题目描述 编写一个矩阵乘法的GPU并行程序，并且与对应规模的串行程序进行运行时间的比对（n=500，1000，1500，2000，3000，5000），画出规模和时间对比图。 矩阵A（n，n） 矩阵B（n，n） C = A x B 要求： 1、完成程序的开发并验证其正确性，完成一个实验报告（程序源代码、变量和语句的详细说明） 2、在实验报告中通过图表说明CPU串行和GPU并行在各种规模的运行时间； 3、在实验报告中通过图表说明GPU并行不同的数据分配在各种规模的运行时间。 设计思路 矩阵实验的代码环境为VS2019 community+CUDA 10.1，在vs2019中运行确定无问题后，用xtfp上传该cu文件，在shell中在跑一遍 自己写的作业，用学校分配的并行网络，跑出来的，实打实的结果 预览：https://img-blog.csdnimg.cn/87873b9ed0a840c3b156e1bc3faca024.png

tmdb_5000_电影榜单分析

1、手机检测数据集，从COCO2017数据集中提取得到，并分别转成了txt和xml两种格式的标签，可用于YOLO等算法手机检测； 2、目标类别名：cell phone； 3、数量：5017 4、https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/124480876

yolov5+PyQt5实现玩手机行为检测语音告警源码_带GUI界面+模型(5千多个目标训练)+评估指标曲线+操作说明.zip 包含如下： yolov5算法 pyqt5 GUI界面 检测到玩手机语言告警 玩手机模型 评估指标曲线+操作说明 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。

飞蛾图像数据集，这个目录包含训练图像。它有50个子目录，每个目录对应50个物种。每个物种子目录包含特定物种的图像。每个物种有不同数量的图像文件。所有为文件至少有101张训练图片。所有图片为224x224x3jpg格式

公务员考试行测5000题与申论100题

TMDb_Movies 提示：GitHub直接打开ipynb文件容易出错，请通过这个地址浏览： Hi! 这是我的第一个数据分析项目，展示了问题分解、数据清洗、数据分析与可视化的过程，最后给出了一个简单的预测模型。我从中学到了很多，在此分享出来，请多多指教！ 数据来源是Kaggle提供的Internet Movie Database（TMDb）数据集，包括了近五千部电影的信息。数据原地址：

1、基于yolov5算法实现电动自行车识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明 2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线 3、4张3080ti显卡，5000多张图像数据（8000多个电动车目标）训练迭代200次，模型拟合较好。 4、识别一个类别，分别是“电动自行车” 【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。

本文档提供了中低端防火墙USG系列产品V300R001C00版本的维护指导，包括FAQ、通用故障定位方法、典型故障案例和专题资料，供工程师学习和参考。 USG2110-X USG2100 USG2200 USG5100 USG5500 USG2100 BSR/HSR USG2200 BSR/HSR USG5100 BSR/HSR

天耀5000+Online 3.99