优化原理：CPU缓存机制 1 import java.util.Random; 2 3 public class MatrixCalculate { 4 public static void main(String[] args) { 5 int size = 2000; 6 float[][] m
原创
2021-09-14 11:31:19
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一、参考链接https://zhuanlan.zhihu.com/p/65436463
https://github.com/flame/how-to-optimize-gemm/二、矩阵相乘优化方法 假设矩阵C = 矩阵A * 矩阵B； 矩阵A的shape为(M, K)，矩阵B的shape为(K, N)，矩阵C的shape
本系列之前的篇章都是基于单线程处理。实际工程中，通过多线程对程序进行并行化往往是最简单且直接有效的优化手段。本篇以C++性能优化系列——矩阵转置(三)内存填充避免缓存抖动 中优化好的程序为Base版本，通过OpenMP技术，对程序进一步做并行化加速。同时，对OpenMP提供的并行化与开辟并行区方式进行试验，探索出OpenMP做并行化的一些规律。c++转置并行化代码实现unsigned char*
Consider recurrent functions of the following form:f(n) = a1f(n − 1) + a2f(n − 2) + a3f(n − 3) + … + adf(n − d), for n > d, where a1, a2, … , ad are arbitrary constants. A famous example is the F
原创
2022-04-20 09:57:59
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简介：本文简要介绍通用矩阵乘（GEMM，General Matrix Multiplication）优化的基本概念和方法、QNNPACK 对特定场景的矩阵乘的优化方法、以及用 GEMM 优化神经网络中卷积计算的一点方向。
1. native
第一种方式就是通用矩阵乘（下文简称 GEMM）的一般形式是 = C=AB， 其中 A 和 B 涵盖了各自转置的含义。图一是矩阵乘计算中为计算一个输出
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2021-09-06 17:32:36
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本文详细介绍了如何编写一个高效率的 CUDA SGEMM Kernel，并且介绍了使用 SASS 编程这一极限优化性能的手段，并稍稍
使用Ceres进行slam必须要弄清楚的几个类和函数ceres简介ceres的使用流程ceres必须要知道的类和函数class LossFunctionLocalParameterizationclass problemclass CostFunctionclass AutoDiffCostFunction Ceres solver 是谷歌开发的一款用于非线性优化的库，在谷歌的开源激光雷达sla
该文介绍了java colt和commons-math3的一些矩阵计算API，并且使用colt库简单实现了基于法方程组法的最小二乘法，结构方程模型的梯度下降参数估计，广义混合效应模型（多层广义线性模型）的MCMC参数估计，实现和测试代码链接inuyasha11/stats
java矩阵计算概况因为项目迁移需求，需要用java编写一些统计计算库。上网搜索了几个java矩阵库，找到了两个主
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2023-09-02 09:53:26
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一、矩阵相乘 设C,A,B三个矩阵，C = A * B 则C[i][j] = ∑A[i][k] * B[k][j] （k = 0，1，2，...n-1）依次乘后面矩阵的每一列，i就是行，j就是列。所以矩阵相乘就不满足交换律。 实现 ： 3个变量，3重for循环。二、矩阵快速幂（仿二分快速幂） 计算An ： 将矩阵TEMP置为E单位矩阵 if n为奇数TEMP * A ; n-
在处理数据时需要对数据进行加减乘除运算，例如对图像进行滤波、增强等操作都需要对像素级别进行加减乘除运算。为了方便运算，Mat类变量支持矩阵的加减乘除运算，即我们在使用Mat类变量时，将其看做普通的矩阵即可，例如Mat类变量与常数相乘遵循矩阵与常数相乘的运算法则。Mat类与常数运算时，可以直接通过加减乘除符号实现。Mat类的加减法运算
cv::Mat a = (cv::Mat_<int>
矩阵迹运算返回的是矩阵对角元素的和： 迹运算因为很多原因而有用。若不使用求和符号，有些矩阵运算很难描述，而通过矩阵乘法和迹运算符号，可以清楚地表示。例如，迹运算提供了另一种描述矩阵Frobenius范数的方式： 用迹运算表示表达式，我们可以使用很多有用的等式巧妙地处理表达式。例如，迹运算在转置运算下是不变的：Tr(A)=Tr(AT). 多个矩阵相乘得到的方阵的迹，和将这些矩阵中的最后一个挪到最前
3.3 元素级矩阵操作基于元素的(元素级)矩阵操作是计算机视觉中的一类数学函数和算法，它处理矩阵的各个元素，或者说，图像中的每个像素。注意基于元素的操作可以并行化，因此矩阵元素的处理顺序不重要。这个特点是本节函数和算法与本章的后续小节中的函数和算法的重要区别。3.3.1 基本操作OpenCV提供了所有必要的函数和重载操作符来进行两个矩阵之间或矩阵和标量之间的加减乘除操作。3.3.1.1 加法操作函
思路： 1.暴力出奇迹 n=1000 n^3矩阵乘法竟然能卡过。。。（Tips：不要乱写读入优化，这玩意儿加了超时，不加AC……）2. 注意题目中的“最多只能有一个地方不一样，，” 我就想到了 能不能用一行的和来优化一下。。一次算一行 我们可以手动模拟一下。。 发现了一个规律...
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2016-09-04 17:20:00
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图形学时隔4年重新进入视野。利用Transform Matrix可以很方便地进行图形变换运算，Chindle的编码中需要熟练掌握。利用转换矩阵，可以：1. 平移2. 旋转3. 缩放（翻转也是缩放的一种）转换向量：[a, b, c, d, e, f, g]a, d表示缩放, e, f表示平移.更多参考下面的链接：转换矩阵复习
原创
2023-06-23 07:24:01
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∇：梯度算子；
∇2：二阶梯度算子，对应于计算 Hessian 矩阵；
≻0：正定；
A≻B ⇒ A−B≻0
≺（\prec）
⪰0：半正定；
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2017-03-29 09:45:00
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1、基本思想粒子群算法通过设计一种无质量的粒子来模拟鸟群中的鸟，粒子仅具有两个属性：速度和位置，速度代表移动的快慢，位置代表移动的方向。每个粒子在搜索空间中单独的搜寻最优解，并将其记为当前个体极值，并将个体极值与整个粒子群里的其他粒子共享，找到最优的那个个体极值作为整个粒子群的当前全局最优解，粒子群中的所有粒子根据自己找到的当前个体极值和整个粒子群共享的当前全局最优解来调整自己的速度和位置。下面的
其实比较简单的一道递推题。 当时我却没有什么想法真的是太失败了。。F[X] 表示前X个人，且最后一个选的是比k大的数 的总人数K[X] 表示前X个人，且最后一个选的是<=k 的总人数则F[X]=F[X-1]*(m-k)+K[X-1]*(m-k)K[X]=F[X-1]*k+K[X]*(k-1)构造出矩阵求解即可Choosing numberTime Limit:2 Seconds Memory Limit:65536 KBThere arenpeople standing in a row. And There aremnumbers, 1.2...m. Every one should
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2013-04-02 09:05:00
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# 优化Java矩阵乘法实现
## 引言
矩阵乘法是计算机科学中常见的操作之一，也是很多实际问题的基础。然而，矩阵乘法的计算量较大，特别是当矩阵的规模较大时，计算时间会变得非常长。因此，对矩阵乘法的实现进行优化很有必要。本文将介绍如何优化Java矩阵乘法的实现，并通过一个实际问题来演示优化的效果。
## 问题描述
假设有两个矩阵A和B，它们的维度分别为m×n和n×p。现在需要计算它们的乘积C=
原创
2023-09-14 05:52:18
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一、前言： 机器学习算法的数据预处理阶段，归一化是非常重要的一个步骤。例如在应用SVM之前，缩放是非常重要的。Sarle的神经网络FAQ的第二部分（1997）阐述了缩放的重要性，大多数注意事项也适用于SVM。缩放的最主要优点是能够避免大数值区间的属性过分支配了小数值区间的属性。另一个优点能避免计算过程中数值复杂度。因为关键值通常依赖特征向量的内积（inner p
前言上一篇文章，分析了简单的矩阵相乘在opencl里面的优化kernel代码，每个work-item只负责计算结果矩阵的一个元素。下一步准备每次计算出结果矩阵的块元素，看看计算时间是如具体分析这里引入opencl内存的概念： 比较常见的有: 全局内存 __global 修饰符，通常修饰指向一个数据类型的地址， 本地内存 __local 修饰符。local 定义的变量在一个work-group
