SIMD

SLEEF 的锈绑定库可以帮你快速实现 SIMD 加速的离散傅里叶变换（DFT），而且了一个类似 FFTW 的 API，使用起来挺方便的。适合需要高效计算的场景，尤其是你想要充分利用硬件并行性能时。库支持的平台也比较多，像 Linux、macOS 和 Windows 都能跑得起来，不过对于一些平台的 CI 支持还不完全，需要注意。你要是做信号或者类似的应用，DFT 是个常见的操作，这个库能帮你轻松提高效率。如果你不需要long double（80 位精度浮点型）支持，那就可以直接用，功能齐全，性能也不错。至于如何使用，官方文档有详细的，但你最好还是在自己的项目中先试一试，毕竟性能优化这种事，最

svr matlab代码下载libsvmintel fork专为Intel CPU优化。此分支改进了SVM内核矩阵计算，充分利用现代Intel CPU的大内存带宽和浮点SIMD支持。保留了LIBSVM的所有原始接口（命令行、Matlab、Python），支持线性、多项式、RBF和sigmoid等基本内核类型，同时支持稀疏和密集特征模式。然而，该优化主要针对密集特征设计，不支持收缩操作。要禁用此优化，需通过参数-h 0设置。测试结果显示，libsvmintel在性能上显著加速，如表中所示。选择使用LIBSVM或libsvmintel可通过编译器开关USE_SVM_INTEL完成。浮点精度由Dfl