本文介绍了使用pytorch2.0进行图像分类的实战案例，包括数据集的准备，卷积神经网络的搭建，训练和测试的过程，以及模型的保存和加载。本案例使用了CIFAR-10数据集，包含10个类别的彩色图像，每个类别有6000张图像，其中5000张用于训练，1000张用于测试。本案例使用了一个简单的卷积神经网络，包含两个卷积层和两个全连接层，使用ReLU激活函数和交叉熵损失函数，使用随机梯度下降优化器。本案例可以在GPU和CPU上运行，根据设备的不同自动切换。本案例适合入门pytorch深度学习和练手，也可以用到项目当中。代码精炼，容易修改进行二次完善和开发。

易语言实用模块源码,实用模块,取CPU使用率,提取文件图标,窗口嵌入桌面,任意进制转换,任务管理器_禁用,任务管理器_启用,系统关于对话框,进程权限提升,打开进程,取任务栏信息,Unicode转Ansi,Ansi转Unicode,文件关联,去文件名后缀,关机对话框,置进程优先级,进程

au3代码，对游戏的内存、CPU进行优化

本研究尝试通过使用最新的多核多CPU系统在陡峭的三维隔离山上进行大涡模拟（LES）。 结果，发现1）使用大约5000万个网格点进行湍流模拟是可行的； 2）使用该系统导致了很高的计算速度，超过了单个CPU所达到的并行计算速度在最新的超级计算机之一上。 此外，LES是通过使用多GPU系统进行的。 这些仿真的结果揭示了以下发现：1）使用NVDIA:registered:Tesla M2090或M2075的多GPU环境可以在多达约5000万个网格点的模型中模拟湍流。 2）多GPU环境实现的计算速度超过了并行计算的速度，并行计算使用的是最新超级计算机之一的4至6个CPU。

CPU用赛扬D 352 只要400块了 主板么用abit gd8-pro 好超又实惠 而且做工好 显卡么就用7300GS

〖板载Uni Chrome Pro 3D显示核心〗 〖板载CMedia CMI9761A 6声道AC97声卡芯片〗 〖板载VIA 6103 10/100M以太网卡〗 K8M800集成的显卡性能只相当于GeForce2 MX200，不适合玩游戏，但是价格便宜，CPU加主板差不多950

1GDDR667 320 硬盘 WD80G SATA 320 再换个电源 搞个垃圾的60块 共1700

1、当前指令地址PC:下条指令地址PC 2、RS寄存器地址:RS寄存器数据 3、RT寄存器地址:RT寄存器数据 4、ALU结果输出 :DB总线 数据 2、七段数

多周期CPU制作，烧纸到basy3板子，可运行，有四个状态。

下载后可获得压缩包内含有：本人课程学习闯关通过的代码 1.8位可控加减法电路设计、2.原码一位乘法器设计、3.MIPS运算器设计、4.汉字字库存储芯片扩展实验、5.寄存器文件设计、6. MIPS RAM设计、7.4路组相连cache设计、8. 单周期MIPS CPU设计、9.微程序地址转移逻辑设计、10.MIPS微程序CPU设计、11.硬布线控制器状态机设计、12.多周期MIPS硬布线控制器CPU设计（排序程序）。每个实验的txt文件和logisim平台的circ文件对应每一个关卡，可直接复制粘贴完成闯关，非常便捷，方便学习有困难的同学对照学习，该文件是最新版答案2023年的。