Zero Copy：零拷贝是CUDA工具包2.2版中添加的一项功能。 它使GPU线程可以直接访问主机内存。 为此，它需要映射固定（不可分页）内存。 在集成GPU上（即CUDA设备属性结构的集成字段设置为1的GPU），映射固定内存始终是性能增益，因为它避免了多余的副本，因为集成的GPU和CPU内存在物理上是相同的。 在独立的GPU上，映射固定内存仅在某些情况下才有优势。 由于数据未在GPU上缓存，映
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2024-04-16 13:55:24
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# Android 算法移到 GPU 的探索
在现代应用程序开发中，尤其是在游戏和图形密集型应用中，GPU（图形处理单元）已成为不可或缺的计算资源。相比与 CPU（中央处理单元），GPU 在处理并行计算、大量数据时表现得更加高效。因此，将算法迁移到 GPU 上执行，可以显著提高程序的性能。本文将探讨如何在 Android 平台上实现这一点，并给出示例代码。
## 为何选择 GPU？
在传统的
这个过程相当繁琐,个人认为有优化的可能:先说一下思路,矩阵相乘A矩阵乘B矩阵相当于A矩阵和B矩阵的转置做内积.所以我就先把B矩阵做了转置,再做内积.其中有两个核函数是在主函数中执行的,先执行转置,再执行乘法.再乘法函数中又嵌套了一个内积函数.这样充分的利用了并行化.如图所示:以3*3矩阵为例.我先开3*3个线程做内积运算,然后在每个线程中又开了1*3个线程做内积运算.其中求和部分我没有用并行方式求
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2024-03-19 20:41:22
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作为 Python 语言的一个扩展程序库，Numpy 支持大量的维度数组与矩阵运算，为 Python 社区带来了很多帮助。借助于 Numpy，数据科学家、机器学习实践者和统计学家能够以一种简单高效的方式处理大量的矩阵数据。那么 Numpy 速度还能提升吗？本文介绍了如何利用 CuPy 库来加速 Numpy 运算速度。作者：George Seif，机器之心编译，参与：杜伟、张倩。就其自身来说，Num
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2024-05-23 14:21:33
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主要内容：0-1, Hinge, Logistic, Cross Entropy, Square, Absolute, Huber简述：损失函数刻画了模型与训练样本的匹配程度。分类损失分类Loss.png1. 对于二分类问题，Y={1,-1}，我们希望 0-1损失：最自然的损失函数是0-1损失，表示的是，当且仅当预测不正确的时候取值为1，否则取值为0。该损失函数能够直观的刻画分类的错误率
前言：这些天重买了一个无配置的aliyun学生机 win 2012 r2 server 64bit，从0配置到部署项目，记录下过程，方便以后1.在服务器C盘新建一个france 东西都放里面2.配置java 及环境将我本地的D:\java8 目录拷到服务器的C:\france\java8 在system环境变量中配置如下 1. JAVA_HOME C:\france\java8\jre1.8.
现在多数软件都支持Excel的导入导出功能。因为将软件中的数据导出到Excel中以后，财务专员就可以很方便的操作这些数据了。这样可以节省很多工作量。并且，有数据导入功能可以使用户启用软件时，不必花费时间就可以将上万条记录导如到软件系统的数据库中。大大减少了用户的工作量，否则，用户只能乖乖的一条条录入了，如果录入后没保存，那就只能…..，大家懂的。 
本文以新闻模型中的数据移动到视频模型为例。使用软件：navicat for mysql，phpmyadmin，access步骤：1、如果是要将数据移动到新建模型，那么就先建好模型，2、如果是两个已有模型之间的数据移动忽略第一步。3、使用phpmyadmin打开数据库，打开phpcms_model表，查看新闻和视频模型（本文是以这两个模型为例，不同的模型请对应打开）的modelid，并记下ＩＤ号，新
文章目录1 导包2 数据准备3 生成器模型4 判别器模型5 编写损失函数，定义优化器6 获取模型&定义训练批次函数7 定义可视化方法8 主训练方法9 开始训练10 训练结果 生成对抗网络系列【生成对抗网络】GAN入门与代码实现（一）【生成对抗网络】GAN入门与代码实现（二）【生成对抗网络】基于DCGAN的二次元人物头像生成(TensorFlow2)【生成对抗网络】ACGAN的代码实现上篇
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2024-09-23 07:07:36
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如何将Numpy加速700倍？用 CuPy 呀作为 Python 语言的一个扩展程序库，Numpy 支持大量的维度数组与矩阵运算，为 Python 社区带来了很多帮助。借助于 Numpy，数据科学家、机器学习实践者和统计学家能够以一种简单高效的方式处理大量的矩阵数据。那么 Numpy 速度还能提升吗？本文介绍了如何利用 CuPy 库来加速 Numpy 运算速度。选自towardsdatascien
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2024-04-04 19:56:27
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# Python Numpy数据转移到GPU的实现指南
在现代计算中，GPU（图形处理单元）常用于大规模数据处理和高性能计算，尤其是在机器学习和深度学习领域。利用GPU可以显著提高数据处理的速度。本文将讲解如何将Python中的Numpy数组转移到GPU上进行计算，并详细介绍每一步所需的代码和逻辑。
## 整体流程
以下是将Numpy数组转移到GPU的整体步骤：
| 步骤 | 操作
一、介绍内容使机器能够“举一反三”的能力知识点使用 PyTorch 的数据集套件从本地加载数据的方法迁移训练好的大型神经网络模型到自己模型中的方法迁移学习与普通深度学习方法的效果区别两种迁移学习方法的区别二、从图片文件中加载训练数据引入相关包下载网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1OgknV6OUB-27DED6KSZ0iA 提取码：ekc9import torch
im
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2024-09-11 20:47:22
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1、机器指令 010010101010012、CPU执行机器指令3、计算机很多部件由谁来组织在一起运行？CPU4、汇编指令可以通过编译器翻译成机器指令5、编译器就是一个翻译软件，我们需要它是因为希望用汇编指令来编程，因为汇编 更贴近人类的思维汇编指令存放在哪里？ 汇编指令可以通过编译器翻译成机器指令，而CPU是执行这个机器
What are the differences between NP, NP-Complete and NP-Hard?
0. 基本定义
判定问题（decision problem）：一个答案是是或否的问题‘
无论是 P 问题，还是 NP 问题，NP-完全问题，NP-难问题，都是某类问题的总称（集合），都是一种特定的 complexity classes;
1. 一张图示
如图示：
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2017-01-18 17:57:00
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What are the differences between NP, NP-Complete and NP-Hard?
0. 基本定义
判定问题（decision problem）：一个答案是是或否的问题‘
无论是 P 问题，还是 NP 问题，NP-完全问题，NP-难问题，都是某类问题的总称（集合），都是一种特定的 complexity classes;
1. 一张图示
如图示：
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2017-01-18 17:57:00
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char转换为int/unsigned int的分析： 说明：试环境为vc++ 6.0
在vc++6.0中char是被看成signed char的，那么char所能表示的整数范围为-218--+127首先分析一下转换为int的情形：
1，如果char表示的范围在-128--+127之间，那么，转换成整数的时候数值大小不变，例如：
char ch=i //i
1、 FP2网络处理器的背景知识
在http://www.newelectronics.co.uk/article/22079/Pushing-packet-performance.aspx
公布了下述关系P2的技术细节：
The p-chip’s role is to inspect packets and perform the look ups that determin
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精选
2011-03-14 23:01:23
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Table of Contents
1 遇到难题怎么办？
2 什么是P、NP、NP-Complete和NP-hard
3 P = NP ????
4 参考
1 遇到难题怎么办？
遇到一个问题，通常我们思考的是如何解它。于是就有了贪心、分治、动态规划等等算法;但也有一些问题，挠破了头也想不到高效的算法。怎么办？
假如我们已经知道有那么几个问题，这个世界上所有的聪明人都没能找到高效的算法
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2014-07-12 10:39:00
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P问题：可以在以多项式表达的时间内求出确切解的问题，也就是说它的计算复杂度是一个多项式。我们通常用的O(n),O(logn),O（n^2）
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2022-09-11 23:59:07
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1.注意事项1.由于Ogre与3Dmax坐标系统的不一致,可能会导致3Dmax导出的模型在Ogre旋转了90°(我使用OgreMax导出模型).这可以在3Dmax里更改模型的轴坐标即可 修改方法 :
选中模型后--->层次--->点击仅影响对象--->变换
即可将轴坐标重置为OgreMax导出的正常Ogre轴
2
.NxOgre中是以m为度量单
