【c 组态 源码】【流通市盈率指标源码】【如何扒网页源码】openblas源码
1.Visual Studio配置C++中Armadillo矩阵库的源码方法
2.[Chem RISC-V] 在全志 D1 上玩 xTB
3.matlab中load sip什么意思
4.从零开始构建向量数据库：Milvus 的源码编译安装（一）
5.如何评价国产软件truffer(可替代matlab)?
Visual Studio配置C++中Armadillo矩阵库的方法
在Visual Studio中配置C++环境下的Armadillo矩阵库的步骤如下：
首先，访问Armadillo官网 (arma.sourceforge.net)，源码下载最新源代码。源码点击下载链接后，源码库的源码源代码将自动下载。
在Visual Studio中，源码c 组态 源码新建一个空项目，源码设置项目名称和存储位置，源码建议选择易于访问的源码文件夹。然后，源码将下载的源码Armadillo源代码解压到项目文件夹中。
打开Visual Studio，源码进入“生成”->“配置管理器”，源码确保配置为x，源码且Debug模式已选中。源码接着，右键项目选择“属性”，在“VC++”栏中，分别添加包含目录和库目录，指向Armadillo的流通市盈率指标源码include和lib_win\examples文件夹。
如果“C/C++”一栏未显示，可以通过编写代码并运行来使其出现。在“附加包含目录”和“附加库目录”中，分别添加包含和库路径。
在“链接器”中，添加“附加依赖项”：libopenblas.lib。生成解决方案后，将libopenblas.lib文件复制到项目目录的x\Debug文件夹。
将Armadillo库的example1.cpp中的示例代码复制到项目源文件，运行代码。如果遇到找不到libopenblas.dll的问题，需确保该库文件已复制到正确位置。
如果调试控制台显示正常信息，恭喜你，Armadillo矩阵库已成功配置在Visual Studio中。至此，配置完成。
[Chem RISC-V] 在全志 D1 上玩 xTB
在计算化学领域，xTB是如何扒网页源码Grimme课题组开发的一款紧结合子半经验量化软件，其性能在半经验模型领域中处于领先地位。本文以Mango Pi MQ-Pro开发板搭载的全志D1处理器为例，详细介绍了如何将xTB软件移植至RISC-V架构上，并进行安装与测试。
在移植过程中，考虑到全志D1处理器的特性，选择使用GNU编译器代替Intel编译器。关于数学库的选择，Ubuntu ..2 LTS riscv版本通过apt安装的OpenBLAS无法在全志D1上正常使用，故选择Netlib的BLAS库作为备选方案。
为确保移植成功，作者从GitHub上获取了xTB软件最新版本6.5.1，并进行编译。值得注意的是，由于xTB不能安装在源码目录下，因此需要对源码目录进行重命名，并设置安装目录为xtb-6.5.1。经过长时间的编译过程，最终软件成功安装。jps网页界面源码
为了验证移植的可行性，本文以苯的结构优化与频率计算为例，展示了一段实际操作流程。结果显示，软件运行稳定，测试全部通过。
通过上述介绍，可以发现xTB软件在全志D1处理器上移植与运行是可行的。尽管移植过程中存在一些技术挑战，如数学库的兼容性问题，但在使用Netlib的BLAS库作为解决方案后，这些问题得到了妥善解决。未来，随着RISC-V架构的普及与发展，相信会有更多计算化学软件能够成功移植至RISC-V平台，为相关领域带来更高效、更具竞争力的计算解决方案。
matlab中load sip什么意思
将openblas.dll所在路径加入PATH环境变量中或者复制到armademo.exe所在目录，运行armademo.exe，深度学习python源码程序就可以正常运行了。
如果注释掉源代码中调用det和inv的代码，则此时可以不使用本地线性代数库，对应的构建命令为：
g++ -g -I${ ARMAROOT} example1.cpp -o armademo.exe
从零开始构建向量数据库：Milvus 的源码编译安装（一）
在知乎上新开了关于“向量数据库”内容的专栏[1]，本文将详细介绍如何在x和ARM架构的Linux系统上编译安装开源项目Milvus，这个项目由Linux Foundation AI & Data基金会支持，常与Weaviate和Elasticsearch相提并论[2][3]。 由于Milvus主要在GitHub进行开发，中文网络中关于编译安装的教程很少，且大多是过时的1.x版本资料，而Milvus的版本迭代迅速，目前主要提供Docker容器安装，本地开发者或追求透明度的开发者可能会觉得不够友好。本文将从头开始，逐步引导你进行编译安装。前置准备
在开始前，需要确保操作系统、开发环境和必要的依赖已经准备妥当。Linux作为主力生产环境，本文将重点介绍在Ubuntu上编译。macOS和Windows上的步骤类似，但这里主要针对Linux。操作系统
推荐使用Ubuntu，无论是服务器、容器基础镜像，还是个人笔记本。具体配置和安装细节可以参考我在其他文章中介绍的《笔记本上搭建Linux学习环境》[6]。开发环境
Milvus主要使用Golang编写，同时包含C++代码。确保Golang和C++环境可用，参考《搭建Golang开发环境》[8]，并注意Milvus官方推荐的版本。源码获取
获取Milvus源码有两种方式：Git Clone或下载压缩包，其中Git Clone可能需要借助国内镜像加速。具体步骤包括设置代码仓库的上游，确保代码同步。编译基础依赖
项目依赖OpenBLAS加速向量计算，详细安装步骤在《走进向量计算：OpenBLAS编译》[]中有详述。准备构建依赖：cmake
确保cmake版本至少为3.，Ubuntu .需手动安装，而Ubuntu .可直接使用apt。不同版本可能有差异，注意官方文档推荐的版本。额外依赖：clang-format和clang-tidy
项目代码中需要clang-format和clang-tidy，Ubuntu .和.的安装方式各有不同，务必安装正确版本以保持和官方构建一致。编译 Milvus
切换到 Milvus 代码目录，执行make命令编译。整个过程可能耗时，但完成后将在./bin/目录下找到可执行文件。总结
本文详细介绍了在Ubuntu .和.环境中编译安装Milvus的步骤，包括操作系统、开发环境和依赖的安装。后续文章将深入探讨容器镜像构建优化以及在MacOS上的安装指南。 期待你的反馈，如果觉得有用，请点赞和分享。如有任何问题或需要更新，请关注后续内容更新，感谢支持！如何评价国产软件truffer(可替代matlab)?
讨论围绕国产软件 Truffer 进行，Truffer 是一家声称能替代 MATLAB 的公司，以下内容详细记录了这一讨论的脉络。
在讨论中，有人对 Truffer 的能力表示质疑，指出其产品存在明显问题，例如无法实现矩阵运算的基本功能，效率低下，以及在实现复杂算法如 SVD 分解、QR 分解时存在不足。还有人指出 Truffer 的源代码文件数量较少，内容简单，无法与成熟的科学计算库如 NumPy、Matlab、Octave 或 Tensorflow 相比。
对于 Truffer 是否抄袭或套用其他开源库的质疑，一些人表示了不同意见，指出 Truffer 的源代码中并未发现相关痕迹，且代码量有限，表明其可能是由 Truffer 自行开发。但也有人坚持认为，虽然目前证据不足以定论，但存在抄袭的可能性，需进一步调查。
讨论中有人提出，Truffer 在实现复杂功能时，如复数矩阵运算、FFT（快速傅立叶变换）等，表现并不出色，甚至在算法选择上存在低效的做法。还有人建议 Truffer 可以考虑调用开源高性能计算库如 OpenBLAS，以提高计算效率。
对于 Truffer 的未来，有人持谨慎态度，认为其目前的开发水平还远不足以取代 MATLAB，且在实现复杂科学计算任务时存在明显不足。有人提出，Truffer 应该脚踏实地，专注于基础功能的完善，避免过早地进行不切实际的宣传。
整体而言，讨论围绕 Truffer 的能力、开发水平、未来前景以及是否存在抄袭行为进行了深入探讨。尽管存在一些疑虑和批评，但讨论也强调了对原创性和技术创新的支持，以及对国产软件发展应持鼓励和客观态度的重要性。