Forester #: E come valutate la matrice 300*1000000 risultante? Non capisco il principio di tale stima.
Una riga per 1 000 000.
Prendiamo i valori nell'intervallo [0..299] e li inseriamo nella prima colonna della matrice 300x1000000.
Si prendono i valori nell'intervallo [1..300] e si mettono nella seconda colonna della matrice 300x1000000.
E così via.
Viene calcolata la correlazione di questa matrice con un certo modello a 300. L'output è il milionesimo vettore dei coefficienti di Pearson corrispondenti.
fxsaber #: Questa implementazione impiega più di sei secondi per cercare in Alglib una milionesima stringa simile a una stringa corta .
Anche io ho una media di circa 6 secondi.
Ho fatto diverse prove.
system.time({
+ find_cor(y,x)
+ })
user system elapsed
4.150.035.70
> system.time({
+ find_cor(y,x)
+ })
user system elapsed
4.380.025.16
> system.time({
+ find_cor(y,x)
+ })
user system elapsed
4.180.016.10
> system.time({
+ find_cor(y,x)
+ })
user system elapsed
4.080.005.99
Ma l'ho fatto nel modo più consueto, non ho cercato soluzioni di scienza missilistica.
e non ho paura.
E questo è vero.
E giustamente.
Saranno notizie tristi dal mondo reale.
Sto cercando di trovare rapidamente stringhe brevi simili in una stringa lunga.
È possibile utilizzare Alglib in modo ottimale?
Risultato.
In più di sei secondi tale implementazione tramite Alglib cerca stringhe brevi simili (300) nella milionesima stringa. NumPy può farlo?
Cercare di trovare rapidamente stringhe brevi simili in una stringa lunga.
È più ottimale utilizzare Alglib?
Risultato.
In più di otto secondi tale implementazione tramite Alglib cerca la milionesima stringa simile alla stringa breve (300). NumPy può farlo?
E come si valuta la matrice ottenuta? Non capisco il principio di tale valutazione.
E come valutate la matrice 300*1000000 risultante? Non capisco il principio di tale stima.
Questa implementazione impiega più di sei secondi per cercare in Alglib una milionesima stringa simile a una stringa corta .
Anche io ho una media di circa 6 secondi.
Ho fatto diverse prove.
system.time({ + find_cor(y,x) + }) user system elapsed 4.15 0.03 5.70 > system.time({ + find_cor(y,x) + }) user system elapsed 4.38 0.02 5.16 > system.time({ + find_cor(y,x) + }) user system elapsed 4.18 0.01 6.10 > system.time({ + find_cor(y,x) + }) user system elapsed 4.08 0.00 5.99Ma l'ho fatto nel modo più consueto, non ho cercato soluzioni di scienza missilistica.
Anch'io ho una media di circa sei secondi.
Ho fatto qualche corsa
ma l'ho fatto nel modo consueto, non ho cercato soluzioni di scienza missilistica.
Che tipo di R hai?
R di Microsoft utilizza la bibbia di Intel per vettori e matrici....
Qual è la tua R?
Microsoft R utilizza la bibbia Intel per vettori e matrici....
regolare...
ma ho scritto la funzione in C++ in R.
ordinario
Mi chiedo se Microsoft R + intel = ponts o davvero più veloce?
Mi chiedo se Microsoft R + Intel = ponts o davvero più veloce?
Non l'ho mai provato, ma sono curioso anch'io.
Ma sono interessato a un aumento generale della velocità su qualsiasi azione, non solo su matrici e vettori.