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搜索资源列表

  1. CUDA-SAR imaging CSA

  2. 基于gpu的sar成像程序。告借助GPU 强大的浮点运算和 高度的并行处理能力,将SAR成像中CSA算法在GPU上进行了验证,并得出了较好的效果。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2014-05-14
    • 文件大小:1mb
    • 提供者:xycasey
  1. cuda 环境下的归一化程序

  2. CUDA 环境下的归一化程序。得到验证并加速~~
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2015-05-16
    • 文件大小:1mb
    • 提供者:qi673697018
  1. cuda的验证程序

  2. cuda安装完成后的验证程序
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2016-12-29
    • 文件大小:7mb
    • 提供者:wangbeibei23
  1. GpuCapsViewer 1.34.3.1

  2. 可以查看OpenGL和显卡配置等信息。 PU Caps Viewer 能检测当前市面上所有显卡的规格参数,如果你喜欢玩大型3D游戏的话,那么OpenGL也是衡量你显卡性能的重要指标,GPU Caps Viewer 支持检测显卡OpenGL计算能力,让你对自己显卡性能有一定了解。 快速的图形视图配置(显卡/GPU类型、数量的视频内存,驱动程序版本) ; 显示主要OpenGL功能(OpenGL版本、纹理尺寸、结构单元的数量,等等); 显示OpenCL API支持和扩展; 显示显卡OpenGL扩展支
  3. 所属分类:图像处理

    • 发布日期:2017-10-26
    • 文件大小:7mb
    • 提供者:swanky
  1. 基于CUDA的相息图快速生成算法研究

  2. 基于CUDA的相息图快速生成算法研究_辛诚,提出利用CUDA 并行计算方法生成相息图的快速算法,并通过空间光调制器完成相息图的全息再现实验验证。该算法对100 个物点生成分辨率为1280×768 的相息图耗时约50ms,接近实时帧率。相比传统的CPU 程序,计算效率 提升近200 倍。
  3. 所属分类:图像处理

    • 发布日期:2019-02-13
    • 文件大小:2mb
    • 提供者:jinling_xiami
  1. GPU Caps Viewer v1.41.3.zip

  2. GPU Caps Viewer是一款专业好用的类似于gpu-z的显卡诊断识别工具。与gpu-z不同的是,GPU Caps Viewer对显卡的功能规格显示的更加详细,除了对显卡的基本规格能够完全正确识别外,还专门提供一个有关显卡OPENGL能力检测测试的界面。如果对显卡诊断识别这方面有需求的可以下载体验下。 gpu caps viewer软件特点 快速的图形视图配置(显卡/GPU类型、数量的视频内存,驱动程序版本) ; 显示主要OpenGL功能(OpenGL版本、纹理尺寸、结构单元的数量,
  3. 所属分类:其它

  1. KeyHunt-Cuda:蛮力比特币私钥-源码

  2. KeyHunt-Cuda 寻找比特币私钥。 这是JeanLucPons的的修改版本。 要将这个比特币遗留地址转换为RIPEMD160 hasehs,请使用此 。 在将RIPEMD160文件提供给程序之前,对文件进行二进制排序很重要,否则二进制搜索功能将无法正常工作。 为此,请使用此 。 非常感谢在这里使用过代码的所有开发人员。 变化 从VanitySearch重命名为KeyHunt(灵感来自的keyhunt)。 它搜索给定文件中地址的RIPEMD160哈希。 与原始VanitySe
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-25
    • 文件大小:658kb
    • 提供者:weixin_42168555
  1. yolov5_train_jetsonnx-源码

  2. 在NVIDIA Jetson NX上训练yolov5模型 假设Jetson已经建立 验证cuda版本(10.2),驱动程序版本 运行此命令以检查您正在运行的是哪个版本的jetpack dpkg-query --show nvidia-l4t-core 在Jetson中使用什么docker映像,我们将使用pytorch 使用robolflow之类的工具进行注释,我们还可以使用labelImage *积分器 *最佳 *张量流 训练更多的时代 正确的割炬版本很重要 从Yolov5回购中获得的文件夹
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-18
    • 文件大小:15kb
    • 提供者:weixin_42098759
  1. CyberRadio:Based基于SDR的FMAM桌面无线电。 通过#cuSignal和Numba加速-源码

  2. :radio: Cyber​​Radio 适用于台式机的基于SDR的FM / AM收音机应用程序。 与SoapySDR支持的大多数SDR兼容。 基于模块。 通过函数在具有CUDA的GPU上加速。 特征 :radio: 收听带有立体声支持的宽带FM和AM电台。 :fast-forward_button: 热插拔SDR,而无需关闭应用程序。 :computer_mouse: 可编程的频率快捷键(Ctrl +左键单击)。 :package: 零安装预编译的二进制软件包。 :laptop: 高
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-12
    • 文件大小:642kb
    • 提供者:weixin_42165018
  1. 调度工作包中的并行进化算法以最小化软件项目管理的持续时间

  2. 软件项目管理问题主要包括资源分配和工作包调度。 本文提出了一种基于进化算法在GPU上并行实现的基于搜索的软件项目管理方法。 我们重新设计了进化算法,以满足并行编程的目的。 我们的方法旨在使遗传算子并行化,包括:进化过程中的交叉,突变和评估,以实现更快的执行。 为了评估我们的方法,我们使用来自三个实际软件项目的数据进行了“概念验证”实证研究。 常规单目标进化算法的顺序版本和并行版本都可以实现。 顺序版本基于使用C ++的通用编程方法,而并行版本则基于使用CUDA的GPGPU编程方法。 结果表明,即
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-09
    • 文件大小:10mb
    • 提供者:weixin_38663443
  1. Tianchi-Multi-Task-Learning:第一名克莱登大学二队方案分享-源码

  2. 实验环境 CUDA版本:11.0驱动程序版本:450.80.02 GPU:TITAN XP Python:3.7.9 pytorch:1.7.0操作系统:ubuntu 20.04 安装依赖包 pip install -r requirements.txt 解决方案及算法说明 数据预处理:数据清洗(剔除中文,非英文,非数字符号) 文本截断:通过对各任务句子长度的分析,选择句子长度256作为截断标准,不足补0 数据输入 由于任务二和任务三存在轴向的类别不均衡问题,因此训练集和验证集的划分采用分层的
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-06
    • 文件大小:85kb
    • 提供者:weixin_42169971
  1. awesome-stars:我的GitHub星级的精选列表!-源码

  2. 很棒的星星 我的GitHub明星精选清单! 由产生 内容 C -IO500存储基准测试源代码 -ncurses Git镜像 像监控工具一样的NVIDIA GPU htop -MUNGE(MUNGE Uid'N'Gid Emporium)是用于创建和验证用户凭证的身份验证服务。 -统一通信X(邮件列表- ) 基于CUPTI的CUDA程序的探查器。 与NVIDIA Profiler类似,但更简单。 示例python(numpy)-具有C扩展库的CUDA可安装软件包 -Lin
  3. 所属分类:其它

  1. 神经内核:神经内核项目-源码

  2. 包装说明 | | | | Neurokernel是一个Python框架,用于开发果蝇大脑的模型并在多个NVIDIA GPU上执行它们。 先决条件 神经核要求 Linux(其他操作系统可能可以运行,但尚未经过测试); Python 2.7(不保证Python 3.0可以工作); 至少一个具有架构或更高版本的NVIDIA GPU; NVIDIA的; 5.0或更高版本; 具有CUDA支持的 1.8.4或更高版本。 要检查系统中有哪些GPU,可以使用大多数Linux发行版中可用的命令:
  3. 所属分类:其它

  1. 深度数据集构建器-源码

  2. 刚性深度构造器 这是一组python脚本和c ++程序,用于与Lidar生成的点云一起构建深度验证集。 有关其功能的简要概述,请参见部分 目录 软件依赖关系 注意:有一个dockerfile,用于构建自动符合所有软件依赖项的docker映像。 你可以用 docker build . -t my_image 这些是使用的工具,请确保在运行脚本之前安装它们。 除了需要自己安装的CUDA外,还可以使用帮助脚本install_dependencies.sh将它们安装在ubuntu 20.04上。
  3. 所属分类:其它

  1. 质量检查:使用深度学习算法实现的中文问答系统-源码

  2. 该项目已停止维护!!! 这个玩意是本科时候一门考查课的大作业,基本全是瞎写的,那时啥都不知道,API各种不会用,所以很多地方的实现都是十分不恰当的。而且模型也图省事选了最简单的模型,既是代码层面还是学术论文都没有太*价值。 另外,由于没有数据的使用授权,我不能将数据集公开,请谅解 基于LSTM的中文问答系统 本项目通过建立双向长短期记忆网络模型,实现了在多个句子中找到给定问题的答案所在的句子这一功能。在使用了互联网第三方资源的替代下,用training.data中的数据训练得到的模型对dev
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-03
    • 文件大小:26kb
    • 提供者:weixin_42160278