这周来谈下关于第二周的作业的解析这周本来准备花三天来结束一下第二周的课程，因为觉得第一周还是便简单的，但是第二周的作业确实难到了我。也不能说是难到吧，提出了一个小小的问题可以说。回顾一下第一周，第一周我们提到了machinelearning的最简单的算法，单系数的线性回归，在第二周的时候前几节课稍微扩展了一下线性回归将其变为多系数，当然多系数也没有特别大的变化。之后便留下了一个作业，用matlab
CUDA的安装和环境配置 第一步，首先查看自己的电脑是不是英伟达显卡的，不是的话就装不了！ 第二，电脑上要有visual studio,没有的话，可以登录Csdn—https://msdn.itellyou.cn/这个网址上面下一个， 具体下载那个看自己的需求（建议下个2010版本的） 第三就是下载cuda了：进这个网址https://developer.nvidia.com/cuda-downl
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2023-06-30 22:30:28
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一、CUDA简介1、CUDA简介 CUDA：Compute Unified Device Architecture，统一计算设备架构。CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行运算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。 开发人员可以使用C语言来为CUDA™架构编写程序，C
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2023-12-13 23:07:25
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这篇文章写的是之前关于CUDA加速的另外一篇文章没详谈的部分，当时因为嫌麻烦懒得写，最近买了GTX960心情大好！决定把这个坑给填了。 当然由于本人才疏学浅，关于配置这些东西也是一知半解，所以参考了这篇文章，如果看到的朋友觉得本人讲的不好可以参考下那个。 OK，进入主题之前说一下，本篇文章与本文开头提到的那篇有比较强的关联性，如果看的不太明白的话
CUDA（Compute Unified Device Architecture）的中文全称为计算统一设备架构。做图像视觉领域的同学多多少少都会接触到CUDA，毕竟要做性能速度优化，CUDA是个很重要的工具，CUDA是做视觉的同学难以绕过的一个坑，必须踩一踩才踏实。CUDA编程真的是入门容易精通难，具有计算机体系结构和C语言编程知识储备的同学上手CUDA编
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2024-01-05 21:23:40
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正运动学首先是旋转矩阵的理解。在理解旋转矩阵的基础之上，理解一些姿态的表现方式，例如欧拉角等。然后进入最基本的工作，计算正运动学。正运动学就是根据关节角度，计算机器人工具坐标系（末端执行器end_effector）在机器人基座标系（base_link）下的位姿。D-H建模方法我这里只介绍一种，Modified D-H法，即改进D-H参数法，另外还有标准D-H参数法，我就不做笔记了。总结
# 使用CUDA实现多GPU机器学习的指南
在深度学习和机器学习的领域，使用多GPU进行训练已经成为了一种常见的策略，这样可以显著加快训练速度。本文将详细介绍如何使用CUDA和PyTorch（作为示范框架）实现多GPU的机器学习任务。我们将分步讨论整个流程，并用代码示例来加以说明。
## 整体流程
以下是实现“CUDA 多GPU机器学习”的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------
原创
2024-09-23 06:35:25
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零教程的基本概述在深度学习蓬勃发展的今天，模型变得越来越深，参数愈加庞大，虽然准确率不断增长，由于硬件受限，对实际场景部署的要求也越来越高，CUDA 编程成为了一门必备的武林绝学。如果你对模型的推理速度有较高要求，如果你有庞大的数据流等待推理，一起跟着教程了解这门技术。该教程目前暂定有以下章节，如有添加将会另行说明： 通过这些教程，可以说初入了 CUDA 编程的世界，基本学会
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2023-09-18 13:44:30
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在这篇博文中，我们将深入探讨如何解决“matlab 机器学习 开源”问题。为确保大家能顺利实施整个流程，我会详细介绍环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧与排错指南。
## 环境准备
首先，确保你的硬件和软件符合运行 MATLAB 机器学习开源库的要求：
### 软硬件要求
- **硬件**:
- CPU: Intel i5 或同等处理器
- 内存: 至少 8 GB RAM
如果说机器人是一粒种子，那么《机器人大擂台》这档节目就是那个播种人。节目中，不同选手操纵着机器人，在擂台上各显神威 —— 冲撞、翻滚、撬杠、喷火等各种技能，总能令人眼花缭乱，同时点燃心中关于机器人的各种幻想。图片来自 https://giphy.com/gifs/如今的机器人应用广泛，机器人技术也开始源源不断地向人类活动的各个领域渗透，机器人分拣系统和随处可见的无人机。例如机器人分拣系统
（MATLAB是我很早之前自学的一个工具，十分简单，当时是用老师的PPT自学了一下就清楚了，不过因为不常用，所以有很多函数，像num=zeros(m,n)%创建一个m*n的空矩阵这种函数有时候比较傻乎乎的用循环创建，不过这种东西，多编程序，多百度就可以了。这里只介绍一下MATLAB最简单的入门，让你上手就可以编程序）Matlab是一个数值计算工具，计算矩阵，数值等很方便。 Matlab的基本操作，
【数学建模】（六）MATLAB微分方程组求解与回归分析+PCA线性方程组求解矩阵除法非线性方程组fsolve()微分方程dsolve()常微分龙格-库塔回归分析一元线性回归多元线性回归regress()PCA 线性方程组求解矩阵除法 例子：A=[1 1 1
0 4 -1
2 -2 1];
b=[6;5;1];
x=A\b线性没啥的非线性方程组fsolve()[X,FVAL,EXITF
# 如何在Matlab中实现气象机器学习
## 一、流程介绍
在Matlab中实现气象机器学习通常可以分为以下步骤：
```mermaid
gantt
title 气象机器学习实现流程
section 数据准备
数据获取 :a1, 2022-01-01, 1d
数据清洗和预处理 :a2, after a1, 2d
数据可视化
原创
2024-03-22 04:34:36
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MATLAB中实现了信号的阈值去噪，主要包括阈值去噪和阈值获取两方面。1.阈值获取MATLAB中实现阈值获取的函数有ddencmp、thselect、wbmpen和wwdcbm，下面对它们的用法进行简单的说明。ddencmp的调用格式有以下三种：（1）[THR,SORH,KEEPAPP,CRIT]=ddencmp(IN1,IN2,X)（2）[THR,SORH,KEEPAPP,CRIT]=ddenc
在处理“matlab机器学习分类”的问题时，您将能够运用MATLAB强大的工具和函数库来完成各种分类任务。从数据预处理到模型构建和评估，整个过程可以有效地应用于实际场景中。接下来，我们将分步探讨如何在MATLAB中使用机器学习进行分类。
## 环境准备
在开始之前，确保您的环境已充分准备，MATLAB的设置也应考虑到所需的工具箱。
### 依赖安装指南
确保您已经安装了MATLAB及Mac
# MATLAB中的机器学习：基于RBF（径向基函数）网络的应用
机器学习是近年来迅速发展的领域，而MATLAB作为一种强大的计算环境，为机器学习的实现提供了便利。本文将探讨RBF网络在MATLAB中的应用，带您逐步了解其工作原理及实现方式。
## 什么是RBF网络？
RBF（Radial Basis Function，径向基函数）网络是一种前馈神经网络，主要用于分类和回归任务。RBF网络通
原创
2024-09-24 08:42:45
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主（以下）：机器人操纵, 1 部分: 运动学Posted by Christoph Hahn, April 11, 2018在这篇博文中,塞巴斯蒂安. 卡斯特罗将用 MATLAB 和仿真来讨论机器人操作。这部分将讨论运动学, 接下来的部分将讨论动力学.– –机器人机械臂速成课程让我们从运动学和动力学的快速比较开始。运动学是对运动的分析而不考虑力。在这里, 我们只需要几何性质,
MATLAB加随机噪声并去噪
1. 从某数据集中获取实际地震数据。时间采样间隔dt假定为1ms。添加指定信噪比水平的噪声，噪声能量/信号能量(1/SNR) = 0.3 + 10/100；
2. 对添加噪声后的数据做频域空间域去噪处理；
3. 画出查验去噪结果图。
clc,clear;%清除工作区以及命令行内容
load SeismicData3D.mat %加载实际地震数据集
a=Seism
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2024-01-29 05:11:47
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# 信道 Matlab 机器学习
## 介绍
在数据传输中，信道是指信号从发送端到接收端传播的媒介。信道的特性对于数据传输的质量和效率有着重要的影响。在通信系统中，信道可能会受到多种干扰，如噪声、衰落等，因此需要采用机器学习的方法来对信道进行建模和预测，以提高数据传输的可靠性和性能。
Matlab是一种强大的科学计算软件，其中集成了丰富的机器学习工具包，可以方便地进行信道建模和预测。本文将介
原创
2024-03-17 06:48:07
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在这篇博文中，我会和大家分享如何在 MATLAB 中进行机器学习的实践，涵盖了相关的背景知识、抓包方法、报文结构、交互过程、安全分析及多协议对比，并结合丰富的图表和代码示例，希望大家能从中获得灵感和启发。
我们从“机器学习”的背景开始，该领域的发展与计算技术的进步密切相关。可以追溯到上世纪60年代初，一些基本的学习算法开始浮现，逐步演变为今天我们所熟知的深度学习模型。这里简单展示一个时间轴，标志
