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Python 加速符文：高效能平行科學計算
在 Python 基礎科學運算中，我們習於使用 NumPy 以方便且快速地實現矩陣運算，然而在部分情境下仍會遇到效能瓶頸。舉例來說，我們利用 NumPy 線性代數模組處理一個大型線性最小平方問題，但效能瓶頸卻發生在使用原生 Python 迴圈建造矩陣的過程。在本文中，我們將探討 Python 效能瓶頸問題，並試圖使用一些現有工具去達成運算加速的目的，同時比較這些工具之間的特性。
iSAM2 演算法筆記 (1)：問題定義與 Bayes Tree
- 09 August 2021
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- Optimization
圖模型統計推論 (graphical model inference) 應用在 SLAM 問題當中算是行之有年，其中一派由 Kaess 和 Dellaert 等高手開發之 iSAM2 (IJRR 2012) 是一個基於因子圖的最佳化方法，重點是他高度改善了當新增變數到因子圖時的最佳化過程，這件事情使得說由因子圖描述的大型稀疏問題在面對增量變數時，依舊能實現近乎實時的運算效能；同時他們也有釋出 C++ 函式庫。本篇算是筆者對於此方法的回顧，同時也是因為中文的介紹文章比較少，因此也順水推舟地用中文來記錄這個閱讀過程。
Context Management in Python
在執行程式的時候通常會需要存取資源，一般來說資源的來源可能是檔案、遠端連線、或是某種 Socket。本篇我們將整理在 Python 中面對資源存取問題時，透過 with 的常見作法、其物件意涵、以及內建套件 contextlib 的一些使用時機。
Checking Sum of Squares (SOS) Polynomials with CVXPY
- 03 October 2020
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- Optimization
This post aims at introducing a programming way to check if a polynomial is sum of squares.