做高维数据索引实验，发现有个比较好的c/python/matlab库，yael-链接地址
不过目前只支持linux和macOS。
特此将安装过程记录下来：
版本信息
- yael_v438
- ubuntu 14.04 或者 14.10
准备工作
安装gfortran, blas, lapack, swig
$ sudo apt-get install gfortran
$ sudo apt-get install libblas3gf
$ sudo apt-get install liblapack3gf
$ sudo apt-get install swig
编译核心库
切换到yael目录下
$ sudo ./configure.sh
$ # 如果CPU支持sse4：$ sudo ./configure.sh --msse4
$ # 打开生成的makefile.inc, 将其中的python2.x修改为计算机上
$ # 对应的python版本（例如我的是python2.7）
$ sudo make
此时yael下核心目录的C代码编译完毕，可以到test/c和prog下运行测试代码。
matlab
matlab目录下的编译过程中遇到了一个ssaupd_, sseupd_ underfined的问题（在Make.m的第13行及之后）。在这篇帖子的帮助下得以修正。
具体来讲，需要更改三处：
- 检查libarpack的安装，使用apt-get安装libarpack
- 将configure.sh中的 arpackldflags=/usr/lib64/libarpack.so.2
改成arpackldflags=/usr/lib/libarpack.so.2 - 将子文件matlab中的Make.m中的 -lmwarpack从LDFLAGS中移出来，放在选项-lmwblas的后面
然后，切换到yael目录下
$ cd matlab目录
$ matlab -nojvm // 命令行运行matlab
$ Make
python
$ sudo ./configure.sh --enable-numpy
$ make
$ # 如果要使用python脚本，需要添加--enable-numpy，否则会出现python代码调用的部分方法不存在的问题
之后将yael库中的python库文件复制到系统python的包中，例如系统python版本是2.7，具体如下：
- 在/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/下建立一个yael目录
- 将yael核心目录中的所有.py文件连同编译出的_yael.so文件一起复制到新创建的yael目录中即完成python版本yael的安装
- yael提供了ynumpy, yael, threads, yutils几个库，可以在自己的python脚本中调用，调用方式为from yael import yael, ynumpy
注意_yael.so文件十分重要，一定记得复制。