Skip to content

Instantly share code, notes, and snippets.

Avatar

Mateusz Baran mateuszbaran

  • AGH University of Science and Technology
  • Kraków, Poland
View GitHub Profile
View benchmark-mat-mul-skylake.txt
Julia Version 1.5.0
Commit 96786e22cc (2020-08-01 23:44 UTC)
Platform Info:
OS: Linux (x86_64-pc-linux-gnu)
CPU: Intel(R) Core(TM) i7-9700KF CPU @ 3.60GHz
WORD_SIZE: 64
LIBM: libopenlibm
LLVM: libLLVM-9.0.1 (ORCJIT, skylake)
Environment:
JULIA_EDITOR = "/usr/share/code/code"
@mateuszbaran
mateuszbaran / results.txt
Last active Aug 25, 2020
StaticArrays.jl PR 814 benchmarks
View results.txt
how to read:
* mat-mat: matrix-matrix multiplication
* mat-mat!: in-place matrix-matrix multiplication
* mat-vec: matrix-vector multiplication
* mat-vec!: in-place matrix-vector multiplication
* the number (2/4/10/16): size of matrix
* transpo/adjoint/up-tri/lo-tri etc: structure of the matrix; ident means no wrapper
julia> versioninfo()
Julia Version 1.5.0
View inteligencja-obliczeniowa-lab-1-rozw.ipynb
Sorry, something went wrong. Reload?
Sorry, we cannot display this file.
Sorry, this file is invalid so it cannot be displayed.
@mateuszbaran
mateuszbaran / zajecia2_rozw.ipynb
Created Mar 10, 2020
Laboratorium 2 rozwiązania
View zajecia2_rozw.ipynb
Sorry, something went wrong. Reload?
Sorry, we cannot display this file.
Sorry, this file is invalid so it cannot be displayed.
View zajecia3.ipynb
Sorry, something went wrong. Reload?
Sorry, we cannot display this file.
Sorry, this file is invalid so it cannot be displayed.
@mateuszbaran
mateuszbaran / projekt1.md
Last active Mar 23, 2020
Inteligencja obliczeniowa projekt 1
View projekt1.md

Projekt 1

Projekty można realizować w parach lub samodzielnie. Każda para musi mieć unikalny w obrębie roku zestaw (zestaw danych, algorytm, optymalizowany parametr). Proszę o przesłanie list z wybranymi tematami najpóźniej do 8 marca, w przeciwnym razie 9 marca przygotuję losowy przydział tematów.

Projekty należy oddawać na własnych zajęciach 17 lub 19 marca. Nieusprawiedliwiona nieobecność będzie musiała być odrobiona przez realizację projektu poprawkowego (będzie inny temat), oddawanego pod koniec semestru.

  1. Jeden z zestawów danych:
View inteligencja-obliczeniowa-lab-2.ipynb
Sorry, something went wrong. Reload?
Sorry, we cannot display this file.
Sorry, this file is invalid so it cannot be displayed.
View manifolds.jl
abstract type Manifold
end
# Retraction type should be a part of the type of manifold,
# either by different concrete types or a single type with a type parameter
# that selects the retraction type.
retr(M::Manifold, v, x, t=1) = error("Not implemented")
retr!(M::Manifold, y, v, x, t=1) = error("Not implemented")
# just a reasonable default
View reshape-benchmark.jl
using LinearAlgebra
using BenchmarkTools
using StaticArrays
using UnsafeArrays
function rv(ar, n)
total = 0.0
for i in 1:n
a = reshape(view(ar, (i-1)*4+1:i*4), (2,2))
total += dot(a, a)
View AbstractVectorTuples.jl
"""
ziptuples(a, b)
Zips tuples `a` and `b` in a fast, type-stable way. If they have different
lengths, the result is trimmed to the length of the shorter tuple.
"""
@generated function ziptuples(a::NTuple{N,Any}, b::NTuple{M,Any}) where {N,M}
ex = Expr(:tuple)
for i = 1:min(N, M)