小编cjo*_*318的帖子

使用矩阵,加速框架,iOS

我有两个矩阵:A和B.

我该如何存放？
如何使用Accelerate框架计算矩阵A的逆矩阵？
如何找到A*B的产品？
如何使用Accelerate框架转置矩阵A？

谢谢你回答我的问题!

帮助文件

#import <Foundation/Foundation.h>
#include <Accelerate/Accelerate.h>

@interface Working_with_matrices : NSObject
-(int)invert_matrix:(int) N andWithMatrix:(double*) matrix;
@end

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实施文件

#import "Working_with_matrices.h"
#include <Accelerate/Accelerate.h>

@implementation Working_with_matrices
-(int) matrix_invert:(int) N andWithMatrix:(double*)matrix
{    
int error=0;
int *pivot = malloc(N*N*sizeof(int));
double *workspace = malloc(N*sizeof(double));

dgetrf_(&N, &N, matrix, &N, pivot, &error);

if (error != 0) {
    NSLog(@"Error 1");
    return error;
}

dgetri_(&N, matrix, &N, pivot, workspace, &N, &error);

if (error != 0) {
    NSLog(@"Error 2");
    return error;
}

free(pivot);
free(workspace);
return error;
} …

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frameworks matrix ios

mr.*_*r.M

2015 10-18

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如何安装雨果？

我hugo_0.11_linux_amd64.tar.gz已从发布页面下载并解压缩该文件,但我无法弄清楚如何运行二进制文件.我花了几个刺在使用go run和sh,但没有运气.任何人都可以提供更多细节吗？

go hugo

cjo*_*318

2014 09-01

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Nim交叉编译到C

我写了一个Nim程序,

echo("Hello.")

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然后我试着为Linux机器交叉编译,

nim c --cpu:i386 --os:linux -c hello.nim

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这产生了以下输出:

config/nim.cfg(45, 2) Hint: added path: '/Users/connor/.babel/pkgs/' [Path]
config/nim.cfg(46, 2) Hint: added path: '/Users/connor/.nimble/pkgs/' [Path]
Hint: used config file '/usr/local/lib/nim-0.10.2/config/nim.cfg' [Conf]
Hint: system [Processing]
Hint: hello [Processing]
Hint: operation successful (8753 lines compiled; 0.140 sec total; 14.148MB)[SuccessX]

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此时我更改了nimcache/目录并尝试执行:

gcc hello.c -o hello.o

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但这给了我一个错误:

hello.c:5:10: fatal error: 'nimbase.h' file not found
#include "nimbase.h"
         ^
1 error generated.

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我想,"没什么大不了的,我只会找到nimbase.h并放在nimcache那里的目录中",但在那之后我得到了一个新的错误,

In file included from hello.c:5:
./nimbase.h:385:28: error: 'assert_numbits' …

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c compilation nim-lang

cjo*_*318

2019 08-12

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难以使用d3和flask访问json文件

我正在使用Flask作为Web框架,我正在尝试实现Mike Dewar的D3入门一书中的第一个示例.我有一个名为Python脚本run.py和两个目录,templates/并static/包含index.html和service_status.json分别.不幸的是,我的代码根本没有渲染数据,也没有产生任何明显的错误.

这就是我所拥有的run.py:

#!/usr/bin/env python

from flask import Flask, render_template, url_for
app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html')

if __name__=="__main__":
    port = 5000
    app.debug = True
    app.run( port=port )

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这就是我所拥有的templates/index.html:

<!DOCTYPE HTML>
<HTML>

<HEAD>
  <META CHARSET="utf-8">
  <SCRIPT SRC="http://d3js.org/d3.v3.min.js"></SCRIPT>
  <SCRIPT>
    function draw(data) {
        "use strict";
        d3.select("body")
        .append("ul")
        .selectAll("li")
        .data(data)
        .enter()
        .append("li")
        .text( function(d){
            return d.name + ": " + d.status;
            }
        );
    }
  </SCRIPT> …

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python json flask d3.js

cjo*_*318

2013 03-19

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你如何在Nimrod中使用矩阵？

我在GitHub上找到了这个项目; 这是"nimrod矩阵"唯一返回的搜索词.我拿了它的骨头并稍微更改它以便编译没有错误,然后我添加最后两行来构建一个简单的矩阵,然后输出一个值,但"getter"函数不起作用由于某些原因.我修改了添加此处的属性的说明,但有些事情是不对的.

到目前为止,这是我的代码.我想在Nimrod中使用GNU Scientific Library,我认为这是第一个合乎逻辑的步骤.

type 
  TMatrix*[T] = object
    transposed: bool
    dataRows: int
    dataCols: int
    data: seq[T]

proc index[T](x: TMatrix[T], r,c: int): int {.inline.} = 
  if r<0  or  r>(x.rows()-1):
    raise newException(EInvalidIndex, "matrix index out of range")
  if c<0  or  c>(x.cols()-1):
    raise newException(EInvalidIndex, "matrix index out of range")
  result = if x.transposed: c*x.dataCols+r else: r*x.dataCols+c

proc rows*[T](x: TMatrix[T]): int {.inline.} = 
  ## Returns the number of rows in the matrix `x`.
  result = if x.transposed: x.dataCols else: …

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math matrix nimrod nim-lang

cjo*_*318

2014 11-29

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scikit学习系数多项式特征

我在PolynomialFeatures的帮助下拟合了一个模型,但我不知道如何获取模型的系数.代码如下:

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.pipeline import make_pipeline
import matplotlib.pyplot as plt

X = np.matrix([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]).reshape((11,1))
Y = np.matrix([0,2.2,3.5,14.3,20.4,32.1,40.3,  
           59.1,86.2,90.3,99.9]).reshape((11,1))
a = PolynomialFeatures(15)
modelo = make_pipeline(a, LinearRegression())
modelo.fit(X, Y)
plt.plot(X,Y,'.')
plt.plot(X, modelo.predict(X),'-')
plt.show()

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