这是一个关于如何使用CUDA 7.5实现SVD奇异值分解的实现，采用了cuSolver库，项目是在VS2013环境下创建的工程。在使用过程中，需要手动设置VC++库的include和library目录。另外，代码中也包含了一些关于opencv的svd分解的比较，如果不需要可以注释掉相应部分。
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SVD 的奇异值分解代码，是矩阵时顺手的一个工具。稳定、高精度，哪怕矩阵数据不太规整，也能稳稳地分解出来。适合图像压缩、模式识别、机器学习那一挂的需求，效果蛮不错的。 SVD 分解的代码比较扎实，逻辑清晰，跑起来效率也挺高。你要做矩阵降维，或者特征提取，这套代码可以省你不少事。不用手撸算法逻辑，直接
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基于奇异值分解的图像模式识别与相似度计算 (Delphi实现) 本代码实现了利用奇异值分解 (SVD) 进行图像模式识别和相似度计算的方法，并提供了完整的 Delphi 源代码。 核心功能： 利用 SVD 方法提取图像特征。 基于提取的特征向量计算图像间的相似度。 提供可直接运行的 Delphi
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9.5低功耗状态9.5.1睡眠模式9.5.1.1向睡眠模式的转移如果在SBYCR.SSBY位为“0”的状态下执行WAIT指令， CPU就进入睡眠模式。 CPU在睡眠模式中停止运行，但是保持CPU内部寄存器的值。 CPU以外的外围功能不停止运行。在使用WDT时，如果转移到睡眠模式， WDT就停止计数。
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3.4运行模式的转移3.4.1通过模式引脚进行运行模式的转移通过设定MD1引脚和MD0引脚进行运行模式的转移，如图3.1所示，能将运行模式转移到图中箭头所指的方向。图3.1 MD1引脚、 MD0引脚的设定和运行模式3.4.2通过寄存器进行运行模式的转移通过设定SYSCR0.ROME位进行运行模式的转
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(1)串行传送的开始在SPCR.SPMS位为“1”时， RSPI的初的RSPCK边沿为串行传送的开始触发。如果RSPI在移位寄存器为空的状态下检测到串行传送的开始，就将移位寄存器改为满状态，并且不能在串行传送过程中将数据从发送缓冲器复制到移位寄存器。如果在开始串行传送前移位寄存器已满， RSPI就保
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