**simulink仿真学习常用模块及具体案例实现（第一天）**simulink简介Simulink是美国Mathworks公司推出的MATLAB中的一种可视化仿真工具。Simulink是一个模块图环境，用于多域仿真以及基于模型的设计。它支持系统设计、仿真、自动代码生成以及嵌入式系统的连续测试和验证。 [1] .Simulink提供图形编辑器、可自定义的模块库以及求解器，能够进行动态系统建模和仿真
## Java在GPU上的运行指导
随着机器学习和数据处理需求的提升，越来越多的开发者希望将Java程序放到GPU上运行，以提高计算性能。虽然Java本身并不直接支持GPU编程，但我们可以通过一些库和接口实现这一目标。本文将为你详细介绍如何在Java中使用GPU。
### 整体流程
下面是将Java程序与GPU结合的基本步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-16 04:48:03
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simulink仿真是MATLAB中的一种可视化仿真工具，是一种基于MATLAB的框图设计环境。是实现动态系统建模，仿真和分析的一个软件包，被广泛应用于线性系统、非线性系统、数字控制及数字信号处理的建模和仿真中，它提供一个动态系统建模、仿真、和综合分析的集成环境。在该环境中，无需大量书写程序，而只需要通过简单直观的鼠标操作，就可构造出复杂的系统。具有适应面广，结构和流程清晰及仿真精细、贴近实际、效
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2024-07-15 14:58:35
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Simulink入门学习笔记，欢迎批评指正！
资源：Simulink仿真及代码生成技术入门到精通（孙忠潇 编著）
从2019年12月27到2020年2月12日，学习了Simulink仿真及代码生成技术入门到精通，历时17天。学习的比较粗糙，有一些地方还没理解透彻，全书梳理总结：Simulink的基础模块已基本掌握，对不熟悉的模块可以借助帮助文档了解其功能
探索未来计算：WONNX - 全新GPU加速的ONNX运行时库去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在计算机视觉和机器学习领域，高效的模型推理是关键。如今，我们向您隆重推荐 WONNX——一个由Rust语言编写、专为Web优化的GPU加速ONNX（开放神经网络交换）推理引擎。无论是服务器端的强大性能还是客户端的轻量级体验，WONNX都能提供卓越的支持。项目介绍WONNX是
《SIMULINK仿真参数的设置》由会员分享，可在线阅读，更多相关《SIMULINK仿真参数的设置(13页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。1、SIMULINK仿真的运行,一、设置仿真参数和选择解法器 设置仿真参数和选择解法器，选择Simulation菜单下的Parameters命令，就会弹出一个仿真参数对话框，它主要用三个页面来管理仿真的参数。 Solver页，它允许用户设置仿真的开始和结束时间，
Solver Options首先要知道为什么要选择不同的求解器（可以简单理解成不同的算法）。在simulink中，搭建好模型后，点击开始仿真，simulink会先把你搭建好的模型转变成微分方程组。对微分方程组进行求解，就可以得到你希望输出的变量的数值。而对于不同类型、不同阶数的微分方程组，并不是一招鲜吃遍天的。举个例子，对于算法A，有一些系统太过简单，有一种算法B明明更快，没必要用A；有一些系统太
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2024-09-24 11:04:19
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内容：Matlab simulink 给数学建模和解非线性方程提供了莫大的便利，但是对于大型仿真程序，smulink仿真速度使人叫苦不迭。总体来说，影响simulink仿真速度有以下几个因素，同时将解决方法奉上：（1）参数设置问题，变步长还是定步长，定步长的大小，求解方法（a）变步长可以大大加快仿真速度，但同时也可能带来结果不准确的问题。（b）定步长的不长越大仿真时间与少，仿真时间的长短大致与仿真
OSPF是一种内部网关协议，通常用于在企业内部网络中动态路由控制。而IPSec是一种用于保护数据传输安全的协议。在网络安全意识日益增强的今天，很多企业都会使用IPSec来加密他们的数据传输，以防止机密信息被黑客窃取。那么问题来了，OSPF可以跑在IPSec上吗？
首先，让我们先讨论一下OSPF和IPSec的工作原理。OSPF是一种基于链路状态的动态路由协议，它通过交换链路状态更新来构建网络拓扑图
原创
2024-02-23 11:08:11
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# Python在Windows上的应用
Python是一种强大且易于学习的编程语言，广泛应用于数据分析、人工智能、网站开发等领域。很多人可能会疑问，Python可以在Windows操作系统上运行吗？答案是肯定的，Python可以在Windows上运行，并且支持Windows 7/8/10等各个版本。
## Python在Windows上的安装
要在Windows上运行Python，首先需要
原创
2024-06-28 06:20:00
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1.DrawCall是什么？CPU和GPU是并行工作的，它们之间存在一个命令缓冲区。当CPU需要调用图形编程接口的时候就会往命令缓冲区里面增加命令，当GPU完成上一次渲染命令的时候就会继续从命令缓冲区中执行下一条命令，命令缓冲区里面的命令有很多中，而drawcall就是其中的一种。CPU在提交drawcall的时候需要处理很多东西，比如一些数据、状态、命令等等，有些渲染卡顿问题就是因为GPU渲染速
本文研究Simulink中关于目标硬件相关的配置。 文章目录1 目标硬件的含义2 Simulink中的硬件配置3 代码中的位长度信息4 总结 1 目标硬件的含义不管运行什么软件，都是无法离开硬件单独运行的。我们生活中常见的笔记本电脑、手机等都是硬件。对于汽车嵌入式软件而言，目标硬件就是嵌入式控制器，譬如博主工作中所用的TC27X系列。在Simulink的配置中必须明确指定硬件，才能生成出符合该硬件
前言Simulink中模型设置是关乎着整个模型的运行模式以及代码生成样式，不同的设置关乎着不同的结果，今天就给大家讲解下作者对整个模型设置的理解，有疑问的地方还需要大家多多指出，谢谢使用版本：MATLAB 2022a诊断1、代数环：选择simulink软件在编译模型期间检测到代数环时要执行的诊断操作 2、尽量减少代数环：选择当由于输入端口有直接馈通而无法对原子子系统或Model模块执行人为代数环最
瞬态仿真：Transient simulation瞬态仿真采用的是求解偏微分方程（基尔霍夫电压电流方程）。通道仿真：Channel simulation通道仿真这是求解通道的脉冲响应，然后再加以处理。1.Bit-by-Bit逐位模式计算对特定位序列的响应。在这种模式下，信道模拟器依靠线性信道的线性和时不变性来实现快速仿真和高吞吐量。在逐位信道仿真中，脉冲响应依次由两步响应叠加得到。阶跃输入的上升和
推荐一篇近期出来的NAS(神经架构搜索)论文：Zen-NAS: A Zero-Shot NAS for High-Performance Deep Image Recognition神经架构搜索（NAS）中的一个关键组件是一个精度预测器，可以保证被查询架构的精度。为了建立一个高质量的精度预测器，传统的 NAS 算法依赖于训练大量的架构或一个大的超网。这一步往往要消耗几百到几千天的 GPU，影响总的
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2024-06-12 22:24:07
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第12章 SIMULINK动态仿真集成环境
12.1 Simulink操作基础
12.2 系统仿真模型
12.3 系统的仿真
12.4 使用命令操作对系统进行仿真
12.5 子系统及其封装技术
12.6 S函数的设计与
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2024-06-10 07:50:23
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在这篇博文中，我们将探讨如何将“ollama设置跑在gpu上”的问题进行有效解决。随着深度学习和高性能计算的不断发展，越来越多的开发者开始在GPU上运行他们的项目，以加速模型训练和推理。在这里，我们将详细记录设置过程，通过以下几个部分进行分析与讲解：背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、最佳实践和生态扩展。
### 背景定位
在某一天，我们的团队发现“ollama”在CPU上运行时的效率低下
最近公司需要做深度学习，无奈自己笔记本是什么m2000m，2g显存，查了下，和gtx970差不多水准，这显卡，拿来跑稍微大一点的模型都会爆显存经过一番查询，发现谷歌提供免费的gpu供深度学习使用，免费用户最长12小时连续运行，超过就会回收进过一番操作，进入了谷歌的colab，首先看下配置信息，给配了 tesla k80，11g的显存Tue Nov 16 08:23:37 2021
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一、介绍CUDA是Nvidia推出的一个通用GPU计算平台，对于提升并行任务的效率非常有帮助。本人主管的项目中采用了OpenGL做图像渲染，但是在数据处理方面比较慢，导致帧率一直上不来。于是就尝试把计算工作分解成小的任务，使用核函数在CUDA中加速计算。对于CUDA和OpenGL如何交互以前从来没有接触过，这次在实施时趟了不少的坑。在这里记录下OpenGL与CUDA的互操作的两种方式。二、基本操作
在当前的深度学习和大数据处理的潮流中，利用图形处理单元（GPU）来加速Python程序的运行，已经成为一种必要的发展趋势。在这篇博文中，我们将探讨如何在GPU上运行Python程序，涉及到的内容包括用户场景、错误现象、根因分析和解决方案等方面。通过这个过程，希望能为有类似需求的读者提供一个清晰的参考。
首先，我们来想象一下一个用户场景。假设某数据科学家正在使用Python进行深度学习模型的训练，
