vectorization

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我找不到滿意的答案。如果A是大小（M，N，k）的三維矩陣，Z是尺寸爲m×n的2D矩陣，我想提取s定義像這樣（1和k之間的值的整數）： for i=1:m for j=n S(i,j) = A(i,j,Z(i,j)); end end 有沒有一種高效（矢量化）的方式來做到這一點？預先感謝您

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爲什麼我在r中使用c得到未使用的參數？

當我嘗試： x=c(1,2,3) ...我得到的消息unused argument (3) 當我鍵入x=c(1,2)需要的功能，但是當我鍵入x它給我的[3]值。我想創建一個簡單的數字向量，但我不知道它爲什麼給我這個消息。

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是否可以使用SSE爲此嵌套進行矢量化？

我從來沒有寫過SSE優化的彙編代碼，所以很抱歉，如果這是一個菜鳥問題。在this aritcle解釋瞭如何使用條件語句矢量化for。然而，我的代碼（從here採取）的形式爲： for (int j=-halfHeight; j<=halfHeight; ++j) { for(int i=-halfWidth; i<=halfWidth; ++i) {

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「%%」

我有一個特徵向量FV 與數字和非數字特徵 fv <- c(22, 72, "San Jose", 60) 我需要更換是被3整除的值與一個String fv[fv%%3==0] <- "Negligible" 不過，我得到以下錯誤信息： Error in fv%%3 : non-numeric argument to binary operator 由於「聖何塞」特徵向量中的功能。我怎

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使徽標更小 - Photoshop

我有一個由自由職業者製作的徽標。起初，標誌看起來很棒，我非常高興。但是現在我開始使用不同大小的標誌來解決問題。我使用的自由職業者不再回答。 ** **問題標誌iMac上，配備Retina屏幕，看起來沒有那麼糟糕但在Chrome和Windows上它看起來非常糟糕。我能做些什麼，使之更好看？這是最初的設計。

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矩陣乘法的自動矢量化

我對SIMD相當新穎，想試試看能否讓GCC爲我引導一個簡單的動作。所以我看着this post，想要做更多或更少的相同的事情。（但在Linux 64位GCC 5.4.0，對於KabyLake處理器）我基本上是有這個功能： /* m1 = N x M matrix, m2 = M x P matrix, m3 = N x P matrix & output */ void mmul(doub

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R：在生成雙變量正態樣本時，可以在MASS :: mvrnorm（）中將'mu'或'Sigma'矢量化？

考慮下面的數據， n <- 3 phi0 <- 1 phi1 <- 0.1 phi2 <- 0.2 W2 <- runif(n,0,1) W3 <- runif(n,0,1) W <- cbind(W2,W3) phi <- rbind(phi0,phi1,phi2) rho <- 0.4 sigma1 <- exp(as.numeric(model.matrix(~W) %*%

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將矩陣的部分存儲在列表對象中？在R

我有一個矩陣，我喜歡在重疊部分自動分割並將結果存儲在單個列表對象中。我喜歡有一個沒有循環的解決方案。 mat = matrix(c(1:24), 4) list = NULL list[[1]] = mat[,c(1:2)] list[[2]] = mat[,c(2:3)] list[[3]] = mat[,c(3:4)] list[[4]] = mat[,c(4:5)] list[

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如何在不使用循環的情況下生成循環數字序列？

我想生成相同的編號的循環序列：[A B C A B C]任意長度N我想： import numpy as np def cyclic(N): x = np.array([1.0,2.0,3.0]) # The main sequence y = np.tile(x,N//3) # Repeats the sequence N//3 times return y

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如何向量化傅里葉級數部分和在numpy的

給定一個功能的具有周期T和t的等距間隔的傅立葉級數的係數（分別爲餘弦和正弦）a[n]和b[n]下面的代碼將評估所有點的部分和在區間t（a,b,t都是numpy陣列）。有人澄清，len（t）<> len（a）。 yn=ones(len(t))*a[0] for n in range(1,len(a)): yn=yn+(a[n]*cos(2*pi*n*t/T)-b[n]*sin(2*pi*