1 有哪些你熟悉的监督学习和无监督学习算法？监督学习：线性回归、逻辑回归、支持向量机、神经网络、决策树、贝叶斯
无监督学习：K-均值聚类、PCA2 生成模型和判别模型的区别？1、判别式模型评估对象是最大化条件概率p(y|x)并直接对其建模，生成式模型评估对象是最大化联合概率p(x,y)并对其建模。
2、生成式模型可以根据贝叶斯公式得到判别式模型，但反过来不行。3 线性分类器与非线性分类器的区
1. 概述 在深度学习实践中，对于简单的模型和相对较小的数据集，我们可以使用CPU完成建模过程。例如在MNIST数据集上进行手写数字识别，我们可以使用CPU来完成，采用经典的LeNet-5模型只需要十几分钟就能完成（具体取决于电脑配置）。ImageNet数据集。假如使用CPU训练模型将显得无比吃力（将会花费很长长长长长时间），此时GPU就可以派
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2024-04-15 22:36:59
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Vanilla RNN
RNN模型结构RNN可以处理的任务RNN的训练
backpropagation through time（BPTT）RNN code demoRNN的缺点refLSTM
网络结构Code Demo为什么能解决gradient vanishingrefGRU
code demorefRNN Extension
Bidirection
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2024-10-25 15:01:55
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工欲善其事，必先利其器，做UI设计拥有一台配置不错的电脑，既可以大大提升出图的效率，也可以让我们在使用的过程中有更有幸福感，不会因为电脑用起来「三步一卡，五步一停」，严重影响我们的心情。买电脑，本是件开心的事。但面对成千上万的、高度同质化的笔记本电脑，即便是工作多年的设计老司机，也会出现选择困难症。那么，一般UI设计师会选择什么配置的电脑？ UI设计对电脑配置的需求并不是很多，中高端的电脑配
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2024-10-06 13:01:02
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一、什么是Javascript实现GPU加速？CPU与GPU设计目标不同，导致它们之间内部结构差异很大。CPU需要应对通用场景，内部结构非常复杂。而GPU往往面向数据类型统一，且相互无依赖的计算。所以，我们在Web上实现3D场景时，通常使用WebGL利用GPU运算（大量顶点）。但是，如果只是通用的计算场景呢？比如处理图片中大量像素信息，我们有办法使用GPU资源吗？这正是本文要讲的，GPU通用计算，
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2024-05-22 17:03:57
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假设场景中有一个角色，带有骨骼动画，面数在3W左右。角色右上方有一个平行光源，光源会实时生成阴影贴图（shadow mapping）。
1、使用GPU更新骨骼动画。GPU很快，但是如果场景中带有会生成阴影贴图的光源时GPU就不得不多次计算同一个数据。
也就是说从灯光方向看场景，生成depth map时需要把模型上的顶点更新
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2023-12-15 05:28:06
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一、RNN回顾略去上面三层，即o,L,y，则RNN的模型可以简化成如下图的形式：二、LSTM模型结构：整体模型：由于RNN梯度消失的问题，大牛们对于序列索引位置t的隐藏结构做了改进，可以说通过一些技巧让隐藏结构复杂了起来，来避免梯度消失的问题，这样的特殊RNN就是我们的LSTM。由于LSTM有很多的变种，这里我们以最常见的LSTM为例讲述。LSTM的结构如下图： 记忆细胞：从上图中可以看
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2024-04-30 17:16:27
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# Python 脚本如何用 GPU 计算的项目方案
随着数据科学和深度学习的发展，GPU（图形处理单元）在计算任务中的应用越来越广泛。GPU 通过其并行计算能力，能显著提高数据处理和模型训练的速度。本文将介绍如何使用 Python 脚本进行 GPU 计算，并提供代码示例。同时，我们将以流程图和序列图的形式展示整个项目流程。
## 项目目标
本项目的目标是利用 Python 和 GPU 加速
原创
2024-10-17 12:34:17
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负荷下午，我用 Python 深度学习框架 Keras 训练了一个包含3层神经网络的回归模型，预测波士顿地区房价。 这是来自于 “Deep Learning with Python” 书上的一个例子。 运行的时候，代码有两个大循环。第一个把数据跑100遍（epochs），第二个把数据跑500遍。我的笔记本电脑算起来很吃力，风扇一直在响。大热天的，看着好可怜。用笔记本电脑进行机器学习，还是不
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2023-10-06 21:14:09
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4.6 GPU计算到目前为止，我们一直在使用CPU计算。对复杂的神经网络和大规模的数据来说，使用CPU来计算可能不够高效。在本节中，我们将介绍如何使用单块NVIDIA GPU来计算。所以需要确保已经安装好了PyTorch GPU版本。准备工作都完成后，下面就可以通过nvidia-smi命令来查看显卡信息了。!nvidia-smi # 对Linux/macOS用户有效输出：Sun Mar 17 1
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2024-07-05 20:58:29
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如果你要评估用于GPU计算且支持Matlab的软件，AccelerEyes将会提供以下信息作为比较的起点。每个用户必须评估基于个人应用需求的要求。随着不同种类的有Matlab支持的ＧＰＵ计算软件大量涌入市场，越来越难以追踪到所需的工具。为了帮助你有组织性的进行，AccelerEyes制作了这些比较表格，他们都列出了这两种方法的重点，包括：1)来自AccelerEyes的Jacket 1.5版；2)
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2024-08-30 21:25:26
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负荷下午，我用 Python 深度学习框架 Keras 训练了一个包含3层神经网络的回归模型，预测波士顿地区房价。运行的时候，代码有两个大循环。第一个把数据跑100遍(epochs)，第二个把数据跑500遍。我的笔记本电脑算起来很吃力，风扇一直在响。大热天的，看着好可怜。用笔记本电脑进行机器学习，还是不大合适的。我要是有一块 GPU 就好了……此时，突发奇想。我虽然没有带 nVidia GPU 的
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2024-08-20 17:51:53
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Matlab之GPU加速方法 Matlab之GPU加速方法一般代码加速方法GPU设备确认GPU和CPU之间数据传递复杂代码加速方法 一般代码加速方法Matlab目前只支持Nvidia的显卡。GPU设备确认想知道自己的电脑有没有这个能力，在Matlab中运行 gpuDevice。 只要数据格式是gpuArray格式的，那么计算过程会自动的调用GPU进行计算。G
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2023-07-25 14:50:49
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介绍OpenCL 是一种基于 C99 的语言，用于对 GPGPU 和 CPU（维基百科也提到 DSP 和 FPGA）进行编程。OpenCL 的优点是可以在 GPGPU 和 CPU 上执行相同的代码而无需任何更改，并且支持的平台数量巨大。另一方面，非专业人士使用最广泛的编程语言 VBA 仅支持在一个处理器上进行计算，不能异步执行代码。我非常喜欢 Excel，因为它具有交互性，但有时对于大量计算，需要
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2024-06-09 00:54:29
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什么是 GPU 计算?GPU 计算就是运用 GPU (图形处理器) 搭配 CPU 来加速通用科学和工程应用程序。GPU 计算于五年前由 NVIDIA® 公司率先提出，之后迅速成为一种行业标准，在全世界范围内拥有数以百万计的用户，几乎所有的计算供应商均采用 GPU 计算。
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2024-02-23 09:34:54
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搭建gdb调试go程序前言gdb安装更新brew查看是否存在gdb镜像安装gdbgo build编译gdb执行gdb命令gdb调试问题整理参考前言学会使用gdb进行golang的调试，通过一个简单的go程序进行简单入口程序的源码调用顺序的查看。gdb安装开发环境是Mac，可以使用brew来进行gdb安装更新brewbrew update查看是否存在gdb镜像brew search gdb安装gdb
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2024-07-15 15:47:00
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一，转换（transform）是CSS3中具有颠覆性的特征之一，可以实现元素的位移，旋转，缩放等效果。分为两种转换，分别是2D以及3D转换效果。转换可以简单理解为的变形，其主要效果有三种：移动：translate；旋转：rotate；缩放：scale； 1，2D转换前置知识：了解二维坐标系x轴水平向右，y轴垂直向下。2，2D转换的几种变换方法：translate() 
1. 引言Kaggle是一个进行数据挖掘和数据分析在线竞赛网站, 成立于2010年. 与Kaggle合作的公司可以提供一个数据+一个问题, 再加上适当的奖励, Kaggle上的计算机科学家和数据科学家们(也可能是像我这样的菜鸟)将会领取任务, 提供自己的解决方案. 你在提交自己的解决方案后, 在截止日期之前都可以做出修改. 全世界的人都可以在Kaggle上提供自己的解决方案, 充分发挥了集体智慧.
RNNs是神经网络中处理时序数据常用的单元，其中LSTM用得较多。即使目前Transformers几乎统一了天下，但在序列数据上仍然有一定的用武之地。LSTM需要按照时序一步步执行，同时计算的各个Kernel函数之间的间隙很大, 常被诟病效率不高，所以存在一定的优化空间，不同LSTM实现的效率也不一样（可以看这里的中文版）。 早就听说过Nvidia的cuDNN库对LSTM、GRU等等RNN Cel
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2024-03-26 11:13:02
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中文版FPGA vs GPU对比总结：1 FPGA强大的原始数据计算力及可重构性，允许它处理任意精度的数据，但GPU的数据处理受限于开发平台。2 FPGA片上资源可重构行及灵活的硬件布局特性使其具有强大的片上计算能力，故FPGA的数据处理效率高，但由于GPU在运算时需要外部处理器的支持，外部硬件资源的加入，导致对数据处理速度大大降低。3 FPGA可以灵活指定数据处理深度，其可重配置性及指定宽度的存
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2024-04-02 17:04:17
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