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  • matlab clc close all clear all tic; c = rand(7500,7500)*rand(7500,1);toc; Elapsed time is 2.576807 seconds.   opencv code #include #include #include #include using na

    直接上代码吧

    matlab

    clc
    close all
    clear all


    tic; c = rand(7500,7500)*rand(7500,1);toc;
    Elapsed time is 2.576807 seconds.


     

    opencv code


    #include <cv.h>
    #include <highgui.h>
    #include <stdio.h>
    #include <iostream>
    using namespace std;


    #pragma comment( lib, "cxcore.lib" )
    #pragma comment( lib, "cvaux.lib" )
    #pragma comment( lib, "highgui.lib" )
    #pragma comment( lib, "cv.lib" )
    void GenRand(CvMat* arr, int seed);

    void main()
    {
        int rows,temp_cols,cols;
        rows = 7500;temp_cols=7500,cols=1;
      

        /*CvMat* mat1 = cvCreateMat(rows,temp_cols,CV_32FC1);
        CvMat* mat2 = cvCreateMat(temp_cols,cols,CV_32FC1);
       
        for(int i=0;i<rows;i++)
        {
            for(int j=0;j<temp_cols;j++)
            {
                cvmSet(mat1,i,j,1);
            }
        }


        for(int i=0;i<temp_cols;i++)
        {
            for(int j=0;j<cols;j++)
            {
                cvmSet(mat2,i,j,2);
            }
        }*/

        int seed = 3;
        CvMat* mat1 = cvCreateMat(rows,temp_cols,CV_32FC1);
        CvMat* mat2 = cvCreateMat(temp_cols,cols,CV_32FC1);
        GenRand(mat1, seed); //调用
        GenRand(mat2, seed); //调用


        CvMat* mat3 = cvCreateMat(rows,cols,CV_32FC1);

        int64 start_Time,end_Time;
        double elapsed_seconds, tickspersecond=cvGetTickFrequency()*1.0e6;


        start_Time = cvGetTickCount(); 


        cvMatMul(mat1,mat2,mat3);


        end_Time = cvGetTickCount();


        elapsed_seconds = (double)(end_Time - start_Time)/tickspersecond;


        cout<<" elapsed_seconds = "<<elapsed_seconds<<" s "<<endl;


        for(int i=0;i<cols;i++)
        {
            for(int j=0;j<rows;j++)
            {
                cout<<" "<<cvmGet(mat3,i,j)<<" ";
            }
            cout<<endl;
        }


    }

    void GenRand(CvMat* arr, int seed)
    {
        // let's noisy_screen be the floating-point 2d array that is to be "crapped"
        CvRandState rng;

        // initialize random generator
        rng.state = cvRNG(0xffffffff);
        cvRandInit( &rng,
            0, 1,      // use dummy parameters now and adjust them further
            seed, // use input seed here
            CV_RAND_UNI // specify uniform type
            );
        //用随机数填充矩阵
        cvRandArr( &rng.state, arr, CV_RAND_UNI, cvRealScalar(0), cvRealScalar(1) );
        // RNG state does not need to be deallocated
    }


     

    结果是在release下的0.123289s, 区别快20倍了,看样子还是opencv的快。

    我自己写的矩阵相乘的code更慢,看样子opencv和matlab都做了下优化。
    但是你的这2个矩阵相乘要是有一些规律的话,那么matlab可能是最快的,毕竟matlab对于矩阵的操作有很多的优化算法

    展开全文
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    在这里插入代码片@TOC

    简单说明一下

    主要遇到的是大矩阵相乘,就matlab程序崩溃,接连多个崩溃弹框并自动退出的情况。

    博主采用的是200*200的矩阵相乘,原先程序在老机子里R2014a可以完美运行。

    所以可能原因

    1)显卡驱动太高,matlab版本过低,导致程序崩溃。
    2)破解文件相关模块过时

    崩溃文件如下,具体情况并没有说明

    MATLAB crash file:C:\Users\ch\AppData\Local\Temp\matlab_crash_dump.38320-7:
    

    建议

    尝试重装高版本的Matlab。因为昨天亲测的libsvm也存在一定的迁移问题,且matlabr2014a的窗口分辨率改动较慢,需要自己调整。今天干脆装了r2016b版本。
    大矩阵相乘已可以运行,libsvm工具箱安装成功。

    补充一下

    安装libsvm的时候,由于版本也不同了,也出现了一些问题。比如vs2017与2016b版本的编译问题,需要去官网下载补丁(目前还是不行还是存在程序崩溃软件退出)。
    还是建议直接下载更高版本的吧。

    >> load('heart_scale.mat')
    >> model = svmtrain(heart_scale_label, heart_scale_inst, '-c 1 -g 0.07');
    *
    optimization finished, #iter = 134
    nu = 0.433785
    obj = -101.855060, rho = 0.426412
    nSV = 130, nBSV = 107
    Total nSV = 130
    >> [predict_label, accuracy, dec_values] = svmpredict(heart_scale_label, heart_scale_inst, model); 
    Accuracy = 86.6667% (234/270) (classification)
    
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    矩阵相乘也就是矩阵的乘法操作要求左矩阵的列和右矩阵的行数要一致起来
    A=[1 1 1;2 2 2] B=[3 3;4 4;5 5;]

    MATLAB 语句:A*B   

    矩阵的点乘则要求矩阵必须维数相等,即MxN维矩阵乘以MxN维矩阵
    A=[1 1 1;2 2 2] B=[3 3 3;4 4 4]

    MATLAB语句:A.*B
    

    各元素逐一相乘,A和B可以调换顺序。

    展开全文
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    如果矩阵A的列数等于矩阵B的行数,那么矩阵相乘,即C=A*B,就被定义为二维矩阵。如果不是这个情况,MATLAB就返回一个错误信息。只有一个例外就是这两个矩阵之一是1x1,如一个标量,那么MATLAB是可以接受的、在MATLAB中,乘法的运算符是*,因此,命令是C=A*B。在矩阵乘法运算中A*B与B*A是不同的(线性代数知识),若只是矩阵A、B对应元素相乘,则是A.*B(乘号前面加个点.)。

    设矩阵A、B如下:

    124534427_1_20180212101253878

    在MATLAB环境下对矩阵A*B,B*A,A.*B运算结果如下:

    124534427_2_20180212101253941

    如果:

    124534427_3_2018021210125419

    124534427_4_20180212101313285

    也可以通过两向量的内积函数dot(x,y),就不需要将y转置。

    124534427_5_20180212101313347

    求两向量的叉积则需要函数cross(x,y)(在物理学和空间解析几何经常用到),其示例如下:

    124534427_6_20180212101313425

    通过这次的学习,我们可以用MATLAB做矩阵的4种定义的乘法,矩阵乘法、矩阵对应元素乘法、内积、叉积!

    好了,本文的介绍就到这里了,有什么好的建议请在下方评论,觉得不错的朋友可以关注一下小编,谢谢!

    124534427_7_20180212101313488

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