目录1、numpy1.1、创建 numpy.array1.1.1、常规创建 numpy.array 的方法1.1.2、其他创建 numpy.array 的方法1.1.2、其他创建随机数 random1.2、numpy.array 基本操作1.2.1、numpy.array 的基本属性1.2.2、numpy.array 的数据访问1.2.3、numpy.array 合并和分割1.3、numpy.a
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2024-05-24 12:48:41
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NumPy学习笔记NumPy简介NumPy基础1、创建数组(矩阵)、数据类型2、数组属性查看：类型、尺寸、形状、维度3、小数、reshape(括号维度辨析)4、广播5、轴概念、数组拼接5.1轴5.2拼接6、三元运算符、行列交换7、numpy中的nan和inf7.1 简介7.2 nan性质NumPy常用方法NumPy生成随机数NumPy中的布尔索引NumPy常用统计方法思维导图 &n
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2024-05-24 16:41:28
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前导知识理解本文需要先了解：计算机底层基础知识，CPU、机器码、编译等《编译型语言与解释型语言如何在计算机底层运行》《计算机底层运转机制：多核、缓存、CPU、CU、ALU、Cache》
Python代码与GPU加速的关系《Python程序如何用GPU加速：Tesla、CUDA、Numba》在CPU入门numba《Python代码在CPU下加速：Numba入门》在GPU入门numba《Python通
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2024-05-22 23:34:00
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问题一：numba.errors.UntypedAttributeError: Failed at nopython (nopython frontend)Unknown attribute 'fill' of type array(float64, 2d, C)经过查阅以下文档： numba.pydata.org/numba-doc/latest/reference/numpysupported
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2024-07-31 14:20:38
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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。就其自身来说，Numpy 的速度已经较 Python 有了很大的提升。当你发现 P
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2023-11-17 23:39:39
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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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目录1.1、快速入门1.1.1、中文文档：1.1.2、makedown模式下加载图片1.1.3、求积分公式：1.1.4、查看版本信息1.1.5、numpy快的原因1.2、基本使用1.2.1创建1.2.2属性1.2.3形状的改变1.2.4常见数组的创建1.2.5、随机数1.3、切片和索引1.3.1、索引1.4、基本函数1.5、广播机制1.6、级联和分割1.6.1级联操作1.6.2分割操作1.7、函数
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2024-04-25 16:21:40
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1、什么是GPU加速计算 GPU，又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上图像运算工作的微处理器，与CPU类似，只不过GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的，这些计算是图形渲染所必需的。随着人工智能的发展，如今的GPU已经不再局限于3D图形处理了。GPU 加速计算是指同时利用图形处理器 (GPU) 和 CPU
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2024-03-20 16:40:02
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在MXNet中，NDArray 是所有数学计算的核心数据结构。每个NDArray 代表了一个多维的，固定大小的齐次数组。如果你对python的科学计算包Numpy熟悉的话，你会发现mxnet.ndarray与numpy.ndarray在诸多方面十分相似。就像对应的NumPy数据结构，MXNet的NDArray也能够进行命令式计算。所以你可能会想，为什么不用NumPy呢？MXNet提供了两种引人注目
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2024-03-17 19:01:41
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通常，深度学习模型都是运行在GPU(图像处理器单元），因为它有SIMD并行化指令，所以能够快速处理图片。SIMD全称Single Instruction Multiple Data，单指令多数据流，能够复制多个操作数，并把它们打包在大型寄存器的一组指令集。其实CPU也可以使用SIMD指令，只不过GPU更擅长使用SIMD并行指令，GPU拥有更好地性能。Python的numpy库中矩阵运算会运用SIM
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2024-03-16 15:35:17
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0、背景python脚本运行在服务器端的卷积神经网络往往需要将图片数据从cv2(numpy.ndarray)->tensor送入网络，之后进行inference，再将结果从tensor-> numpy.ndarray的过程。由于cv2读取的数据存于内存中，以pytorch框架举例，在把数据送入GPU前会产生如下的数据转换： GPU准备进行inference之前会判断torch.cuda
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2023-09-27 09:33:05
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1.GPU渲染完数据在显存，回传内存的唯一方式glReadPixels函数。。。2.显存也被叫做显示内存、帧缓存，它是用来存储显示芯片处理过或者即将读取的渲染数据。如同计算机的内存一样，显存是用来存储图形数据的硬件。在显示器上显示出的画面是由一个个的像素点构成的，而每个像素点都以4至64位的数据来控制它的亮度和色彩，这些点构成一帧的图形画面。为了保持画面流畅，要输出和要处理的多幅帧的像素数据必须通
Matlab航迹规划仿真——OBG栅格详解 文章目录章节简介OBG地图导入Robotics BOG map构建构建空白BOG地图填充栅格方式1：“小”栅格方式2：“大”栅格方式3：从导入图片生成BOG地图获取地图数据方式1：判断“word”栅格是否被占用方式2：判断“row，cols”栅格是否被占用其他文献 章节简介 本章介绍在Matlab ROS仿真中如何建造**BOG(Binary Occu
Python 科学计算：利用 NumPy 加速数值运算1. 引言2. NumPy 数组：高性能计算的基础2.1 NumPy 数组的创建2.2 NumPy 数组的属性2.3 高效存储：连续内存块与 strides 属性3. 向量化操作：加速数值运算的关键3.1 向量化操作的优势3.2 丰富的向量化操作类型3.3 向量化操作性能对比4. 广播机制：灵活处理不同形状的数组4.1 广播机制的规则4.2
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2024-08-01 13:11:58
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在进行用户信息认证之前，我们需要先知道两个知识点：（1）：http是无状态协议。所以，在进行信息认证时，我们需要引入状态机制，也就是session机制。（2）：cookie，与域名有关，域名不变，cookie不变。也就是说，在同一域名下，请求各种资源都会携带cookie回后端。下面来谈谈两种认证方式：1.session（会话）这种方式依赖于cookie，我们也称它为setCookie（种cooki
1. 显存的占用当在GPU上跑一个模型时，显存的占用主要有两部分：模型的输出（特征图、特征图的梯度）、模型的参数（权重矩阵、偏置值、梯度）1. 模型参数的显存占用：（例如：卷积核的参数、BN层、全连接层的参数等（池化层没有参数）） 2. 如果是在训练阶段，需要反向传播更新参数值，所以每个参数都需要存储梯度。所以模型参数的显存占用，与采用的优化器有关。
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2024-10-21 16:41:56
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CUDA编程（九）矩阵乘法在之前我们一直围绕着一个非常简单的求立方和的小程序学习CUDA，从编写到优化，学习了很多，包括CUDA GPU的架构，如何评估程序，并行优化，内存优化，等等，把程序的运行时间从679680304个时钟周期（对于我的显卡是0.853S）最终优化到了133133个时钟周期（对于我的显卡是1.67e-4S），优化的效果还是非常明显的，前后总共加速了5015倍。不过这个立方和的小
导读numpy是python中常用的一个矩阵运算库，而且numpy的底层都是采用c实现的，所以执行效率和速度也是很快的，但numpy是利用CPU来进行矩阵运算的，如果遇到大数据的矩阵运算，你会发现numpy真的很慢。那有没有什么办法来加速呢？想到大矩阵的运算肯定会想多使用GPU来计算，就让我们来看看numpy的GPU版本cupy。 环境要求操作系统官方推荐安装环境是在linux操作系统
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2023-09-01 08:41:31
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简单示例导入包import pycuda.autoinit
import pycuda.driver as drv
import numpy
from pycuda.compiler import SourceModule初始化数据变量a = numpy.random.randn(400).astype(numpy.float32)
b = numpy.random.randn(400).asty
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2024-02-26 17:02:25
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Tutorial 8: Loading Maya 2011 Models
第八章：加载Maya2011模型
This tutorial will cover how to import static 3D models from Maya 2011. Note that this tutorial will be focused on Maya but
