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  1. Ubuntu下的Android（安装篇）

  2. 3G时代的到来，标志着智能手机时代的全面开始。与此同时，手机业界的各大巨头们纷纷开始大动作，并向世人展示了或者正在展示着他们的杰作。在继苹果公司推出他们经典的基于最新内嵌Mac OS的iPhone之后，不甘落后的Google就接着推出了他们很强势的全新Google G1手机，该手机上使用了Google自主设计研发的全新操作系统Android。该系统采用了Linux2.6的内核，并采用了Khronos Group（Khronos Group在2000年一月由一群media-centric公司所组

  3. 所属分类：Android

    • 发布日期：2009-06-17
    • 文件大小：570kb
    • 提供者：binnacler

  1. 主板与CPU的搭配

  2. 主板与CPU的搭配 主板 2008-10-24 21:09:32 阅读672 评论0 字号：大中小 订阅 我们都知道，内存的多少对系统的速度有很大的影响，增加内存成为系统升级的首选，很多用户都想为自己的爱机增加内存。内存容量当然是越大越好，但大部份人没有这个经济实力啊!装机需要多大的内存呢？下面介绍一个定量测量你的电脑需要多少内存的方法，以保证你爱机的内存达到够用好用的标准，而且不产生不必要的浪费。 前言：在动手写这东西前觉得这还不容易，在网上找点凑凑就行了。实际动起手来，就让人有眼高手低的感

  3. 所属分类：网络游戏

    • 发布日期：2014-01-17
    • 文件大小：33kb
    • 提供者：u010685849

  1. NVIDIA INT8 GTC China 2017 community Corner 演讲PPT

  2. NVIDIA INT8 GTC 2017演讲PPT，主要有：1、为什么选择nvidia int8？ 2、什么是nvidia int8？3、如何使用nvidia int8？4、nvidia int8的最大挑战是什么？ 5、如何评价nvidia int8使用方式等。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-10-29
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：moses1994

  1. gpu-rest-engine, 使用 Docker 和的Caffe的REST API.zip

  2. gpu-rest-engine, 使用 Docker 和的Caffe的REST API 简介这个库展示了如何使用 NVIDIA gpu实现低延迟图像分类( 推理)的REST服务器。 这是对 GRE软件的初步演示，可以让你构建自己的加速 microservices 。演示使用了几种你可能熟悉的技术：Docker: 用于捆

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-18
    • 文件大小：251kb
    • 提供者：weixin_38743968

  1. 如何加速NVIDIA GPU上的训练、推理和机器学习应用？【英伟达工程师亲授】.zip

  2. 本教程将教读者学习使用TensorRT（TRT）中的INT8量化来部署这些训练过的模型，所有这些都将在TensorFlow框架的新型便捷API中进行。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-01-08
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：syp_net

  1. 深度学习之PyTorch安装

  2. 深度学习之PyTorch安装Step1：打开pytorch官网简单介绍一下如何查看自己的电脑是否支持CUDA1、首先打开NVIDIA控制面板2、点击帮助->系统信息->组件step2 安装pytorch(使用PIP安装是可以加速的哦)step3 检查PyTorch是否安装成功 Step1：打开pytorch官网 进入pytorch官网，向下拉，可以看到如下界面 此时完全是默认的选项，第一个选择版本，建议选择稳定版。 第二个是自己的操作系统，我的是windows系统。 第三个是安装的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：511kb
    • 提供者：weixin_38638033

  1. CUDA: (八) 使用 CUDA C/C++ 加速计算的基础 (NVIDIA 课程 Part one)

  2. 这篇博客是NVIDIA付费的课程内容 LZ自己进行了个格式排列和一些代码的梳理，感觉还是非常有用的一个课程，有兴趣的小伙伴可以自行去学习！LZ也作为整理，毕竟课程是有一定有效期的，过了就没法使用(≧▽≦)/啦啦啦！ C/C++加速计算的基础 借助您现在掌握的技术和工具，您离准备好开始加速自己的实际应用程序近在咫尺了。本节将为您提供以下详细信息： a. 设置自己的CUDA环境 b. 如何最好地在开发加速应用程序方面继续学习 c. 解决另外一个供练习用的问题 d. 其它有用的资源 一、设置一个拥有

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：151kb
    • 提供者：weixin_38663516

  1. GLOM:Geoffrey Hinton的论文“如何在神经网络中表示整体层次结构”的尝试实现-源码

  2. 格洛姆 尝试将Geoffrey Hinton的论文“如何在神经网络中表示整体层次结构”用于MNIST数据集。 跑步 在jupyter笔记本中打开以运行该程序，该程序期望Nvidia显卡可加速gpu。 实施细节 每向量个向量的三种类型的网络 自上而下的网络 自下而上的网络 注意同一层网络 每个网络将在当前层看到围绕当前网络输入向量的3x3向量网格。 这样做是为了允许信息在向量之间横向传播更快。 由于每个网络只能看到3x3的网格，而看不到较大的图像块，因此该技术可以用于任何大小的图像，并且可以并行

  3. 所属分类：其它

  1. 改进的尺度不变特征变换算法并行加速双目测距系统及其实现

  2. 在数字图像处理领域中,尺度不变特征变换(SIFT)算法是特征点识别的代表性算法。以开放运算语言(OpenCL)并行计算为加速手段,建立了基于改进的SIFT算法的双目测距系统,深入研究了如何加快SIFT算法的运算速度。在加快SIFT算法方面,选取了积分均值模糊,并利用OpenCL对其进行并行加速,对算法进行并行优化后,使之能够在NVIDIA GPU硬件平台上进行实现。在获取精确视差方面,对原SIFT匹配方法进行了改进,极大地提高了匹配效率。此外,构建了双目测距异构计算实验平台,并进行实验。实验平台

  3. 所属分类：其它

  1. gocv：使用OpenCV 4及更高版本进行计算机视觉的软件包-源码

  2. 简历 GoCV软件包为计算机视觉库提供了Go语言绑定。 GoCV软件包在Linux，macOS和Windows上支持Go和OpenCV（v4.5.1）的最新版本。 我们打算使Go语言成为与OpenCV生态系统的最新发展兼容的“一流”客户端。 GoCV支持以使用Nvidia GPU进行硬件加速。 查看，了解有关如何将GoCV与OpenCV / CUDA结合使用的更多信息。 GoCV还支持 。 请查看，以获取有关如何将GoCV与Intel OpenVINO工具包一起使用的更多信息。 如何使用

  3. 所属分类：其它

  1. TensorFlow2.1.0最新版本安装详细教程

  2. TensorFlow是一款优秀的深度学习框架，支持多种常见的操作系统，例如Windows10，Mac Os等等，同时也支持运行在NVIDIA显卡上的GPU版本以及仅使用CPU进行运算的CPU版本。此篇教程将介绍如何安装最新版TensorFlow框架（2.1.0版本） 安装步骤 1.常用IDE安装 2.CUDA安装 3.cuDNN神经网络加速库安装 4.TensorFlow框架安装 常用IDE安装 用户在Python官网上可以下载到最新版本（Python3.7）的解释器。（Python官网）Pyt

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：616kb
    • 提供者：weixin_38570278

  1. Cryo-RAlib-源码

  2. Cryo-RAlib-在cryo-EM中加速对齐 这是一个包含gpu加速的多参考对齐代码的存储库，用于冷冻EM图像处理。 该代码在2020 NCHC GPU Hackathon中使用。 团队成员：，，，，统计科学研究所，中央研究院 导师：Nvidia的Ryan Jeng 多参照比对（类别平均值） 无参考对齐（前10次迭代的平均值） 基准 多参考对齐我们比较了EMAN2的CPU实现，并使用了Ribosome 但下采样至90像素。 下表在 c.super实例上运行。 xr ， yr ， ou

  3. 所属分类：其它