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2021-08-30 13:32:23
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## Python调用CUDA函数核函数
在深度学习和科学计算中，使用图形处理器（GPU）进行加速是一个常见的做法。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是英伟达公司提供的用于GPU编程的平台和编程模型。通过使用CUDA，我们可以在Python中调用CUDA函数核函数，实现对GPU的利用，提高程序的执行效率。
### CUDA简介
CUDA是一种并
原创
2024-01-24 06:26:53
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1、函数的功能：
（1）代码的一种组织形式；
（2）一个函数一般完成一项特定的功能。
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2023-05-24 16:02:57
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出发点 如果我的数据有足够多的可利用的信息，那么我可以直接做我喜欢的事了。但是现在如果没有那么多的信息，我可不可以在数学上进行一些投机呢? 低维（比如我只知道一个人的年龄，性别，那我能对她多了解吗? ) 高维（比如我知道他从出生开始，做过哪些事，赚过哪些钱等) 如果我们对数据更好的了解（是机
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2023-12-01 09:59:36
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# Python如何调用RQ核函数
RQ是一个Python库，用于在后台处理长时间运行的任务。它使用Redis作为消息代理，可以轻松地将任务分发给多个工作进程并对其进行调度。本文将介绍如何使用Python调用RQ核函数。
## 安装RQ
在开始之前，我们需要先安装RQ库。可以使用以下命令来安装RQ：
```markdown
pip install rq
```
## 创建RQ任务
RQ
原创
2024-01-29 04:05:53
131阅读
#include <stdio.h> __global__ void childKernel(int i) { int tid = blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x; printf("parent:%d,child:%d\n",i,tid); for(int j=i
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2017-05-26 11:31:00
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#include __global__ void childKernel(int i){ int tid = blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x; printf("parent:%d,child:%d\n",i,tid); for(int j=i;j>>(tid);}...
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2014-08-09 18:56:00
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为何需要核函数：
http://www.blogjava.net/zhenandaci/archive/2009/03/06/258288.html
建议他的文章都仔细看一下 核函数的类型： 常用的四种核函数对应的公式如下： 先粘贴一下，以后有经验了再自己总结。如果如果特征数远远大于样本数的情况下,使用线性核就可以了.如果特征数和样本数都很大,例如文档分类,一般使用线
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2023-11-03 12:40:37
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# 如何实现 Python 核函数
## 简介
Python 核函数是一种在 AWS Lambda 上运行的无服务器计算服务，可以帮助开发者构建和运行无服务器应用程序。在本文中，我将向你介绍如何实现 Python 核函数的步骤，并提供相应的代码示例和解释。
## 实现步骤
下面是实现 Python 核函数的步骤，我们可以使用表格来展示这些步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------ |
原创
2023-09-14 15:38:34
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一.核函数 它是针对线性可分情况进行分析，对于线性不可分的情况，通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转化为高维特征空间使其线性可分，从而使得高维特征空间采用线性算法对样本的非线性特征进行线性分析成为可能。 它基于结构风险最小化理论之上在特征空间中构建最优超平面，使得学习器得到全局最优化，并且在整个样本空间的期望以某个概率满足一定上界。假设X是输入空间，H是特
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2023-11-27 19:41:20
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核函数方法简介(1)核函数发展历史 早在1964年Aizermann等在势函数方法的研究中就将该技术引入到机器学习领域，但是直到1992年Vapnik等利用该技术成功地将线性SVMs推广到非线性SVMs时其潜力才得以充分挖掘。而核函数的理论则更为古老，Mercer定理可以追溯到1909年，再生核希尔伯特空间(ReproducingKernel Hilbert S
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2023-09-23 11:55:57
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一直都觉得核函数是一个很难理解东西，在知乎上看到了一个解答，感觉不错。 观点：核函数和映射没有关系，核函数只是用来计算映射到高维空间之后的内积的一种简便方法。一般英文文献对Kernel有两种提法，一是Kernel Function，二是Kernel Trick。从Trick一词中就可以看出，
程序、线程、进程程序跑起来变成了进程，进程里面又有若干个线程 main（）函数就是主线程程序：program 静态的代码。进程：process 跑起来的代码（运行起来的程序）是动态的。线程：thread 一个进程里面有若干个线程，独立的代码执行路径一个进程里面至少有两个线程main（）——主线程gc（）——垃圾回收器线程 main线程结束gc线程也就结束了核心概念线程是独立的执行路径程序运行即使没
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2024-09-27 09:21:41
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在上个版本的基础上修订,改正了一些错误，优化了一些代码结构，修改了一些注释。不厌其烦的详细注释，对入门来说还是挺友好的哈，欢迎指正！测试数据是吴恩达机器学习课程svm章节的作业。分别用高斯核函数与线性核函数进行测试，可以发现高斯核函数的稳定性和准确率明显较线性核函数好。import numpy as np
from sklearn import datasets
class SVM:
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2023-12-07 07:05:53
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matlab中提供了核平滑密度估计函数ksdensity(x)：[f, xi] = ksdensity(x)返回矢量或两列矩阵x中的样本数据的概率密度估计f。 该估计基于高斯核函数，并且在等间隔的点xi处进行评估，覆盖x中的数据范围。ksdensity估计单变量数据的100点密度，或双变量数据的900点密度。ksdensity适用于连续分布的样本。也可以指定评估点：[f,xi] = ksdensi
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2023-07-03 17:58:40
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网络udpsocket的作用进程指的是：运行的程序以及运行时用到的资源这个整体称之为进程socket(简称 套接字) 是最通用的进程间通信的一种方式创建socket import socket
socket.socket(AddressFamily, Type) 函数 socket.socket 创建一个 socket，该函数带有两个参数：Address Family：可以选择 AF_INET
引言：对于SVM的核函数，许多初学者可能在一开始都不明白核函数到底是怎么做到从二维空间映射到三维空间（这里我们特征空间以二维为例），因此本文主要讲解其中一种核函数-------高斯核函数作为介绍，另外感谢Andrew Ng在网易云课堂深入浅出的讲解，不但加深了我的理解，也为我写这篇博客提供了不少素材。代价函数： 相比于Logistic Regression的代价函数： + SVM的代价函数只是
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2024-01-28 17:14:27
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SVM有很多种实现，但是本章只关注其中最流行的一种实现，即序列最小化（SMO）算法在此之后，我们将介绍如何使用一种称为核函数的方式将SVM扩展到更多的数据集上基于最大间隔的分割数据优点：泛化错误率低，计算开销不大，结果易解释缺点：对参数调节和核函数的选择敏感，原始分类器不加修改仅适用于处理二类问题适用数据类型：数值型和标称型数据寻找最大间隔：分割超平面的形式可以写成W^T *x+b，要计算点A到分
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2023-10-03 20:19:19
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搞清楚自己用的是分类还是回归！。 搞回归的用的是scm.SVR方法参数文档sklearn.svm.SVC(C=1.0, kernel='rbf', degree=3, gamma='auto', coef0=0.0, shrinking=True, probability=False, tol=0.001, cache_size=200, class_weight=None, verbose=Fa
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2023-08-08 08:33:38
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核映射与核函数通过核函数，支持向量机可以将特征向量映射到更高维的空间中，使得原本线性不可分的数据在映射之后的空间中变得线性可分。假设原始向量为x，映射之后的向量为z，这个映射为：在实现时不需要直接对特征向量做这个映射，而是用核函数对两个特征向量的内积进行变换，这样做等价于先对向量进行映射然后再做内积：在这里K为核函数。常用的非线性核函数有多项式核，高斯核（也叫径向基函数核，RBF）。下表列出了各种
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2024-01-02 13:40:20
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