在基于 AMD 快速地龙处理器的台式机中轻松扩展和加速存储,AMD StoreMI 是某种提供给电脑发烧友的强大的能够加载/启动时间的工具、改善文件管理、魔梯系统响应速度。

序列比对与 A* 示例 这是使用 A* 路径查找来加速动态规划算法的示例，在本例中是序列比对问题，Levenshtein 距离是其中的一个特定实例。 O(n * e^2)与标准的 Levenshtein 距离算法不同，它运行的时间类似于n输入长度和e编辑距离的时间。它通过使用像 A* 这样的启发式算法来仅探索沿网格对角线的有希望的状态，而不是整个O(n^2)网格。 对于具有少量编辑的大文件，它比O(n^2)它所基于的简单动态编程算法要快得多，但仍然比专门的和高度优化的全局序列比对程序（如Edlib ）慢得多。不同之处在于我在两个小时内编写了这个，它有 150 行代码，包括测试、调试例程和示例。 它是用 Rust 编写的，包含两个示例程序： seqalign：读取 FASTA 格式的基因序列文件并打印对齐距离。 seqalign_plain：读取两个纯文本文件并打印对齐距离。

深度学习基于ZYNQ的卷积神经网络硬件加速器项目系统源码。一个非常完整的项目 运行流程 在Lenet5文件夹中训练并测试卷积神经网络。 量化神经网络并测试效果，最后导出参数。 在custom_ip工程待封装的硬件加速器各BROM IP核中加载刚生成的coe文件。 综合custom_ip中的工程，并导出IP核。 在LeNet5_PSPL工程中导入刚生成的IP核，综合、实现、导出bit流。 运行Xilinx SDK，导入测试图片的标签数据，进行测试。 基于ZYNQ实现了软硬协同的硬件加速器系统，实现对于卷积神经网络识别MNIST手写集的加速。 PL端实现硬件加速器（包括卷积层、池化层、全连接层的实现，缓存区，共享乘累加器）。PS端实现验证测试流程的控制（非常简单的逻辑，就是发送start信号，等待done拉高，读出识别结果，重复200次后计算准确率和耗时。真正软硬协同的PS端应该连上摄像头，然后把摄像头的数据发送过去识别。 测试在开发板上的效果是200张图片，准确率96.5%，耗时47ms。

lwip_dpdk DPDK 加速 lwip 用户空间协议栈，基于 lwip-2.1.2、dpdk-stable-17.11.9 构建。 有什么不同？ 我们没有对DPDK和lwip做任何修改，只是在contrib-2.1.0/ports/unix/port/netif/目录下增加了一种dpdkif设备。 所以lwip协议栈可以使用DPDK驱动来接收和发送数据包。 这将使 lwip 成为“真正的用户空间”协议栈。 我们还在/ports/unix/socket_client （客户端）和/ports/unix/socket_server （服务器）中编写了一个socket应用程序。 所以你可以按照这个程序中的逻辑来编写你自己的应用程序。 目前，我们将 dpdk 工作线程绑定到逻辑核心 1。其他线程，如“tcpipthread”，未固定到任何特定核心。 所以请确保你至少有 2 个 CPU

邊界網格是包含更詳細網格的簡單網格。使用邊界網格和邊界凸分解，我們可以比使用典型的寬相位邊界框、球體或凸包更接近幾何模型。例如，我們可以實時運行機器人碰撞檢測，並加速許多其他計算機圖形算法、光線追踪或路徑運動規劃等技術 Boundingmesh 是一個用於生成邊界網格和邊界凸分解的庫和工具集。邊界網格包圍給定的網格並且具有較少的頂點；它是單面近似網格。邊界凸分解是一組包含給定網格的少數頂點的凸包。 程序原始碼使用QT GUI人機介面 可以導入/導出各種標準 3D 幾何文件格式：.off, .obj, .stl, .wrl 我們依賴線性代數庫Eigen進行大多數計算。 如果您執行.wrl文件加載，您還需要Coin3D工具包。 涉及凸體的模塊依賴於QHull和CGAL函數庫。

在opencv读取的图片，转化为gpumat，用opengl绘制，并在图片上绘制矩形。使用cuda加速。

Redshift是世界上第一个完全基于GPU加速的有偏差3D渲染器。渲染速度提升百倍！核心设计可以有效的渲染非常大的场景的几何和纹理，远远超过可用显存。非常适合动漫、影视特效、广告、建筑设计等行业使用。

文章目录1 pip换源1.1 win下1.2 linux下2 conda换源2.1 win下2.2 linux下参考链接 Python经常需要安装一些库，但是默认使用的国外的源，真的非常非常慢，体验不佳，因此很有必要替换为国内的源。 1 pip换源 1.1 win下 打开appdata文件夹，在资源管理器的地址栏输入 %appdata% 后回车 回车后进入当前路径，新建一个 pip 文件夹 在pip文件夹里面新建一个配置文件 pip.ini 在该配置文件中写入一下内容 [global] index-url=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple [i

基于ZYNQ实现了软硬协同的硬件加速器系统.zip