Python
Java
PHP
IOS
Android
Nodejs
JavaScript
Html5
Windows
Ubuntu
Linux
如何用我自己的 4x4 矩阵更新 opengl modelview 矩阵?
我有 4x4 矩阵用于对象的变换 float mat44 16 但我不知道如何使用我的矩阵更新 OpenGL ModelView 矩阵 我应该使用 glTranslatef glRotatef 与矩阵中的相关值还是应该使用 glLoadMa
OpenGL
matrix
3d
matrixmultiplication
使用 BLAS 将实矩阵与复向量相乘
如何使用 Blas 将实矩阵与复向量相乘 当我使用 ccsrgemv 等函数时 出现类型不匹配错误 error argument of type float is incompatible with parameter of type st
c
matrixmultiplication
blas
对于矩阵向量乘法,行优先排序是否更有效?
If M是一个 n x m 矩阵并且v and u是向量 那么就索引而言 矩阵向量乘法看起来像u i sum M i j v j 1 lt j lt m Since v是一个向量 对于面向数值计算的语言 其元素可能存储在连续的内存位置中 如
matrix
languageagnostic
linearalgebra
matrixmultiplication
滑动窗口操作的 Numpy 矢量化
我有以下 numpy 数组 arr 1 1 2 3 4 5 6 3 X 2 arr 2 0 5 0 6 0 7 0 8 0 9 1 0 1 1 1 2 1 3 1 4 5 X 2 arr 1显然是一个3 X 2数组 而arr 2 is a
python
Arrays
NumPy
matrixmultiplication
slidingwindow
Julia 的 numpy.einsum 吗?
我想知道如何在 Julia 中获得类似于 numpy einsum 的功能 具体来说 我有一个三阶张量 我希望将其乘以第二张量 矩阵 收缩两个维度以产生一阶张量 向量 目前 我正在使用 PyCall 以便可以使用 numpy einsum
linearalgebra
matrixmultiplication
Julia
PyTorch - nn.Linear 权重的形状
昨天我遇到了这个问题 https stackoverflow com questions 53462493 shape of pytorch model parameter is inconsistent with how its defi
matrix
neuralnetwork
deeplearning
matrixmultiplication
Pytorch
两个对象矩阵相乘的有效方法
作为程序的一部分 我需要将两个二维矩阵相乘 这些矩阵是创建的 Matrix 类的一部分 我现在的代码运行良好 但我想知道是否有更有效的方法将这些矩阵相乘 public Matrix multiply Matrix matrix return
Java
object
matrix
matrixmultiplication
codingefficiency
带分散聚集的 MPI 矩阵乘法
我正在尝试使用 C 中的 MPI 进行矩阵乘法 我们必须做一个顺序版本和一个并行版本 我的并行版本没有给出正确的答案 我不知道为什么 我认为我没有向进程发送正确的通信 但我不能确定 教授只是回顾了不同的发送 接收 收集等消息 但并没有真正深
c
MPI
matrixmultiplication
scatter
CUDA 中的非方矩阵乘法
我在 CUDA 中用于矩阵乘法的代码允许我乘以方阵和非方阵 但是 宽度和高度都必须是块大小的倍数 因此 例如 我可以乘以 3 6 6 3 使用blocksize 3 但我不能乘以 3 2 2 3 有谁知道如何做到这一点 这是我的内核 inc
CUDA
matrixmultiplication
如何在 TensorFlow 中使用图像和权重矩阵创建对抗图像?
In the 打破 ImageNet 上的线性分类器在博客文章中 作者提出了一个非常简单的示例 说明如何修改图像来欺骗分类器 给出的技术非常简单 xad x 0 5w其中 x 是 1d 向量 w 是 1d 权重 这一切都很好而且很清楚 然而
python
NumPy
matrix
tensorflow
matrixmultiplication
矩阵乘法:为什么非阻塞优于阻塞?
我试图通过阻止循环来提高缓存性能来加速矩阵乘法算法 但无论矩阵大小 块大小如何 非阻塞版本仍然明显更快 我已经尝试了 2 到 200 之间的许多值 效力 2 及其他 和优化级别 非阻塞版本 for size t i 0 i lt n i f
c
caching
matrixmultiplication
cpuarchitecture
矩阵-矩阵乘法的函数 numpy.dot()、@ 和方法 .dot() 有什么区别?
有什么区别吗 如果不是 按照惯例首选什么 性能看起来几乎是一样的 a np random rand 1000 1000 b np random rand 1000 1000 timeit a dot b 14 3 ms 374 s per
python
NumPy
matrixmultiplication
SSE 矩阵-矩阵乘法
我在 C 中使用 SSE 进行矩阵 矩阵乘法时遇到问题 这是我到目前为止得到的 define N 1000 void matmulSSE int mat1 N N int mat2 N N int result N N int i j k
c
SSE
matrixmultiplication
矩阵乘法在 MATLAB 和 NUMPY(?) 中产生不同的值[重复]
这个问题在这里已经有答案了 这是矩阵 gt gt x 2 7 5 9 2 8 3 1 6 10 4 7 3 10 1 6 7 10 1 8 2 8 2 5 9 Matlab给我 gt gt mtimes x x ans 124 124 94
MATLAB
NumPy
matrixmultiplication
想知道为什么 scipy.spatial.distance.sqeuclidean 比 numpy.sum((y1-y2)**2) 慢两倍
这是我的代码 import numpy as np import time from scipy spatial import distance y1 np array 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 y2 np array 0 0
python
performance
NumPy
scipy
matrixmultiplication
不知道批量大小的 3-D 批量矩阵乘法
我目前正在编写一个张量流程序 需要将一批 2 D 张量 形状为 3 D 张量 相乘 None 与二维矩阵W 这个需要转W转换为 3 D 矩阵 这需要知道批量大小 我没能做到这一点 tf batch matmul不再可用 x get shap
Arrays
tensorflow
machinelearning
neuralnetwork
matrixmultiplication
Numpy 张量:张量正面切片上的 Tensordot
我正在尝试使用 3D 张量的正面切片执行矩阵乘法 如下所示 如果X shape N N and Y shape N N Y 所得张量的形状应为 N N Y 什么才是正确的np tensordot语法来实现这个 我试图限制自己np tenso
python
NumPy
matrixmultiplication
eigen 是否有像 H.transpose()*H 这样的自转置乘法优化
我浏览过 eigen 的教程https eigen tuxfamily org dox devel group TutorialMatrixArithmetic html 它说 注意 对于担心性能的 BLAS 用户 c noalias 2
Optimization
Eigen
matrixmultiplication
neon
Tensorflow,如何将 2D 张量(矩阵)乘以 1D 向量中的相应元素
我有一个二维矩阵M形状的 batch x dim 我有一个向量V形状的 batch 如何将矩阵中的每一列乘以 V 中的相应元素 那是 我知道一个低效的 numpy 实现将如下所示 import numpy as np M np random
python
NumPy
tensorflow
matrixmultiplication
tensor
使用 SSE 的矩阵向量和矩阵矩阵乘法
我需要编写矩阵 向量和矩阵 矩阵乘法函数 但我无法理解 SSE 命令 矩阵和向量的维数始终是 4 的倍数 我设法编写了向量 向量乘法函数 如下所示 void vector multiplication SSE float m float n
c
SSE
matrixmultiplication
intrinsics
vectormultiplication
«
1
2
3
4
5
»