我在数字代码中使用Boost的uBLAS，并有一个“重型”求解器:http://www.crystalclearsoftware.com/cgi-bin/boost_wiki/wiki.pl?LU_Matrix_Inversion该代码运行良好，但是速度非常慢。经过一番研究，我找到了UMFPACK，这是一个稀疏矩阵求解器(除其他外)。我的代码生成大型稀疏矩阵，我需要非常频繁地求逆(更正确地求解，逆矩阵的值无关紧要)，因此UMFPACk和BOOST的Sparse_Matrix类似乎是美满的结合。UMFPACK请求由三个vector指定的稀疏矩阵:条目计数、行索引和条目。(Seeexamp
全部，我正在寻找C或C++库(最好是开源库)的建议，这些库使用多线程技术来乘以大型非方形(例如，大小为65536xn，其中n-&& 最佳答案 英特尔MKL(非开源)AMDACML(免费，但不开源)GOTOBLAS(学术用途免费，IIRC，您可以获得源代码，但不是“开源”)ATLASBLAS(开源) 关于c++-C/C++中大型非稀疏非方矩阵的多线程乘法，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/
我正在尝试实现MATLAB函数的功能sparse.在稀疏矩阵中的特定索引处插入一个值，这样:如果矩阵中已经存在具有相同索引的值，则添加新值和旧值。否则将新值附加到矩阵。addNode函数执行正确，但问题是它非常慢。我在循环中调用此函数大约100000次，程序运行时间超过3分钟。而MATLAB在几秒钟内完成了这项任务。有没有办法优化代码或者用STL算法代替我自己的函数来实现我想要的？代码:structSparseMatNode{intx;inty;floatvalue;};std::vectorSparseMatrix;voidaddNode(intx,inty,floatval){Sp
一、简述 在各种高级开源库的帮助下，检测固定摄像机拍摄的运动行为是轻而易举可以实现的，但检测移动的摄像机拍摄的移动物体的运动检测依然是一个复杂的问题。在这里，我们将继续基于稀疏光流，并检测移动的无人机相机的运动。 这里使用的数据集来自VisDrone数据集，见下面github的链接。这个数据集其中包含各种环境下的无人机视频剪辑。运动检测在该领域的应用包括：监视、自主、搜索和救援，甚至环境应用。该检测方法旨在将稀疏光流向量中的真实移动物体与背景区分开来，因为我们不依赖于任何前置条件，所以这是一种无监督方法。https://github.com/VisDrone/VisDron
基本思路：三元组方法：主要的特点就是最后的结果矩阵均由三元组的形式来表达，调用函数再以矩阵形式输出（1）稀疏矩阵加法（下图参考懒猫老师《数据结构》课程相关笔记） 这里与普通矩阵加法不同的是，稀疏矩阵的三元组在加法计算时，如果两个矩阵中的元素相加不为0时，才调用添加元素函数添加到和矩阵三元组中（最后的和矩阵也是一个三元组）（2）稀疏矩阵乘法 同样，在进行稀疏矩阵的乘法运算时，计算结果矩阵的元素时，要前两个矩阵在该位置的和不为0，才调用添加元素函数添加到结果矩阵三元组中完整代码：（稀疏矩阵（顺序）.h--用来实现稀疏矩阵的基本操作和加乘功能；稀疏矩阵加乘.c--用来对稀疏矩阵的加乘操作进行验证）（
在我当前的项目中，我必须对某些东西使用稀疏vector。但是，由于我不负责该项目，所以我不能使用我想要的任何外部库。我只有STL和OpenCV可用。我已经浏览了几个stackoverflow回答的问题，但他们要么focusonaspecificapproach,comparisonofalimitednumberofapproaches(2)andoutsidelibraries当他们专门处理稀疏vector时。还有一些实现sparsematrix的好主意.我想要的是特别是一个稀疏vector(索引总是一维的，数据与这个问题无关)。我想要的东西不是一个单独的项目来实现，而是可以用于不仅
如何从Eigen::SparseMatrix中提取一个block.似乎没有我用于密集的方法。‘classEigen::SparseMatrix’hasnomembernamed‘topLeftCorner’‘classEigen::SparseMatrix’hasnomembernamed‘block’有一种方法可以将block提取为Eigen::SparseMatrix？ 最佳答案 我创建了这个函数来从Eigen::SparseMatrix中提取blocktypedefTripletTri;SparseMatrixsparseBl
我需要一个只有两个操作的快速容器。从一个非常稀疏的域(所有32位整数，并且在给定时间设置大约100个整数)插入key，并迭代插入的key。它应该处理很多命中相同条目的插入(例如，500k，但只有100个不同的条目)。目前，我正在使用std::set(仅插入和迭代接口(interface))，它很不错，但仍然不够快。std::unordered_set比GoogleHashMaps慢两倍。我想知道针对这种情况优化了什么数据结构？ 最佳答案 根据输入的分布，您可能可以在不更改结构的情况下获得一些改进。如果您倾向于多次运行单个值，那么您可
2023年12月，首个开源MoE大模型Mixtral8×7B发布，在多种基准测试中，其表现近乎超越了GPT-3.5和LLaMA270B，而推理开销仅相当于12B左右的稠密模型。为进一步提升模型性能，稠密LLM常由于其参数规模急剧扩张而面临严峻的训练成本。MoE的广泛应用，使得在计算成本相对不变的条件下，模型容量能够得到显著扩展。此特性无疑使得MoE成为推动LLM发展的关键技术。MoE设计的初衷，是使模型的学习更加“术业有专攻”，其有效性已得到业界肯定。然而现有MoE架构训练中的弊端也逐渐凸显，主要包括：专家负载失衡、专家内样本混杂而专家间同质化现象严重、额外的通信开销等等。为了缓解现有MoE普
我有一个稀疏数组a(主要是零):unsignedchara[1000000];我想创建一个b索引数组a在带有AVX2的英特尔x64架构上使用SIMD指令。我正在寻找如何有效地做到这一点的技巧。具体来说，是否有SIMD指令获取SIMD寄存器中连续排列的连续非零元素的位置？ 最佳答案 计算非零值索引的五种方法是:半向量化循环:用字符加载SIMDvector，与零进行比较并应用移动掩码。如果任何字符非零，则使用小标量循环(也由@stgatilov建议)。这适用于非常稀疏的数组。下面代码中的函数arr2ind_movmsk使用了BMI1指令
