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apgpy Python包,该包实现了用于最小化凸函数的加速近端梯度方法(Nesterov 2007,Beck和Teboulle 2009)。 解决: minimize f(x) + h(x) over x \in R^dim_x f是光滑的,凸的-用户提供函数来评估f梯度h是凸的-用户提供评估h的近端算子的功能 呼叫为: x = apgpy.solve( grad_f, prox_h, dim_x ) solve具有呼叫签名: def solve(grad_f, prox_h, dim_x, max_iters=2000, eps=1e-6, alpha=1.01, beta=0.5, gen_plots=True, use_restart=True,
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51单片机控制步进电机加速减速正反转,液晶显示运行状态,L297、L298组合驱动电路
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AutoDock-GPU:适用于GPU和其他加速器的AutoDock 关于 OpenCL和Cuda加速版的AutoDock4.2.6。 它通过在多个计算单元上并行处理配体-受体姿势来利用其令人尴尬的可并行LGA。 OpenCL版本是与TU-Darmstadt合作开发的,能够针对CPU,GPU和FPGA架构。 Cuda版本是与Nvidia合作开发的,以便在Oak Ridge国家实验室(ORNL)峰会上运行AutoDock-GPU,其中包括Jubilee Development公司的Aaron Scheinberg开发的批量配体管线。 引文 使用GPU和基于梯度的本地搜索加速AutoDock4, 2021,10.1021 / acs.jctc.0c01006 查看 特征 基于梯度的本地搜索方法(例如ADADELTA),以及AutoDock 4中Solis-Wets的改进版本。 它针
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