BLAS（Basic Linear Algebra Subprograms），翻译为基础线性代数子程序库，里面拥有大量已经编写好的关于线性代数运算的程序。OpenBLAS是其中一个实现了相关运算的开源程序库，其他软件在开发的时候就不需要额外造轮子，直接调用相关的API即可。 之前在使用OrthoFinder遇到了类似的问题，见https://github.com/davidemms/OrthoF

参考博客http://blog.csdn.net/github_19765307/article/details/38719047 但是在使用cmake工具的时候出现各种错误，其中出现了一个问题。error in configuration process, project files may be invalid 出现这个问题的原因是因为我把cmake工具放到中文目录下了，解决这个问题，编译

目录 1. WideType 数据类型 2. WideType 类模板参数 2.1 SFINAE技术 3. WideType 类中的函数 3.1 operator[](unsigned int p_Idx) 3.2 operator==(const WideType& p_w) const 3.3 getValAddr() 3.4 operator const t_TypeInt(

转自:点击打开链接 Windows下升级了pandas，但是发现scipy包随后引用出错，后来确认需重新安装scipy， 在用PIP安装scipy出现no lapack/blas resources found的错误，具体原因可参考 这里。 后来找到一种简便的解决方案，只要在网站 Unofficial Windows Binaries for Python Extension P

遇到的问题： no lapack/blas resources found  解决方法，安装lapack sudo apt-get install liblapack-dev  然后重新安装scipy，这次遇到了不一样的问题。 遇到的问题： error: library dfftpack has Fortran sources but no Fortran compiler fou

https://eigen.tuxfamily.org/dox/TopicUsingBlasLapack.html Eigen 3.3之后的版本可以调用BLAS和LAPACK作为backend, 使用方法也很简单: 在引用Eigen库之前, 先加入以下宏定义: #define EIGEN_USE_BLAS 之后在编译的时候, 链接上相应的库即可, g++ demo.cpp -lblas

API规范: BLAS和LAPACK BLAS和LAPACK是两种接口规范, 用于矩阵基本运算. BLAS的功能分三个Level, LAPACK的功能更丰富, 主要用于扩展BLAS中第三个Level的函数. 规范实现 基于BLAS规范的矩阵库包括开源的ATLAS, OpenBLAS等, 商业的Intel MKL, Nvidia cuBLAS等. Netlib用Fotran语言实现了BLAS和LA

最近在跑毕业实验，遇到上述问题 原因： 30系显卡不支持 tensorflow 1.x，所以要使用 Nvidia 维护的 [nvidia-tensorflow] NVIDIA/tensorflow: An Open Source Machine Learning Framework for Everyone (github.com) 需要运行下列命令 pip install --us

GRASP 是一种高精度的气溶胶反演算法，GRASP大量使用许多库进行数据准备和数值计算。在实验室服务器上配置GRASP运行环境，首先需要配置SuperLU库、BLAS库、CUnit以及YAML等依赖环境，出于版本管理的考虑，均采用编译安装方式进行，并使用Environment Modules软件管理依赖库环境。 服务器上已经搭建好git、intel fortran和environment mo