])
在Scala中:
val mat: mat:org.apache.spark.m
同时从这里安装ATLAS。我正面对这个问题:
Package dependencies cannot be resolved
This error could be caused by required additional software packages which are missing or not installable.
Furthermore there could be a conflict between software packages which are not allowed to be installed at the same time.
我不知道该怎么解决这个
我正在尝试使用MlLib进行结肠过滤。
在ApacheSpark1.0.0中运行Scala程序时,会遇到以下错误。
14/07/15 16:16:31 WARN NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
14/07/15 16:16:31 WARN LoadSnappy: Snappy native library not loaded
14/07/15 16:16:31 IN
我正在尝试使用。我已经安装了Scala2.12,Java 1.8.0_111,sbt,如其中所述。
现在当我运行:java -jar tmt-0.4.0.jar example-0-test.scala
我收到以下错误消息:
error: error while loading CharSequence, class file '/usr/lib/jvm/java-8-oracle/jre/lib/rt.jar(java/lang/CharSequence.class)' is broken
(bad constant pool tag 18 at byte 10)
我查过这个
我有一个F#项目,它将MathNet.Numerics用于线性代数例程。
我在F#模块中放置了以下代码:
module LinearAlgebra
open MathNet.Numerics
open MathNet.Numerics.LinearAlgebra.Double
open MathNet.Numerics.LinearAlgebra.Generic
Control.LinearAlgebraProvider <- new Algorithms.LinearAlgebra.Mkl.MklLinearAlgebraProvider()
但是,无论我是否启用了这一行代码或注释
我想用引导来做一个大的分析。我看到使用并行计算提高了引导的速度,如下代码所示:
并行计算
# detect number of cpu
library(parallel)
detectCores()
library(boot)
# boot function --> mean
bt.mean <- function(dat, d){
x <- dat[d]
m <- mean(x)
return(m)
}
# obtain confidence intervals
# use parallel computing with 4 cpus
x <-