多人姿态估计是近几年众多领域研究的热点问题。在学科交叉研究方面，人体姿态估计及到计算机科学、运动人体科学、环境行为学和材料科学等。随着相关研究的逐步深入以及计算机视觉、5G通信的飞速发展，人体姿态估计技术已应用于自动驾驶、影视创作、安防异常事件监测和体育竞技分析、康复等实际场景。成为人工智能领域研究的前沿课题，此类研究也将在竞技体育、运动康复、日常健身等方面发挥非常重大的意义。本源码可以在免费云gpu上用cpu测试，本地如果笔记本或者台式机配置相应环境，也能用cpu运行。
2021-11-22 09:09:16
818.9MB
此代码基于 Ken Johnson 的“expm_”。 我将其扩展为使用 GPU 进行计算。 此外，它可以通过使用 Pade 近似一次计算多个矩阵。 矩阵应存储在多维数组的每一页中。 对于 CPU 计算，请安装 Yuval 的“mmx”以获得更快的矩阵计算，否则使用 for 循环。
在 GPU 下计算 10000 个 5x5 randn 矩阵时，此代码比使用 for-loop Matlab "expm" 快 400 倍。 它只需要 0.04s，而 Matlab "expm" 需要 20s。
未来计划：对于Hermitian（或者可能是anti-Hermitian）矩阵，用GPU和户主变换和QR分解一次计算多个矩阵的特征向量和特征值，然后用它们来计算expm，应该更快，这就是Matlab expm 当它是一个厄密矩阵时会这样做。 由于我不熟悉这两种方法，因此这将花费很长时间，并且只有在
2021-11-20 20:55:59
82KB
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动态优先级编程算法代码matlab
该项目已作为的任务完成。
请参阅和以获取原始作业。
我曾尝试在Markdown上复制论文，但它并不完美。
纸张的实际Word
Doc也已在此处签入。
编译和用法
请运行“
make
clean
&&
make”进行编译。
然后，您可以按如下所述使用a2，也可以只运行“
runall.sh”脚本。
usage:
./a2
[OPTIONS]
example:
./a2
-i
data.txt
-s
sjf,fcfs,srtf
-v
./a2
-n
5
-s
sjf
options:
-h
Print
this
message.
-i
Read
comma-separated
file
with
arrive,burst
-n
Number
of
jobs
to
generate
if
not
reading
from
file.
-s
Specify
scheduler(s)
to
use.
Valid
schedulers
are:
sjf,
fcfs,
srtf,
rr,
unix
-v
Ver
2021-11-20 18:27:37
75KB
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主要为大家详细介绍了python可视化动态CPU性能监控，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
2021-11-20 12:15:02
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合肥工业大学宣城校区2020年《系统硬件综合设计》的报告与项目源代码（含测试数据）。Verilog实现，ModelSim SE 2019.2开发，支持全冒险处理机制的MIPS五段流水CPU，可以跑MIPS-C3的所有50条指令。
https://github.com/25thengineer/HFUT_2020_MIPS_CPU
2021-11-19 22:46:26
7.21MB
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STM32H7双核CPU间通信
2个内核（ARM Cortex-M7和ARM-Cortex-M4内核）之间的处理器间通信的示例项目。
这个怎么运作
该示例演示了如何在两个内核之间实现通信以交换数据。 它使用共享RAM和2单独的环形缓冲区，在两个方向上的作用类似于管道（单输入，单输出）。 第一个缓冲区从CPU1到CPU2，第二个缓冲区从CPU2到CPU1。
SRAM4用作D3域中的共享RAM。 此RAM是首选的，建议将其用于双核STM32H7xx系列中的共享RAM，以实现CPU间通信。 它在两个CPU内核的两个域之外，不影响每个域的低功耗功能。
二手硬件
示例在下面列出的用于双核STM32H7系列的官方ST Nucleo板上运行。
STM32H7选项字节配置
STM32H7双核CPU必须配置一些选项字节才能正确运行该示例。 为此示例配置了示例：
CPU1（Cortex-M7）闪存地址
2021-11-19 17:14:20
1.05MB
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先放出最终成功版本：win10 + python3.6 + tensorflow1.6.0 + keras2.2.4
*背景：*因为想在电脑上跑LSTM，于是开始了这场漫长的tensorflow环境配置之旅，话不多说，开启正文：
尝试1：
像大多数人一样，按照网上教程（比如这篇博客）安装Anaconda，然后安装tensorflow。但是我一步步乖乖安装后，在Anaconda中import tensorflow 却一直提示：ImportError: No module named ‘tensorflow’。Pycharm中运行程序提示：DLL load failed: 找不到指定的模块。
搜了
2021-11-19 13:20:55
45KB
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