⑴ BlAS普通版参数多少
基础版参数如下。
-in：待格式化的序列文件。-dbtype：数据库类型，prot或nucl。-out：数据库名。-parse_seqids：解析序列标识。-out：数据库名。-title：数据库名。-logfile：日志文件，默认输出到屏幕。
BLAS（basiclinearalgebrasubroutine）是一系列基本线性代数运算函数1的接口（interface）标准。这里的线性代数运算是指例如矢量的线性组合，矩阵乘以矢量，矩阵乘以矩阵等。
⑵ blas 怎么在 win 下安装
最近由于一些实验要用到线性代数库，因此便要找一个性能优良的，同时有公信力的线性代数库。
很早就知道了ATLAS的大名，在跨平台的高性能线性代数数学包中，可能要属ATLAS最有名了。因此从一开始便决定了要用ATLAS BLAS作为CPU的线性代数部分的性能和数学基准。
只是我在shell下面的经验太少，所以编译的时候被狠狠郁闷了一把。
因此这篇文章将以我的血泪史为一些E文和我一样烂的人铺好前进的道路。
ATLAS的版本里面，我推荐ATLAS 3.6.0的版本。不仅仅是因为这个版本是Stable的，更重要的是，3.7的版本安装方式有了不小的变化，一切都需要命令行直接设置，不像360可以依靠它所带的向导可以一步步的完成设置工作。因此安装起来颇为头大。所以以下的例子将以360为准。并且，如果需要支持多核或者多CPU，建议使用ScaLAPACK。
下载好ATLAS 360以后，第一反应自然是看Install.txt。
Install.txt里面说，如果你是在Windows系统下工作的话，需要参考另外一个帮助文档。实际上另外一个帮助文档只告诉你两件事情：
第一是如果你使用cygwin的话，那么一切都as normal，就是和Linux/Unix平台一样；
第二是如果你使用其它的编译器，如msvc或者icc(intel c++ compiler)的话，请参见XXX云云。
尽管理论上说支持MSVC和ICC，但是我觉得想用MSVC的同学还是先忍一忍，因为所有的编译参数都已经不是默认的了，需要重新设置，比方说INCLUDE和LIB，又比方说编译器选项。我又是个比较笨的人，所以就选择了as normal的cygwin。理论上说mingw也可以，但是mingw的sh不太好用，因此我也就没有在mingw上面顺利通过。同时如果你的机器上已经有mingw，记得安装完cygwin以后，把path这个环境变量里面mingw的路径替换成cygwin的路径。
先下载CYGWIN。gcc, g77, gnu make, mingw-gcc, mingw-g77, mingw-runtime这几项是必须要的。建议大家先选择Download without installing，把需要下载的东西准备好，然后在选择第三项从本地install。服务器很多人都推荐kernel.org。实际用来效果也不错。
cygwin下载，安装都OK了以后，先要补丁两个文件：
“Assembler renaming problem for Windows machine“ 和
“String overrun in config for long compiler paths”。
我之所以失败了无数次就是因为把这个给漏掉了。
⑶ 如何确保NumPy BLAS库可用的动态库
宿建德江(孟浩然)
⑷ openblas 实数转复数
先从git拉取项目，src/HowToOptimizeGemm即为源码路径，make run即可编译并执行测试用例（目前代码进度兼容x86）。makefile包含以下流程：代码内会初始化不同尺寸的矩阵，配置在parameters.h，矩阵初始化后会用 naive 版的结果做正确性判断，在OLD和NEW上设置使用的gemm代码文件名，用于后续性能对比。项目里用了MMult0，make run之后会把多次运行的gflops结果分别保存到output_new.m和output_old.m，根据两个结果文件用octave：1> PloatAll绘制成对比图。这步是可选的，如果octave安装困难，可以写个python脚本，读取文件自己绘制。
blis-lab 是一个开源教学项目，提供了完整的代码范例和测试脚本教人如何一步步优化矩阵乘法（像优化YUV2BGR那样一步一步做）。因为此项目git代码和文档并不是完全吻合，又是列主序实现的，所以还是参照文档一步步自己来做吧。
数学是科学的基础，一般涉及算法的项目拆分到底层也都是基本的科学计算：单个数字、数组、各种维度矩阵之间的操作。BLAS 是一个数学计算库的标准，定义了一套矩阵数组操作的API，例如： sgemm float矩阵乘法、sgemv float矩阵乘以数组... 诸如此类。
⑸ vasp5.2 并行编译 BLAS问题 求助
小木虫上有很多类似的帖子，可去小木虫论坛看看，如“vasp 5.2 并行版本的编译”，若想编译单独的BLAS库函数，则可参考“gfortran+mpich2编译siesta”中有关编译BLAS库函数的内容(引号内为小木虫论坛里帖子标题)
⑹ 矩阵运算库blas，cblas，openblas，atlas，lapack，mkl之间有什么关系
请输入您的回答...该网友得出如下结论：
MKLperforms best closely followed byGotoBlas2.
In theeigenvaluetest GotoBlas2 performs surprisingly worse than expected. Not sure why this is the case.
Apple's Accelerate Frameworkperforms really good especially in single threaded mode (compared to the other BLAS implementations).BothGotoBlas2andMKLscale very well with number of threads. So if you have to deal with big matrices running it on multiple threads will help a lot.
In any case don't use the defaultnetlib blasimplementation because it is way too slow for any serious computational work.
On our cluster I also installedAMD's ACMLand performance was similar toMKLandGotoBlas2. I don't have any numbers tough.
I personally would recommend to useGotoBlas2because it's easier to install and it's free.
If you want to code in C++/C also check outEigen3which is supposed to outperformMKL/GotoBlas2in somecasesand is also pretty easy to use.
大意是说几个库表现都差不多，MKL很好，ACML很接近，netlib blas太慢了没试，GotoBlas2多线程不错，Apple's Accelerate Framework单线程不错，最后如果你用C/C++ 那么可以看一看Eigen3。
⑺ BlAS参数设置
参数设置
-in：待格式化的序列文件
-dbtype：数据库类型，prot或nucl
-out：数据库名
-parse_seqids：解析序列标识（建议加上）
-out：数据库名
-title：数据库名（略）
-logfile：日志文件，默认输出到屏幕
BLAS（basic linear algebra subroutine） 是一系列基本线性代数运算函数1的接口（interface）标准． 这里的线性代数运算是指例如矢量的线性组合，矩阵乘以矢量，矩阵乘以矩阵等．
⑻ 矩阵太大没法相乘怎么办
你目前最大的问题是内存开销太大，直接导致连exe文件都生成不出来，所以首要解决的是内存分配问题。
注意10000阶矩阵是很大的，如果是双精度浮点型的话每个矩阵就要用800M内存，其它类型自己折算，所以不论如何一定要注意不要有过多的副本，先想清楚你的内存能容纳多少。然后把矩阵的存储空间改成动态分配就可以解决连接的问题，因为静态存贮空间的开销经常在可执行文件里有一份同样大小的副本。
另外还有两个问题，一是是否一定需要用稠密矩阵，我估计除了很特殊的问题外完全就是没必要的，应该用稀疏矩阵去解决问题。另一个就是如果必须使用稠密矩阵，你会不会实现高速的乘法，如果只用最普通的三重循环不论你开什么样的编译优化选项都会算很久（VC6的优化太弱），即使是Strassen算法也很慢，应该去调用BLAS库，否则虽然不至于像楼上讲得那么夸张，但是几分钟能算出来的东西被你算几个小时还是很正常的。
⑼ 如何用VB建立数据库
1、首先点击打开主菜单栏中的“外接程序”选项。
