matlab最简单的代码 HandwrittenNumeralRecognition_ANN_CUDA Handwritten numeral recognition project using BP ANN with CPU & GPU (CUDA). 公告板 matlab下面的数据文件我导成字符型文件了50M左右4个文件，存在46/Tmp/CUDA_ANN_DATA下，要用先同步一下。 第一次文件X.dat文件出问题了，中间貌似有错数据。我这边又生成了，晚上过去传46。 正确文件生成方法如下： f=fopen('X2.dat','w'); for i = 1:5000 for j= 1:400 fprintf(f,'%f ',X(i,j)); end end map函数加了索引参数。用法如下： Matrix _X2(new float[X.row*(1 + X.col)], X.row, X.col + 1); Matrix X2 = _X2.map([&](float, int row, int col){ return col>0 ?

ICP算法加速优化--多线程和GPU 已成功编译配置： Windows10下环境配置：cmake3.23.3+VS2019+CUDA11.1+PCL1.12.1 Ubuntu20.04（WSL）下环境配置：基于docker镜像cuda11.1-gcc，cmake3.16.3+PCL1.10.0

使用 Matlab 和 GPU 的向量化长短期记忆 (LSTM)

阿托法克 一个GUI，一个库和一个命令行应用程序来控制电源计划，以及Asus Zephyrus G14设备的风扇曲线（CPU和GPU）（也可以与使用Armory Crate Service的其他设备一起使用）。 只要GPU和CPU的温度不太高（即使是电池），也可以使用无风扇模式。 警告/免责声明 使用此方法风险自负。 手动调节风扇曲线可能很危险（可能会损坏设备）。 坦率地说，我没有想法，因为华硕没有有关如何手动调整风扇曲线的文档。 ATROFAC尝试防止您设置危险的扇形曲线（与装甲箱相同）。 状态/变更 已经使用了一个多月（2020年5月底-2020年7月初），并且存在一些小缺陷（有关详细信息，请参阅reddit并阅读此文档）。 这是我的G14型号：固件GA401IU.212 ，Ryzen 7 4800HS，GeForce GTX 1660 Ti。 根据reddit的说法，它似乎也适用于其

适用于Python的HPC基准 这是一组基准测试，用于测试使用Python前端的各种计算后端的顺序CPU和GPU性能。 具体来说，我们想测试哪种高性能后端最适合地球物理（基于有限差分）的模拟。 内容 常问问题 为什么？ 科学的Python生态系统正在蓬勃发展，但是Python中的高性能计算还不是真正的事情。 我们尝试来更改此，但是我们应该使用哪个后端进行计算？ Python前端到高性能后端的开发需要大量的时间和资源，但是这些通常是为深度学习量身定制的。 我们想了解一下，通过（滥用）这些库进行地球物理建模，我们是否可以从这些进展中获利。 为什么基准看起来如此怪异？ 这些或多或少是逐字记录副本（即物理模型的实际部分）。 大多数地球系统和气候模型组件都基于有限差分方案来计算导数。 这可以通过数组的索引移位（例如0.5 * (arr[1:] + arr[:-1]) ， arr在每个点的一

Unity Advanced FPS Counter 在手机上的测试信息。

cuda安装和GPU使用

主要介绍了win10系统 Anaconda 和 Pycharm 的 Tensorflow2.0 之 CPU和 GPU 版本安装教程，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

多核cpu和gpu系统上椭圆曲线点乘并行计算研究.pdf

基于BRDF和GPU并行计算的全局光照实时渲染.pdf