现代C++实战30讲
吴咏炜
前 Intel 资深软件架构师
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课前必读 (2讲)
开篇词 | C++这么难，为什么我们还要用C++？
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课前必读 | 有关术语发音及环境要求
基础篇 (9讲)
01 | 堆、栈、RAII：C++里该如何管理资源？
02 | 自己动手，实现C++的智能指针
03 | 右值和移动究竟解决了什么问题？
04 | 容器汇编 I：比较简单的若干容器
05 | 容器汇编 II：需要函数对象的容器
06 | 异常：用还是不用，这是个问题
07 | 迭代器和好用的新for循环
08 | 易用性改进 I：自动类型推断和初始化
09 | 易用性改进 II：字面量、静态断言和成员函数说明符
提高篇 (11讲)
10 | 到底应不应该返回对象？
11 | Unicode：进入多文字支持的世界
12 | 编译期多态：泛型编程和模板入门
13 | 编译期能做些什么？一个完整的计算世界
14 | SFINAE：不是错误的替换失败是怎么回事?
15 | constexpr：一个常态的世界
16 | 函数对象和lambda：进入函数式编程
17 | 函数式编程：一种越来越流行的编程范式
18 | 应用可变模板和tuple的编译期技巧
19 | thread和future：领略异步中的未来
20 | 内存模型和atomic：理解并发的复杂性
实战篇 (7讲)
21 | 工具漫谈：编译、格式化、代码检查、排错各显身手
22 | 处理数据类型变化和错误：optional、variant、expected和Herbception
23 | 数字计算：介绍线性代数和数值计算库
24 | Boost：你需要的“瑞士军刀”
25 | 两个单元测试库：C++里如何进行单元测试?
26 | Easylogging++和spdlog：两个好用的日志库
27 | C++ REST SDK：使用现代C++开发网络应用
新年特别策划 (2讲)
新春寄语 | 35年码龄程序员：人生漫长，走点弯路在所难免
新春福利 | C++好书荐读
未来篇 (2讲)
28 | Concepts：如何对模板进行约束?
29 | Ranges：无迭代器的迭代和更方便的组合
现代C++实战30讲
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23 | 数字计算：介绍线性代数和数值计算库
吴咏炜 2020-01-17
你好，我是吴咏炜。
科学计算在今天已经完全可以使用 C++ 了。我不是从事科学计算这一领域的工作的，不过，在工作中也多多少少接触到了一些计算相关的库。今天，我就给你介绍几个有用的计算库。
Armadillo
说到计算，你可能首先会想到矩阵、矢量这些东西吧？这些计算，确实就是科学计算中的常见内容了。这些领域的标准，即是一些 Fortran 库定下的，如：
BLAS [1]
LAPACK [2]
ARPACK [3]
它们的实现倒不一定用 Fortran，尤其是 BLAS：
OpenBLAS [4] 是用汇编和 C 语言写的
Intel MKL [5] 有针对 Intel 的特定 CPU 指令集进行优化的汇编代码
Mir GLAS [6] 是用 D 语言写的
不管实现的方法是哪一种，暴露出来的函数名字是这个样子的：
ddot
dgemv
dsyrk
sgemm
……
这个接口的唯一好处，应该就是，它是跨语言并且跨实现的😅。所以，使用这些函数时，你可以切换不同的实现，而不需要更改代码。唯一需要修改的，通常就是链接库的名字或位置而已。
假设我们需要做一个简单的矩阵运算，对一个矢量进行旋转：
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精选留言(5)
廖熊猫易用的东西灵活性就稍微弱一些，在能快速完成业务的时候，我还是比较偏向易用性，一查文档马上就可以用起来，真的出现性能瓶颈的时候再去折腾复杂性能好的东西。
给需要学习线性代数的小伙伴推荐一个教材：http://textbooks.math.gatech.edu/ila/index.html
需要点英语基础才行。作者回复: 我的观点和你差不多……🤗
那个在线教材真棒！谢谢推荐。2020-01-17 3
aL我之前用的eigen，感觉还不错，如果涉及到大规模数值运算的话，还是得上gpu吧！作者回复: 是的，异构计算也是新的重要方向。SYCL 就是其中之一，可以了解一下。
2020-02-08- 秀我发现留言的都是大佬。学习了学习了。2020-02-01
花晨少年科学计算这块最近几年突然热起来了，在调研xdl深度学习框架时，推理引擎cpu版本用的就是mkl库做各种矩阵运算，但是可能还是gpu版本的cuda库应用更广泛一些，听说cuda编程挺难的，需要了解很多异构硬件的细节。作者回复: 如何用 C++ 做异构计算，这是一个新领域。可以留意一下 SYCL。
2020-01-18
三味当然更偏向易用性。实现更重要。一个算法不确定是否能实现，先从易用的库开始快速迭代算法实现。优化是最后要考虑的。
还有就是在选择第三方库的时候，我倾向于选择纯头文件的库。比如Eigen3。我用Eigen3无非就是矩阵计算，能够快速求解线性方程组的解就好，并没有高次方程求根这种（其实也有，为了求一个三次方程就要引用一个库，我选择找一个现成的实现）。
当然，开篇的例子的话，我肯定也不会用Eigen去求，三维空间下的数学，还是交给glm这种用于渲染的数学库比较好，纯头文件，易于集成，而且简单好用。
当然我说的只是图形渲染中常用的一些库。貌似还真没看到过图形学方面代码用犰狳库的，因为用不到吧。
最后，我看了一下老师最后列出来的博客，提到了From Mathematics to Generic Programming，哈哈，我手头上也有一本这书！当然是中文版的。。。《数学与泛型编程》。。当时以为是接触泛型编程，顺便了解一些数学才买的。结果买来之后第六章群那里我实在看不动了。。其实第五章我就看着老吃力了。。。即使如此，也感觉收获不小。比如，看这本书之前我一直不知道质数筛。。还有古人如何计算乘法，如何计算最大公约数等等。回头我还要继续啃一下这本书。作者回复: 看来你是真正搞计算的啊……我是偶尔碰一下而已。
《数学与泛型编程》绝对是好书。这本已经算是作者的另一本书的简化版本了（那本书更抽象，我也只啃了个开头而已了）。对于喜欢数学的程序员，我绝对大力推荐。2020-01-17
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