QR_CUDA ###使用CGS和MGS的QR分解的GPU实现 这些文件包含用于在GPU上运行Cholesky分解的代码。 它是在安装了CUDA 11.0开发套件的Visual Studio 2019中创建并运行的。 输入矩阵及其尺寸在代码中定义。 在文件QR_CGS.cu中，使用Classical Gram Schmidt算法分解矩阵。 在文件QR_MGS中，使用了改进的Gram Schmidt算法。

cuda 11.5.1，需要的朋友可以下载一下，百度云下载

适用于NVIDIA和AMD GPU的GPU内存测试实用程序，使用来自memtest86 / memtest86 +的完善模式以及其他压力测试。 测试旨在发现硬件和软件错误。 该代码是用CUDA和OpenCL编写的。

为了让CUDA的关键字，如__device__、dim3之类的文字高亮，需要如下步骤： 把SDK_PATH\C\doc\syntax_highlighting\usertype.dat 复制到X:\Program Files (X86)\Microsoft Visual Studio 10.0\Common7\IDE\目录下 这里 X:是安装VS2010盘符，这是win7 64位下的路径。 注意：win7 64系统不要复制到这个目录里，复制到这里是不会CUDA关键字高亮的： X:\Program Files \Microsoft Visual Studio 10.0\Common7\IDE\ （如果你的win7是32位的，可能正好是上面这个目录，应该会高亮的，这是win7 64位和32位的差别） 再次强调：SDK_PATH要换成你安装SDK的实际路径，不要直接使用这个字符串。 VS2010需要重启，重启后打开.cu文件，CUDA的关键字应该变成蓝色了。

cudnn64_7.dll

cudnn8 适配cuda11.1 11.0

多点路径规划指标cuOMT：自适应蒙特卡洛最优传输算法的CUDA / C ++实现 这项工作是根据许可的。 该存储库包含cuOMT ，这是一个使用自适应蒙特卡洛最优传输（MC-OT）算法的CUDA / C ++求解器。 请参阅以获取PyTorch实施。 大创意 自适应MC-OT算法旨在通过解决凸优化问题来解决高维最优运输问题。 基本上，在给定源分布和目标分布的情况下，最佳运输问题是找到最佳运输计划，以将源分布上的质量移动到目标分布。 例如，假设源分布由每个面包店制作的面包量组成，目标分布由每个咖啡馆所需要的面包量组成。 面包店和咖啡馆位于不同的地方，将面包从一个地点转移到另一个地点需要支付运输费用。 然后，最佳的运输问题是找到一种将面包从面包店运到咖啡馆的运输计划，从而使总运输成本降至最低。 每当需要找到将分配转换为另一种的“良好”映射（即OT映射）时，就会出现最佳传输问题。 例如，在深度学习领域，生成模型被设计为无限生成与给定数据集中的样本相似的许多样本。 如果我们将数据集的样本作为潜在分布（可能是高维）的iid采样，则通过在已知分布（例如均匀）和该潜在分布之间进行OT映射，首先可以

ubuntu20.04下编译cuda，采用Qt的实例代码

深度学习-环境配置一、Linux1. CPU2. GPU二、macOS1. CPU2. GPU三、Windows1. CPU2. GPU四、下载网址 一、Linux Tested build configurations Linux 1. CPU 2. GPU 二、macOS 1. CPU 2. GPU 三、Windows 1. CPU 2. GPU 四、下载网址 CUDA 下载地址 点击打开链接 cudnn 下载地址 需要注册账号 https://developer.nvidia.com/cudnn tensorflow-cpu 下载地址 阿里镜像，下载速度快 http://mi

VS2019编译的opencv-4.2.0+contrib-4.2.0，支持CUDA，DNN功能。GPU显卡的Compute Capability需>=5.3 编译所用的工具及环境： Cmake-3.17.5 VS2019 opencv-4.2.0 opencv-contrib-4.2.0 cuda-10.1 cudnn-7.6.2 tbb2019_20190206oss_win python-3.6 numpy-1.15