作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明。谢谢!
本书为第四版,直接基于Fortran 95/2003(适用科学家和工程师) 的第三版而编写,保留了上一版的编写结构,但全书都穿插Fortran 2008的新知识(以及Fortran 2015标准建议的相关内容),并在第17章增加了并行处理和优化数组两个Fortran 2008中的全新内容。但是原书的结构与风格依然未变:章节学习目标明确,自上而下的程序设计方法贯穿始终,理论阐述翔实,例题讲解清晰,代码测试完整,验证学习效果的测验问题和练习内容丰富。
20年前,1998年,我是因为游戏,接触到了计算机 。那个时候,很多80、90后应该都玩过一款旷世经典的游戏《仙剑奇侠传》,20年前的今天,每当提起这款游戏,都能勾起很多人的回忆。 仙剑奇侠传中,有动人的故事,印象深刻的人物;逍遥的侠义,月如的痴情,灵儿的责任。一个个鲜活的形象被塑造出来,铸就了这部游戏的灵魂,成为一代经典。 10年前,我接触到一本书,《鸟哥的Linux私房菜》,这本书的作者很强。真的很强。从这本书,你能读出,作者是个有故事的人,生动、有趣、真实。 鸟哥姓蔡,原名蔡德明,
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。
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。
By HKL, on Saturday 2022-10-15 08:48, tagged: 🏷️Linux 🏷️Operating
过冷水最近一段时间接触了一个非常牛X的程序包——parsec,花了九牛二虎之力才弄懂它,它能干什么呢?
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。
摘要:林迪效应可以简单地概括为“越活越年轻”。本文作者将林迪效应应用在编程语言之上,以预测编程语言的寿命。以下是译文。 林迪效应指出,经历的时间越长则未来生存的时间也越长。这适用于创造出来的事物,而不适用于生命体。一只小狗的寿命可能比一只老狗更长,但是一本已经在出版界发行了一个世纪的书可能在下一个世纪也会出现。 此前介绍了林迪效应的数学细节:幂律分布等等。而这篇文章所要阐述的关键事实是,如果某种东西具有林迪效应所描述的那种生存分布状态的话,那么其预期的未来寿命就等于当前的年龄。例如,开头提到的那本100岁的
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
这5年中,数据分析又发生了很大的变化。尤其是眼见着OpenAI的GPT横扫技术领域,让以往一切模型方法看起来都像“小孩子的游戏”一样。大模型成为了海量信息和有效信息之间的新桥梁,而上一座桥梁是以谷歌的PageRank为代表的搜索算法。幸好,因为数据分析是直接跟数据打交道,并且要根据数据生成决策,这方面是人的强项,暂时不会受到影响。
计量经济学也有很多小的门类,请对号入座。 有很多软件,Stata, Matlab, R, Sas是相对来说用的比较多的。 如果是做应用计量(特别是横截面数据、面板数据),Stata是不二之选,因为不管是管理数据还是跑回归,实在太太太方便了。现在主流期刊的应用微观计量文章里面能用到的模型stata几乎都有,而且其中的绝大多数都是用stata做的。而且最大的优点是,简单! 如果做应用的时间序列,Eviews似乎是一个不错的选择。但是我一般不做这方面,也不是很有发言权。 如果做理论计量,stata eview
毋庸置疑,Python是用于数据分析的最佳编程语言,因为它的库在存储、操作和获取数据方面有出众的能力。 在PyData Seattle 2017中,Jake Vanderplas介绍了Python的发展历程以及最新动态。在这里我们把内容分成上下两篇,先给大家带来上篇--Python的发展历程。 主讲人: Jake Vanderplas是华盛顿大学eScience研究所物理科学研究的负责人。该研究所负责跨学科项目,旨在支持科学领域在数据方面发现。Jake的研究领域包括天文学、天体物理学、机器学习以及可伸缩计算
诺贝尔物理学奖得主、纽约时报畅销书作家暨加州理工学院退休教授基普·索恩(Kip Thorne),通过他对电影《星际穿越》的理论贡献,点燃了粉丝们对科学的热情。这部大片讲述了一队探险者根据基普·索恩的理论,穿越“虫洞”以确保人类生存的太空冒险故事,荣获2015年奥斯卡最佳视觉效果奖。而影片中的一些惊人特效最初是使用Wolfram技术生成的。
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:
–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。
又回到起点学numpy库,最近看了下机器学习的书,用到很多numpy的知识,我是一脸懵逼的。如果是做python数据分析的话,通过pandas库入门更有趣,但要更深入去学习python机器学习,建议numpy必须学好。 什么是numpy 一个强大的N维数组对象 ndarray 广播功能函数 整合C/C++/Fortran代码的工具 线性代数、傅里叶变换、随机数生成的功能 numpy存与取csv文件 np.savetxt('文件路径',array,fmt=,delimiter=',') #这里f
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。
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。
首先,我们要根据自己的兴趣,选择合适的职业方向,一旦选定了之后,就要稳定自己的情绪,夯实自己的基础,对于我们编程来说,那就是除了苦练基础知识外,还要多扩展知识储备,比如工作中用到C语言,我们除了C语言基本语法之外,还需要学习数据结构、网络、操作系统、编译原理、计算机组成原理、软件工程、汇编语言等等相关领域知识,有的需要精读甚至反复读,有的需要涉猎。 拿小编来说吧,从一个汽车专业转行到嵌入式软件,其中的变化是很大的,还记得从大二开始,发现自己对汽车本专业许多课程不感兴趣,而对某些计算机相关课程比如数字电路
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。
Python,是一种广泛使用的高级编程语言。相比于C++和JAVA,Python都能让程序的结构更加清晰明了。作为一种解释性语言,Python的设计强调代码的可读性和简洁的语法。
从计算机发展史早期的Cobol、Fortran到后来的C、Java,编程语言的家族不断壮大。除了这些广为人知的语言外,还涌现了Erlang、Ruby等后起之秀,它们虽被喻为小众语言,但因其独特性也吸引了为数不少的追随者。
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。
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。
配置文件有很多格式:键、值、和键值对的列表、INI 文件、YAML、JSON、XML 等等。其中,由于一些不同的原因,YAML 有时被认为是特别难以处理的。虽然它反映层次值的能力是重要的,而且它的极简主义可能会让一些人耳目一新,但它对类似python的缩进语法的依赖可能会令人沮丧。
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
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
词法分析把这段代码分解为这样一些记号:alpha, =, beta, +, gamma, ;。接着语法分析确定了 beta + gamma 是一个表达式,而这个表达式被赋给了 alpha。
最近好多人问我这个问题:究竟要学哪门语言比较好,是Matlab还是Python呢。所以今天我就两门语言做一个详细介绍,大家也可以根据自己的兴趣做出自己的选择。 Matlab MATLAB 是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。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。 随着MATLAB工具箱的不断添加和完善,M语言也逐渐成为工程界的准通用标准语言,官网称:MATLAB - The Langua
现在各行各业的朋友都开始使用计算机解决自己的业务问题,网络上有大量的免费公开课,教我们处理数据并数学建模。Python等编程语言上手快,开源软件多,足以应付绝大多数的需求。在计算机软硬件体系中,上述工作都是在最顶层,用户执行程序需要依赖于计算机硬件和系统软件。聊天用的微信、娱乐玩的农药、上网打开的浏览器、还有我们自己写的程序…这些程序是如何从源代码,变成计算机芯片可以执行的程序呢?
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!
关于布莱恩克尼汉可以说的东西太多太多,以至于我不知道从何说起。但要说起他最重要的贡献,我认为就是他对于普及编程所做的努力。
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。
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.
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。
如果报错说“Aborting because C++ compiler does not work.”,就安装下编译器:
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
R是一种用于分析数据的领域特定语言。为什么数据分析需要自己的领域特定语言(DSL) ? R语言擅长些什么,不擅长什么?开发人员该如何利用R语言的优势并减轻其弱点? 在GOTO Conference中,
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
GNU编译器集合(GCC)是C,C ++,Objective-C,Fortran,Ada, Go 和D编程语言的编译器和库的集合。 许多开源项目,包括Linux内核和GNU工具,都是使用GCC编译的。
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。
python在收到代码内容后,首先要启动两个流程,分别为词法解析和语法解析。看过我编译原理课程的同学对这两个流程应该不陌生。词法解析其实就是把代码里面不同的元素分别归类,例如234,1.35,1e3等这类字符串统一用一个标志或数字来表示,通常它们的标志为NUMBER,对应字符串pi, age等这类变量名统一用标志来表示,例如使用NAME,于是整篇代码会一下子浓缩成一系列标志的排列,例如表达式 a = 100 + 10 就变成了 NAME = NUMBER + NUMBER。
根据百度百科介绍,FORTRAN语言是Formula Translation的缩写,意为“公式翻译”。它是为科学、工程问题或企事业管理中的那些能够用数学公式表达的问题而设计的,其数值计算的功能较强。FORTRAN语言是世界上第一个被正式推广使用的高级语言。它是1954年被提出来的,1956年开始正式使用,直到2014年已有六十年的历史,但仍历久不衰,它始终是数值计算领域所使用的主要语言。
相信不少小伙伴都曾经用过/偶尔使用Windows下的命令行终端(可按键盘组合键win+R然后输入cmd启动)
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