并行处理

CUDA基础（1）：操作流程与kernel概念

Cuda是Nvidia发布的并行计算框架，GPU的工作早已不局限于处理图形图像，它所包含的大量的计算单元用来执行那些计算量大但可以并行处理的任务。
weixin_34162228·2023-01-12 17:31

GoogLeNet （Inception）v1论文笔记

multi-scale：用多种尺度的卷积核并行处理，之后汇总Intr
白蜡虫可·2023-01-11 20:58

Pipeline

3.1function3.2用法（例子）3.3示例3.3.1Pipeline的调用3.3.2Pipeline参数改变3.3.3Pipeline与GridSearch4FeatureUnion的作用4.1整体并行处理
意念回复·2023-01-11 19:16

python多进程并行_基于python的多进程并行处理模型

在工作中，常常会遇到需要离线处理大批量的数据或者任务的需求。例如现在有2000W的数据需要离线处理，且每个数据的逻辑处理都会消耗一定的时间，如果采用单进程处理，往往需要消耗大量的时间，少则一两个小时，多则一天(同事可不会等你慢慢的去执行)。利用concurrent模块开发多进程并发处理模型，能够快速的为我们解决类似问题。使用简单，拿来即用。该模型主要应用了：concurrent.futures-在
程嵇邢滑·2023-01-11 11:48

Pytorch多GPU并行处理

原理见https://zhuanlan.zhihu.com/p/72939003单机多卡：DataParallelModeldevice_ids=[0,1,2,3，4，5，6，7]#前向推理时使用并行model=model.cuda(device_ids[0])#设定主卡model=nn.DataParallel(model,device_ids=device_ids)#反向传播时使用并行opti
小伟db·2023-01-11 11:17

pytorch利用多个GPU并行计算多gpu

module：需要并行处理的模型device_ids：并行处理的设备，默认使用所有的cudaoutpu
不会编程的ITer·2023-01-11 08:04

基于BP神经网络的数字识别

主要内容1.课题研究背景2图像预处理3模式识别4识别效果5总结课题研究背景近年来,人工神经网络技术取得了巨大的发展,它所具有的优势：固有的并行结构和并行处理、知识的分布存储、容错性、自适应性、模式识别能力
m0_59817540·2023-01-10 16:50

《Java 8 in Action》Chapter 11：CompletableFuture：组合式异步编程

第7章中介绍的分支/合并框架以及并行流是实现并行处理的宝贵工具;它们将一个操作切分为多个子操作，在多个不同的核、CPU甚
后端小哥·2023-01-09 19:37

pycuda对图像的并行处理

上文提到对从深度图生成点云，需要对每一个像素点进行转换。如果要对很多图像进行深度和点云的转换，在cpu中是极其耗费时间的，因此这里介绍使用cuda在gpu中进行深度点云转换。pycuda的安装自行百度，这里只介绍使用。1.首先构造cuda程序，这里可以看到，pycuda使用时候主题还是c语言，在python中通过字符串的形式表示。importpycuda.autoinitfrompycuda.co
墨水兰亭·2023-01-09 08:42

大脑神经网络对比图高清,图神经网络和神经网络

它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自组织自学习能力等特点。
普通网友·2023-01-09 06:21

人工神经网络工作原理,神经网络的工作原理

人类的神经网络2.神经网络基础知识构成：大量简单的基础元件——神经元相互连接工作原理：模拟生物的神经处理信息的方式功能：进行信息的并行处理和非线性转化特点：比较轻松地实现非线性映射过
aifans_bert·2023-01-09 06:19

卷积神经网络 图像处理,图像识别卷积神经网络

人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks）（简称ANN）系统从20世纪40年代末诞生至今仅短短半个多世纪，但由于他具有信息的分布存储、并行处理以及自学习能力等优点，已经在信息处理、
普通网友·2023-01-09 00:54

Quantile g-computation的介绍及R实现

线性模型例2：条件OR，logistic模型中的边际OR例3：调整协变量，绘制估计值例4：非线性（和非同质性）例5：比较模型拟合和进一步探索非线性的问题例6：允许非线性的其他杂项方式例7：时间-事件分析和并行处理例
一个人旅行*-*·2023-01-08 13:27

Pytorch的cuda non_blocking (pin_memory)

non_blocking经常与DataLoader的pin_memory搭配使用PyTorch的DataLoader有一个参数pin_memory，使用固定内存，并使用non_blocking=True来并行处理数据传输
hxxjxw·2023-01-08 13:21

双机流水作业调度问题——Johnson算法

概述流水作业是并行处理技术领域的一项关键技术，它是以专业化为基础,将不同处理对象的同一施工工序交给专业处理部件执行,各处理部件在统一计划安排下,依次在各个作业面上完成指定的操作。
越前浩波·2023-01-08 02:57

c语言流水调度作业,最优流水作业调度问题:流水作业调度问题

关键词：双机流水作业调度Johnson算法正文流水作业是并行处理技术领域的一项关键技术，它是以专业化为基础,将不同处理对象的同一施工工序交给专业处理部件执行,各处理部件在统一计划安排下,依次在各个作业面上完成指定的操作
机智团队(风清扬)·2023-01-08 02:25

NVIDIA CUDA 高度并行处理器编程（三）：CUDA存储器

NVIDIACUDA高度并行处理器编程（三）：CUDA存储器1.存储区访问效率的重要性2.CUDA设备的存储器的类型3.用分块减少内存流量前两节中写了如何编写调用大量线程来计算矩阵加法和乘法的kernel
进击的博仔·2023-01-05 08:56

人工神经网络的特点

到目前为止，已经发现的人工神经网络特征主要有非线性、并行处理和容错性，并具有联想、自学习、自组织和自适应能力。
c@lcb·2023-01-04 11:05

shader从入门到精通——（一）shader和渲染管线

Shader是可编程图形管线的算法片段主要分为两类：VertexShader(顶点)和FragmentShader（片段性）二、什么是渲染管线渲染管线也称为渲染流水线，是显示芯片内部处理图形信号相互独立的并行处理单元
专注学习XR-99LAN·2023-01-04 11:15

系统分析师知识点汇总

计算机的组成1.2.1主存储器（内存）1.2.2辅助存储器（外存磁盘如硬盘）1.2.3Cache缓存1.3输入输出接口1.3.1输入输出方式1.3.2总线和接口1.4各种体系结构1.4.2流水线技术1.4.3并行处理
吾爱吾师，吾更爱真理。·2023-01-03 10:22

网络爬虫 介绍

（1）广度优先策略网络爬虫先抓取其实网页链接到的所以网页，然后在选择其中的一个链接网页继续抓取在此网页中链接的所有网页，这种方法可以让网络蜘蛛并行处理，提高抓取速度（2）深度优先策略网络蜘蛛会从起始页开始
水的只能学·2023-01-03 09:16

神经网络在科研中的应用,神经网络最新研究方向

人类的神经网络2.神经网络基础知识构成：大量简单的基础元件——神经元相互连接工作原理：模拟生物的神经处理信息的方式功能：进行信息的并行处理和非线性转化特点：比较轻松地实现非线性映
普通网友·2023-01-03 06:23

大数据面试题——Spark数据倾斜调优（五）

1、数据倾斜数据倾斜指的是，并行处理的数据集中，某一部分（如Spark或Kafka的一个Partition）的数据显著多于其它部分，从而使得该部分的处理速度成为整个数据集处理的瓶颈。
蓦然_·2023-01-02 11:19

C#之：并行编程 - 1

大多数服务器本身具有并行处理能力，例如ASP.NET可并行地处理多个请求。某些情况下，在服务器系统中编写并行代码仍然有用（如果你知道并发用户数量会一直是少数）。但
haixin-561·2022-12-31 02:40

OpenCV Mat::forEach 快速遍历像素——并行处理

介绍一下OpenCV中forEach的用法，在需要遍历一张图像的所有像素的时候，使用Mat提供的方法forEach是个不错的选择，该方法可以实现并行处理像素值，该方法的原型如下：voidcv::Mat:
benobug·2022-12-28 12:08

Opencv Harris角点检测源码分析

至于AVX,IPP或者SIMD128优化的，仅仅是增加了数据的并行处理，优
我是最帅的~·2022-12-28 10:05

差分进化算法在图像处理中的应用研究(Matlab代码实现）

进化算法就是仿效生物界进化过程的新型优化方法,不依赖与问题的具体特征,具有通用、简单、并行处理等优点
@橘柑橙柠桔柚·2022-12-28 01:04

神经网络图像处理方法有,神经网络图像识别算法

人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks）（简称ANN）系统从20世纪40年代末诞生至今仅短短半个多世纪，但由于他具有信息的分布存储、并行处理以及自学习能力等优点，已经在信息处理、
普通网友·2022-12-27 09:14

人工神经网络图像识别,神经网络如何识别图像

如何通过人工神经网络实现图像识别人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks）（简称ANN）系统从20世纪40年代末诞生至今仅短短半个多世纪，但由于他具有信息的分布存储、并行处理以及自学习能力等优点
普通网友·2022-12-26 14:30

神经网络中的梯度下降,神经网络梯度公式推导

BP神经网络方法人工神经网络是近几年来发展起来的新兴学科，它是一种大规模并行分布处理的非线性系统，适用解决难以用数学模型描述的系统，逼近任何非线性的特性，具有很强的自适应、自学习、联想记忆、高度容错和并行处理能力
普通网友·2022-12-26 10:27

差分进化算法在图像处理中的应用研究(Matlab代码实现）

进化算法就是仿效生物界进化过程的新型优化方法,不依赖与问题的具体特征,具有通用、简单、并行处理等优点
电气辅导帮·2022-12-26 07:28

MapReduce大数据处理技术课程复习提纲

为什么我们现在需要打过么数据并行处理技术？展开。为什么需要并行计算？（1）不断提高计算机的性能是从计算机一开始被实际的制造出来enginner就已经开始追求的
vingstar·2022-12-25 17:02

注意力机制（Attention）

Attention机制每一步计算不依赖于上一步的计算结果，因此可以和CNN一样并行处理。效果好在Attention机制引入之前，由于长距离
小飞侠wyf·2022-12-25 16:08

【论文理解】R-CNN 之预测框回归（Bounding box regression）问题详述

R-CNN将候选框提取出来的特征向量，进行分类+偏移预测的并行处理。偏移预测即预测框回归（Boundingboxregression）问题，我们需要将生成的候选框进行位置、大小的微调。
takedachia·2022-12-25 14:26

java 如何 检测目标服务器无响应_5分钟！用Java实现目标检测

无论是数据的并行处理还是动态计算图，一切都为Python做出了很多简化。很多论文都选择使用PyTorch去实现也证明了它在训练方面的效率以及易用性。
嘉兴水果代采代发·2022-12-25 13:48

bp算法运行太慢_BP算法的改进在Matlab的实现研究

Matlab；NeuralNetworkToolbox1引言人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks，NN)系统从20世纪40年代末诞生至今仅短短半个多世纪，但由于他具有信息的分布存储、并行处理以及自学习能力等优点
深夜丨幽游·2022-12-25 12:13

10.异步调用

在日常开发的项目中，当访问的接口较慢或者做耗时任务时，避免程序一直卡在耗时任务上，使程序能够并行执行，可以使用多线程来并行处理，也可以使用SpringBoot提供的异步处理方式@Async来处理。
lwen.steven·2022-12-23 20:10

神经网络应用较多的算法,图卷积神经网络应用

人类的神经网络2.神经网络基础知识构成：大量简单的基础元件——神经元相互连接工作原理：模拟生物的神经处理信息的方式功能：进行信息的并行处理和非线性转化特点：比较轻松地实现非线性映射过
普通网友·2022-12-23 16:49

各种神经网络的应用领域,神经网络还有哪些应用

人类的神经网络2.神经网络基础知识构成：大量简单的基础元件——神经元相互连接工作原理：模拟生物的神经处理信息的方式功能：进行信息的并行处理和非线性转化特点：比较轻松地实现非线性映射过
普通网友·2022-12-23 16:49

Hadoop学习----MapReduce&&YARN

就是把一个复杂的问题，按照一定的"分解"方法分为等价的规模较小的若干部分，然后逐个解决，分别找出各部分的结果，最后把各部分的结果组成问题的最终结果Map表示第一阶段，负责"拆分"：即把复杂任务分解为若干个简单的子任务来并行处理
北海怪兽Monster·2022-12-23 09:28

OpenCV加速与优化（待完成）

OpenCV加速与优化使用parallel_for_并发的方式的的确确比直接调用快一些，快了将近200ms，但是依旧没有使用OpenCV自带的标准函数mul函数速度快，因为，OpenCV实现的函数库不仅仅经过了并行处理
奋斗的大庆·2022-12-21 09:43

决策树与随机森林算法

随机森林的优劣势：最广泛的使用算法之一，不需要对数据进行预处理，不需要对参数调节，可以并行处理。集成了决策树所有的优点并且弥补了决
翼达口香糖·2022-12-20 21:07

为何选MPP架构？

衍生物AnalyticDBPostgreSQL（adbpg）等都是采用MPP架构的，采用MPP架构的很多OLAP引擎号称：亿级秒开，正因为MPP引擎逐渐表现出强大的高吞吐、低时延计算能力；MPP即大规模并行处理结构
·2022-12-20 00:19

【计算机视觉】数字图像处理（二）—— 图像数字化特征介绍

图像的数字化数字图像的表示图像数字化过程1.采样2.量化3.采样与量化的作用效果图像数字化设备二、数字图像处理算法的形式基本功能形式几种具体算法形式1.局部处理邻域点处理大局处理2.迭代处理3.跟踪处理4.窗口处理和模板处理5.串行处理和并行处理三
何为xl·2022-12-19 21:23

在gpu上运行Pandas和sklearn

该过程可以通过并行处理加快，但处理大量数据仍然效率不高。在以前过去，GPU主要用于渲染视频和玩游戏。但是现在随着技术的进步大多数大型项目都依赖GPU支持，因为它具有提升深度学习算法的潜力。
·2022-12-19 17:45

HRFormer,内存和参数降低40%

最近中科院、北大、微软亚研、百度联手提出HRFormer模型，能够在多分辨率并行处理图像，新模型架构参数量降低40%，性能却更强。
AI视觉网奇·2022-12-19 13:52

使用 Python 多处理库处理 3D 数据

我不会只告诉您可能在手册中找到的一般信息，而是分享一些我发现的小技巧，例如tqdm与multiprocessingimap一起使用、并行处理档案、绘制和处理3D数据以及如何搜索如果您有点云，则用于对象网格中的类似对象
老贡讲Python·2022-12-17 14:41

卷积神经网络识别图像,卷积神经网络图像处理

如何通过人工神经网络实现图像识别人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks）（简称ANN）系统从20世纪40年代末诞生至今仅短短半个多世纪，但由于他具有信息的分布存储、并行处理以及自学习能力等优点
普通网友·2022-12-17 10:18

opencv常用编译选项

版本2.关闭测试、示例和应用程序的构建3.构建有限的模块集4.配置代理5.CPU优化级别6.CUDA支持7.OpenCL支持8.图片读写（imgcodecs模块）9.视频读写（videoio模块）10.并行处理
凉_白开·2022-12-17 00:15

大数据预处理架构和方法

大数据预处理整体架构大数据预处理将数据划分为结构化数据和半结构化/非结构化数据，分别采用传统ETL工具和分布式并行处理框架来实现。总体架构如图1
大数据基础入门教程·2022-12-16 17:03
上一页 16 17 18 19 20 21 22 23 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他