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并行计算机体系结构：硬件-软件结合的设计与分析 （原书第2版）
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并行体系结构
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更新于2023-05-30
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优化这段代码X1 = X0.cumsum(axis=0) # [x_2^1,x_3^1,...,x_n^1,x_1^1] # 其中x_i^1为x_i^01次累加后的列向量 Z = (np.array([-0.5* (X1[:, -1][k - 1] + X1[:, -1][k]) for k in range(1, len(X1[:, -1]))])).reshape( len(X1[:, -1]) - 1, 1)#背景序列 # 数据矩阵A、B A = (X0[:,-1][1:]).reshape(len(Z), 1) B = np.hstack((Z, X1[1:, :-1])) # 求参数 u = np.linalg.inv(np.matmul(B.T, B)).dot(B.T).dot(A) a = u[0][0] b = u[1:]
优化这段代码X1 = X0.cumsum(axis=0)的方法有很多，以下是一些可能的优化方案： 1. 使用Numpy的优化函数：Numpy提供了很多优化函数，如np.add.reduce、np.cumsum等，可以用来替代一些常规的计算方法，从而提高代码的效率。 2. 减少内存占用：如果X0的大小很大，那么X1的计算可能会占用很多内存。为了减少内存占用，可以使用Numpy的inplace操作
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