数值解存储支持Array of Struct (AoS)和Struct of Array (SoA)两种数据结构,保证在不同方程的求解过程中均能优化缓存命中 (cache) 和AVX矢量化支持。 目前Kinetic的上下游依赖关系如下图所示,可以完成包括并行计算、机器学习和数值优化的多种计算任务。 解耦的模块化设计使得我们能够在同样的代码框架实现不同方程的...
StructArrays.jlStructArrays.jlPublic Efficient implementation of struct arrays in Julia Julia35342 LazyArrays.jlLazyArrays.jlPublic Lazy arrays and linear algebra in Julia Julia30930 BlockArrays.jlBlockArrays.jlPublic BlockArrays for Julia Julia22333 ...
FillArrays.jlPublic Julia package for lazily representing matrices filled with a single entry Julia181MIT382716UpdatedDec 3, 2024 StructArrays.jlPublic Efficient implementation of struct arrays in Julia Julia332413811UpdatedDec 2, 2024 StaticArrayInterface.jlPublic ...
# 示例 ```jldoctest julia> p1 = Point(1.0, 2.0) Point{2, Float64}((1.0, 2.0)) julia> p2 = Point(3.0, 4.0) Point{2, Float64}((3.0, 4.0)) julia> p1 + p2 Point{2, Float64}((4.0, 6.0)) ``` """ # 定义一个在 D 维空间中的点 struct Point{D, T <: Real} data::NTu...
你可以看看 Julia 官方文档中 Arrays 的介绍(https://docs.julialang.org/en/v1/base/arrays/)。 侧边栏有各个章节的链接,但导航也就仅限于此了。你可以在设置中更改主题!此外,还可以搜索,但是搜索速度比较慢,而且没有过滤选项。 难怪一些程序员热衷于ChatGPT。也许是因为阅读文档也很痛苦吧。
注意,如原始代码所示,这里用 BlockArrays 将 8*8*4*64 的数组表示成 4 个 8*8*1*64 的数组。所以现在,我们已经得到了第一个步骤更好的表征(至少是在未加密数组上): julia> cdims = DenseConvDims(batch, model.layers[1].weight; stride=(3,3), padding=(0,0,0,0), dilation=(1,1))DenseConv...
Point(2, 2)] can be written as Point[(2,2)] since all array 21# elements will get converted to Point22custom_types = cu(Point[(1, 2), (4, 3), (2, 2)])23typeof(custom_types)"CuArray{Point, 1}"Array Operations 许多操作是已经定义好的。最重要的是，GPUArrays支持Julia的fusing ...
series of convolution windows. Evaluating a convolution compatible with `Dims` onthisarray is achievable through a sequence of scalar multiplications and sums on the underling storage. """ struct ExplodedConvArray{T, Dims, Storage} <: AbstractArray{T,4} ...
你可以看看 Julia 官方文档中 Arrays 的介绍(https://docs.julialang.org/en/v1/base/arrays/)。 侧边栏有各个章节的链接,但导航也就仅限于此了。你可以在设置中更改主题!此外,还可以搜索,但是搜索速度比较慢,而且没有过滤选项。 难怪一些程序员热衷于 ChatGPT。也许是因为阅读文档也很痛苦吧。
CKKS(以 Cheon-Kim-Kim-Song 的名字命名,他在 2016 年的论文「Homomorphic Encryption for Arithmetic of Approximate Numbers」提出)是一种同态加密方案,可以对以下基本操作进行同态评估: 长度为 n 的复数向量的对应元素相加 长度为 n 的复数向量的对应元素相乘 ...