GPU计算第16页

5G 网络的关键技术及对物联网发展的推动

目录一、5G网络的关键技术（一）毫米波技术（二）MassiveMIMO（大规模多输入多输出）（三）网络切片（四）边缘计算二、5G网络对物联网发展的推动（一）支持海量设备连接（二）低延迟与高可靠性通信（三

叶间清风1998·2025-03-18 01:49

10-30 查询平均成绩最高的同学(MSSQL)

注意：假设以当前系统时间为2020年来计算学生年龄。提示：MSSQLServer评测SQL语句。

拿下pta500题·2025-03-18 01:49

Python(语句)

一.赋值语句将一个值赋给变量x=5#将5赋给变量xx1=x+6#计算x+6并将结果赋给x1二.条件语句条件语句用于根据不同的条件来执行不同的代码块。

高育良00003·2025-03-18 01:49

PyTorch 模型剪枝实例教程一、非结构化剪枝

目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝（核心）4.总结目前大部分最先进的（SOTA）深度学习技术虽然效果好，但由于其模型参数量和计算量过高，难以用于实际部署。

小风_·2025-03-18 00:41

HarmonyOS NEXT ArkTS布局优化与性能提升指南

避免不必要的二次布局二次布局通常发生在子元素尺寸或位置发生变化时，导致父容器需要重新计算布局。以下是常见的二次布局场景及优化方法：场景1：动态改变子元素尺寸当子元素的尺寸动态变化时（如字

·2025-03-18 00:00

51 单片机指令系统入门

目录基本概念讲解一、机器指令二、汇编指令（一）汇编指令的一般格式（二）按字节数分类的指令三、高级指令总结基本概念讲解指令是计算机（或单片机）中CPU能够识别并执行的基本操作命令。

二年级程序员·2025-03-18 00:38

torch.unsqueeze：灵活调整张量维度的利器

在深度学习框架PyTorch中，张量（Tensor）是最基本的数据结构，它类似于NumPy中的数组，但可以在GPU上运行。在日常的深度学习编程中，我们经常需要调整张量的维度以适应不同的操作和层。

冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

自然语言处理领域CCF推荐的A类期刊

冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

队列在计算机系统中的应用

队列在计算机系统中有广泛的应用，主要用于管理任务和处理数据流。以下是队列的一些常见应用场景：1.任务调度操作系统：操作系统使用队列管理进程调度，如先来先服务（FCFS）调度算法。

AredRabbit·2025-03-17 23:34

40岁重启人生学python，今天搞明白了，啥是循环结构？

后来还是借助deepseek，它说：循环结构就是让计算机重复执行某段代码，直到满足特定条件（比如吃饱了就停止吃饭）。

飞哥知行录·2025-03-17 23:02

二分查找 -- 分巧克力

洛谷思路：”二分+贪心“由于目标是使每个人所分的的巧克力的边长尽可能大，（注意要保证公平，全部同一大小），设边长L*L,最小(L=1);最大min(H_i,W_i)每次检查当前K是否可行可行性检查（贪心计算

Vaiey22·2025-03-17 23:00

如何使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练？

要使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练，可以遵循以下步骤和策略：选择合适的GPU硬件：首先，确保您的计算机配备有支持CUDA的NVIDIAGPU，并且其计算能力至少为3.0或以上。

百态老人·2025-03-17 22:56

matlab怎么将代码在gpu上运行,使用GPU加速MATLAB代码？

使用GPU加速MATLAB代码？

如果有片海·2025-03-17 22:26

Windows 图形显示驱动开发-WDDM 3.0功能- D3D12 增强型屏障（二）

任何依赖于先前GPU工作的GPU工作都必须在访问相关数据之前同步。增强型屏障接口使用显式SyncBefore和SyncAfter值作为逻辑位字段掩码。

程序员王马·2025-03-17 22:24

【技术解密】本地部署 DeepSeek-V3：完整指南

1.运行环境需求1.1硬件要求✅NVIDIAGPU（支持

海棠AI实验室·2025-03-17 22:54

推荐文章：GPU 基于顶点着色器的高效动画系统 for Unity.Entities

劳治亮·2025-03-17 22:53

[Unity] GPU动画实现（四）——生成动画数据

目前使用的方法有一个很大缺陷在于基于顶点生成的动画占用的空间很大，一个理想的情况是基于骨骼数据，本文权当抛砖引玉，后续有时间考虑尝试一下基于骨骼数据生成动画。本文内容大量参考自白菊花瓣丶的视频，感谢！生成动画数据需要用到ComputeShader来提高运行的效率，首先在Resources下创建这样一个computeshader，在这里我将其命名为"AnimVertices"。#pragmakern

Zhidai_·2025-03-17 22:23

[Unity] GPU动画实现（一）——介绍

当谈到戴森球计划的时候，我师兄说里面的动画都是一个叫GPU动画的东西来实现的，几乎一切图形功能名字扯到GPU的时候，通常都是高性能的体现，让我不禁好奇GPU动画是什么东西。

Zhidai_·2025-03-17 22:22

unity shader卡通渲染（描边）+阴影+多光源处理

说道卡通渲染，应该都会想到描边：我所学的描边有三种：一种是计算边缘深度检测描边一种是色差检测描边一种是利用顶点法线向外扩展返回单色pass，使用正面裁剪我用的第三种：pass{//剔除前面（朝向摄像机的面

QO_GQ·2025-03-17 22:51

Matlab GPU加速技术

1.GPU加速简介（1）为什么使用GPU加速？CPU擅长处理逻辑复杂的串行任务，而GPU拥有数千个流处理器，专为并行计算设计。

算法工程师y·2025-03-17 21:50

【大模型实战篇】使用GPTQ量化QwQ-32B微调后的推理模型

低精度运算（如INT8）在GPU等硬件上计算效率更高，推理速度可提升2~4倍。我们的任务是，将QwQ-32B微调后的推理模型，也就是bf16的精度，通过量化，压缩到int4。

源泉的小广场·2025-03-17 21:19

机器学习中输入输出Tokens的概念详解

本文将详细介绍大语言模型如何使用Tokens，以及如何计算Tokens的数量。什么是T

爱吃土豆的程序员·2025-03-17 21:17

pytorch 天花板级别的知识点你可以不会用但是不能不知道

以下是PyTorch的高级知识点，详细且全面：1.模型优化与加速1.1混合精度训练定义：使用半精度（FP16）和单精度（FP32）混合训练，减少内存占用并加速计算。

小赖同学啊·2025-03-17 21:17

【深度学习基础】第二十四课：softmax函数的导数

在反向传播时，就需要计算softmax函数的导数，这也就是本文着重介绍的内容。我们只需关注输出层即可，其余层和之前介绍的二分类模型一样，不再赘述。我们先考虑只有一个样本的情况

x-jeff·2025-03-17 21:15

DIFFERENTIAL TRANSFORMER

具体而言，差分注意力机制将注意力得分计算为两个单独的softmax注意力图

UnknownBody·2025-03-17 21:44

学习Web3.0需要具备哪些基础知识？

学习Web3.0需要具备以下基础知识：一、计算机科学基础1.编程知识-了解至少一种编程语言，如Python、JavaScript等。这将有助于理解Web3.0应用程序的开发和智能合约的编写。

alankuo·2025-03-17 21:43

深入理解C++编程：从内存管理到多态与算法实现

C++是一门功能强大的编程语言，广泛应用于系统编程、游戏开发和高性能计算等领域。

嵌入式Jerry·2025-03-17 21:43

PyTorch中，将`DataLoader`加载的数据高效传输到GPU

一、数据加载到GPU的核心步骤数据预处理与张量转换若原始数据为NumPy数组或Python列表，需先转换为PyTorch张量：X_tensor=torch.from_numpy(X).float()#转换为浮点张量

大霸王龙·2025-03-17 20:42

输入：0.5元/百万tokens（缓存命中）或2元（未命中）输出：8元/百万tokens

这句话描述了一种定价模型，通常用于云计算、API服务或数据处理服务中，根据资源使用情况（如缓存命中与否）来收费。

杏花春雨江南·2025-03-17 20:12

智能体平台架构深度剖析：从底层到应用的全链路解析

其中，GPU和服务器构成了强大的计算硬件支撑，确保平台能够应对复杂的计算任务。而数据与OSS（对象存储服务）则如同智能体的“

·2025-03-17 20:18

21-梯度累积原理与实现

一、基本概念在深度学习训练的时候，数据的batchsize大小受到GPU内存限制，batchsize大小会影响模型最终的准确性和训练过程的性能。

机器人图像处理·2025-03-17 19:34

JVM基础概念整理

JVMJVM简介虚拟机：通过软件模拟的具有完整硬件功能的、运行在一个完全隔离环境中的完整的计算机系统。

喜欢薄荷味·2025-03-17 19:04

使用 Go 语言实现高性能网络服务: 包括TCP连接管理、内存池、epoll、缓存设计、序列化等

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介Go是一门开源的编程语言，由Google开发并于2009年正式发布。

AI天才研究院·2025-03-17 19:03

一篇文章掌握整个JVM，JVM超详细解析！！！（持续更新中）

（持续更新中）JVM内存模型JVM内存模型包括：虚拟机栈、堆、方法区、程序计数器、本地方法栈堆(Heap)是计算机科学中一类特殊的数据结构的统称。堆通常是一个可以被看做一棵完全二叉树的数组对象。

阿杰同学·2025-03-17 19:03

Logo语言的学习路线

学习Logo语言的路线图引言在计算机编程领域，有许多种编程语言可以选择，Logo语言因其独特的教育理念和简单性而受到广泛欢迎。

滕若岚·2025-03-17 19:01

【人工智能基础2】Tramsformer架构、自然语言处理基础、计算机视觉总结

.Transformer架构：编码器-解码器架构3.Transformer架构原理八、自然语言处理基础1.语言模型基本概念2.向量语义3.预训练语言模型的基本原理与方法4.DeepSeek基本原理九、计算机视觉七

roman_日积跬步-终至千里·2025-03-17 19:59

怎么做一个AI产品经理？

随着大数据、云计算和大模型技术的不断成熟，产品经理不仅需要具备敏锐的市场洞察，还必须深刻理解AI技术本质，跨界整合技术、数据与业务优势，从而推动产品的持续创新与落地。本文将全面解析AI产品经理的角

AI筑梦师·2025-03-17 18:25

如何将excel以文本形式储存的数字一键转换为数字

有时候一些软件给出的数据格式很恶心，为了方便计算常常以数字粘贴到新表，但随之而来新问题，以文本储存的公式无法用公式计算，怎么办啊方法一：使用“转换为数字”功能(对数字少时用）当Excel检测到某个单元格中的数字为文本格式时

办公小百知·2025-03-17 18:23

Prometheus架构详解

1Prometheus简介Prometheus是一个开源的系统监控报警工具套件，它最初由SoundCloud开发，并于2016年成为CNCF（云原生计算基金会）托管的第二个项目（第一个是kubernetes

HeZephyr·2025-03-17 17:48

定积分及其在概率论与统计学中的应用

概率论中的概率密度函数、累积分布函数等核心概念都需要借助定积分来定义和计算。统计学中的置信区间估计、

AI天才研究院·2025-03-17 17:47

架构设计与模式之：容器化与云原生架构设计模式

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介当今，企业越来越依赖云计算服务来获得快速、经济和弹性伸缩的能力。云原生架构正逐渐成为主流，而容器技术也已经在为企业提供更灵活、更高效的开发环境。

AI天才研究院·2025-03-17 17:46

Cesium：开源的三维地球可视化引擎

特点：a.高性能：Cesium利用GPU加速和流式处理技术，能够处理大规模的地理数据，并实时渲染出逼真的三维地球场景。b.开放性：Cesium是一个开源项目

ZD1·2025-03-17 16:13

1-绪论-

一-数据结构的基本概念1-数据数据是信息的载体，是描述客观事物属性的数、字符及所有能输入到计算机中并被计算机程序识别和处理的符号的集合。数据是计算机程序加工的原料。

重生之我是冯诺依曼·2025-03-17 16:08

AIGC从入门到实战：可能消失的职业和新出现的机会

AIGC从入门到实战：可能消失的职业和新出现的机会作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍人工智能生成内容（AIGC）正在迅速改变我们的世界。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-17 15:33

HarmonyNext实战：基于ArkTS的跨设备分布式计算应用开发

HarmonyNext实战：基于ArkTS的跨设备分布式计算应用开发引言随着分布式计算技术的快速发展，跨设备协同计算已成为提升应用性能的重要手段。

·2025-03-17 15:10

RT_Thread内核对象继承关系

RT-Thread的继承机制通过结构体内嵌和地址计算宏实现，其核心设计目标是零内存开销的动态类型转换和父子类数据无缝访问一、结构体内嵌的内存布局1规则1.1父类实例必须作为子类结构体的第一个成员structParent

march_birds·2025-03-17 15:00

电信大带宽服务器的应用场景都有哪些？

在云计算服务领域当中，云存储和云主机等多种业务都需要向大量的用户提供高效且稳定的数据存储与计算资源，电信大带宽的高速传输能力，可以满足用户快速传输数据信息的需求，能够大幅度提高云计算服务的效率和竞争

wanhengidc·2025-03-17 14:00

CSS3学习教程，从入门到精通，CSS3 选择器权重问题语法知识点及案例代码（5）

二、选择器权重计算规则1.内联样式（InlineStyles）内联样式直接写在HTML元素的style属性中，权重为1000。2.ID选择器（IDSelectors）ID选择器以#开头，权重为100。

知识分享小能手·2025-03-17 14:28

s1K 数据集：是一个用于提升语言模型推理能力的高质量数据集。

一、研究背景近年来，语言模型（LMs）在大规模预训练的基础上取得了显著进展，其性能提升主要依赖于训练时计算资源的增加。然而，随着模型规模的不断扩大，训练成本也急剧上升。

·2025-03-17 14:37

存储器与内存的区别：深入理解二者差异在现代计算机系统中的应用

在计算机技术飞速发展的今天，存储器与内存作为计算机系统的重要组成部分，扮演着至关重要的角色。然而，很多人对存储器与内存的概念混淆不清，误以为它们是同一种东西。事实上，存储器与内存有着本质的区别。

Wx功课师·2025-03-17 14:57

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