vectorization

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    邏輯表達式的矢量化

    我有一個1 x n數組。我想檢查每個元素是否大於其五個結果元素。那就是，i>i+1 & i>i+2 & i>i+3 & i>i+4 & i>i+5。 我該如何做到這一點沒有任何循環？
    matlab vectorization 2011-08-12

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    向量化包含循環和if子句的搜索函數

    我給出了兩個非常大的數據集，並且我一直在嘗試構建一個函數，該函數將從一個集合中找出某些關於其他數據的if子句的某些座標組。 我的問題是，我寫的功能很慢雖然我一直在閱讀某些問題類似的問題的答案，但我還沒有設法使其工作。 所以，如果我給出： >head(CTSS) V1 V2 V3 1 chr1 564563 564598 2 chr1 564620 564649 3 chr1
    r loops if-statement optimization vectorization 2011-08-20

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    快速矢量化轉換BGRA

    在後續的RGB轉換爲RGBA以前的一些問題，對ARGB BGR，我想加快RGB到BGRA轉換與SSE。假定一個32位機器，並且想使用內部函數。我很難對齊源緩衝區和目標緩衝區來處理128位寄存器，並尋找其他精明的矢量化解決方案。 例行要矢量是如下... void RGB8ToBGRX8(int w, const void *in, void *out) { int i;
    c opengl sse simd vectorization 2011-08-25

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    MATLAB中向量陣列的向量範數

    當在MATLAB中的矩陣上調用norm時，它返回所謂的「矩陣範數」（標量值），而不是一組向量範數。是否有任何方法可以獲得矩陣中每個向量的範數，而無需循環並利用MATLAB的矢量化？
    arrays matlab matrix vectorization normalization 2011-08-26

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    矢量化（SIMD）樹操作

    什麼都在向量化樹操作的一些提示/指針？內存佈局明智的，聰明的算法，等等 一些特定領域的東西： 每個父節點將有相當多的（20 - 200）子節點。 每個節點具有子節點的概率很低。 樹上的操作大多是有條件的散步。 走在樹的性能比插入/刪除/搜索速度更重要。
    c++ sse simd vectorization 2011-08-26

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    我如何驗證我的代碼是否是矢量化的？

    I am using Automatic Vectorization of compiler to generate the vectorized Code. For. e.g. for (i = 0; i < 20; i++) { A[i] = i; } for (i = 0; i < 20; i++) { A[i] =
    assembly vectorization llvm-gcc 2011-08-29

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    如何在Matlab中進行矢量化？

    我想向量化這兩行代碼。我最近才瞭解了矢量化。我知道如何矢量化sumsurface行，但我不知道如何包含if語句，我真的想要矢量化整個for循環並擺脫它。我想要矢量化以改善運行時我現在運行的代碼運行速度非常慢。我預先分配了有助於改進運行時的數組。我以前忘了這麼做。如果我能得到任何幫助，將不勝感激。 pH = linspace(2,12, 6000); for j = 1:300 nAsp
    matlab vectorization 2011-07-12

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    在這個Matlab矩陣運算中避免for-loops

    我有一個很大的4維矩陣，我希望1）找到那些維度的最小值（即4000x4000的結果），然後2）計算最後兩個維度小於（可以說）最小值的5倍（即給出4000x4000的結果）。我有點難倒就如何做到這一點沒有恢復到for循環 有些代碼可能會幫助我的描述： A = rand([4000,4000,7,7]); B(:,:) = min(A(:,:,1:7;1:7)); % this isn't qui
    matlab vectorization 2011-07-20

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    向量化索引/切塊numpy/scipy？

    我有一個數組A，和我有切片指數（S，T）的列表，讓我們稱這個列表L. 我想找到A的85個百分位數[S1：T1]，A [S2 ：t2] ... 有沒有辦法在numpy中矢量化這些操作？ ans = [] for (s,t) in L: ans.append(numpy.percentile(A[s:t], 85)); 看起來很麻煩。 非常感謝！ PS：可以安全地假設s1 < s2 .
    python statistics numpy scipy vectorization 2011-07-29

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    Python中的數值積分與矢量化函數的自適應求積

    我正在尋找超級數字正交函數。它應該具有以下三個屬性： 自適應 - 它會自動調整採樣點的密度以適合被積函數。這是絕對必要的，因爲我的被積函數計算非常不均勻且代價高昂。 矢量化 - 爲了效率，矢量化 - 它一次調用採樣點列表而不是一個點的被積函數。 能夠處理向量值函數 - 矢量值被積函數的所有分量都是同時計算的，無需額外成本，因此將所有組件分開集成是沒有意義的。 此外，它應該是： 2D - 積分我想計
    python numpy scipy vectorization numerical-integration 2011-07-30
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