加速迭代或向量化
是一种优化技术，用于提高计算机程序的执行速度和效率。它通过将循环或迭代操作转化为向量操作，利用硬件的并行计算能力来加速程序的执行。
加速迭代或向量化的优势在于可以显著提高程序的运行速度和性能。通过将循环操作转化为向量操作，可以利用现代处理器的SIMD（单指令多数据）指令集，同时处理多个数据元素，从而实现并行计算。这种优化技术可以减少循环迭代的次数，减少内存访问次数，提高数据的局部性，从而减少了计算和存储的开销，提高了程序的执行效率。
加速迭代或向量化在许多领域都有广泛的应用。特别是在科学计算、图像处理、信号处理、机器学习等领域，加速迭代或向量化可以大幅提高算法的执行速度，加快数据处理和分析的效率。
腾讯云提供了一系列与加速迭代或向量化相关的产品和服务，包括：
- 腾讯云弹性计算（Elastic Compute）：提供高性能的计算实例，支持向量化指令集，可用于加速迭代或向量化的计算任务。详情请参考：腾讯云弹性计算产品介绍
- 腾讯云GPU云服务器（GPU Cloud Server）：提供基于GPU的高性能计算实例，适用于需要大规模并行计算的加速迭代或向量化任务。详情请参考：腾讯云GPU云服务器产品介绍
- 腾讯云容器服务（Tencent Kubernetes Engine，TKE）：提供高性能的容器集群管理服务，可用于部署和管理加速迭代或向量化的容器化应用。详情请参考：腾讯云容器服务产品介绍
通过利用腾讯云的弹性计算、GPU云服务器和容器服务等产品，用户可以轻松地部署和管理加速迭代或向量化的应用，提高计算性能和效率。
相关·内容
OpenMP 4.0引入了SIMD结构来利用cpu的SIMD指令。根据规范，有两个构造可以使用simd来向量化一个循环。一个是“#语用omp”，另一个是“simd的#语用omp”。根据规范，这两种方法都是用来将循环矢量化的.我也测试了，但没有发现他们的区别。有人知道这两种结构之间是否有区别吗？
浏览 5提问于2015-07-24得票数 5
回答已采纳
我正在使用Intel Fortran 15测试和优化遗留代码，我有一个简单的循环：
do ir=1,N(lev)
G1(lev)%D(ir) = 0.d0
G2(lev)%D(ir) = 0.d0
enddo
其中lev等于某个整数。
结构和索引对于编译器来说是相当复杂的，但是它可以成功地完成任务，就像我在其他行中看到的那样。现在，在上面的循环中，我从编译报告中得到了这样的信息：
LOOP BEGIN at MLFMATranslationProd.f90(38,2)
remark #15399: vectorization support: unroll factor set t
浏览 3提问于2015-07-22得票数 0
回答已采纳
1回答
环境是：
icc版本19.0.0.117 (gcc版本5.4.0兼容性)
英特尔并行工作室XE集群版2019
Intel(R) Core(TM) i7-4790 CPU @ 3.60GHz
Ubuntu 16.04
编译器标志是：
-std=gnu11 -Wall -xHost -xCORE-AVX2 2 -O2 -fma -qopenmp -qopenmp-simd -qopt-report=5
我使用OpenMP simd或英特尔parama将我的循环矢量化以获得加速。在icc生成的优化报告中，我通常看到以下结果：
LOOP BEGIN at get_forces.c(3668,3)
浏览 0提问于2018-11-08得票数 2
1回答
我正在尝试，并在使用并使用启用SIMD本质之后，首先编写了一个非常简单的求和函数。
inline double sum_pytensor(xt::pytensor<double, 1> &m)
{
return xt::sum(m)();
}
inline double sum_pyarray(xt::pyarray<double> &m)
{
return xt::sum(m)();
}
使用setup.py构建了我的Python模块，然后测试了与np.sum相比，由不同大小的np.random.randn构造的NumPy数组上的求和函数。
i
浏览 4提问于2017-11-11得票数 3
回答已采纳
1回答
我正在尝试得到一个数组，它是通过将不同的函数都存储在一个numpy数组中得到的，有没有一种使用numpy进行编码的有效方法？
#func_array- a numpy array of different functions that get the same parameter
#X - parameter for evey function in func_array
def aplly_all(func_array, X):
return func_array(X)
#where return value is an array where
浏览 0提问于2020-05-21得票数 1
5回答
自动矢量化的实际应用？
、、、
有没有人利用了gcc可以做的自动矢量化？在现实世界中(而不是示例代码)？是否需要对现有代码进行重构才能利用它？在任何生产代码中，是否有大量的案例可以通过这种方式进行矢量化？
浏览 1提问于2009-01-03得票数 4
回答已采纳
1回答
我使用一个函数从多个HWE卡方测试中获得p值。我正在遍历一个名为geno.data的大型矩阵，它是(313行x 355232列)来完成这个任务。实际上，我是在逐行循环矩阵的两列。它运行得很慢。我怎样才能让它更快？谢谢
library(genetics)
geno.data<-matrix(c("a","c"), nrow=313,ncol=355232)
Num_of_SNPs<-ncol(geno.data) /2
alleles<- vector(length = nrow(geno.data))
HWE_pvalues<-vecto
浏览 3提问于2014-11-24得票数 1
回答已采纳
我在Matlab中遇到了viterbi logodds计算的效率问题。
基本上，我的问题是必须有嵌套的循环，这会大大减慢代码的速度。这是最昂贵的部分：
for i=1:input_len
for j=1:num_states
v_m=emission_value+max_over_3_elements; %V_M
v_i=max_over_2_elements; %V_I
v_d=max_over_2_elements; %V_D
end
end
我相信我不是第一个将viterbi实现为profile HMM的人，所以也许你会有一
浏览 6提问于2014-01-19得票数 0
我对Matlab没有太多的经验，这就是为什么我在这里问这个问题，以获得一些方向开始寻找。
我有这样的代码：
A = A - A(:,i)*(A(i,:)/(delta + A(i,i)));
A矩阵是216x31285，这意味着这个计算对于它被执行的次数来说是相当昂贵的。它对每个数据集(28)的所有行(216)执行，所以它花费的0.192秒自然是相当多的。你有什么建议可以让我加快速度吗？
浏览 0提问于2012-03-20得票数 2
我什么时候应该使用@vectorize？
我尝试了@jit并展示了下面代码的那一部分，
from numba import jit
@jit
def kma(g,temp):
k=np.exp(-(g+np.abs(g))/(2*temp))
return k
但我的代码并没有加速算法。为什么？
浏览 1提问于2017-11-29得票数 15
我正在尝试(再次尝试：)过滤列表列表，以便只保留非支配集。
我整理了一个最终对我有效的脚本：
import operator
import copy
import time
import random
def select_dominated(a,b):
ge = all(map(operator.ge, a, b))
le = all(map(operator.le, a, b))
# return dominated
return b if ge else a if le else 'indifferent'
def paretoFron
浏览 0提问于2015-12-01得票数 1
1回答
我想知道是否有人会知道我是如何将以下循环向量化的：
for i in range(1,(T*n)+1):
Y = Y + np.diag(mu) @ Y * dt + np.multiply(np.diag(sigma)@Y, L @ np.random.normal( 0, dt, (d,N)))
下面的参数已经是一个dxN矩阵(我已经用该矩阵向量化了一个循环)：
Y(这是递归参数)
np.diag(mu) @Y* dt
Np.diag(西格玛)@Y
L@ np.random.normal( 0，dt，(d，N))
任何帮助都将不胜感激。:)
致以最诚挚的问候
浏览 0提问于2019-02-23得票数 2
回答已采纳
1回答
我是python的新手，对任何优化和加速这个函数的想法都很感兴趣。对于我正在进行的数值计算，我不得不调用它数万到数十万次，它占用了代码总计算时间的很大一部分。我已经用c编写了这段代码，但我很感兴趣的是有什么技巧可以让它在python中运行得更快。
这段代码根据计算一个大D长度向量到一个字母长度向量的赤平投影。变量a是一个长度约为96的数值数组。
import numpy as np
def nsphere(a):
bigD = len(a)
littleD = 3
temp = a
# normalize before calculating projection
浏览 0提问于2012-11-25得票数 3
1回答
我试图将py文件编译为二进制文件，该二进制文件简单地从json文件读取模型并通过导入的模型预测输出。现在的问题是，当我试图通过pyinstaller编译程序时，生成的文件大约为290 it，因为它试图编译整个tensorflow包和它不想要的依赖项。更不用说，在尝试提取文件时，启动非常慢。
正如您所看到的，它只是一个简单的代码，它在图像文件夹中运行，并将它们识别为一个模因或非模因内容来清理我的whatsapp文件夹。
import os
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tenso
浏览 2提问于2020-06-16得票数 1
回答已采纳
我是坦索弗洛的新手，所以我希望我的问题没问题。
我想做的是制作一个tensorflow应用程序，用于检测一个对象是否是一本书，仅此而已。
我使用了tensorflow lite的这个统一实现来实现统一：
它使用带有.tflite扩展名的文件，并检测许多对象，其准确性并不差，但它非常滞后。
我不关心其他的东西。我只想知道它是不是一本书。也许这也有助于减少滞后。因为我刚开始接触Tenserflow，我不知道从哪里开始。谁能帮我指出正确的方向吗？
非常感谢
浏览 4提问于2021-03-16得票数 0
1回答
现在，我尝试在Matlab中进行并行计算，并希望使用parfor循环来提高效率。问题是我可以保证每个循环是相互独立的，但是我最终需要更新一个全局变量(在Matlab中可能称为广播变量)，当我想给它赋值时，有一个问题说它不能被分类。如果我还想在这个Matlab中做它，我如何解决这个问题，或者有什么其他的方法，我可以尝试提高效率？
代码如下：
Atoms(1:nOfAtomsInTwoDim,:)=TwoDimAtoms;
odd_type=TwoDimAtoms;
even_type=TwoDimAtoms;
even_type(:,1)=TwoDimAtoms(:,1)+LatticeSpac
浏览 5提问于2015-05-06得票数 0
我们正在考虑将量化感知训练用于一个研究项目，以确定训练期间量化对收敛速度和运行时间的影响。尽管我们还不完全相信这是正确的工具。请您澄清以下几点: 1)如果一个层在量化感知训练期间被量化，这意味着输入和权重被量化，包括激活函数在内的所有操作都被量化，然后在返回之前，输出被反量化到与下一层兼容的精度。这种理解正确吗? 2) Tensorboard profiler兼容性? 3)原则上，量化感知训练是否会在您的一般经验的训练过程中导致加速，或者这是不可能的，因为它只是一个模拟? 4)您能告诉我们如何向tensorflow s.t添加自定义量化器和数据类型的资源吗？它们兼容GPU吗？ 非常感谢您的帮
浏览 22提问于2020-06-19得票数 0
回答已采纳
在OS X中央调度处理器运行时，documentation 指出“工作项被安排在提交给OpenCL的不同任务中”。这似乎表明工作组本质上是无操作的，您应该争取(工作项的数量)=(硬件线程的数量)，而(工作组的数量)是不相关的。然而，在其他实现中，通过本质上的协程(setjmp和longjmp)在同一工作组中的项目之间进行低成本切换，这将使调度更多工作项目的成本更低(因为您避免了项目之间完全由操作系统管理的线程上下文切换)，这反过来将使在CPU和GPU目标之间重用代码变得更容易。根据“使用OpenCL的异构计算”，AMD运行时做到了这一点，我依稀记得一些文档表明英特尔的CPU运行时也是如此。
任
浏览 0提问于2013-04-21得票数 0
回答已采纳
2回答
我有一个N体模拟脚本，可以处理上千个粒子。它输出粒子位置的最终二维投影，我想用不同的旋转角度在给定的轴上多次运行它，以便能够从不同的角度看到最终的2D结果。为了实现这一点，我在开始时添加了一些代码：
# Euler-Rodrigues formula definition for arbitrary 3D rotation
def rotation_matrix(axis,angle):
axis = axis/math.sqrt(dot(axis,axis))
a = math.cos(angle/2)
b,c,d = -axis*math.sin(angle/2)
浏览 1提问于2014-02-04得票数 1
回答已采纳
我使用以下代码更改电话上的委托(G3226)
try {
if(delegateNum == 1){
GpuDelegate delegate = new GpuDelegate();
Interpreter.Options options = (new Interpreter.Options()).addDelegate(delegate);
d.tfLite = new Interpreter(loadModelFile(assetManager, modelFilename), options);
}els
浏览 1提问于2020-01-29得票数 2
回答已采纳
我目前正在处理一个数据集，它需要知道数组上的值与它下面的值之间的差距，然后用当前数组值将结果除以。
例如：
result = 0
arr = [...]
for i in range(len(arr)):
if i > 0:
result += (arr[i] - arr[i - 1]) / arr[i]
但我想这样做，在“一条龙”的情况下，最好没有任何循环，以优化性能，有什么办法做到这一点吗？
例如，我正在寻找这样的东西：
arr = list(range(min, max))
相当于：
arr = []
for i in range(max - min):
浏览 9提问于2022-07-27得票数 1
回答已采纳
我正在学习如何使用Numba来加速使用jit和vectorize的函数。对于这段代码的jit版本，我没有任何问题，但是我在矢量法中遇到了一个索引错误。我怀疑这个的答案是正确的想法，有一个类型错误，但我不确定采取的方向，以改变索引。下面是我一直在使用的函数，它输出Fibonacci数，直到序列的选定索引为止。索引有什么问题，我如何纠正代码来解释它呢？
from numba import vectorize
import numpy as np
from timeit import timeit
@vectorize
def fib(n):
'''
Adj
浏览 1提问于2019-04-07得票数 2
回答已采纳
老派的c程序员试图跟上时代，学习Python。很难看到如何有效地使用矢量化来代替循环。我得到了一个基本概念，Python可以在单个语句中对整个matricies执行数学函数，这真的很酷。但我很少处理数学关系。几乎所有的for循环都应用条件逻辑。
这里有一个非常简单的例子来说明这个概念：
import numpy as np
# Initial values
default = [1,2,3,4,5,6,7,8]
# Override values should only replace initial values when not nan
override = [np.nan,np.nan
浏览 0提问于2019-09-11得票数 1
回答已采纳
我试图创建一个函数来计算多维numpy数组中元素之间的点阵距离(水平和垂直步长的数目)。为此，我需要在遍历数组时从每个元素的索引中检索实际数字。我想将这些值存储为可以通过距离公式运行的数字。
对于示例数组A
A=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
我想要创建一个循环，循环遍历每个元素，对于第一个元素1，它将检索a=0，b=0，因为1位于A0,0，然后a=0，b=1用于元素2，因为它位于A0,1，等等……
我设想的输出是数组中每个元素的两个数字(对应于该元素的两个索引值)。因此，在上面的示例中，它将是我指定为a和b的两个值，我只需要在循环中检索这两个数字(而
浏览 3提问于2017-02-07得票数 12
回答已采纳
1回答
给定一组离散位置(例如“站点”)，这些位置以某种分类方式(例如一般接近度)成对关联，并且包含地方级别数据(例如人口规模)，我希望高效地计算具有相同关系的成对位置上的本地水平数据之间的平均相关系数。
例如，我假设了100个站点，并使用1到25的值将它们的配对关系随机化，得到了三角形矩阵relations。
import numpy as np
sites = 100
categ = 25
relations = np.random.randint(low=1, high=categ+1, size=(sites, sites))
relations = np.triu(relations)
浏览 2提问于2017-07-30得票数 4
回答已采纳
我使用YoloV5模型进行自定义对象识别，当我将它导出到tflite模型以便包含在移动应用程序中时，对象识别的时间是5201.2ms推断。如何将推理简化为最佳，以便更快地识别？我用来训练的数据集是2200张图像，并使用模型yolov5x进行训练。谢谢你帮我!！
浏览 8提问于2022-07-06得票数 1
回答已采纳
2回答
我试图用自动向量化标志编译我的代码，但我在一个非常简单的缩减循环中遇到了失败：
double node3::GetSum(void){
double sum=0.;
for(int i=0;i<8;i++) sum+=c_value[i];
return sum;
}
其中，c_value[i]数组定义为
class node3{
private:
double c_value[9];
自动向量化编译返回:分析node3.cpp:10处的循环
node3.cpp:10: note: step unknown.
node3.cpp:10: note: red
浏览 1提问于2014-01-23得票数 4
2回答
我是C/C++的新手，面临着程序运行非常慢的性能问题。我想找出什么是热点，以减少我的代码的整体执行时间。在Windows中评测C/C++应用程序的最流行和最简单的方法是什么？使用分析.NET应用程序是如此容易，这让我非常惊讶。我们在C/C++中有没有类似的库，可以用最少的代码给我们提供高质量和可靠的结果？或者，有没有类似于的工具，也可以提供关于运行代码的有洞察力的信息？
浏览 2提问于2013-01-26得票数 1
回答已采纳
当javascript中触发“devicemotion”事件时，我很难完全理解从移动设备返回的信息。我以为我会回来的东西与我所看到的不相符，甚至我所看到的似乎也不一致。
所以我知道设备情感事件有一个X，Y和Z成分，它记录手机的轴向运动。我的假设是，这些数字将是设备向一个方向移动的寄存器，较大的移动会返回更大的数字。举个例子，如果相机向左移动，我会得到一个负的X值，右边会给我一个正的。
很快就明白了，这不是真的。我现在假设(根据我记录的控制台数字)，这个事件只测量沿轴的速度变化。所以不知道向左或向右移动，我只知道设备是沿着x轴移动的，而且自从上次触发以来，速度已经改变了返回的数量。所以，我所看到
浏览 3提问于2013-10-28得票数 1
回答已采纳
1回答
我想要计算N个粒子的均方位移，我有粒子位置随时间变化的轨迹。我写的代码有3个for循环，这使得它非常慢。你能告诉我如何用numpy或pandas的某种矢量化功能来替换for循环吗？
下面是我的代码：
ntime = 10 # number of times represented in data
atom_count = 3 # number of particles
norigin = 5 # number of origins is half number of time steps
nmin = 2 # minimum number of intervals to contribute
浏览 0提问于2018-05-06得票数 0
我用不同的优化级别(为了教学目的)基准不同的矩阵乘法形式，我在gcc自动矢量化中发现了一种奇怪的行为。当数组是参数时，它无法向量化(请参阅mxmp)，但是当数组是全局变量时，它能够向矢量化(参见mxmg)。
gcc版本7.4.0 (Ubuntu 7.4.0-1 ubuntu1~18.04.1)，但行为与较早的gcc版本相同
编译选项: gcc -O3 -mavx2 -mfma
#define N 1024
float A[N][N], B[N][N], C[N][N];
void mxmp(float A[N][N], float B[N][N], float C[N][N]) {
in
浏览 3提问于2019-06-20得票数 0
回答已采纳
我以前没有使用MATLAB的经验。现在，我正在尝试编辑一个MATLAB程序，使它可以在GNU Octave中运行(都在Windows系统上)。
通过更改一些运算符或特殊字符，我修正了一些错误，如+：不符合参数(op1为1x1，op2为0x1)。例如，我改变了
val = textscan(unit53,'%d %s %f %f %f %f \r\n');
至
val = textscan(unit53,'%d %s %f %f %f %f "\r""\n"');
我成功地编辑了这个程序，它运行时没有出错。然而，我编辑的程序大约
浏览 0提问于2018-06-14得票数 0
回答已采纳
1回答
我想用矢量处理器(Intel Xeon)以矢量方式执行Fortran循环。我最近用英特尔编译器ifort找到了这样做的方法，我们可以在循环之前添加!DIR$ SIMD。
但是当我使用gfortran编译器时，我发现所有的向量化操作都是自动的。例如,
PROGRAM MAIN1
IMPLICIT NONE
DOUBLE PRECISION :: X(100)
INTEGER :: NELEM = 100, NELMAX = 100, LV = 4
INTEGER :: IKLE(100), I, I
浏览 0提问于2015-07-21得票数 0
1回答
我有一个蒙特卡洛模拟器，它有一个计算函数，它在一个循环中调用多次(数百万次或更多次)。为了加快速度，我想把它分成对模拟器的多个并行线程调用。即。如果我想让它总共运行一百万次，把它分成4- 250,000次，所有的运行都是并行进行的。每个线程都使用相同的变量名，我该如何处理才不会有冲突呢？我必须创建4个具有不同名称变量的模拟器版本吗？
我已经开始使用Python线程模块编写一个版本，但我确信变量仍然会有问题。
有什么建议吗？
耽误您时间，实在对不起。
凯尔
浏览 1提问于2011-10-24得票数 1
回答已采纳
2回答
我已经实现了一个算法，它在某个时候需要计算向量元素的幂之和。功率是一个正的双倍，在循环过程中是恒定的。我发现，这个计算目前是我的程序的瓶颈，我想知道是否有一种方法可以加快以下代码片段：
double SumOfPowers(std::vector<double>& aVector,double exponent)
{
double help = 0;
size_t sizeOfaVector = aVector.size();
for (size_t k = 0; k < sizeOfaVector; k++)
{
he
浏览 2提问于2015-05-28得票数 2
回答已采纳
1回答
我正在做一个NLP任务，其中我有一个按天分组的文本中单词出现的分布。我想要找出给定单词和数据库中所有其他单词之间的皮尔逊相关性。除了手动迭代数据库中的所有其他单词并计算相关性之外，是否可能有一些算法解决方案。可能与图形有关？
浏览 2提问于2020-02-04得票数 0
我正在尝试找到一种在AI摄像头上运行人脸识别的解决方案。我发现MobileFacenet (code from sirius-ai)是一个很好的轻量级模型！ 我成功地将TFLITE转换为F32格式，具有很好的准确性。但是，当我使用以下命令量化为uint8时失败： tflite_convert --output_file tf-lite/MobileFacenet_uint8_128.tflite
--graph_def_file tf-lite/MobileFacenet.pb
--input_arrays "input"
--input_shapes "1,1
浏览 13提问于2020-07-09得票数 1
回答已采纳
1回答
我有这样的代码： #read data source into dataframe
adjustments_list = pd.read_csv('./first_case.csv', encoding = "UTF-16", sep = '\t', parse_dates = ['Date'])
#match F/R and M/X meeting appropriate conditions
#represented by list of sets with two values - each value is id of
浏览 16提问于2021-07-08得票数 0
3回答
在我的树莓派上，实时目标检测的fps很低。
我使用我的笔记本电脑Windows10在我自己的数据集上训练了yolo-darkflow目标检测。当我在我的笔记本电脑上用网络摄像头测试这个模型的实时检测时，它在高fps的情况下工作得很好
然而，当我尝试在我的raspberry pi上测试它时，它的fps非常低，大约是0.3，但当我只尝试使用没有yolo的网络摄像头时，它在快速帧上工作得很好。此外，当我使用Tensorflow API在pi上使用网络摄像头进行对象检测时，它在高fps时也可以很好地工作
有没有人能给我提个建议？原因是与yolo模型有关还是与opencv或phthon有关？如何让摄像头
浏览 3提问于2019-02-26得票数 0
1回答
我用4 for循环实现了函数，计算需要很长时间，所以我试图通过使用多线程来加快速度。
我的功能如下：
def loops(start, end):
for h in range(start, end):
for w in range(0, width):
for h2 in range(h-radius, h+radius):
for w2 in range(w-radius, w+radius):
compute_something()
通过多线程，我尝试了这一点：
t
浏览 2提问于2019-12-09得票数 2
回答已采纳
1回答
向量化for和if循环
、、、
我知道矢量化代码比使用循环更快，所以我一直在尝试使用这段代码。我希望有人能告诉我如何改进这些for和if循环。该程序旨在计算一所房子的电力负荷曲线，考虑到不同的电器是在一天、一个月和一年的不同时间开启或关闭。
ProbFanSummerWd、ProbCellChargerSummerWd等是概率矩阵，用于根据先前的随机“选择”来确定电器是否打开或关闭；TotalLoad是结果功率曲线。此函数在较大的程序中重复多次，并且消耗大量时间。
我如何改进那些for和if循环？我怎样才能用矢量化代替它们呢？
我希望有人能帮助我。非常感谢。
HourCount = 0;
for DayYear = 1:si
浏览 1提问于2012-04-17得票数 1
我写了一个函数，其中一个dataframe的每个单元格被保存在另一个数据帧中的一个数字分割。 def calculate_dfA(df_t,xout):
df_A = df_t.copy()
vector_x = xout.T
for index_col, column in tqdm(df_A.iteritems()):
for index_row, row in df_A.iterrows():
df_A.iloc[index_row,index_col] = df_A.iloc[index_row,index_col]/vector_x.iloc[0,
浏览 31提问于2020-07-06得票数 0
回答已采纳
1回答
从我在网上找到的示例代码中，哪些函数是非加速流、单访问流和超加速流？提前谢谢你。
引文: lawfulsamurai.blogspot.com/2009/01/sicp-section-35-streams.html
(define (log2-summands n)
(cons-stream (/ 1.0 n)
(stream-map - (log2-summands (+ n 1)))))
(define log2-stream
(partial-sums (log2-summands 1)))
(define log2-stream-eu
浏览 2提问于2014-11-14得票数 0
回答已采纳
目前我的代码是 self.df['sma'] = self.df['Close'].rolling(window=30).mean()
self.df['cma'] = self.df.apply(lambda x: self.get_cma(x), axis=1)
def get_cma(self, candle):
if np.isnan(candle['sma']):
return np.nan
secma = (candle['sma'] - self.previous
浏览 17提问于2020-09-12得票数 1
回答已采纳
所以我有下面的代码，它对我来说非常简单：
#define MODS_COUNT 5
int start1 = <calc at runtime>;
int start2 = <calc at runtime>;
for (int j=0; j<MODS_COUNT; j++) // loop 5 times doing simple addition.
logModifiers[start1 + j] += logModsThis[start2 + j];
这个循环是外部循环的一部分(不确定这是否有区别)
编译器说：message : loop wa
浏览 0提问于2013-04-30得票数 6
1回答
我有两个数据流和一个函数。函数应该接受变量start_month & end_month，为每一行选择month-column中第二个数据帧中的值，计算给定年份中每个start_month和end_month变量之间的rate_of_change。
最后，计算mean(rate_of_change)并将其作为向量average_ratio中的一个新变量放入第一个数据帧中。
到目前为止，我已经创建了一个计算平均比率的代码，但是我无法将它放入一个for循环或一个应用函数中，以便循环贯穿整个第一个数据帧。我有两个想法，但到目前为止还不起作用。
structure(Total) # D
浏览 3提问于2020-08-17得票数 0
回答已采纳
1回答
我有张量x和x.shape=(batch_size,10)
我想在所有元素中添加一个，并采取两个不同的操作
x=x+1
for i in range(0,batch_size): x[i]=x[i]+1
对于这两个操作，我得到了相同的张量，但是当我调用loss.backward()时，(2)在反向传播中所花费的时间要比(1)多得多。
他们之间有什么区别？？
浏览 1提问于2018-12-09得票数 1
1回答
我以50赫兹/每秒50次的速度向他们要数据。当我突然将设备在x轴上翻转90度，而设备平放在桌面上，显示器朝上时，数值移动到该位置的“目标值”相当缓慢。
现在奇怪的是:如果我增加测量速率，当设备突然翻转90度时，数值将更快地移动到新值。但如果我每秒只请求一次新值，那么要花很长时间才能达到目标。造成这种情况的原因是什么？
我不做任何类型的数据聚合，也不积累任何东西。我只是做了一些简单的过滤，以消除噪音。我的方法看起来像这样：
- (void)accelerometer:(UIAccelerometer *)accelerometer didAccelerate:(UIAcceleration *)
浏览 3提问于2009-05-11得票数 1
回答已采纳
2回答
我目前正在做一个机械加速课程，我们用矢量化实现每一个算法。矢量化的概念似乎最适用于命令式编程，以使代码更紧凑，并使用高度优化的数字库的语言。然而，当在ml书籍中查找函数式编程时，这些算法是实现声明性的，而不是使用矢量化。对于不是线性代数专家的程序员来说，您赢得了可读性，但是在haskell中，这种实现能接近命令式语言中的向量化实现吗？
我的问题是向量化的概念在函数式语言中是如何应用的？
浏览 3提问于2014-11-07得票数 5
回答已采纳
1回答
我有两个多边形数组，名为grid_1和grid_2。grid_1有15万个多边形，grid_2有60万个多边形。因为计算每个组合的相交多边形，然后计算它的面积太昂贵，所以我想先计算那些相交的多边形，然后继续。对于嵌套的for循环，它可能如下所示：
from shapely.geometry import Polygon
from scipy import sparse
intersection_bool = sparse.lil_matrix((len(grid_1),len(grid_2))),astype("bool")
for i in range(len(grid_
浏览 20提问于2022-01-08得票数 0
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
