Numpy 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，方便你快速构建数学模型。1.2 实验知识点Numpy 数学函数Numpy 代数运算1.3 实验环境pyt
1 概述本文对比较常用且比较高效的排序算法进行了总结和解析，并贴出了比较精简的实现代码，包括选择排序、插入排序、归并排序、希尔排序、快速排序等。算法性能比较如下图所示：
2 选择排序选择排序的第一趟处理是从数据序列所有n个数据中选择一个最小的数据作为有序序列中的第1个元素并将它定位在第一号存储位置，第二趟处理从数据序列的n-1个数据中选择一个第二小的元素作为
与参考文章的不同1.梯度下降由SGD换成了Adam 2.重构了VGG16的分类层，改动了神经元个数，drop比率并且增加了BN层 3.对学习率以及动态学习率稍作修改 有上述改动，能够从acc不到20%，增加到64%+ 但是和之前用tf做的80%acc还有不小的差距一、 前期准备1. 设置GPUimport torch
import torch.nn as nn
import torchvision
文章目录1. 垃圾回收机制及算法1.1 简述Java垃圾回收机制1.2 GC是什么？为什么要GC？1.3 垃圾回收的优点和缺点1.4 垃圾回收器的原理是什么？有什么办法手动进行垃圾回收？1.5 JVM 中都有哪些引用类型？1.6 怎么判断对象是否可以被回收？1.7 Full GC是什么1.8 对象什么时候可以被垃圾器回收1.9 JVM 垃圾回收算法有哪些？1.9.1 标记-清除算法1.9.2 复
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2023-08-16 13:48:59
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# 使用GPU加速MATLAB机器学习应用程序
在现代计算中，GPU（图形处理单元）的并行处理能力使其成为机器学习工作流中不可或缺的一部分。对于刚刚入行的开发者而言，通过MATLAB中的机器学习应用程序实现GPU加速可能会有所挑战。本文旨在为你提供一份详细的流程和代码示例，让你能够顺利完成这一过程。
## 流程概述
以下是使用MATLAB机器学习应用程序实现GPU加速的主要步骤：
| 步骤
这是我们正在撰写的系列文章中的第一篇。所有帖子都在这里：1.加快算法速度，第1部分—PyTorch2.加快算法速度，第2部分-Numba3.加快算法速度，第3部分—并行化4.加快算法速度，第4部分--Dask这些与Jupyter Notebooks配套，可在此处获得：[Github-SpeedUpYourAlgorithms]和[Kaggle]（编辑-28/11/18）-添加了“torch.
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2024-05-08 12:46:39
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“在硬件革命开始兴起前，神经网络的研究都只停留在理论阶段” 围绕着深度学习的广泛讨论经常会误导外行人，让他们以为这是一种新发明的技术，当他们知道早在1940-1950年代深度学习就奠定了基础时，会感到十分的震惊。但事实上，深度学习已经有了很长的历史，早在20世纪后半叶，深度学习中最流行的深层神经网络结构和理论就得到了发展。这时，可能有人会问，为什么深度学习的革命会在近几年发生，而不是在
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2024-06-18 07:57:39
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Windows 系统下安装 IntelliJ IDEA 系统要求系统支持：Microsoft Windows 8 / 7 / Vista / 2003 / XP（每个系统版本的 32 位和 64 位都可以）JDK 版本：Oracle JDK 1.6 或以上内存：最低要求 1 GB，推荐 2 GB 以上硬盘：最低要求 2 GB显示器：最低要求 1024 X 768 分辨率 首次安装IntelliJ
Android 源码下利用jni编译自己的项目（参考系统development/samples/SimpleJNI） 记于正文前：环境是ubuntu10.10,android 源码是2.0的，在第一次编译源码的时候遇到
# Java可以用GPU吗？
在现代计算中，尤其是在处理大量数据和复杂运算时，使用GPU（图形处理单元）进行并行计算已经成为一种主流选择。尽管Java本身并不是一个直接支持GPU编程的语言，开发者可以通过多种方式利用GPU的强大计算能力。本文将探讨如何在Java中使用GPU，包括具体的代码示例和流程图。
## 什么是GPU？
GPU是一种专门的硬件，主要用于图形渲染。由于其强大的并行计算能力
原创
2024-09-06 03:47:37
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01引言作为金融时间序列的专题推文，【手把手教你】时间序列之日期处理主要介绍了使用Python处理时间序列的日期和统计分析；【Python量化基础】时间序列的自相关性与平稳性主要介绍了时间序列的一些基础概念，包括自相关性、偏自相关性、白噪声和平稳性；而【手把手教你】使用Python玩转金融时间序列模型主要介绍了AR、MA、ARMA和ARIMA模型的基本原理与Python的实现。从上一篇推文不难看出
常用数据遍历的方法1.forEach (无返回值,修改功能):只能用于数组 (正在遍历的元素，索引，数组本身)遍历纯数组遍历对象数组2.filter()筛选(不会修改原数组)： 只用于数组,过滤出数组中满足条件的项，并组成新的数组返回对数组过滤对对象数组过滤3.find()、findIndex()(不会修改原数组)找出第一个符合条件的数组成员并返回该 值/索引4.every()：数组中每一项都满
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2024-05-13 20:36:42
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尽管有两种booster可供选择，我这里只介绍tree booster，因为它的表现远远胜过linear booster，所以linear booster很少用到。
1、eta[默认0.3]
和GBM中的 learning rate 参数类似。
通过减少每一步的权重，可以提高模型的鲁棒性。
典型值为0.01-0.2。
2、min_child_we
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2024-10-14 08:52:12
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VM虚拟机Ubuntu16.04硬盘容量扩展由于Ubuntu中下载文件太多，导致空间不足，虚拟机总是卡死，连带windows系统都卡，所以想扩充一下硬盘容量，百度了很多，感觉都说得不是很清楚，然后在一个博客的评论下有人推荐了一个博客，讲的很清楚，也很实用，分享给大家 网址链接: https://www.maxlicheng.com/notes/328.html?unapproved=2986&am
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2024-04-05 22:40:46
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现在拿到驾照的人越来越多，这就意味着会开车的人也多了起来，但是我们在驾校学到的也就是基础驾驶技巧，真正开车上路依旧有很多需要学习的地方。那么如何判断一个人开车稳不稳呢？光看驾龄是没有用的，还是要看有没有这几个细节。 出发前检查车况。在汽车正式上路之前，其实都应该检查汽车的车况到底如何，尤其是在跑长途高速之前，老司机都会检查一下汽车的车况，这样才能保证汽车有一个良好的运行状态，不至于跑到半路就抛锚
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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我将尝试通过使用CUDA来优化一些用MATLAB编写的代码。我最近开始对CUDA进行编程，但是我对它的工作原理有一个大致的了解。所以，说我想将两个矩阵加在一起。在CUDA中，我可以编写一种算法，该算法将利用线程来计算结果矩阵中每个元素的答案。但是，这种技术可能与MATLAB已经执行的技术不相似吗？在那种情况下，效率是否不取决于技术而仅归因于硬件级别？将MathWorks的解决方案与第三方工具和手工
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2024-07-01 04:43:21
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项目背景：组里的几个同学最近在开发一个系统模拟器，当模拟20w节点在线的时候，发现有一个组件log_generator占用CPU特别严重，经常出现占用的CPU超过120%的情况。该组件使用的是多线程模型，所以虽然机器CPU是4核的，也无法利用其它CPU分担负载。考虑到我们下阶段的目标是模拟100w节点同时在线，现在的模拟器性能肯定无法满足要求，所以必须对该模拟器进行性能调优。熟悉代码：为了解决这个
使用ONNX转换AI模型与 ONNX 的互操作性ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种描述深度学习模型的开放标准，旨在促进框架兼容性。考虑以下场景：您可以在 PyTorch 中训练神经网络，然后在将其部署到生产环境之前通过 TensorRT 优化编译器运行它。 这只是众多可互操作的深度学习工具组合中的一种，其中包括可视化、性能分析器和优化器。研究人员和 DevO
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2024-10-18 09:23:29
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