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
转载
2024-05-22 23:34:00
667阅读
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
转载
2024-05-23 14:21:33
58阅读
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
转载
2024-05-24 12:48:41
6阅读
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
转载
2024-05-24 16:41:28
47阅读
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
转载
2024-07-31 14:20:38
46阅读
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
转载
2023-11-17 23:39:39
108阅读
在微软最新发布的 Windows Insider 预览版本中，WSL2 获得了 GPU 计算支持。这意味着 Linux 二进制文件可以利用 GPU 资源，在 WSL 中进行机器学习、AI 开发或是数据科学等工作。微软在今年五月份的 Build 2020 大会上宣布了 WSL 对GPU 计算的支持，对这项功能的需求在社区中一直拥有很高的呼声。目前，需要在WSL中启用GPU支持需要加入Windows
转载
2024-05-28 08:30:01
46阅读
文章目录计算字段拼接字段示例1：as关键字赋予计算字段一个别名算术运算示例SQL算术操作符示例：用select语句进行算术计算总结 计算字段计算字段和列类似，经常互换使用，但是数据库中说列更准确，而计算字段是在SELECT语句内创建的。只有服务器的数据库知道select语句中哪些列是表列，哪些是计算字段，客户端的应用程序不知道，他觉得都一样。虽然客户端的应用程序可以完成所有的格式转换等工作，但是
转载
2024-03-24 14:34:59
19阅读
一、通道和区域标准的卷积过程可以看上图，一个2×2的卷积核在卷积时，对应图像区域中的所有通道均被同时考虑，问题在于，为什么一定要同时考虑图像区域和通道？我们为什么不能把通道和空间区域分开考虑？深度可分离卷积提出了一种新的思路：对于不同的输入channel采取不同的卷积核进行卷积。二、结合TensorFlow API介绍具体实现顺便一提，tf的实现可以接收rate参数，即可以采用空洞卷积的方式进行操
转载
2024-10-13 10:51:33
140阅读
一、通道和区域标准的卷积过程可以看上图，一个2×2的卷积核在卷积时，对应图像区域中的所有通道均被同时考虑，问题在于，为什么一定要同时考虑图像区域和通道？我们为什么不能把通道和空间区域分开考虑？深度可分离卷积提出了一种新的思路：对于不同的输入channel采取不同的卷积核进行卷积。二、结合TensorFlow API介绍具体实现顺便一提，tf的实现可以接收rate参数，即可以采用空洞卷积的方式进行操
转载
2024-10-25 12:59:34
66阅读
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
转载
2024-04-25 16:21:40
116阅读
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
转载
2024-03-20 16:40:02
59阅读
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
转载
2024-03-17 19:01:41
49阅读
NumpyNumpy1.基本操作1.1数组转换1.2数组生成1.3文件读取1.4查看操作2.数据类型2.1指定数据类型：2.2查看数据类型2.3数据类型转换3.数组运算3.1数组间运算3.2数组与标量4.索引和切片4.1基本索引和切片4.2布尔型索引4.3花式索引5.数组转置和轴对换6.数组函数6.1通用函数：元素级数字函数6.2where函数6.3数学和统计方法6.4排序方法6.5集合运算函数线
转载
2024-04-17 23:08:07
22阅读
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
转载
2023-09-27 09:33:05
597阅读
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
转载
2024-03-16 15:35:17
147阅读
参考链接： Python中的numpy.logaddexpNumpy 使用教程–Numpy 数学函数及代数运算 一、实验介绍 1.1 实验内容 如果你使用 Python 语言进行科学计算，那么一定会接触到 Numpy。Numpy 是支持 Python 语言的数值计算扩充库，其拥有强大的高维度数组处理与矩阵运算能力。除此之外，Numpy 还内建了大量的函数，方便你快速构
转载
2024-04-17 19:55:08
39阅读
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
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
# 递归向上计算：Java中的递归技巧
在编程中，递归是一种常见的算法，它允许函数调用自身来解决问题。递归向上计算是一种特殊的递归形式，它从问题的底部开始，逐步向上求解。本文将通过Java代码示例，介绍递归向上计算的概念和实现方法。
## 递归向上计算的概念
递归向上计算是一种从问题的底部开始，逐步向上求解的算法。它通常应用于需要从下到上解决问题的场景，如树的遍历、动态规划等。与递归向下计算
原创
2024-07-25 06:08:17
17阅读
