文件名称：matrex：ElixirErlang的快速矩阵库，使用CBLAS C实现
文件大小：24.1MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-02-20 05:56:41
c machine-learning erlang elixir numpy
Matrex Elixir的快速矩阵处理库，使用高度优化的CBLAS sgemm（）以C本机代码实现，用于矩阵乘法。 例如，矢量化线性回归比Octave单线程实现快约13倍。 它还具有高效的内存，因此您可以处理大型矩阵，大约十亿个元素。 基于来自矩阵代码 基准测试 与NumPy的比较 2015 MacBook Pro，2.2 GHz Core i7，16 GB RAM 在填充有随机数的3000×3000矩阵上执行操作。 您可以使用python numpy_bench.py和MIX_ENV=bench mix bench命令从/bench文件夹运行基准测试。 NumPy benchmark iterations average time logistic_cost() 1000 1.23 ms/op np.divide(A, B) 100 15.43 ms/op np.add(A, B) 100 14.62 ms/op sigmoid(A) 50
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matrex-master
----.travis.yml(264B)
----mix.exs(3KB)
----config()
--------config.exs(128B)
----native()
--------nifs()
--------include()
--------src()
----docs()
--------matrex_logo_small.png(28KB)
--------matrex_logo_dark.png(23KB)
--------matrex_inspect.png(431KB)
--------magic_square.png(35KB)
--------mnist5.png(22KB)
--------logistic_regression.gif(1.7MB)
--------dot_benchmark.png(65KB)
--------mnist_sum.png(28KB)
--------matrex_logo_dark_rounded.png(9KB)
--------mnist8.png(21KB)
--------iex_matrex_logo.png(113KB)
--------zeros_big.png(72KB)
--------twin_peaks.png(147KB)
--------neurons_mono.png(155KB)
--------transposing_benchmark.png(64KB)
----.iex.exs(94B)
----.formatter.exs(84B)
----.github()
--------FUNDING.yml(81B)
----test()
--------rand_array.mtx(336B)
--------access_test.exs(987B)
--------enumerable_test.exs(1KB)
--------data()
--------inspect_test.exs(11KB)
--------test_helper.c(721B)
--------c()
--------matrex_test.exs(22KB)
--------algorithms_test.exs(5KB)
--------save_load_test.exs(2KB)
--------test_helper.exs(83B)
--------creation_test.exs(7KB)
--------operators_test.exs(702B)
--------rand_array_2.mtx(336B)
----_config.yml(27B)
----mix.lock(7KB)
----coveralls.json(88B)
----Matrex.ipynb(67KB)
----CNAME(10B)
----LICENSE(2KB)
----bench()
--------numpy_bench.exs(374B)
--------matrex_bench.exs(5KB)
--------numpy_bench.py(2KB)
--------dot.exs(1KB)
--------transpose.exs(971B)
----.gitignore(956B)
----lib()
--------matrex()
--------matrex.ex(82KB)
----Makefile(8KB)
----README.md(12KB)