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搜索资源列表

  1. multipose-源码

  2. MultiPose_Demo 回购是针对CPU的多位置估计，不需要GPU。 您可以在带有WeCam或视频文件的Intel CPU中运行它。 环境 该代码已在Ubuntu 16.04＆Win10，Python 3.6和PyTorch上进行了测试。 测试需要Intel CPU和OpenVINO。 快速开始 安装 python> = 3.6 火炬 OpenCV 盗用者 麻木 遵循， 。 跑 # USAGE python multi_keypoint.py --xml /path/to/yo

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  1. py-faster-rcnn:py-faster-rcnn原始阅读笔记-源码

  2. py-faster-rcnn 阅读R-CNN系列论文笔记注解版，这里主要在CPU上运行，若要在GPU上运行修改回即可，从而改变了满足CPU运行测试： 1. config.py中修改 __C.USE_GPU_NMS = False 2. lib/fast_rcnn/nms_wrapper.py中注释 # from nms.gpu_nms import gpu_nms 3. lib/setup.py中注释 # CUDA = locate_cuda() # self.set_executable('

  3. 所属分类：其它

  1. vehicle_count-源码

  2. 车辆检测器 车辆通过线计数 我使用了EfficientDet，它是通过预先训练的可可重量来检测车辆中最先进的物体检测器之一。 我之所以选择它，是因为使用其D1版本，它以良好的Fps提供了良好的精度，这意味着较少的计算能力。 EfficientDets是一系列对象检测模型，可在COCO测试开发上达到最新的55.1mAP，但体积比以前的检测器小4到9倍，并且FLOP减少13到42倍。 与其他检测器相比，我们的模型在GPU上的运行速度也快2倍-4倍，在CPU上运行5倍-11倍。 我试图使用Yolo

  3. 所属分类：其它

  1. deeptoys-源码

  2. 深度玩具 DeepToys不是深度学习的从头开始的框架。它尽可能使用高质量和成熟的开源代码，以帮助您一站式解决深度学习的培训和部署。它抽象出经常在不同任务中重复编写的管道代码，以帮助您减少重复的工作。为了进行训练，我们使用 。 DeepToys非常重视部署，重点是嵌入式设备。为了进行简单部署，我们只封装了一个基于的类。 功能和待办事项 现在支持标记的，其余的将在将来支持 通过管道使用gpu或cpu进行培训/测试/部署 支持从头开始并进行微调训练（仅使用经过训练的权重）和恢复（使用经过训练的权重和

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：31mb
    • 提供者：weixin_42171132

  1. iSystant:一个有用的系统工具，可查看cpu，RAM，网络速度和您的实际剩余电量-源码

  2. iSystant 一个有用的系统工具，可查看cpu，RAM，网络速度和您的实际剩余电量。 这是具有今天扩展功能的完整iOS应用程序，暗/亮模式。 设备信息：手机型号，屏幕像素大小，系统版本等。 CPU：架构，核心，CPU利用率，GPU，基准测试等。 内存：直观地查看手机的当前内存状态。 网络：获取WiFi名称，IP地址，DNS，实时上下网络速度，蜂窝数据流量和WiFi流量。 储存：免费储存量，已使用量 电池寿命：实际剩余电池电量。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：435kb
    • 提供者：weixin_42178688

  1. MoonLight:MoonLight是iOS和macOS上的性能测试套件。它可以准确，轻松地捕获应用内存，应用CPU，系统CPU和GPU-源码

  2. 月光 English | 什么是月光？ MoonLight是适用于iOS / macOS应用的性能测试套件，可以集成到您的应用中以实现轻松捕获的性能数据。 MoonLight可以准确地提供App CPU，System CPU，App Memory，System GPU和GPU信息。 为什么命名为MoonLight？ 我们将其命名为MoonLight，是因为我们希望它可以使性能测试更轻松，更高效，就像宁静的月光引导漆黑的夜晚流浪者一样，并给我们带来宁静和舒适的感觉。 MoonLight具有较低

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  1. TDDPG-Rec:再现“基于文本的交互式建议的深度强化学习框架”的实验结果的代码-源码

  2. TDDPG-Rec 该代码可重现 （在第24届欧洲人工智能大会上，ECAI 2020）的实验结果。 数据集 数据预处理代码也包括在内。您可以从下载Amazon数据，然后运行amazon.py。 运行环境 该代码已在Windows 10和Ubuntu 16.04以及TensorFlow 1.14.0和Python 3.6.8下进行了测试。 当CUDA可用时，支持使用CPU进行独立培训以及使用CPU和GPU进行联合培训。 资源资源 您可以在./resource文件夹下下载这些资源并将其添加到该项目中

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：37kb
    • 提供者：weixin_42119989

  1. EverybodyDanceNow:运动重定向视频主题-源码

  2. 现在大家跳起来吧 实施随附文件： 现在大家跳起来吧Caroline Chan，Shiry Ginosar，周婷慧，Alexei A.Efros 加州大学伯克利分校托管在arXiv上 先决条件 Python库 pip install dominate 克隆此存储库 git clone https://github.com/carolineec/EverybodyDanceNow 我们在12GB NVIDIA GPU上运行了代码。 多GPU和CPU设置当前未经测试。 训练 全球舞台 我们遵循与类似

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  1. nyrna:Nyrna-暂停游戏和应用程序-源码

  2. 奈尔纳 暂停游戏和应用程序。 与Nintendo Switch和Sony PlayStation等游戏机中令人难以置信的有用的睡眠/暂停功能类似； 随时暂停游戏（及其资源使用），并在任何需要的时候恢复播放-只需按一下按钮。 Nyrna还可用于暂停正常的非游戏应用程序。 例如： 3D渲染 视频编码 软件编译 当您想将系统用于其他用途时，上述任务正在使用CPU和GPU资源-可能需要花费数小时。 使用Nyrna，您可以暂停该程序，释放资源（不包括RAM），直到恢复该过程为止，而不会丢失您的位置-

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  1. rust-gpu-snippets:Rust片段和用于学习的示例-源码

  2. rust-gpu片段 使用grr和rust-gpu的框架测试台： particle.rs-实例化的粒子，带有用于位置/大小的CPU缓冲区 一些代码是从借来的

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    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：41kb
    • 提供者：weixin_42117150

  1. Usenix_LISA19:ELK堆栈中巨大学术骨干网时间序列数据的多GPU加速处理-源码

  2. Usenix LISA 2019 ELK堆栈中巨大学术骨干网时间序列数据的多GPU加速处理 [0]源代码树 . |-- clustering | `-- gpu |-- direction_discrimination | |-- cpu | `-- gpu |-- generator |-- misc |-- parallel_exporter | `-- Output_SessionData |-- plot |-- putSession | |-- conf |

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  1. TRACKING-URL-源码

  2. 追踪网址 关于工具： Tracking-Url背后的概念很简单，就像我们托管网络钓鱼页面以获取凭据一样，为什么不像许多基于位置的热门网站一样托管伪造页面来请求您的位置。 。 适用于： Termux 卡利Linux BlackArch Linux 的Ubuntu 卡利·奈特亨特（Kali Nethunter） Termux 鹦鹉操作系统 测试于： Termux 显示给你 经度 纬度 准确性 海拔高度-并非总是可用 方向-仅在用户移动时可用 速度-仅在用户移动时可用 除了位置信息外

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：13mb
    • 提供者：weixin_42162216

  1. PyQt5_Face_Recognition:使用MTCNN FaceNet PyQt5设计学生人脸识别系统-源码

  2. 基于卷积神经网络的学生人脸识别考勤系统 已经通过测试，希望各位认真认真阅读README，README中写了很多细节，不熟悉TensorFlow和python的请提前学习。欢迎给小星星。 测试环境： 1.Windows 10的Ubuntu 20.04 2.TensorFlow1.15 GPU版本（没有GPU也可以，CPU版本会慢一些） 3.PyQt5 4，Sqlite3 使用的模型： MTCNN->人脸检测 FaceNet->人脸识别 程序目录如下： 20170512-11-547

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  1. Hetero-Mark:异构系统计算的基准套件-源码

  2. 异标记 用于协作CPU-GPU计算的基准套件。 先决条件 OpenCL环境 -OpenCL驱动程序 我们曾经在支持OpenCL 2.0的Ubuntu 14.04上使用FGLRX驱动程序。 由于AMD在ubuntu 16.04上停止了对FGLRX驱动程序的支持，因此我们改用了AMDGPU-pro驱动程序。 当前，此平台不支持OpenCL 2.0基准测试。 HSA环境 -Radeon开放计算 尽管ROCm 1.6平台不完全支持OpenCL 2.0，但ROCm 1.6支持我们在基准套件中一直使用的

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  1. cufinufft:GPU上2D和3D类型1和2的非均匀快速傅立叶变换-源码

  2. cuFINUFFT v1.2 cuFINUFFT是基于CPU代码单精度和双精度的类型1和2的二维和3维非均匀FFT的非常高效的GPU实现。 请注意，相对于v1.1，Python界面已更改。 有关详细信息，请参见 。 cuFINUFFT引入了几种算法创新，包括负载平衡，用于缓存感知访问的bin排序以及快速共享内存的使用。 我们的测试表明，在现代硬件上，与FINUFFT相比，加速度最高可提高10倍，比其他已建立的GPU NUFFT代码的速度最高可提高100倍： 它执行的转换可以总结如下：类型

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    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：272kb
    • 提供者：weixin_42144366

  1. nvbench:ThrustCUB基准测试库-源码

  2. 概述 该项目正在进行中。 一切都会发生变化。 NVBench是一个C ++ 17库，旨在简化CUDA内核基准测试。 它允许同时在多个轴上扫描参数，包括模板参数。 报告了各种计时，包括“冷”执行时间（每个计时区域单次运行）和“批量”执行时间（在单个计时区域内启动多个内核）。 沙箱项目示例 请参阅以获取一个简单的CMake项目，该项目使用NVBench构建示例基准。 范围和相关工具 NVBench将根据基准评测单个主机端关键区域的CPU和CUDA GPU执行时间。 它旨在用于单个内核的回归测试和参

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    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：142kb
    • 提供者：weixin_42140710

  1. cpu-gpu测试-源码

  2. 安培CPU-GPU测试

  3. 所属分类：其它

  1. 最小计算-源码

  2. 最少的计算着色器示例 最小的测试场景包含计算着色器，计算缓冲区等玩CPU GPU之间的传输 Unity版本：2019.3+，但也应在较旧版本中工作经过测试：Win DX11，Mac Metal 大师是BuiltinRP。 请签出UniversalRP分支以获取URP。 现场 图片 描述 ComputeUAVTexture 最基本的一种，使用计算着色器编辑纹理 ComputeUAVTexFlow 使用计算为纹理像素设置动画的示例 StructuredBufferWithCompute 另

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    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：16mb
    • 提供者：weixin_42117116

  1. DeblurGAN：使用生成对抗网络进行图像去模糊-源码

  2. DeblurGAN DeblurGAN：使用条件对抗网络进行盲运动去模糊的Pytorch实现。 我们的网络将模糊的图像作为输入，并进行相应的清晰估计，如示例所示： 我们使用的模型是条件性Wasserstein GAN，具有基于VGG-19激活的渐变惩罚+感知损失。 这样的体系结构在其他图像到图像的转换问题（超分辨率，着色，修复，除雾等）上也给出了良好的结果。 怎么跑 先决条件 NVIDIA GPU + CUDA CuDNN（CPU未经测试，感谢反馈） 火炬 从下载权重。 请注意，在推论过

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：34mb
    • 提供者：weixin_42160645

  1. ESboy：ESboy – Web GAME BOY:trade_mark:仿真器-源码

  2. ESboy – GAME BOY:trade_mark:仿真器 在您的浏览器中运行的GAME BOY:trade_mark:。 该项目的目标是使用ECMAscr ipt 6， 和从头开始编写GAME BOY:trade_mark:CPU和其余控制器（内存，gpu，计时器，I / O等）。 玩 脱机：克隆/下载此存储库，然后在浏览器中打开index.html 。 硬件精度 布拉格的CPU指令测试： 测试 结果 布拉格检验1 ✓ 布拉格测试2 ✓ 布拉格测试3 ✓ 布拉格测试4

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：612kb
    • 提供者：weixin_42119281
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