Инструменты для редкой регрессии наименьших квадратов
Использование кодекса wordpress для nginx в качестве примера
location / {
try_files $uri $uri/ /index.php?$args;
}
location ~ \.php$ {
include snippets/fastcgi-php.conf;
fastcgi_pass unix:/var/run/php/php7.2-fpm.sock;
}
Что означает, что для любого запроса в этом блоке server, скорее всего, будет выполняться первый блок местоположения. Сначала он try найдет статический файл, затем попытается найти каталог с таким путем запроса, а затем, наконец, отправит его в index.php. При отправке на index.php будет запущен второй блок местоположения location ~ \.php$, который отправит все запросы с расширением файла php на php7.2-fpm.sock
. У вас есть 2 server блока. Один в Default Config и один в My Domain Config. У вас есть server_name web.mydomain.com; в вашей пользовательской конфигурации, что означает, что на все запросы к этому хосту будет отвечать этот блок server. Любой другой хост будет обрабатываться Default Config, который включает в себя IP.
3 ответа
В то время как я не знаю наверняка, это кажется мне видом вещи, для которой LAPACK (пакет линейной алгебры) смог бы оказать поддержку. Они обычно интересуются большой матричной математикой, incluing разреженные матрицы и размеры из ядра. Базовой версией является ФОРТРАН, но существуют порты библиотек для C и других языков.
Поскольку LAPACK использует BLAS (основные подпрограммы линейной алгебры) для многих ее базовых вызовов, Вы, вероятно, также захотите проверить Редкий BLAS.
Я вполне уверен, что пакет R может использоваться для проблем как это. Это невероятно мощно и гибко. Много ресурсов онлайн связано от той страницы.
Я предложил бы смотреть на LAPACK. Это - довольно сформировавшаяся библиотека линейной алгебры, хотя взаимодействие через интерфейс с ним может быть немного хитрым, так как это записано в Фортране. Это прекрасно, тем не менее, так как Фортраном является ABI, совместимый с C, если Вы разбираетесь в своих прототипах функции.
[Редактирование] После дальнейшего рассмотрения, кажется, что LAPACK не поддерживает разреженные матрицы. Это может обработать соединенные матрицы в некоторых целях, но для линейной проблемы наименьших квадратов, это только поддерживает общие матрицы.