Pytorch上的SiamFC 这是pytorch版本的siamfc。 教程笔记本已添加。 我从黄的git借来了一些代码： : ，非常感谢。 先决条件 强烈建议您需要Anaconda Env。 和一个好的火炬。 我使用自定义的训练方法来重复结果。 讲解 基准 参考 如果您认为这项工作有用，请考虑引用 ↓[原始方法]↓ @inproceedings{bertinetto2016fully, title={Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking}, author={Bertinetto, Luca and Valmadre, Jack and Henriques, Jo{\~a}o F and Vedaldi, Andrea and Torr, Philip H S}, booktitle={

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遗传算法TSP_CUDA 一种遗传算法，可使用CUDA体系结构（GPU）为TSP（旅行商问题）找到最佳解决方案。 这是我在USF进行的并行和分布式处理课程的最后一个项目，与Berkeley在2015年Spring发布的“并行计算机的应用程序”一起完成的。该项目的目的是使自己熟悉遗传算法的设计和实现，重点是学习如何在CUDA架构以及C ++的OpenMP库上编写并行代码。 概述： 该项目将在德克萨斯大学奥斯汀分校的Stampede.tacc超级计算机上运行。 该代码在踩踏群集的单个节点上运行，此刻使用Nvidia的CUDA调用单个GPU。 在CUDA中，执行内核（GPU功能），并由块和线程组成。 每个块最多可以有1024个线程，每个内核可以有〜65000个块。 我设计了一种算法，以便在每个GPU上创建一个填充，该填充由启动内核的NTHREADS * NBLOCKS组成。 例如，在一个流行

GPU并行编程这本书，详细剖析了GPU 的运算机制，让读者升入理解GPU计算的内核，以及提升运算速度的有效方法。对于算法研究人员，是不可多得的资料。

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采用matlab写的GPU版本卷积神经网络，使用了maxpooling等技术，matlab版本2013a.

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