前言 深度学习涉及很多向量或多矩阵运算，如矩阵相乘、矩阵相加、矩阵-向量乘法等。深层模型的算法，如BP，Auto-Encoder，CNN等，都可以写成矩阵运算的形式，无须写成循环运算。然而，在单核CPU上执行时，矩阵运算会被展开成循环的形式，本质上还是串行执行。GPU（Graphic Process Units，图形处理器）的众核体系结构包含几千个流处理器，可将矩阵运算并行化执行，大幅缩短计算时间。随着NVIDIA、AMD等公司不断推进其GPU的大规模并行架构，面向通用计算的GPU已成为加速可并行应用程序的重要手段。得益于GPU众核（many-core）体系结构，程序在GPU系统上的运行速度相

QT使用SAX读取xml高效-快速.rar SAX（Simple API for XML） 如果你只想读取并显示整个XML文档，那么SAX是很好的选择，因为它提供了比DOM更简单的接口，并且它不需要将整个XML文档一次性读入内存，这样便可以用来读取较大的文件 SAX只能读取，不能写入 博文链接：https://txwtech.blog.csdn.net/article/details/126324844?spm=1001.2014.3001.5502

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