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y = 0;
for n = 0:m end我这样向量化了内部循环， n = 0:mend
这为我的代码带来了大约60%的速度提升。我如何也向量化外部循环？
浏览 3修改于2013-06-28得票数 0
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我被要求运行一个使用梯度提升或随机森林的模型。然而，到目前为止，根据变量重要性返回的唯一输出是基于变量被用作分支规则的次数。我现在被要求基本上得到系数，或者以某种方式量化变量对目标的影响。有没有一种方法可以用梯度提升模型来做到这一点？我的其他想法是只使用那些在常规决策树或GLM或常规回归模型中显示为分支规则的变量。
任何帮助或ides都将不胜感激！非常感谢！
浏览 14提问于2016-09-23得票数 0
# vector to iterate overv2 <- c()
v2[i] <- sum(v1[-i]) v2我在寻找性能上的提升，是否有可能通过矢量化实现v2而不需要for-loop
浏览 3提问于2022-04-17得票数 2
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我使用SSE类型进行了一些显式的矢量化计算，例如__m128 (在xmmintrin.h等中定义)，但现在我需要将向量的所有元素提升到某个(相同)幂，即理想情况下，我会想要像__m128 _mm_pow_ps当自动向量化本来可以很好地向量化的代码时，编译器如何实现对std::pow的调用？有没有什么库可以提供有用的东西？
(请注意，不是通过重复来关联的，因此肯定没有一个有用的答案。)
浏览 2修改于2017-05-23得票数 9
我有一个2x2矩阵，我想自己乘10次，每次乘法后存储结果。使用for循环可以很容易地做到这一点，但是我想将它矢量化为消除for循环。我的方法是获得我的2x2矩阵a，并将其提升到带有元素1:10的向量b。答案应该是复制类型的2x2x10矩阵。a^b(1)..为了澄清我并不是这样做的，我需要实际的矩阵乘法，并且不喜欢使用for循环。谢谢你能帮我的忙。
浏览 3修改于2016-03-01得票数 4
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PostgreSQL传统上以基于行的格式存储数据，但是其他几个使用垂直/列存储和矢量化执行的DBMS已经声称获得了显着的性能提升。同样，内存中的存储引擎也是如此。
浏览 0修改于2018-12-12得票数 0
更新“最佳方法”没有得到很好的量化。我正在寻找的是利用我现有的java知识和编程经验，这样我就可以在C++上快速提升。
浏览 16修改于2009-04-26得票数 41
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主要的行是~2m行，要更新的列是~20k。这个操作运行得非常慢，因为我把它放在下面，据我所知，它的运行速度是O(m*n)，有没有一个很好的方法来向量化它，或者只是一般地提高速度？我也尝试过将“object_id”列作为索引，但这并没有带来明显的速度提升。# df_primary this is 2m rows
for idx, row in df_updated.iterrows():
浏览 23修改于2020-10-12得票数 1
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我相信您可以重新配置SSD来处理磁盘/页面对齐的问题，但即便如此，建议还是会出现在重新安装方面，因为：是否有一种量化的尺度来衡量对SSD的任何可能的损害及其寿命的减少？
浏览 0提问于2012-01-26得票数 1
这是为了帮助参数提升此函数；有许多参数影响输出，调整参数以获得最佳拟合的输出对用户来说意味着大量的尝试和错误。为了方便，我想做一个“检查”功能，提供不同的量化和逻辑测试的输出。
浏览 21提问于2021-01-13得票数 0
现在，他们使用的是编译代码，分析哪个函数包含向量化循环，然后用FMV属性修补代码，然后再编译它。
GCC自动做这件事的可行性有多大？例如，通过传递-mmultiarch=sandybridge,skylake (或类似的-m选项列出CPU扩展，如AVX和AVX2)。这将给所有Linux用户带来巨大的性能提升。
浏览 1修改于2021-01-21得票数 25
是否可以使用numpy将数组提升到另一个数组的功率，从而产生一个比输入维度更大的结果?也就是说，不仅仅是简单的元素明智地提高到。t = np.random.rand(3,3)
y[0] = np.sum(x[0]**t)y[2]= np.sum(x[2]**t)我想要一个矢量化的解决方案来代替每次做y[i]。
浏览 0提问于2019-11-26得票数 1
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我有一个嵌套的循环，如下所示-{ /*我不想将其并行化。据我所知，我不认为openmp提供了像- #pragma omp collapse(2)这样的独立折叠编译指示，而是将折叠子句与simd或f
浏览 3提问于2021-11-06得票数 2
人们的共识似乎还表明，MATLAB的大部分性能提升都归功于其JIT编译器，该编译器在运行时编译大型循环。这是有道理的，最大的性能差异似乎发生在这些情况下(例如)
我的问题如下:为什么向量化的代码在Octave中也会运行得更慢？在这种情况下，似乎应该在循环之前将内存放在一边，一些本机C/C++循环应该执行该操作，这将使向量化代码的性能与Octave和MATLAB相当。
浏览 2修改于2017-05-23得票数 42
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它说不能安装更新:尝试部分更新，当我尝试时，它说不能从量化提升到精确。我想知道有没有人能给我答案..。谢谢
浏览 0提问于2013-04-14得票数 0
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logging.basicConfig()
1: lambda a, b: np.linalg.norm(a-b), return np.argmax(self.probs(X))
我发现这个实现的predict是缓慢的™，并认为可以用numpy中的向量化操作来加速它，但我对numpy矢量化技术相当缺乏经验。有人对我可以从predict获得的性能提升</e
浏览 0修改于2018-02-01得票数 4
我的工作是量化在传输学习中使用MobilenetV2的个人数据集。我尝试过两种方法： images_ = cv2.resize(cv2.
浏览 5提问于2020-09-09得票数 1
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