atlas

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    我安装了scikit-learn 0.13和pip install scikit-learn。 from sklearn import svm, metrics 失败 from .classes import SVC, NuSVC, SVR, NuSVR, OneClassSVM, LinearSVC from ..linear_model.base import LinearClassif

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    我试图安装ATLAS BLAS库using this guide。我有静态库工作,但重要的是我也有位置独立库。我得到的地方,我应该发出make shared得到共享库指南中的点,我收到以下错误: $ make shared rm -f libatlas.so liblapack.so make libatlas.so liblapack.so libf77blas.so libcblas.so

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    我有一个使用运行在Linux机器上的多进程模块的多进程(不是多线程!)应用程序。 此应用程序使用numpy.linalg.solve功能,如果我尝试创建许多进程,然后我得到的错误: assertion !pthread_create(&(ROOT->pid), ATTR, ROOT->fun, ROOT) failed, line 84 of file /build/buildd-atlas_3.

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    我试图确定独立CPU(用亲和标识指定)用于在具有4个Intel超线程CPU(ubuntu 12.04)的Linux机器上构建ATLAS。 我这样做的原因是,ATLAS手册说对超线程,如何实现这一点,说机器只使用物理核心: "...you can tell ATLAS to use only the real cores if you learn a little about your machin

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    我的Fedora 16安装了atlas-sse3软件包,并且使用了numpy和scipy。所有3个包都来自发行版的存储库。我的问题是,如果我下载Atlas库的源代码rpm并编译它以更好地适应我的硬件,那么是否还需要针对新安装的Atlas版本编译numpy和scipy?

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    据我所知,从Cocos2D 2.0 1025 * 1025纹理不会使用比1024 * 1024纹理多4倍的内存,只是按比例更多。 如果我把我的纹理放在地图集中,几乎所有的时候都会有一些未使用的空间。这是浪费。 (更不用说iOS5 POT纹理内存的问题,这使得POT纹理地图集浪费了33%的内存。)但是,如果我只是像他们那样使用我的纹理,那么就没有浪费的内存。我认为纹理贴图的唯一优点是可以使用Spri

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    我在编译Windows 7 64位ATLAS时遇到了一些困难,我将不胜感激!我试图将它链接到lapack-3.4.1。 我使用Cygwin中的命令是: ../ATLAS/configure -D c -DWALL --with-netlib-lapack-tarfile=../lapack-3.4.1.tgz -b 64 -Si archdef 0 -Ss ADdir ../ATLAS/WINAD

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    这是我第一次尝试使用ATLAS。我无法正确链接。这里是一个非常简单的SGEMM程序: ... #include <cblas.h> const int M=10; const int N=8; const int K=5; int main() { float *A = new float[M*K]; float *B = new float[K*N];

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    我试图在我的Tegra3 ARM CPU(cortex-a9)上安装Ubuntu 11.04操作系统下的ATLAS库(v3.10.1),但是我无法通过配置步骤.. 当我启动该 “的./configure” 可执行我得到这个输出如下: make: `xconfig' is up to date. ./xconfig -d s /home/ubuntu/Libraries/ATLAS/build/.

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    我“双启动”Ubuntu 11.04,Ubuntu 12.04和Windows XP SP3全部更新至今。 电脑太旧了英特尔赛扬d 3.06GHz的CPU与2GB内存 在Ubuntu的11.04我有numpy的阿特拉斯编译(ATLAS从源代码编译) 在Ubuntu的12.04我有numpy的建立与最新的MKL,ICC,ifort 在Windows XP中我有numpy的与MKL(从友情提供Pyth