在做完一个python项目之后，我们经常要考虑对软件的性能进行优化。那么我们需要一个软件优化的思路，首先我们需要明确软件本身代码以及函数的瓶颈，最理想的情况就是有这样一个工具，能够将一个目标函数的代码每一行的性能都评估出来，这样我们可以针对所有代码中性能最差的那一部分，来进行针对性的优化。开源库line_profiler就做了一个这样的工作，开源地址：github.com/rkern/line_profiler。下面让我们一起看下该工具的安装和使用详情。
使用Visual Studio搭配Parallel Studio进行Fortran编程有个好处是调试方便，数组可以直接可视化，不用外加write之类的语句。设置断点后，调试到达断点时，鼠标置于数组上即可显示其内容。示例如下：
就是卸载两个包之后再重新安装即可，如果重新安装的时候没有保证安装到指定版本，就需要最后的大招；remotes::install_version ，但是我遇到的问题比较奇葩说需要低版本的：
熟悉电脑的人都知道，Linux 相比较于 Windows 有着众多的优势，所以现在越来越多的电脑用户开始使用 Linux 进行办公、学习。总体来讲，Linux 的优势主要有以下几个方面。
如果说 Python 能够让你就此起飞的话，那么使用 f2py 能让你在一定程度上飞的更高更远。
By HKL, on Saturday 2022-10-15 08:48, tagged: 🏷️Linux 🏷️Operating
在学习单片机的时候我们可以通过集成式 IDE 来进行调试，比如 MDK、IAR 等。在嵌入式 linux 领域是否也可以进行调试呢？答案肯定是可以的，在嵌入式 linux 领域我们最常用的就是 GDB 调试工具，通过 GDB 来调试嵌入式 C 程序。
对于CUDA Fortran用户来说，PGI编译器是必然要用到的。 其实PGI编译器不仅仅可以支持Fortran，还可以支持C/C++。而对于集群用户来说，要将上万行的代码加速移植到GPU集群上，PG
MATLAB是是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的意思，在数学和工程分析中经常要用到，实用性很强。MATLAB具有数值分析、数值和符号计算、工程与科学绘图、控制系统的设计与仿真、数字图像处理、数字信号处理、财务与金融工程等功能。尤其是在控制系统的设计和仿真方面，甚至催生出一个单独的Simulink设计模块。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案（主要是它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似），并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式（但有少量学校好像还在学Fortran，可能是更需要效率还是什么），代表了当今国际科学计算软件的先进水平（当前数学类软件主要分为数值计算型和符号计算型/数学分析型，前者MATLAB是绝对主力，后者还有Mathematica,Maple等）。在高校，MATLAB已经成为线性代数，自动控制理论，数理统计，数字信号处理，时间序列分析，动态系统仿真等高级课程的基本教学工具。
网上说要分c为主程序和fortran为主程序两种情况讨论，其实我觉得不用，只要你了解生成可执行文件的机制。这个机制就是：不论是单一语言模块之间的 链接还是不同语言之间的混合链接，本质目的都是要链接器能找到定义于其他模块中的符号，如果全部找到，则链接成功，生成可执行的二进制文件。 下面的内容比较基础，看烦了就跳过。 比如简单的一个c程序：
–enable-R-shlib 表示生成libR.so库，当需要进行gcc等编译的时候很重要，确保之后安装R-studio-server时会出现 找不到"lib.so"文件的错误。
Intel oneAPI 是一种统一的跨架构的的编程模型，提供了CPU、GPU、FPGA、专用加速器的产品。
Python是机器学习领域不断增长的通用语言。拥有一些非常棒的工具包，比如scikit-learn，tensorflow和pytorch。气候模式通常是使用Fortran实现的。那么我们应该将基于Python的机器学习迁移到Fortran模型中吗？数据科学领域可能会利用HTTP API(比如Flask)封装机器学习方法，但是HTTP在紧密耦合的系统(比如气候模式)中效率太低。因此，可以选择直接从Fortran中调用Python，直接通过RAM传递气候模式的状态，而不是通过高延迟的通信层，比如HTTP。
行是指多维数组一维展开的方式，对应的是列优先。C/C++中使用的是行优先方式（row major），Matlab、Fortran使用的是列优先方式（column major），PyTorch中Tensor底层实现是C，也是使用行优先顺序，因此也称为 C order。
我们在Linux中使用自带的gcc和g++编译器进行编译的程序是针对X86架构的。而我们开发板大多都是ARM或者其他架构的开发板，我们就需要编译出针对其他架构的程序。
自己购买 腾讯云 ，自带 CentoOS 或者 Ubuntu 环境，直接开干。如果使用想更快捷安装 Redis 的话，即可使用 Docker 容器进行安装，可以参考我这一篇博客 Doker 部署前后端分离项目
上一次我们已经了解了 二进制和 CPU 的基本原理，知道了程序运行时，CPU 每秒数以亿次、十亿次、百亿次地震荡着时钟，同步执行着微小的 「电子操作」，例如：从内存读取一个字节的数据到 CPU 又或者判断字节中的某一位是 0 还是 1。
Jacobi方法用于求实对称阵的全部特征值、特征向量。对于实对称阵 A，必有正交阵 Q ，使 QT A Q = Λ 其中Λ是对角阵，其主对角线元素λii是A的特征值，正交阵Q的第i列是A的第i个特征值
使用Python的一定对著名的科学计算集成环境Anaconda（miniconda）并不陌生，而无论是使用Anaconda还是miniconda都必然会用到其包管理器——conda。作为一款管理python安装包的包管理器，其功能要比python自带的pip强大不少。
日常中使用R语言进行数据分析，或者画图的读者，相信一定逃不过的一个操作就是安装R包，那么在R包安装过程中，可能会出现一些问题，有时候这些问题并不是R包仓库下载过程中网络和R语言本身的问题，而是系统中缺失一些配置或者编译器，本文将介绍一种常见的错误，并给以解决办法。
这个版本重点对其他语言的支持做了一些改进，比如新增了fortran的编译支持，zig语言的实验性支持，另外对golang/dlang增加了第三方依赖包支持以及交叉编译支持。
参考：https://blog.csdn.net/weixin_44617968/article/details/117656810
C是一种融合了控制特性的现代语言，而我们已发现在计算机科学的理论和实践中，控制特性是很重要的。其设计使得用户可以自然地采用自顶向下的规划，结构化的编程，以及模块化的设计。这种做法使得编写出的程序更可靠，更易懂。
今天，高性能编译器供应商Portland Group（已经被NVIDIA收购）宣布发布PGI Community Edition 版本。该版本最大的特点就是：免费！而且不仅仅是教育单位，个人、政府、科
对于大多数项目，源代码是通过版本控制系统进行跟踪的；它通常作为构建系统的输入，构建系统将其转换为对象、库和可执行文件。在某些情况下，我们使用构建系统在配置或构建步骤中生成源代码。这可以用于根据在配置步骤中收集的信息来微调源代码，或者自动化原本容易出错的重复代码的机械生成。生成源代码的另一个常见用例是记录配置或编译信息以确保可复现性。在本章中，我们将展示使用 CMake 提供的强大工具生成源代码的各种策略。
无论你是想快速入手Python，还是想成为数据分析大神或者机器学习大佬，亦或者对Python代码进行优化，本文的python库都能为你提供一些帮助。
NCL作为一门高级编程语言，包含了大量函数库，使得编程语法较为简洁方便，这也导致了在处理较大数据时运行速度的下降（Matlab、Python等也有同样的问题）。虽然如此，但是我们还是可以采取一些方法，提高NCL代码的运行效率。
作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！
MIC卡本身自带了一个简化的linux系统, 因此在安装了MIC卡的系统中, MIC既可以和CPU协同工作(使用offload), 也可以独立工作(native模式), 我们这里主要使用的是MIC和CPU协同工作的模式.
标准雅可比方法只能求解标准特征值问题。对于广义特征值问题需要采用广义雅可比方法求解。 前面已提到标准Jacobi方法的理论依据是对于实对称阵 A，必有正交阵 Q ，使 QT A Q = Λ 其中Λ是对角阵，其主对角线元素λii是A的特征值，正交阵Q的第i列是A的第i个特征值对应的特征向量。同标准Jacobi方法类似，广义雅可比方法也是将刚度矩阵和质量矩阵同时对角化。 假设有一系列正交变换矩阵P1、P2、...、Pn的乘积组成P，即 P = P1P2...Pn 并且使得 PT K P 和 PT M P的非
尽管 CMake 是跨平台的，在我们的项目中我们努力使源代码能够在不同平台、操作系统和编译器之间移植，但有时源代码并不完全可移植；例如，当使用依赖于供应商的扩展时，我们可能会发现有必要根据平台以略有不同的方式配置和/或构建代码。这对于遗留代码或交叉编译尤其相关，我们将在第十三章，替代生成器和交叉编译中回到这个话题。了解处理器指令集以针对特定目标平台优化性能也是有利的。本章提供了检测此类环境的食谱，并提供了如何实施此类解决方案的建议。
下一代英特尔 C/C++ 编译器的表现会更加出色，因为它们将使用 LLVM 开源基础架构。
以上所述是小编给大家介绍的关于安装linux redhat后无法使用yum命令安装gcc-c++问题的解决过程，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对ZaLou.Cn网站的支持！
如果报错说“Aborting because C++ compiler does not work.”，就安装下编译器：
作为数据科学家，从加载数据到创建和部署模型，我们几乎每天都在使用Jupyter notebook。
Line 2 was necessary for SciPy, otherwise it was complaining that BLAS and a Fortran compiler were missing. Note that gfortran replaces the package g77.
Matplotlib是一个基于python的2D画图库，能够用python脚本方便的画出折线图，直方图，功率谱图，散点图等常用图表，而且语法简单。具体介绍见matplot官网。中文教程见reverland的博客-Matplotlib教程(来自官方教程的翻译)。
减少编程工作、更多地关注科学本身 全球视觉计算技术行业领袖NVIDIA®（英伟达™）今日发布了全新OpenACC工具套件，通过这款全新的套件，未来科学研究将可以做更多事情，并大幅提升计算效率。 虽然计算核心在短时间内不会变得更快，但处理器的并行计算能力则越来越强大。这一趋势在过去的十年里一直存在，而且还会持续下去。 OpenACC现已在HPC行业中得到广泛支持，因为它能够简化GPU等现代处理器的并行编程。自2011年Cray、PGI以及NVIDIA等领先的HPC供应商推出OpenACC编程标准以来，如今已有
CUDA / Compute Unified Device Architecture / CUDA Toolkit / 工具包
CESM是一个完全耦合的地球系统的数值模拟，由大气、海洋、冰、陆地表面、碳循环和其他组成部分组成。CESM包括一个气候模型，提供地球过去、现在和未来的模拟。CESM是CCSM的升级版，2010年，国家科学基金会（NSF）和美国能源部（DoE）的重要资金（NSF）和重要资金的全球动力学部门（CGD）在2010年发布了CESM1。
GAMESS是一款历史悠久、免费开源的量子化学软件，现今最流行的分支是GAMESS-US（下文简称GAMESS），该程序的最新版可在量化大佬Mark Gordon课题组主页
xmake 是一个基于 Lua 的轻量级跨平台构建工具，使用 xmake.lua 维护项目构建，相比 makefile/CMakeLists.txt，配置语法更加简洁直观，对新手非常友好，短时间内就能快速入门，能够让用户把更多的精力集中在实际的项目开发上。
Fortran语言的编译器种类繁多，有Intel Fortran、GFortran、Simply Fortran、PGI Fortran、NAG Fortran 、Ftn95等等。其中最有名的当属In
本书为第四版，直接基于Fortran 95/2003（适用科学家和工程师） 的第三版而编写，保留了上一版的编写结构，但全书都穿插Fortran 2008的新知识（以及Fortran 2015标准建议的相关内容），并在第17章增加了并行处理和优化数组两个Fortran 2008中的全新内容。但是原书的结构与风格依然未变：章节学习目标明确，自上而下的程序设计方法贯穿始终，理论阐述翔实，例题讲解清晰，代码测试完整，验证学习效果的测验问题和练习内容丰富。
GNU编译器集合（GCC）是C，C ++，Objective-C，Fortran，Ada， Go 和D编程语言的编译器和库的集合。 许多开源项目，包括Linux内核和GNU工具，都是使用GCC编译的。
上一课我们学习的是索引NumPy数组的具体元素，包括单个元素索引，范围元素索引以及条件元素索引。这一节课我们尝试用循环的方式，遍历数组中所有元素。考虑到常见的数组往往不止一个维度，因此while和for循环写起来很费事，所以我们有必要学习NumPy自带的遍历方法。
昨天所发布的迭代法称为正迭代法，用于求矩阵的主特征值，也就是指矩阵的所有特征值中最大的一个。其算法如下： 满足精度要求后停止迭代，xj是特征向量，λj是特征值。 Fortran代码如下： 以一个四阶矩
每个项目都必须处理依赖关系，而 CMake 使得在配置项目的系统上查找这些依赖关系变得相对容易。第三章，检测外部库和程序，展示了如何在系统上找到已安装的依赖项，并且到目前为止我们一直使用相同的模式。然而，如果依赖关系未得到满足，我们最多只能导致配置失败并告知用户失败的原因。但是，使用 CMake，我们可以组织项目，以便在系统上找不到依赖项时自动获取和构建它们。本章将介绍和分析ExternalProject.cmake和FetchContent.cmake标准模块以及它们在超级构建模式中的使用。前者允许我们在构建时间获取项目的依赖项，并且长期以来一直是 CMake 的一部分。后者模块是在 CMake 3.11 版本中添加的，允许我们在配置时间获取依赖项。通过超级构建模式，我们可以有效地利用 CMake 作为高级包管理器：在您的项目中，您将以相同的方式处理依赖项，无论它们是否已经在系统上可用，或者它们是否需要从头开始构建。接下来的五个示例将引导您了解该模式，并展示如何使用它来获取和构建几乎任何依赖项。
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