怎么用gpu跑r语言代码

用BLAS库进行。

现在做的DNN、CNN都是在底层把计算转换为矩阵乘法。加速矩阵乘法就是用的BLAS库。很多情况下，application叫做R standard interface，就是单线程实现的矩阵乘的库，可以很容易地把这个库替换下面的部分，既可以替换成GPU加速的cuBLAS库，也可以是多核或多线程的intel的MKL库和OpenBLAS。通过这种方式，可以很快地提高矩阵运算速度。

Linux下有个NVBLAS库，它其实是cuBLAS的wrapper，从它里面就可以调整各种精度的矩阵乘。

它不仅支持单GPU，还支持多GPU。它的主要好处是对code不需要做任何改变，也就是zero programming effort，只需要把NVBLAS库load在前面，这个库就被替换成cuBLAS，跑到GPU上。

所以在做应用程序开发，大家通常有一种思路，如果想加速一个计算，就尝试把这个计算转换成矩阵计算，并加载各种多线程库或并行库，那么程序可以得到很快地提高，这其中不需要太多code的重写。然后看下benchmark，有两种benchmark。

蓝色的线是用原来的的R跑的程序，可以看到运行时间多很多，加载了NVBLAS库以后，运行时间少了很多。其他是一些在很多程序里运用的基础算法。当程序比较依赖于这种基础算法，就可以考虑加载很多并行库，来看程序的运行效果。

在Windows环境下如何编写R程序包，即生成供linux环境编译运行的targz文件，也生成供windows下使用的zip文件呢？其实并不复杂，只要下载一些工具软件，按照相应的步骤填写相应的“表格”，继而运行一些简单的指令，就可以生成R的程序包了。

编译 运行后 在你的工作目录下面找到一个同名的exe文件，然后把它带着走，到哪里都可以用 当然，如果你程序中用到了配置文件 资源文件或者dll文件 也请一并打包带走 如果程序比较大，可以到网上搜一下打包安装包的，可以制作安装包 值得一。

　需要设置才可以，具体设置步骤如下：

1、右键点击我的电脑选择属性，点击高级系统设定。

2、点击下方的“环境变量”选择“path”点击编辑。

3、在变量值最后面加一个半角分号(就是美式键盘下的分号)，然后分号后面加入开始新建的那个文件夹的路径，这里路径为D:\shortcut\，编辑完毕后点击确定。

4、接下来就可以通过win+r输入刚才放入shortcut文件夹中的软件名称来快速打开软件了。

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面试题

1请描述一下cookies，sessionStorage和localStorage的区别

sessionStorage用于本地存储一个会话（session）中的数据，这些数据只有在同一个会话中的页面才能访问并且当会话结束后数据也随之销毁。因此sessionStorage不是一种持久化的本地存储，仅仅是会话级别的存储。而localStorage用于持久化的本地存储，除非主动删除数据，否则数据是永远不会过期的。

web storage和cookie的区别

Web Storage的概念和cookie相似，区别是它是为了更大容量存储设计的。Cookie的大小是受限的，并且每次你请求一个新的页面的时候Cookie都会被发送过去，这样无形中浪费了带宽，另外cookie还需要指定作用域，不可以跨域调用。

除此之外，Web Storage拥有setItem,getItem,removeItem,clear等方法，不像cookie需要前端开发者自己封装setCookie，getCookie。但是Cookie也是不可以或缺的：Cookie的作用是与服务器进行交互，作为>

般数据保存EXCEL图数据整理整理要数据另存csv格式才能R语言识别接收

导入数据语句mydata<-readcsv(filechoose())输入R语言按车即选择文件夹位置选择要析csv数据导入

3

数据导入edit(mydata)R语言工作区d数据进行编辑修改summary(madata)输基本数据描述性信息

安装格式化插件： 1按Ctrl+Shift+P调出命令面板 2输入 install 调出 Package Control: Install Package 选项，按下回车，底部框接着输入“Tag”，再次按回车等待安装完成并重启。 使用： 选中一段html代码，按Ctrl+Alt+F即可。

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