注意，由于optimize函数默认是最小化目标函数，因此如果对于max的目标，应当取一个负号。完成Gurobi的注册安装和激
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2024-09-30 15:41:40
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双十二也要学学学
原创
2022-12-25 09:28:52
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01 | ADMM算法加速的问题导入 这个问题的增广拉格朗日函数为：迭代方程为：将迭代公式展开为：Karush-Kuhn-Tucker (KKT)条件是非线性规划(nonlinear programming)最佳解的必要条件。我们对ADMM算法进行收敛性分析。假设存在 , 是该问题最优解，即假设存在 , ，由迭代公式知当 时 ，当 时 。当 和 等于0时候 , 为最优
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2021-03-24 20:21:35
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Python代码优化工具——line_profiler一、工具介绍二、安装三、分析结果注解四、使用1、使用```kernprof```命令进行分析（1）使用姿势（2）示例：（3）该姿势的利弊2、使用```python```命令进行分析（1）使用姿势（2）示例：（3）该姿势的利弊3、在Jupyter Notebook内使用line_profile 一、工具介绍line_profiler是Pytho
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2023-09-05 11:00:12
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加速&优化技术
译者序：这是一篇讲解3D引擎中，某些细节优化的文章，文中使用的方法同样适用于其他场合。不过因为本人对这方面的技术和词汇不是很熟悉，所以这篇翻译可能存在很多谬误，希望大家多加批评指正。
绪论
在这个页面，我收集了一些不同的加速3D引擎的小窍门。我会先介绍一些显而易见的，因为许多人会忽视它们，接着是一些更精彩的。如果你有其他的窍
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2024-03-28 06:13:27
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【新智元导读】机器学习模型训练成本往往令普通人倍感头疼，动辄几十上百块泰坦，别说买，就是租都肉疼。近日，BigGAN作者之一在Github上放出了只需4-8块GPU就能训练的“改进版”BigGAN模型代码，可以说是穷人的福音。新模型使用PyTorch实现。机器学习模型训练是一个耗时费力的过程，而且随着人们对模型性能要求的提升，训练模型需要的计算力正以惊人的速度增长，堆叠高性能GPU进行数据训练几乎
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2024-05-09 11:10:11
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MATLAB可谓工程计算中的神器，一方面它自带丰富的函数库，另一方面它所有的数据都是内建的矩阵类型，最后画图也方便，因此解决一些小规模的计算问题如果对性能要求不高的话开发效率远大于C++ FORTRAN之类传统手段。不过受限于PC的计算能力，对于一些大规模数据处理它就力不从心了。还好最近Matlab开发了cuda的wrapper，计算能力因而上升了一个数量级。 那么怎样在MATLAB上做
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2023-09-15 17:47:10
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在matlab中使用GPU加速，来加速矩阵运算。首先如前面所说，并不是所有GPU都能在maltab中进行加速的，貌似只有NVDIA的显卡可以吧。硬件：GeForce GTX 980软件：Matlab 2015a （Matlab 2012以后的版本才带有GPU加速的工具箱）下面开始介绍怎么玩GPU加速第一步：在matlab命令窗口，运行gpuDevice，查看自己的显卡是否具备GPU加速
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2023-07-12 14:08:05
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Matlab代码效率原理分析及加速方案序言第一种提速方式:提前分配变量内存第二种提速方式:向量化编程取代for循环第三种提速方式:逻辑向量或矩阵来取代if,find第四种提速方式:parfor替换for循环第五种提速方式:用cell代替向量/矩阵的动态拼接第六种提速方式:用稀疏矩阵替换稠密矩阵第七种提速方式:用cellfun, boxfun, arrayfun来代替for循环第八种提速方式:用外
目录前言一、深度学习框架TensorFlowPyTorchKerasCaffePaddlePaddle二、深度学习框架环境搭建1.CUDA部署CUDA特性CUDA下载2.cuDNN cuDNN 的主要特性cuDNN 下载 3.安装TensorFlow框架TensorFlow 2旧版 TensorFlow 14.安装PyTorch框架5.安装Caffe框架 Window
将提高MATLAB运算速度的途径总结为以下几点：1. 硬件方面：CPU配置高一些；2. 利用Profiler评估程序，查找出函数花费时间较多的地方优化；3. 尽量少使用for或者while循环，而是向量化；4. 循环中，尽量将变量预配置，即预先开辟空间，减少循环内部的动态配置；5. 尽量使用MATLAB函数库中的自带函数；6. 尽量将需实现的独立功能编写成M函数，尽量少用M脚本文件；7. 将程序进
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2024-03-04 14:52:43
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采用GPU加速时，如遇for循环，则很容易增加代码在GPU上运行的时间开销。在编程时，使用矩阵和向量操作或arrayfun,bsxfun,pagefun替换循环操作来向量化代码。1 arrayfun函数[A, B,...] = arrayfun(fun, C, ..., Name, Value)其中：1） fun是函数的句柄。 2） C和其他输入是包含函数fun所需输入的数组。每个数组必须具有相同
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2023-10-01 15:12:15
2210阅读
我和滴滴云有一些合作，没有GPU的朋友可以前往滴滴云上购买GPU/vGPU/机器学习产品，记得输入AI大师码：1936，可享受9折优惠。GPU产品分时计费，比自己购买硬件更划算，请前往滴滴云官网
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金融建模、自动驾驶、智能机器人、新材料发现、脑神经科学、医学影像分析...人工智能时代的科学研究极度依赖计算力的支持。
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2024-01-24 23:32:29
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随着深度学习的火热，对计算机算力的要求越来越高。从2012年AlexNet以来，人们越来越多开始使用GPU加速深度学习的计算。然而，一些传统的机器学习方法对GPU的利用却很少，这浪费了很多的资源和探索的可能。在这里，我们介绍一个非常优秀的项目——RAPIDS，这是一个致力于将GPU加速带给传统算法的项目，并且提供了与Pandas和scikit-learn一致的用法和体验，非常值得大家尝试。如果需要
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2024-03-08 08:58:12
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加速Matlab编程指南—持续更新加速Matlab编程指南（CUDA实现）为什么使用MATLABMATLAB程序的性能评估运行程序前的性能评估运行程序后的性能评估基于多核处理器的MATLAB程序加速利用MATLAB内置函数更高效的运算向量化编程有利于矩阵高效运算矩阵运算中，MATLAB要要求参与的数组应具有相同的大小。 加速Matlab编程指南（CUDA实现）本教程适用于具有一定Matlab编程
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2024-04-23 10:42:39
58阅读
大家好，我是一名在读研究生，主要研究优化算法和应用，通过Gurobi求解器进行优化问题的求解。希望通过在51CTO博客分享我的学习心得和技术经验，能与更多志同道合的朋友们一起交流和成长。在这篇博文中，我将分享几个常用的Gurobi代码片段，希望对大家在解决优化问题时有所帮助。1.线性规划问题import gurobipy as gp
from gurobipy import GRB
# 创建模型
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2024-05-24 19:48:51
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用过Matlab的同学应该都知道，Matlab的慢是出了名的，但是再慢也有优化的方式，下面我们给出几个Matlab编程中常用的优化技巧。 在讲优化方法之前，首先要说的就是Matlab中用tic toc的方式来计算运行时间，这是个常识。当然，想统计具体的耗时，可以用profile工具。向量化操作 这个应该是用过Matlab的同学都清楚的一点，Matlab中操作向量和矩阵的速度要比使用f
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2024-06-16 12:58:54
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奈何CVX没有官方中文文档，所以用谷歌机翻学习，错误还请见谅。 本章对应Chapter3-A quick start部分 主要介绍了如何快速入手CVX工具箱和特定的语法要求 通过两个最小二乘法的介绍引入。快速入门安装CVX之后，您可以通过将CVX规范输入到Matlab脚本或函数，或直接从命令附带下。进行CVX规范的Matlab代码，它们的前面是语句cvx_begin，后面是该语句cvx_end。规
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2024-05-25 17:56:59
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在数学优化和计算领域，求解无约束优化问题是常见的任务之一。本文将介绍如何使用Python结合Gurobi优化器来解决这类问题。基本概念无约束优化问题是指在没有任何约束条件的情况下，寻找一个或多个变量的最优值，以最小化或最大化某个目标函数。Gurobi是一个强大的数学优化求解器，它支持多种优化问题类型，包括线性规划、整数规划和二次规划等。安装Gurobi在使用Gurobi之前，需要在系统中安装Gur
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2024-05-09 14:42:46
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