MEX加速

matlab 开发里的 MEX 函数，要说效率提升是真的。mexmewritemaxfilesinotime这个项目里头的几个文件用得挺巧，既有类型检查的mexmetypecheck.cpp，也有演示计算性能的mandelbrotex.cpp。整体结构还挺规整，C++部分写得干净利落，M 脚本接口也做得清楚明了，适合做二次开发。 文件和性能优化结合得蛮紧凑，像readfile.m和myrecursivefilter.m这种工具类的函数，对批量数据的支持还不错，写起来方便，跑起来也快。 如果你平时有需要用到MEX来加速数据，或者是想把 C++写的计算模块无缝接进 MATLAB 环境，这个资源可以

除了在Matlab的命令行中编译MEX，另一种方法是使用CMake工具。使用CMake可能有利于构建大型MEX项目或构建具有大量外部依赖项的MEX。此示例展示了如何使用CMake轻松编译Matlab MEX。要在Linux下编译测试MEX，首先将MATLAB_ROOT环境变量设置为您安装的Matlab路径，例如：export MATLAB_ROOT=/usr/local/MATLAB/R2012b，然后，创建构建目录：mkdir build，接着执行：cmake ../src和make进行编译并安装。要在Windows下编译测试MEX，首先设置MATLAB_ROOT环境变量，然后根据安装的编译

MFEM 的 C++结构清晰，性能也蛮强的，拿来偏微分方程这种硬茬，真挺合适的。它是那种你可以一点点拼出自己解法的库，灵活性高，扩展性也不错。把它集成到 MATLAB 里？说难不难，说简单也不太简单，关键还是看你对 MEX 熟不熟。基本流程就几个：编译 MFEM、写 MEX 桥接、数据传来传去，搞懂之后挺顺的。MFEM 的并行能力也值得一提，支持 MPI，能跑大规模问题，速度杠杠的。适合做科研或者工程那种动辄几十万个单元的场景。你要真想玩，还可以看看MFEM-bravais-dev这个分支，专门搞Bravais 网格那一块，应该是个定制版本，用于某些特殊结构的建模。集成的时候注意几点：MATL

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利用GPU对矩阵运算的天然优势，加速MATLAB中相关计算，提升程序性能。

PHP 程序的加速利器，Zend Optimizer用的就是优化代码的思路来提速。嗯，它不是魔法，是把那些运行时生成的代码提前优化掉，运行自然快不少。你要是搞 PHP 项目的，尤其网站流量一大就卡的那种，用上它，响应能快一倍不止。 CPU 的负担也能轻不少，是在老服务器上跑项目的，省下来的资源都能拿去干点别的。反应快了，访客留下来时间也长了，转化也高了，电商站更是能直接提高盈利效率。 装起来其实也挺，支持PHP v5.1，但现在主流项目都更新了，所以用的时候得确认下版本兼容。实在不行，就搭配个历史项目用，效果还蛮。 再说个现实点的，服务器省钱这事儿谁都关心吧？用Zend Optimizer后，

学会如何自行优化XP系统，让其运行速度飞快！删除不必要的系统文件，彻底清理系统！摆脱那些令人费解的文件！

ambari-2.7.5 编译依赖四个大包，下载速度较慢，建议提前下载： hbase-2.0.2.3.1.4.0-315-bin.tar.gz hadoop-3.1.1.3.1.4.0-315.tar.gz grafana-6.4.2.linux-amd64.tar.gz phoenix-5.0.0.3.1.4.0-315.tar.gz

BIDMat 的矩阵加速能力挺适合搞数据挖掘的你。不光支持 CPU，多卡 GPU 也能用上，速度上来得快。源码放在 GitHub 上，搭个环境主要是配好 CUDA、Apache Maven，Windows 下用 CYGWIN 会省不少事。嗯，代码是纯 Java 的，用起来还挺清爽，响应也快。适合做大规模的矩阵计算，比如训练机器学习模型、跑聚类啥的。如果你搞的是高性能挖掘任务，这库真能省你不少麻烦。

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