py_vollib_vectorized 介绍 py_vollib_vectorized程序包使数以千计的期权合约定价和快速轻松地计算希腊文。 它建立在py_vollib库的顶部。 导入后，它将自动修补相应的py_vollib函数，以支持矢量化。 输入然后可以作为浮点数，元组，列表， numpy.array或pandas.Series 。 在输入上执行自动广播。 除了矢量化之外，对py_vollib的修改还包括其他numba加速。 因此， numba是必需的。 这些加速使py_vollib_vectorized成为定价期权合约最快的库。 有关更多详细信息，请参见。 安装 pip install py_vollib_vectorized 要求 适用于Python 3.5+ 需要py_vollib，numba，numpy，pandas，scipy 代码样本 该库可以以两种方式使用。 导入

* 地图数字化 3.1地图数字化概述 3.2栅格数据运算与矢量化原理 3.3地图扫描矢量化方法 3.4地图扫描矢量化方法的精度分析 地图数字化概念 将纸质地形图转换成计算机能存储和处理的数字地形图，这一过程称为纸质地形图的数字化，简称地图数字化或原图数字化。 3.1 地图数字化的概述 地形图数字化方法 1、手扶跟踪数字化法 2、扫描屏幕数字化法 手扶跟踪数字化法 概述 手扶跟踪数字化是利用数字仪和相应的图形处理软件进行的，其数字化的大致过程是：首先将数字化板与计算机正确连接，把准备数字化的地图放置于数字仪上并固定。用手持定标器（鼠标）对地形图进行定向，建立数字化仪设备坐标系和测量坐标系的转换关系。然后用定标器对准地图上的每一个地形特征进行数据采集，经软件编辑后获得最终的矢量数据，即数字化地形图。 特点：劳动强度大、作业效率低。 地图扫描屏幕数字化法也称扫描矢量化，其数字化过程实质上是一个解译栅格图像并用矢量元素代替的过程。将栅格图像转换为矢量图形，一般都是在计算机屏幕上采用人机交互和自动跟踪相结合的方法进行地形图的矢量化，所以称为扫描屏幕数字化。 优点： 精度高、 速度快，效率高： 2

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利用ArcMap中的ArcScan工具实现jpg、bmp等栅格数据的矢量化，讲解很详细，附截图，一看就懂！

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计算一组或两组点的距离矩阵。 （返回所有点对之间的点对点距离，类似于统计工具箱中的 PDIST，对于那些没有它的人） 描述：计算点之间的成对距离矩阵A 和 B，使用 {euclidean,cityblock,chessboard} 方法之一输入： A -（必需）MxD 矩阵，其中 M 是 D 维中的点数B - （可选）NxD ​​矩阵，其中 N 是 D 维中的点数如果未提供，默认情况下 B 设置为 A METHOD -（可选）字符串，指定以下距离方法之一： 'euclidean' 欧几里得距离（默认） 'taxicab','manhattan','cityblock' 曼哈顿距离“ chebyshev”，“ chessboard”，“ chess” Chebyshev距离'grid','diag' 对角网格距离输出： DMAT - A 和 B 中点之间成对距离的 MxN 矩阵用法： dma

无需符号工具箱即可计算关联的拉盖尔多项式。

matlab sum函数代码矢量化基础 这是一个在 Julia 中提供基本 SIMD 支持的库。 VectorizationBase 的存在在很大程度上是为了满足 的代码生成的需求，优先于稳定的面向用户的 API。 因此，您可能希望在 Julia 中编写显式 SIMD 代码时考虑作为替代方案。 也就是说，当传递给用户定义的函数时， Vec和VecUnroll类型旨在尽可能地“正常工作”，因此它在实践中应该相当稳定。 代码的其他部分——例如，加载和存储向量以及stridedpointer函数——有望很快收敛，并通过利用 支持通过生态系统传播的各种AbstractArray类型，以便 VectorizationBase 可以开始提供一个稳定的、符合人体工程学的、支持良好的 API 很快。 它还提供了一些有关运行它的主机的信息，可用于自动执行特定于目标的优化。 目前，x86_64 支持在这方面是最好的，但我希望提高为其他架构提供的信息质量。 Vec是Number并且表现为单个对象； 它们恰好包含多个Float64 。 因此，在索引和缩减方面，它将表现得像一个数字而不是一个集合： julia

二值图的矢量化提取，共同学习，讲解详细，可参考学习

Latte：对流神经网络（CNN）推理引擎 Latte是用C ++编写的卷积神经网络（CNN）推理引擎，并使用AVX对操作进行矢量化。 该引擎可在Windows 10（32位和64位），Linux（内核= 4.12.10，gcc = 7.2.0）和macOS Sierra上运行。 当使用ATLUS构建caffe时，它具有与NVIDIA Caffe相同的精度和相同的推理速度。 该引擎具有自己的网络文件格式（.ahsf文件），因此我们提供了一些python脚本，可将NVIDIA Caffe的文件转换为我们自己的文件。 引擎支持以下层： 输入层。 卷积层。 ReLU。 完全连接的层。 Softmax。 最大池化层。 sigmod。 丹妮 如何使用python脚本： 我们的python脚本是使用Python 2.7.13制作的，需要以下软件包才能正常工作： Pycaffe（在构