经过一个月的努力，终于成功优化了我的python程序，记录下一路上踩过的坑1.原始程序我的原始程序是模拟一个随时间演化的多粒子系统，每个粒子跟它的邻居（每个粒子有各自的的邻居）有相互作用，考虑到我的论文还没发表，这里先不贴出代码。大致上，程序有一个大循环，用来做时间步的迭代；大循环里有个小循环，用来对N=91个粒子进行迭代。一轮要跑100万个时间步，一组实验要跑10轮，然后改变参数还要进行上百组实
在Tensorflow也有一段时间了，今天在新配置的电脑上配置tensorflow-gpu，决定把过程通过记录一下软件下载我所用到的软件如下图所示，都可以在官网下载到，这里就不在赘述。需要注意的是：Tensorflow 和 cuda、cudnn有一个版本对应，下载时候需要区别:软件安装AnacondaPython易用，但用好却不易，其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题，特别是当你使
浅谈DirectX的模型加载
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基于DirectX的游戏开发中，人物和模型由针对每个对象的成千上万个多边形组成的，对纹理映射而言这是非常复杂的，假设不加索引的几何图形，而只是用三角形（DirectX的模型基础是三角形）。那将会是一场恐怖的噩梦。所以现在将简单地介绍从游戏程
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2024-05-13 15:21:36
80阅读
# 使用 Python 实现高斯过程回归 (GPR)
高斯过程回归（Gaussian Process Regression, GPR）是一种非参数的贝叶斯回归方法，适用于连续输出的预测任务。它在许多领域中被广泛应用，包括工程、金融、气候科学等。本文将介绍如何使用 Python 实现 GPR，并展示一些示例代码，帮助您更好地理解 GPR 的基本概念和应用。
## 什么是高斯过程？
高斯过程是一
# 如何在Python中将数据放入GPU
## 引言
在机器学习和深度学习的应用中，为了加速计算，通常会使用图形处理器（GPU）来处理数据。GPU拥有并行处理的能力，并且比中央处理器（CPU）更适合处理大规模的数据集。本文将指导你如何在Python中将数据放入GPU，以提高计算性能。
## 整体流程
在开始之前，让我们了解一下整个过程的步骤。下表展示了将数据放入GPU的流程。
| 步骤
原创
2024-02-12 08:20:03
623阅读
如何在GPU上运行深度学习模型
深度学习模型的训练和推断过程需要大量的计算资源。为了加速模型的训练和推断，我们常常使用GPU来进行计算。GPU相比于CPU具有更多的核心，能够并行处理大规模数据，因此能够更快地完成深度学习模型的计算任务。本文将介绍如何将深度学习模型放入GPU，并提供一个示例来解决一个实际问题。
## 1. GPU基础知识
在深入讨论如何将深度学习模型放入GPU之前，我们先来了
原创
2023-12-17 10:08:27
112阅读
在这篇文章中，我们将深入探讨GPR（Gaussian Process Regression）的Python实现。GPR是一种强大的非参数回归方法，非常适用于处理不确定性，并能在数据稀疏的情况下提供对函数的有效估计。我们将逐步分析GPR的背景、技术原理、架构解析以及源码分析，并进行一些扩展讨论，来更好地理解这一技术。
### 背景描述
在数据科学和机器学习领域，回归分析是一种常用的方法，用于预测
## 把Python字符串放入GPU
### 引言
在进行深度学习和机器学习等计算密集型任务时，使用GPU可以大大提高计算速度。Python作为一种强大的编程语言，有许多库可以帮助我们将计算任务放入GPU进行加速。本文将介绍如何将Python字符串放入GPU，以加速字符串处理相关的任务。
### 流程
下面是整个过程的流程图：
```mermaid
classDiagram
clas
原创
2023-10-23 18:51:57
819阅读
树莓派Pico有很多GPIO。 GPIO全称是General-purpose input/output，通用型输入输出，也就是我们俗称的IO口，IO引脚……把树莓派Pico翻到背面，可以看到两边的焊盘上有很多标记有GP后面跟着一个数字的，就是一个GPIO。 我们可以通过GPIO连接外设（外部设备），并用Pico的程序对外设进行检测或者控制。比如可以用GPIO连接按键，更多的LED灯，蜂鸣器喇叭，湿
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2023-09-03 10:58:44
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# 使用PyTorch将矩阵放入GPU的完整指南
如果你是一名刚入行的小白，想要了解如何在PyTorch中将矩阵放入GPU，那么你来对地方了。本文将引导你完成这一过程，确保掌握每一个细节。
## 整体流程
我们可以将整个流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 操作 | 说明 |
|
用CUDA为GPU编程实在太难了。为了让没有CUDA编程经验的人写出和专家效率相当的GPU代码，现在OpenAI推出了一种新的语言和编译器——Triton。它的难度比CUDA低，但是性能却可与之相媲美。OpenAI声称：Triton只要25行代码，就能在FP16矩阵乘法shang上达到与cuBLAS相当的性能。OpenAI的研究人员已经使用Triton，来生成比同等Torch效率高出1倍的内核。T
文章目录1. KNN模型评价1.1 计算效率低，耗费计算资源较大1.2 抗噪性较弱，对噪声数据(异常值)较为敏感1.3 模型不稳定，可重复性较弱1.4要进行归化处理:2.模型的追求2.1 模型效果2.2 运算速度2.3 可解释性2.4 服务于业务 1. KNN模型评价到这里，能够对KNN进行的全部优化就已经完成了。KNN代表若"投票类"的算法，一直广泛受到业界的欢迎。不过KNN也有自己的缺点，那
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2024-05-04 10:24:44
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在学习tensorflow的过程中，有很多小伙伴反映读取数据这一块很难理解。确实这一块官方的教程比较简略，网上也找不到什么合适的学习材料。今天这篇文章就以图片的形式，用最简单的语言，为大家详细解释一下tensorflow的数据读取机制，文章的最后还会给出实战代码以供参考。一、tensorflow读取机制图解首先需要思考的一个问题是，什么是数据读取？以图像数据为例，读取数据的过程可以用下图来表示：
高斯过程回归分析（GPR）是一种强大的非参数贝叶斯回归技术，用于处理各种复杂的数据建模任务。在实际应用中，GPR可以用于预测、时间序列分析及决策支持等领域。然而，GPR的实现与调优过程往往伴随着一些错误和问题，尤其是在使用Python进行建模时。本文将针对“GPR 高斯过程回归分析 Python”这一主题展开讨论，涵盖错误现象到解决方案的全过程。
## 问题背景
在一个机器学习项目中，我们应用
1。监督学习
1.1。广义线性模型
1.1.1。普通最小二乘法
class sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True, normalize=False, copy_X=True, n_jobs=1)
1.1.1.1。普通最小二乘法复杂性 O(np2)
1.1.2。岭回归 linear_model.Ridge
1.1.2.1。
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2024-08-13 13:54:08
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# 将文件放入Python的方案
在进行数据处理和分析时，Python是一个非常强大的工具。通常，我们需要将文件（如CSV、Excel、JSON等）导入Python环境，以便进行后续的数据分析。本文将介绍如何将不同类型的文件导入Python的几种方法，并通过代码示例进行展示，最后我们将使用可视化工具为该过程提供清晰的展示。
## 一、项目背景
当今社会，数据无处不在，企业和个人面临着大量的数
今天同事给我扔了一个.pyd文件，说让我跑个数据。然后我就傻了。。不知道多少粉丝小伙伴会run .pyd代码文件？如果你也懵懵的，请继续往下读吧。。今天科普下各类Python代码文件的后缀，给各位Python开发“扫扫盲”。.py最常见的Python代码文件后缀名，官方称Python源代码文件。不用过多解释了~.ipynb这个还是比较常见的，.ipynb是Jupyter Notebook文件的扩展
# 项目方案：将 Python 程序放入 App
## 1. 理解需求
在提出一个项目方案之前，我们首先需要明确需求和目标。假设我们有一个 Python 程序，现在希望将其封装成一个可执行的 App，以便用户可以方便地安装和运行。
## 2. 选择合适的框架
在选择合适的框架时，我们需要考虑以下因素：
- 目标平台：选择一个支持目标平台的框架，如 Windows、macOS 或 Linu
原创
2023-07-20 23:54:28
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绝对地址和逻辑地址 可见，我们写的代码要翻译成CPU能识别的指令。这些指令会告诉CPU应该去内存的哪个地址存/取数据，这个数据应该做什么样的处理。在这个例子中，指令中直接给出了变量x的实际存放地址（物理地址）。但实际在生成机器指令的时候并不知道该进程的数据会被放到什么位置。所以编译生成的指令中一般是使用逻辑地址（相对地址）Eg∶编译时只需确定变量x存放的相对地址是100（也就是说相对
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2024-04-04 16:06:39
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1什么是Numpy数组 NumPy是Python中科学计算的基础软件包。它是一个提供多维数组对象，多种派生对象（如被屏蔽的数组和矩阵）以及用于数组快速操作的例程，包括数学，逻辑，形状操作，排序，选择，I / O ，离散傅立叶变换，基本线性代数，基本统计运算，随
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2024-05-06 22:19:44
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