Це програма для Linux під назвою Armadillo, останню версію якої можна завантажити як armadillo-15.0.2.tar.xz. Його можна запустити в режимі онлайн у постачальника безкоштовного хостингу OnWorks для робочих станцій.
Завантажте та запустіть онлайн цю програму під назвою Armadillo з OnWorks безкоштовно.
Дотримуйтесь цих інструкцій, щоб запустити цю програму:
- 1. Завантажив цю програму на свій ПК.
- 2. Введіть у наш файловий менеджер https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX із потрібним ім'ям користувача.
- 3. Завантажте цю програму в такий файловий менеджер.
- 4. Запустіть онлайн-емулятор OnWorks Linux або Windows або онлайн-емулятор MACOS з цього веб-сайту.
- 5. З ОС OnWorks Linux, яку ви щойно запустили, перейдіть до нашого файлового менеджера https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX з потрібним іменем користувача.
- 6. Завантажте програму, встановіть її та запустіть.
Армаділло
Ad
ОПИС
* Швидка бібліотека C++ для лінійної алгебри (матрична математика) та наукових обчислень
* Прості у використанні функції та синтаксис, навмисно схожі на Matlab / Octave
* Використовує методи метапрограмування шаблонів для підвищення ефективності
* Надає зручні оболонки для бібліотек OpenBLAS, Intel MKL, LAPACK, ATLAS, ARPACK, SuperLU та FFTW
* Корисно для машинного навчання, розпізнавання образів, обробки сигналів, біоінформатики, статистики, фінансів тощо.
* Завантаження: http://arma.sourceforge.net/download.html
* Документація: http://arma.sourceforge.net/docs.html
* Звіти про помилки: http://arma.sourceforge.net/faq.html
* Git repo: https://gitlab.com/conradsnicta/armadillo-code
Функції
- Простий у використанні - має багато функцій, подібних до MATLAB
- Корисно для створення прототипів безпосередньо на C++
- Корисно для перетворення дослідницького коду у виробниче середовище
- Ліцензований дозвіл – може використовуватися у запатентованому програмному забезпеченні та продуктах
- Використовується для машинного навчання, розпізнавання образів, комп’ютерного зору, обробки сигналів, біоінформатики, статистики, фінансів тощо
- Ефективні класи для векторів, матриць, кубів (тензори 1-го, 2-го, 3-го порядку)
- Підтримує щільні та розріджені матриці
- Швидке розкладання сингулярного значення (SVD), власне розкладання, QR, LU, Cholesky, FFT
- Кластеризація з використанням k-середніх та моделей суміші Гаусса (GMM)
- Автоматична векторізація виразів (SIMD)
- Суцільні та несуміжні підматриці
- Автоматично об’єднує кілька операцій в одну для збільшення швидкості та ефективності
- Читання/запис даних у файли CSV
- Автоматично використовує OpenMP для прискорення через багатопотоковість
- Використовується для прискорення NumPy / Python через CARMA: https://github.com/RUrlus/carma
- Використовується для машинного навчання та розпізнавання шаблонів MLPACK: https://mlpack.org/
- Використовується для чисельної оптимізації Енсмалленом: https://ensmallen.org/
Аудиторія
Розширені кінцеві користувачі, розробники, освіта, інженерія, інформаційні технології, наука/дослідження
Мова програмування
C++, MATLAB
Категорії
Це додаток, який також можна отримати з https://sourceforge.net/projects/arma/. Його розміщено в OnWorks, щоб його можна було запустити в Інтернеті найпростішим способом з однієї з наших безкоштовних операційних систем.
