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Edge Computing Engine
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张一极 / Edge Computing Engine

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提交 d1d2164e 编写于 作者: sahduashufa's avatar sahduashufa
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......@@ -4,19 +4,79 @@ Edge : 一个开源的科学计算引擎
[![license](https://img.shields.io/github/license/mashape/apistatus.svg?maxAge=2592000)](https://github.com/AllenZYJ/Edge-Computing-Engine/blob/add-license-1/LICENSE)
**目前实现的:**
目前实现的:
> Matrix API:
- [x] Create a matrix : create(row,cols)
- [x] Change the element for matrix void move_ele(int &ele1, int &ele2)
- [x] Matrix1+Matrix2 : Matrix add(Matrix mid1,Matrix mid2,int flag=1)
- [x] Flag is how to compete the ele ,default 1 ,bitwise operation(位运算加速).
- [x] Matrix1-Matrix2 : Matrix subtract(Matrix mid1,Matrix mid2)
- [x] Matrix1*Matrix2 : Matrix mul(Matrix mid1,Matrix mid2)
- [x] Matrix1*n : Matrix times_mat(int times,Matrix mid1)
- [x] Matrix1's Transposition : Matrix get_T(Matrix mid1)
- [x] Mul(matrix1,matrix2)
- [x] Return a flattened array.
- [x] Matrix matrix_rs(Matrix mid1,int rs_row,int rs_col)
- [x] double matrix_sum(Matrix mid1)
- [x] double matrix_mean(Matrix mid1)
- [x] Matrix appply(Matrix mid1,Matrix mid2,int axis = 0)
**更新11.20 **
Matrix **A**：
> 00:06
| 第1列 | 第2列 | 第3列 | 第4列 | 第5列 |
| ------- | ------- | ------- | ------- | ------- |
| 72.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 |
| 0.0000 | 64.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 |
| 16.0000 | 8.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 |
| 0.0000 | 0.0000 | 56.0000 | 16.0000 | 32.0000 |
| 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 |
| 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 |
**更新apply接口:**
​ MAtrix **B**：
**定义原型:**
| 第1列 | 第2列 | 第3列 | 第4列 | 第5列 | 第6列 |
| ------- | ------- | ------- | ------- | ------ | ------ |
| 72.0000 | 0.0000 | 16.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 |
| 0.0000 | 64.0000 | 8.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 |
| 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 56.0000 | 0.0000 | 0.0000 |
| 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 16.0000 | 0.0000 | 0.0000 |
| 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 32.0000 | 0.0000 | 0.0000 |
​ To
​ **Matrix appply(Matrix mid1,Matrix mid2,int axis = 0)**
| 第1列 | 第2列 | 第3列 | 第4列 | 第5列 | 第6列 |
| --------- | --------- | --------- | --------- | ------ | ------ |
| 5184.0000 | 0.0000 | 1152.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 |
| 0.0000 | 4096.0000 | 512.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 |
| 1152.0000 | 512.0000 | 320.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 |
| 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 4416.0000 | 0.0000 | 0.0000 |
| 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 |
| 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 |
> axis=0 :
- [x] ​ double* flatten(Matrix mid1)
| 1 | 2 | 3 |
| :--: | :--: | :--: |
| 2 | 4 | 6 |
| 7 | 8 | 9 |
​ To
| 1 | 2 | 3 | 2 | 4 | 6 | 7 | 8 | 9 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | :----------------- |
| | | | | | | | | Like numpy.flatten |
update 2019/11/20/00:06
apply API:
function:
​ Matrix appply(Matrix mid1,Matrix mid2,int axis = 0)
> 参数 axis=0 :
| 0 | 7 | 2 |
| ---- | ---- | ---- |
......@@ -39,49 +99,85 @@ Edge : 一个开源的科学计算引擎
------
更新11.18
> 00:12
- [x] CSV,dat,txt等格式化文件读取:
实现由文件流读取内存文件首地址:
更新2019/11/18/00:12
接口为:
- [x] read_csv
Matrix read_csv(string &file_path)
- [x] return a matrix
使用eof标志位表示文件末尾
CSV head :
默认为double精度的数据读取
| -0.017612 | 14.053064 | 0 |
| --------- | --------- | ---- |
| -1.395634 | 4.662541 | 1 |
| -0.752157 | 6.53862 | 0 |
| -1.322371 | 7.152853 | 0 |
| 0.423363 | 11.054677 | 0 |
| 0.406704 | 7.067335 | 1 |
返回一个shape为文件rows和cols的matrix.
例如:
Get:
![](./picture/WX20191119-105411@2x.png)
- [x] Csv,txt,dat,等格式化文件流读取,转化为矩阵,获取尺寸.
- [x] 矩阵运算部分：
使用案例:
## demo:
```c
welcome();
Matrix a = CreateMatrix(5,6);
cout<<"end"<<endl;
#include<iostream>
#include<ctime>
#include<string>
#include <time.h>
#include <math.h>
#include <fstream>
#include"./matrix/matrix_def.h"
#include"./matrix/matrix_pro.h"
#include"./welcome/score_wel.cpp"
#include"./logistic/logistic_def.h"
#include"./file_pro/data_read.h"
using namespace std;
clock_t start, stop;
double duration;
int main()
{
string path = "./data.csv";
Matrix data = read_csv(path);
for(int index_x = 0;index_x<data.row;index_x++)
{
for(int index_y=0;index_y<data.col;index_y++)
{
cout<<data.matrix[index_x][index_y]<<" ";
}
cout<<endl;
}
cout<<"-----------split line-----------"<<endl;
welcome();
Matrix a = CreateMatrix(4,3);
double a_ = e_sigmoid(1);
cout<<a_<<endl;
change_va(a,1,2,1);
change_va(a,2,3,7);
change_va(a,3,3,2);
change_va(a,4,3,4);
change_va(a,0,0,9);
change_va(a,0,1,7);
change_va(a,0,2,2);
change_va(a,1,1,8);
change_va(a,1,1,3);
change_va(a,3,2,11);
start = clock();
Matrix applyed_ma = appply(a,a,1);
for(int index_x = 0;index_x<applyed_ma.row;index_x++)
{
cout<<"|";
for(int index_y=0;index_y<applyed_ma.col;index_y++)
{
cout<<applyed_ma.matrix[index_x][index_y]<<"|";
}
cout<<endl;
}
cout<<"matrix sum: "<<matrix_sum(a)<<endl;
cout<<"matrix mean: "<<matrix_mean(a)<<endl;
cout<<"matrix T: "<<endl;
cout<<"--------split---------"<<endl;
Matrix b = get_T(a);
for(int index_x = 0;index_x<b.row;index_x++)
{
......@@ -127,95 +223,17 @@ Edge : 一个开源的科学计算引擎
stop = clock();
printf("%f\n", (double)(stop - start) / CLOCKS_PER_SEC);
return 0;
}
```
> 矩阵部分API:
- [x] ​ Create a matrix : create(row,cols)
- [x] ​ Change the element for matrix void move_ele(int &ele1, int &ele2)
- [x] ​ Matrix1+Matrix2 : Matrix add(Matrix mid1,Matrix mid2,int flag=1)
- [x] ​ Flag is how to compete the ele ,default 1 ,bitwise operation(位运算加速).
- [x] ​ Matrix1-Matrix2 : Matrix subtract(Matrix mid1,Matrix mid2)
- [x] ​ Matrix1*Matrix2 : Matrix mul(Matrix mid1,Matrix mid2)
- [x] ​ Matrix1*n : Matrix times_mat(int times,Matrix mid1)
- [x] ​ Matrix1's Transposition : Matrix get_T(Matrix mid1)
- [x] ​ Mul(matrix1,matrix2)
矩阵**A**：
| 第1列 | 第2列 | 第3列 | 第4列 | 第5列 |
| ------- | ------- | ------- | ------- | ------- |
| 72.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 |
| 0.0000 | 64.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 |
| 16.0000 | 8.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 |
| 0.0000 | 0.0000 | 56.0000 | 16.0000 | 32.0000 |
| 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 |
| 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 |
​ 矩阵**B**：
| 第1列 | 第2列 | 第3列 | 第4列 | 第5列 | 第6列 |
| ------- | ------- | ------- | ------- | ------ | ------ |
| 72.0000 | 0.0000 | 16.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 |
| 0.0000 | 64.0000 | 8.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 |
| 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 56.0000 | 0.0000 | 0.0000 |
| 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 16.0000 | 0.0000 | 0.0000 |
| 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 32.0000 | 0.0000 | 0.0000 |
​ To
| 第1列 | 第2列 | 第3列 | 第4列 | 第5列 | 第6列 |
| --------- | --------- | --------- | --------- | ------ | ------ |
| 5184.0000 | 0.0000 | 1152.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 |
| 0.0000 | 4096.0000 | 512.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 |
| 1152.0000 | 512.0000 | 320.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 |
| 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 4416.0000 | 0.0000 | 0.0000 |
| 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 |
| 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 |
- [x] ​ double* flatten(Matrix mid1)
| 1 | 2 | 3 |
| :--: | :--: | :--: |
| 2 | 4 | 6 |
| 7 | 8 | 9 |
​ To
| 1 | 2 | 3 | 2 | 4 | 6 | 7 | 8 | 9 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | :----------------- |
| | | | | | | | | Like numpy.flatten |
- [x] Return a flattened array.
- [x] Matrix matrix_rs(Matrix mid1,int rs_row,int rs_col)
- [x] double matrix_sum(Matrix mid1)
- [x] double matrix_mean(Matrix mid1)
------
Something :
> 1. 创建矩阵,默认为1^n
> 2. 动态分配内存，防止矩阵过大
> 3. 可修改的地方(已完成)
> 4. 为了能够节省内存后期删除,采用使用指针临时开辟数组空间
> 5. 在main中使用完记得delete(matrix);
> 6. 利用某个地址赋值方法，更新矩阵的值
> 7. 已实现实现更新单个或者多个
> 8. 具体文档不多赘述,详情见源代码.
> 9. 欢迎🏃关注和star.
Something :
> 1. Matrix'element is default 1
> 2. Dynamically allocate memory to prevent matrix from being too large
> 3. To save memory and delete later, use pointer to open up array space temporarily
> 4. if free please delete(matrix);
> 5. Api design like numpy or pandas
> 6. Talking is cheap u can get the code
> 7. welcome 🏃watched and star.
>
# PS
......@@ -224,6 +242,4 @@ Edge : 一个开源的科学计算引擎
作者邮箱:zk@likedge.top | edge@ibooker.org.cn
欢迎加入这个项目,一起完善内核。
QQ:2533524298
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