private List<List<String>> multiply(List<List<String>> a, List<List<String>> b) {
List<List<String>> c = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < a.size(); i++) {
List<String> l1 = a.get(i);
List<String> l3 = new ArrayList<>();
for (int j = 0; j < b.get(i).size(); j++) {
StringBuilder s = new StringBuilder();
for (int k = 0; k < l1.size(); k++) {
List<String> l2 = b.get(k);
s.append("(").append(l1.get(k)).append(")*(").append(l2.get(j)).append(")+");
}
s = new StringBuilder(StringUtils.left(s.toString(), s.length() - 1));
l3.add(s.toString());
}
c.add(l3);
}
return c;
}
private void printMat(String c, List<List<String>> m) {
System.out.println(c + ":");
for (List<String> list : m) {
System.out.print("( ");
for (String string : list) {
System.out.print(string + " ");
}
System.out.println(")");
}
}
private void printAndSolveMat(String name, List<List<String>> m) {
System.out.println(name + ":");
for (List<String> list : m) {
System.out.print("( ");
for (String string : list) {
System.out.print(string + " ");
}
System.out.println(")");
}
System.out.println(name + ":");
for (List<String> list : m) {
System.out.print("( ");
for (String string : list) {
Node o = Compiler.compile(string);
System.out.print(o.simplify().beautify() + " ");
}
System.out.println(")");
}
System.out.println(name + ":");
for (List<String> list : m) {
System.out.print("( ");
for (String string : list) {
Node o = Compiler.compile(string);
System.out.print(o.simplify().beautify().val() + " ");
}
System.out.println(")");
}
}
Jo. Ist heftig. Brauche viel Zeit und Geduld.
Wie ich schon sagte, die Vorschläge taugen nix.
Das ist nicht dein Ernst? Solch ein Code sollte nicht existieren, nicht einmal wenn es drum geht, wie man das theoretisch machen könnte...
Bist du dumm oder hast du #16 von mir gar nicht gelesen?
Es gibt an sich keins, insofern man weiß, was man wie tut.
Ja, das stimmt schon. Wobei man für einiges leider dann doch noch die JNI Brücke einsetzen muss, wenn es um high Performance geht.
DL4J mit der ursprünglich erwähnten Matritzen-Bibliothek Nd4J sehen auch gut aus.
dependencies {
// Logging...
implementation "org.apache.logging.log4j:log4j-core:$log4jVers"
implementation "org.apache.logging.log4j:log4j-plugins:$log4jVers"
implementation "org.apache.logging.log4j:log4j-config-properties:$log4jVers"
implementation 'org.slf4j:slf4j-simple:2.1.0-alpha1'
// Die Deeplearning4j Kernbibliothek
implementation 'org.deeplearning4j:deeplearning4j-core:1.0.0-M2.1'
// Das CPU-Backend für die mathematischen Berechnungen (ND4J)
implementation 'org.nd4j:nd4j-native:1.0.0-M2.1'
// Plattform-spezifische Binärdateien für das CPU-Backend (automatische Erkennung)
implementation 'org.nd4j:nd4j-native-platform:1.0.0-M2.1'
}
jar.enabled = false
tasks.named('distZip').configure { enabled = false }
tasks.named('distTar').configure { enabled = false }
tasks.named('startScripts').configure { enabled = false }
tasks.shadowJar {
setProperty("zip64", true)
duplicatesStrategy = DuplicatesStrategy.INCLUDE
mergeServiceFiles()
}Hallo,
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