人工智人-家居设计-多摄像头智能跟踪算法研究及基于GPU的优化实现.pdf

TensorFlow自组织图 TensorFlow 1.5和Python 3.6的Kohonen自组织映射1的实现。 提供了一个Tensorflow V2版本，该版本位于tfv2分支中。 （感谢Dragan！）这最初是基于代码，但进行了一些关键的修改： 使用TensorFlow广播语义而不是tf.pack和for循环。 输入数据应该来自Tensor而不是tf.placeholder ，从而可以与更快，更复杂的输入数据管道一起使用。 培训使用批处理算法而不是在线算法，如果您具有GPU RAM，则可以大大提高速度。 另外，因此，我添加了... 多GPU支持（对于具有多个GPU的单机，它没有多节点培训）。 Tensorboard可视化的一些摘要操作 example.py通过在3个群集玩具数据集上训练SOM来包含其用法的简单示例。 产生的u-matrix应该看起来像这样： 请注意，该示

GPU并行运算服务器 - 2U四GPU2

1、James Bowley编译好的OpenCv库，https://jamesbowley.co.uk/downloads/#OpenCV4.5.0 2、OpenCV-python支持CUDA，可以在GPU上运行，参考https://blog.csdn.net/REAL_liudebai/article/details/119356958 3、Python OpenCV配置CUDA以支持GPU加速 (不使用Visual Studio) 可以使用该OpenCV 库版本利用GPU进行图像处理 4、OpenCV是计算机视觉和机器学习软件库，功能非常强大，通过pip安装的Python版本仅支持CPU运算，可以使用该资源进行GPU运算

python人像抠图利器，paddlepaddle 1.8.5 GPU版 whl格式：众人周知的外网环境，需要垫脚否则下载巨慢，这里帮各位搬一下砖，pip install XXX安装即可,望笑纳；）

matlab图像去模糊原始码CCPi规范化工具包（） 掌握 发展 Anaconda二进制文件 迭代图像重建（IIR）方法经常需要进行正则化，以确保收敛并使得逆问题很好地解决。 CCPi正则化工具包（CCPi-RGL）工具包提供了一组2D / 3D正则化策略，以确保IIR方法的更好性能（更高的SNR和分辨率）。 标量和矢量数据集的正则化模块基于该框架，并且可以与PDHG，Douglas-Rachford，ADMM，FISTA和一起使用。 CCPi-RGL的主要目标是，该工具包可用于图像去噪问题。 核心模块用C-OMP和CUDA语言编写，并提供了Matlab和Python的包装器。 先决条件： 或者 Python（经过测试的版本3.5 / 2.7）； 赛顿 C编译器 nvcc（CUDA SDK）编译器 套餐模块： 单通道（标量）： Rudin-Osher-Fatemi（ROF）总变化（显式PDE最小化方案） 2D / 3D CPU / GPU （参考资料1 ） 快速渐变投影（FGP）总变化量2D / 3D CPU / GPU （参考2 ） 斯普利特-布雷格曼（SB）Total Variat

torch-1.5.1-cp38-cp38-manylinux1_x86_64.whl

使用 GPU 张量核加速稀疏矩阵-矩阵乘法 在这个存储库中，我们提供了加速稀疏矩阵-矩阵乘法 (SpGEMM) 实现的源代码

使用 ACO 的 TSP 说明 - 对于 ACO ，因为它是一个更小更简单的代码，我只为并行版本和 CUDA 版本分别使用了 1 个文件。我正在使用一个开源 map_generator（用 ruby​​ 编码），它将城市数量作为参数并构建一个 map.txt，其中包含一个带有所述 N 个城市的随机城市地图。运行地图生成器的命令：ruby map_generator.rb Num_of_cities -我已经编译并保存了 3 个不同的地图变体，以方便评分者检查我的代码。map25.txt 、 map50.txt 和 map100.txt 分别包含 25,50,100 个城市的地图。 - 运行代码的顺序和并行版本。只需执行“make”并运行顺序版本，例如运行 25 个城市 -> ./tsp-ant-cpu < map25.txt 并运行并行版本，例如使用 25 个城市 -> ./tsp- ant-gpu < map25.txt 这确保并行和顺序版本的输入数据相同 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

CUDA-模拟退火 CUDA 中的模拟退火，用于使用序列对进行布局优化。