小编Say*_*yan的帖子

我在使用python-networkx创建的图形可视化方面存在一些问题,我希望能够减少混乱并调节节点之间的距离(我还尝试过spring_layout,它只是以椭圆形方式布置节点).请指教.

部分代码:

nx.draw_networkx_edges(G, pos, edgelist=predges, edge_color='red', arrows=True)
nx.draw_networkx_edges(G, pos, edgelist=black_edges, arrows=False, style='dashed')
# label fonts
nx.draw_networkx_labels(G,pos,font_size=7,font_family='sans-serif')
nx.draw_networkx_edge_labels(G,pos,q_list,label_pos=0.3)

像这样的多维列表l=[[1,2],[3,4]]可以通过执行转换为1D 列表sum(l,[]).任何人都可以解释一下这是怎么回事？

响应者说,这种技术只能用于"压扁"2D列表 - 它不适用于更高的多维列表.但如果重复,它确实如此.例如,如果A是3D列表,则sum(sum(A),[]),[])将A压缩为1D列表.

我打算在计算密集型算法上编写一堆程序.这些程序将作为不同编译器/硬件性能的指标.

我想要了解一些常用的算法,这些算法用于不同领域,如生物信息学,游戏,图像处理等.我想要这样做的原因是学习算法并拥有一个小的个人迷你基准套装 有用的| 易于维护.

任何关于算法选择的建议都会非常有用.

我必须使用各种CFLAGS从同一组*.c创建不同的*.o文件.我想使用patsubst从相同的*.c生成不同的*.o文件.我做错了以下语句,请帮忙(我想生成一组具有($ <)_ O0.o的对象文件和另一组($ <)_ O2.o来自同一组c源文件):

 $(CC) $(CFLAGS_02) -c $< -o $(patsubst %.c,%_O2.o,$<)

谢谢

我有一段代码(它是应用程序的一部分),我正在尝试使用OpenMP进行优化,我正在尝试各种调度策略.就我而言,我注意到该schedule(RUNTIME)子句优于其他子句(我没有指定chunk_size).我有两个问题:

1. 当我没有指定chunk_size时,schedule(DYNAMIC)和之间有区别schedule(GUIDED)吗？

2. OpenMP如何确定存储在OMP_SCHEDULE变量中的默认特定于实现的调度？

我了解到如果没有指定调度方案,则默认schedule(STATIC)使用.因此,如果我不修改OMP_SCHEDULE变量,并schedule(RUNTIME)在我的程序中使用,调度方案是否schedule(STATIC)一直都是,或者OpenMP是否有一些智能的方法来动态设计调度策略并不时更改它？

我需要就我将要进行的项目提出一些建议.我计划通过遵循下面列出的策略,在使用CUDA 4.0的Multi-GPU节点上运行简单的内核(尚未决定,但我正在以令人难以置信的平行方式).目的是通过在多GPU环境中以CUDA提供的不同策略启动内核来分析节点.

1. 单主机线程 - 多个设备(共享上下文)
2. 单主机线程 - 在单个设备上并发执行内核(共享上下文)
3. 多个主机线程 - (等于)多个设备(独立上下文)
4. 单主机线程 - 在一个设备上执行顺序内核
5. 多个主机线程 - 在一个设备上并发执行内核(独立上下文)
6. 多个主机线程 - 在一个设备上顺序执行内核(独立上下文)

我错过了任何类别吗？您对我选择的测试类别有什么看法,欢迎使用多GPU编程的任何一般建议.

谢谢,
萨彦

编辑:

我认为以前的分类涉及一些冗余,所以修改它.

我正在玩PRNG(如Mersenne Twister和rand()stdlib的功能),我想要一个很好的测试,这将有助于我确定PRNG产生的随机数据的质量.我使用PRNG生成的随机数计算了Pi的值,我发现rand()和Mersenne Twister非常接近提供区别(我需要在10个小数点后仔细检查吗？).

我对蒙特卡罗模拟没有太多了解; 请让我知道一些算法/应用程序(可能是一些简单但可以提供良好推论的东西),这将有助于我在质量方面区分它们.

编辑1:我之前没有注意到,但有一个类似的线程:如何测试随机数？

编辑2:我无法解释NIST的结果,如其中一条评论中所述.我从random.org那里得到了从视觉上解释模式(如果有的话)的想法,因为它很简单.如果有人可以评论我的测试过程,我会很高兴:

1. 使用rand()和MT1997从[0,1]生成N个randoms
2. 如果(round(genrand_real1() / rand_0_1()))那么红色像素,否则黑色

据我所知,这不是一个非常精确的解决方案,但如果这提供了一个合理的估计,那么我现在可以忍受这个.

我正在尝试将示例lproc程序(在编程Lua,第30章中描述)加载到Lua中并以某种方式结束.我正在关注这个 - http://www.lua.org/pil/26.2.html让我的c模块进入lua.以下是我采取的步骤:

1. 我有一个lproc.h和lproc.c(完全包含本书第30章中列出的函数).我正在编译lproc.c为--- gcc -c lproc.c -DLUA-USERCONFIG = \"lproc.h \"

2. 我用lproc.o创建了一个库,命名相同.

3. 然后按照指示编译lua.c.我的头文件包含宏LUA_EXTRALIBS和方法声明.

4. 去了Lua解释器,它给出了以下错误:

> require "lproc"
stdin:1: module 'lproc' not found:
    no field package.preload['lproc']
    no file './lproc.lua'
    no file '/opt/local/share/lua/5.1/lproc.lua'
    no file '/opt/local/share/lua/5.1/lproc/init.lua'
    no file '/opt/local/lib/lua/5.1/lproc.lua'
    no file '/opt/local/lib/lua/5.1/lproc/init.lua'
    no file './lproc.so'
    no file '/opt/local/lib/lua/5.1/lproc.so'
    no file '/opt/local/lib/lua/5.1/loadall.so'
stack traceback:
    [C]: in function 'require'
    stdin:1: in main chunk
    [C]: ?

似乎该模块没有注册,我需要从Lua做什么？时间很短,我做了一件可怕的事,任何方向都会受到欢迎.

谢谢,
萨彦

我正在使用任务集工具为我的一个程序设置CPU亲和力.如何仅在单个CPU上设置亲和力 - 因为我不确定这一点,所以我这样做:

taskset -c 2-2 tests/prog 1 2 3

...期待,我正在安排程序仅在CPU#2上运行,遵循与其他CPU类似的方式.即使我是对的,这是一个不好的方式来执行我想要的IMO,我能得到一些帮助吗？

萨南,谢谢你

我快速浏览了一下CUDA编程指南,并使用了快速数学优化,尽管附录C提到要转换为内在的除法,但没有提及乘法.我问这个问题的原因是,我的内核有很多乘法.我知道NVCC会尝试融合乘法和加法(当使用常规'*'和'+'运算符时,内在函数永远不会合并到FMAD运算中).但是如果我的代码是繁重的,那么如果使用舍入SP内在函数会有什么好处__fmul_rn吗？

所以有两个问题:

1. -use-fast-math选项是否使用'*'运算符将乘法转换为像__fmul_rn这样的SP instrinsics？

2. 手动编码乘法是否可以显着使用__fmul_rn？一个例子或一些数字将有助于我理解.