PyTorch线性回归实战：CPU & GPU实现 本项目使用PyTorch深度学习框架，以Jupyter Notebook的形式实现了线性回归模型，并提供了GPU加速支持。代码结构清晰，注释详细，适合PyTorch入门学习。 学习要点： 线性回归原理及PyTorch实现 PyTorch搭建神经网
Python 25 次浏览
值天气预报[4]，地质勘探[51、代数计算[6．7]、分子动力学模拟‘引、数据库操作D03、频谱变换和滤波[m12]等。特别是统一渲染架构发布以来，越来越多的科研人员(包括无任何图形API编程经验的科研人员)开始GPU非图形应用的研究，逐渐形成了新的GPGPU研究领域。对于GPGPU领域的研究工作，
C 27 次浏览
对基于CUDA的快速傅里叶变换（FFT）在GPU和CPU上的性能进行了比较分析。通过实验，我们对比了不同规模FFT计算在两种硬件平台上的执行时间、加速比等指标，并对结果进行了深入分析。实验结果表明，GPU在处理大规模FFT计算时相较于CPU具有显著的性能优势。
Nodejs 18 次浏览
Fanny 是一款 macOS 平台的系统监控工具，能够实时监测并显示 Mac 设备的风扇速度、CPU 温度以及 GPU 温度。通过 Fanny，用户可以直接在通知中心便捷地查看相关数据，无需打开其他应用程序。
Swift 21 次浏览
探究了一种利用CPU和GPU协同计算直方图的方法。该方法将计算任务分解，分别在CPU、GPU全局内存和GPU共享内存上执行，以期提高直方图计算效率。
C++ 23 次浏览
iPhone 5发布已久，AnandTech的硬件评测聚焦于CPU架构与性能、GPU性能、功耗及电池续航、屏幕、摄像头、4G LTE数据网络、GPS定位和Wi-Fi无线等方面，涵盖详细的技术挖掘和对比测试。
IOS 21 次浏览
TensorFlow 是一款开源软件库，专为高性能数值计算而设计。它采用灵活的架构，使用户可轻松地在桌面、服务器或移动设备上各种平台（CPU、GPU、TPU）上部署计算工作。其主要特点包括灵活性、可扩展性和可移植性，能支持从小型移动应用到复杂机器学习系统。TensorFlow 为研究人员提供了全面的
Python 25 次浏览
TensorFlow 是一个开放源码软件库，用于进行高性能数值计算。它灵活的架构允许用户轻松地在各种平台（CPU、GPU、TPU）上部署计算任务，包括桌面、服务器和移动设备。 TensorFlow 主要特点：- 灵活性：从手机应用到复杂的机器学习系统，TensorFlow 支持各种规模的计算。- 可
Python 27 次浏览
TensorFlow是一种开源库，用于进行高性能数值计算。其灵活架构支持在不同平台（CPU、GPU、TPU）上部署计算工作。主要特点包括灵活性、可扩展性和可移植性。它支持广泛的计算，并提供丰富的库、工具和社区资源。TensorFlow使用数据流图表示计算，并支持自动微分。
Python 23 次浏览