Результаты поиска по запросу "matrix-multiplication"
о формировании прямой таблицы в более традиционный формат умножения матриц.
ользую Google Analytics и обрабатываю данные с помощью Bigquery, мне нужно сделатьумножение матриц [https://en.wikipedia.org/wiki/Matrix_multiplication]. Каков наиболее реальный способ реализации умножения матриц в Google Cloud? Можно ли это ...
@CliffAB Да. Кроме того, для матрицы-матрицы будет сложнее превзойти доступ к памяти в вашей реализации BLAS с наивным подходом, c.f. ссылка, предоставленная выше F.Prive.
множение матриц очень оптимизировано, то есть это просто вызов BLAS / LAPACK. Тем не менее, я удивлен, что этот очень наивный C ++ код для умножения матрицы на вектор кажется надежно на 30% быстрее. library(Rcpp) # Simple C++ code for matrix ...
Я написал это для обработки более сложных метрик
у умножитьB = A @ A.T в NumPy. Очевидно, что ответом будет симметричная матрица (т.е.B[i, j] == B[j, i]). Тем не менее, мне не ясно, как легко использовать это, чтобы сократить время вычислений вдвое (только вычисляя нижний треугольникB и затем ...
Самый быстрый способ вычислить минимальное евклидово расстояние между двумя матрицами, содержащими векторы высокой размерности
Я начал похожий вопросдругая нить, но тогда я сосредоточился на том, как использовать OpenCV. Не сумев добиться того, чего я изначально хотел, я спрошу здесь...
затем вы можете просто передать операцию на матрицу 100 x 100 x 3.
я есть следующее: import numpy as np XYZ_to_sRGB_mat_D50 = np.asarray([ [3.1338561, -1.6168667, -0.4906146], [-0.9787684, 1.9161415, 0.0334540], [0.0719453, -0.2289914, 1.4052427], ]) XYZ_1 = np.asarray([0.25, 0.4, 0.1]) XYZ_2 ...
github.com/WojciechMula/sse-popcount/blob/master/...
множения больших двоичных матриц (10Kx20K) я обычно преобразую матрицы в числа с плавающей запятой и выполняю умножение матрицы с плавающей запятой, так как умножение целочисленной матрицы выполняется довольно медленно (посмотрите ...
около 800
у сделать поэлементное внешнее произведение двух 2-мерных массивов в numpy.