所以，我有这个循环的C++代码:for(i=0;i所有涉及的数量都是int的。从GCC的矢量化报告中我得到:babar.cpp:233:note:=====analyze_loop_nest=====babar.cpp:233:note:===vect_analyze_loop_form===babar.cpp:233:note:===get_loop_niters===babar.cpp:233:note:notvectorized:numberofiterationscannotbecomputed.babar.cpp:233:note:badloopform.我想知道为什么“无法
张量（Tensor）：Tensor=multi-dimensionalarrayofnumbers张量是一个多维数组，它是标量，向量，矩阵的高维扩展，是一个数据容器，张量是矩阵向任意维度的推广注意，张量的维度（dimension）通常叫作轴（axis）,张量轴的个数也叫作阶（rank）］标量（scalar）：只有一个数字的张量叫标量（也叫标量张量、零维张量、0D张量）x=np.array(12)print(x.ndim)可以用ndim属性来查看一个Numpy张量的轴的个数。标量张量有0个轴（ndim==0）。向量（vector）：数字组成的数组叫作向量（vector）或一维张量（1D张量）。一
我有一个用C语言编写的函数来计算特征值和特征向量，但它需要大量的CPU时间，因为我在另一个算法中多次调用这个函数。根据苹果Accelerateframework可用于使用BLAS和LAPACK非常快速地从矩阵中查找特征值。由于我是Accelerate框架的新手，所以我应该使用哪些函数来查找方阵的特征值和特征向量？ 最佳答案 这在一定程度上取决于您希望分解的矩阵的特征。Lapack中有不同的例程用于对称/厄米矩阵、带状对角矩阵或一般矩阵。如果您有一个通用矩阵(没有特定结构)，您将需要使用广义Schur分解例程。这些例程分为单精度和do
免责声明:密码学新手。我有一个使用OpenSSL加密数据的外部进程，该进程现在使用盐。iPhone应用程序从服务器获取数据，将其下载到应用程序的文档目录，然后需要对其进行解密。iPhone操作系统不包含OpenSSL库。您可以自己构建它，但这很困难且棘手。多亏了Stackoverflow的帮助，我找到的“最简单”的解决方案是使用CommonCrypto/CommonCryptor.h，它是安全框架的一部分。但是解密数据的C函数需要一个iv才能正确解密。有没有办法从加密数据中导出iv(对我来说，这似乎会抵消额外的安全性)？或者我是否需要首先以某种方式指定iv并让iPhone应用程序知道它
我有3D点，我需要将它们进行2D正交投影到由原点和法线n定义的平面上。这个的意思基本上是从顶部看点(给定垂直向量)。我该怎么做？我的想法是:将点P投影到3D平面上:P-Pdotn*n从相对于法线的“背面”看3D平面(不确定如何定义)使用平面中各点的最大-最小坐标进行正射投影以定义剪裁我正在使用iOS。 最佳答案 一种方法是:旋转坐标系，使感兴趣的平面位于x-y平面内，法向量n与z轴对齐通过将点的z分量设置为0将点投影到x-y平面上设置坐标转换这个问题有无限多的解，因为我们总是可以在x-y平面上旋转一个解来得到另一个有效的解。为了解决
我可以在Accelerate.framework中使用哪些函数来按标量缩放矢量并归一化矢量？我在文档中找到了一个我认为可能适用于缩放的方法，但我对它的操作感到困惑。vDSP_vsmaVectorscalarmultiplyandvectoradd;singleprecision.voidvDSP_vsma(constfloat*__vDSP_A,vDSP_Stride__vDSP_I,constfloat*__vDSP_B,constfloat*__vDSP_C,vDSP_Stride__vDSP_K,float*__vDSP_D,vDSP_Stride__vDSP_L,vDSP_Le
我有这个循环voidf1(unsignedchar*data,unsignedintsize){unsignedintA[256]={0u};for(registerunsignedinti=0u;i有没有办法手动矢量化它？ 最佳答案 由于data[i]中的多个条目可能包含相同的值，我不明白如何简单地将其矢量化，因为可能存在竞争条件。矢量化的要点是每个元素都独立于其他元素，因此可以并行计算。但是您的算法不允许这样做。“矢量化”与“让速度更快”不是一回事。您在这里构建的似乎是一个直方图，而iOS内置了对此的优化支持。您可以创建单cha
我有一个CSV文件，其中包含以下列name.age,salary,experience当我将其转换为序列文件时，数据到底发生了什么？序列文件会是什么样子？onc序列文件被转换为向量，它看起来像什么我想了解当我们从输入数据创建序列和向量时会发生什么问候，ChhayaVishwakarma 最佳答案 CSV数据文件(文本):vijay@master:~$hadoopfs-cat/user/vijay/datatext/csvData.csvvijay,24,22000,2rami,20,30000,3kumar,23,400000,11
我正在尝试在spark中使用平方距离函数，但似乎没有任何效果。我尝试了Vector.sqdist但收到此错误“sqdist不是scala.collections的成员......”(但文档显示它是[org.apache.spark.mllib.linalg的成员。我导入的矢量](http://spark.apache.org/docs/latest/api/scala/index.html#org.apache.spark.mllib.linalg.Vector))./*SimpleApp.scala*/importorg.apache.spark.SparkContextimport
我有一个CSV格式的数据集，它是一组键值对，数据集很大，值是整数和短字符串的混合(即不是冗长的文本，而是关键词)，我想使用Mahout的聚类算法对其进行处理。问题在于将此CSV转换为Mahout可以使用的向量。我一直在阅读“MahoutInAction”，似乎有两个向量化选项，使用Mahout的DenseVector、RandomAccessSparseVector和SequentialAccessSparseVector实现的数值，或使用向量空间模型来向量化文本文档。我要对其进行矢量化的数据并不是真正的文本文档，但由于它是一个包含许多不同键和值的庞大数据集，因此很难将其映射为数值。将
