视频内嵌硬字幕提取OCR识别外挂字幕(srt格式)CPU、GPU显卡加速/视频字幕提取软件,视频演示教程观看地址：https://www.ixigua.com/7211914126979760675?logTag=732bc89015727ed20b03 懒人视频字幕提取工具是一款非常简单且实用的视频字幕提取软件，该软件的主要功能就是帮助用户快速提取视频中字幕区域的文字，我们在观看视频时如果需要其中的字幕就可以用到这款软件，可帮助您自动提取所有字幕，无需手动一个一个对照着进行输入，便于您对视频字幕重新进行编辑，对应的字幕提取操作非常简单，导入需要的视频，通过几个简单的步骤即可一键进行提取，提取完成后可显示提取到的字幕的保存位置，还可查看提取用时，需要的话就赶快下载试试吧！【特别提醒安装密码请输入：18603298215 】完全免费 原创软件 放心下载

摘要随着图形处理器（GPU）的计算能力和可编程性的不断提高，利用 GPU 进行通用计算（GPGPU）逐渐成为研究的热点。的异构模式，虽然这种异构模式能够获得好的

1 查看 CPU 频率 2 使用 GPU Procfs 接口查看设置频率等 1）查看当前频率 2）GPU 固定频率等接口 3) 查看 GPU 电压频率控制列表 4）其他 sys 目录下的 gpu 接口 3 温度监测 1）查看所有温度传感器的温度 2）对应温度传感器的名称 3）其他温度接口 4 CPU 调整性能模式 5 其他命令记录

matlab图像去模糊原始码CCPi规范化工具包（） 掌握 发展 Anaconda二进制文件 迭代图像重建（IIR）方法经常需要进行正则化，以确保收敛并使得逆问题很好地解决。 CCPi正则化工具包（CCPi-RGL）工具包提供了一组2D / 3D正则化策略，以确保IIR方法的更好性能（更高的SNR和分辨率）。 标量和矢量数据集的正则化模块基于该框架，并且可以与PDHG，Douglas-Rachford，ADMM，FISTA和一起使用。 CCPi-RGL的主要目标是，该工具包可用于图像去噪问题。 核心模块用C-OMP和CUDA语言编写，并提供了Matlab和Python的包装器。 先决条件： 或者 Python（经过测试的版本3.5 / 2.7）； 赛顿 C编译器 nvcc（CUDA SDK）编译器 套餐模块： 单通道（标量）： Rudin-Osher-Fatemi（ROF）总变化（显式PDE最小化方案） 2D / 3D CPU / GPU （参考资料1 ） 快速渐变投影（FGP）总变化量2D / 3D CPU / GPU （参考2 ） 斯普利特-布雷格曼（SB）Total Variat

项目开始帮助实现 跨常见 ML 瓶颈组件的性能可观察性和诊断 针对常见问题的可行建议 外部系统级分析工具的集成 与流行的可视化平台和分析管道集成 一个核心组件是 libkineto，它是一个分析库，特别关注低开销 GPU 时间线跟踪。 PyTorch Profiler TensorBoard 插件提供强大而直观的分析结果可视化，以及可操作的建议，是体验新 PyTorch Profiler 的最佳方式。

1, 创建pytorch 的Tensor张量： torch.rand((3,224,224)) #创建随机值的三维张量，大小为（3,224,224） torch.Tensor([3,2]) #创建张量，[3,2] 2, cpu上的tensor和GPU即pytorch创建的tensor的相互转化 b = a.cpu() # GPU → CPU a = b.cuda() #CPU → GPU 3, tensor和numpy的转化 b = a.numpy() # tensor转化为 numpy数组 a = b.from_numpy() # numpy数组转化为tensor 4, torch的

Android 性能 CPU GPU 3D处理能力测试

SpMV在CPU–GPU异构计算系统上的混合计算方法

坚人 Kineto是一个PyTorch性能分析库和框架，致力于为生产工作负载提供低开销的全系统检测。 目前，它由libkineto组成，libkineto是与PyTorch集成的进程内分析库。 但是，未来将添加其他相关组件，例如基于达米安的部署和跟踪处理管道的基础架构。 什么是libkineto？ Libkineto是整个Kineto项目的组成部分，是一个进程内分析库，该库还提供了C ++ API。 请参考libkineto文件夹中的文件。 计划首次发布： libkineto，一个进程内库，提供CPU + GPU时间线跟踪功能。 允许PyTorch探查器控制时间线跟踪收集的API。 在Chrome浏览器中使用chrome：// tracing扩展程序进行可视化。 未来发展： Tensorboard集成 协作功能 基于守护程序的部署，用于更大的设置 分布式跟踪支持 跟踪处理和分析管

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