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工作路径设置为：D盘，Data文件夹下的，R文件夹，那么可以这样设置：
setwd('D:/Data/R')
进一步，如果我们已经设置好工作路径为：D/Data/R，假如我们在R文件夹下有一个文件夹，名叫weibo，我们当然可以这样设置：setwd('D:/Data/R/weibo')，但是除此之外，还可以直接写成：
setwd('weibo')
运行之后，我们同样可以看到，工作路径变成了
那么在以上的基础上，我们已经把工作路径变成了'D:/Data/R/weibo'，如何快速将工作路径变成原来的D/Data/R呢？
setwd('..')
运行之后我们可以看到当前的工作路径是什么
getwd()
运行之后，我们就可以看到当前的工作路径是什么了。
在R中可以直接通过输入
？参数名 来打开帮助文档。
也可以用args(name)来查看参数的功能和所需要的变量。
R中是区分大小写的，这一点一定要提高注意。
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。
