stream was reset: CANCEL
本文介绍了如何使用Boost库在Visual Studio 2017中实现高精度数学常量的计算,包括圆周率π、自然对数e和根号2等。首先介绍了如何安装Boost库,然后讲解了如何使用Boost库中的高精度数学常量,并给出了一个示例代码。通过使用Boost库,可以在C++中方便地实现高精度数学运算,对于从事科学计算和数学建模等领域的人员来说,具有较高的实用价值。
如果你是在Linux下做开发,你就必须知道Makefile是什么东西,如果不知道那就可以说你不是一个合格的Linux开发工程师,因为Makefile是必备的一项技能。
有很多工具能够帮助开发者在 Linux 和 Mac 上构建深度学习环境(比如 Tensorflow,不幸的是,TensorFlow 无法在 Windows 上轻松安装),但是很少人关注如何在 Win10 设备上有效构建深度学习环境。大多数人关注的是如何让深度学习框架运行在 Win10 设备的 Ubuntu VM 上,这不是最优的解决方案。
使用Visual Studio搭配Parallel Studio进行Fortran编程有个好处是调试方便,数组可以直接可视化,不用外加write之类的语句。设置断点后,调试到达断点时,鼠标置于数组上即可显示其内容。示例如下:
https://technet.microsoft.com/zh-cn/learning/bb531344.aspx
前言 OpenGL(全写Open Graphics Library)是指定义了一个跨编程语言、跨平台的[编程接口]规格的专业的图形[程序接口]。它用于[三维图像](二维的亦可),是一个功能强大,调用方便的底层图形库。 由于其强大的硬件兼容性和跨平台特性。对它的环境配置,至少我觉得比Java麻烦。 好不容易配好了,在此记录一下配置过程,算是备忘。 正文 首先我们要知道三个库glfw,glew,glm. glfw是辅助创建OpenGL窗口的开源库.所以在后面配置工程的时候你会发现我们根本就不需要用到MFC窗口
理解英伟达CUDA架构涉及几个核心概念,这些概念共同构成了CUDA并行计算平台的基础。 1. SIMT(Single Instruction Multiple Thread)架构 CUDA架构基于SIMT模型,这意味着单个指令可以被多个线程并行执行。每个线程代表了最小的执行单位,而线程被组织成线程块(Thread Block),进一步被组织成网格(Grid)。这种层级结构允许程序员设计高度并行的算法,充分利用GPU的并行计算核心。 2. 层级结构 - 线程(Threads): 执行具体计算任务的最小单位。 - 线程块(Thread Blocks): 一组线程,它们共享一些资源,如共享内存,并作为一个单元被调度。 - 网格(Grid): 包含多个线程块,形成执行任务的整体结构。 3. 内存模型 - 全局内存: 所有线程均可访问,但访问速度相对较慢。 - 共享内存: 位于同一线程块内的线程共享,访问速度快,常用于减少内存访问延迟。 - 常量内存和纹理内存: 优化特定类型数据访问的内存类型。 - 寄存器: 最快速的存储,每个线程独有,但数量有限。 4. 同步机制 屏蔽同步(Barrier Synchronization) 通过同步点确保线程块内或网格内的所有线程达到某个执行点后再继续,保证数据一致性。 5. CUDA指令集架构(ISA) CUDA提供了专门的指令集,允许GPU执行并行计算任务。这些指令针对SIMT架构优化,支持高效的数据并行操作。 6. 编程模型 CUDA编程模型允许开发者使用C/C++等高级语言编写程序,通过扩展如`__global__`, `__device__`等关键字定义GPU执行的函数(核函数,kernel functions)。核函数会在GPU上并行执行,而CPU代码负责调度这些核函数并在CPU与GPU之间管理数据传输。 7. 软件栈 CUDA包含一系列工具和库,如nvcc编译器、CUDA runtime、性能分析工具、数学库(如cuFFT, cuBLAS)、深度学习库(如cuDNN)等,为开发者提供了完整的开发环境。
近年来,随着深度学习技术的发展,越来越多的科技巨头开发自己的机器学习平台。昨日,华为宣布将与明年第一季度开源自家的 AI 框架 MindSpore,引起极大关注。
源 / 开源中国 简要介绍编写C/C ++应用程序的领域,标准库的作用以及它是如何在各种操作系统中实现的。 我已经接触C++一段时间了,一开始就让我感到疑惑的是其内部结构:我所使用的内核函数和类从何而来? 谁发明了它们? 他们是打包在我系统中的某个地方吗? 是否存在一份官方的C ++手册? 在本文中,我将通过从C和C ++语言的本质到实际实现来尝试回答这些问题。 C和C++是如何制订的 当我们谈论C和C++时,实际上是指一组定义(程序)语言应该做些什么,如何表现,应该提供哪些功能的规则。C/C++的编
简要介绍编写C/C ++应用程序的领域,标准库的作用以及它是如何在各种操作系统中实现的。
Angel 是腾讯的首个 AI 开源项目,于 2016 年底推出、2017 年开源。作为面向机器学习的第三代高性能计算平台,Angel 致力于解决稀疏数据大模型训练以及大规模图数据分析问题。腾讯在 2018 年成为 LF AI 基金会的创始白金会员之一,并于同年向基金会贡献了开源项目 Angel。
作者:玟清 链接:https://www.zhihu.com/question/27455963/answer/36722992 来源:知乎 著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权。
公众号的安装教程里常说的“Intel全家桶”指的是Intel Parallel Studio XE,里面集成了C/C++/Fortran语言的编译器(分别是icc、icpc、ifort)、MKL数学库及各种高效调试工具,甚至还有Intel MPI,可以说是编译量化软件最常用的一套“装备”。然而从2021年开始Intel不再提供旧版Parallel Studio XE下载页面,而是改成了(或称升级成了)oneAPI,又可具体细分为oneAPI Base Toolkit和oneAPI HPC Toolkit等等。
文章介绍了利用 WPF 的 Shape 和动画功能,模仿 CSS/SVG 实现复杂的线条光效动画效果。首先,通过 Polyline 和 StrokeDashArray 实现了虚线动画,再通过 StrokeDashOffset 添加动画效果。然而,由于 WPF 不支持角向渐变,作者另寻两种方法来实现渐变效果,一种是基于多条线段的动画,最后提到可以使用 Avalonia 的 ConicGradientBrush 实现角向渐变。文章展示了实现代码和效果,但还涉及到多条线段拐角处颜色连贯等细节问题。
近日,紧跟华为宣布新的 AI 框架即将开源的消息,腾讯又带来了全新的全栈机器学习平台 angel3.0。新版本功能特性覆盖了机器学习的各个阶段,包括:特征工程、模型训练、超参数调节和模型服务。自 2017 年 angel1.0 在 Github 上开源以来,angel 共获得星标数超过 4200、fork 数超 1000。腾讯发布了相关文章介绍了 angel3.0 更新细节等内容,AI 开发者将其整理编辑如下。
近日,紧跟华为宣布新的 AI 框架即将开源的消息,腾讯又带来了全新的全栈机器学习平台 angel3.0。新版本功能特性覆盖了机器学习的各个阶段,包括:特征工程、模型训练、超参数调节和模型服务。自 2017 年 angel1.0 在 Github 上开源以来,angel 共获得星标数超过 4200、fork 数超 1000。腾讯发布了相关文章介绍了 angel3.0 更新细节等内容。
hello,大家好,我是一点,专注于Python编程,如果你也对感Python感兴趣,欢迎关注交流。
在之前的文章中我们提到了C仿真和C/RTL协同仿真结果的差异,造成这种差异的原因是C/RTL协同仿真使用的是HLS数学库中的函数,而这些可综合的函数采用的是位近似(bit-approximate)的方式,从而引入了精度损失,这种精度损失是相对于C标准库中的函数而言的。那么,能否尽早发现这种精度损失,以判定其是否在设计者可接受的范围之内呢?答案是肯定的。这里我们就来介绍一下第二种方法。
编写|PaddlePaddle 排版|wangp 1 概述 使用 C-API 进行预测依赖于将 PaddlePaddle 核心代码编译成链接库,只需在编译时需配制下面这些编译选项: 必须配置选项: WITH_C_API,必须配置为ON 推荐配置选项: WITH_PYTHON,推荐配置为OFF WITH_SWIG_PY,推荐配置为OFF WITH_GOLANG,推荐设置为OFF 可选配置选项: WITH_GPU,可配置为ON/OFF WITH_MKL,可配置为ON/OFF 对推荐配置中的选项建议按照设置
往期周报汇总地址:http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=forumdisplay&fid=12&filter=typeid&typeid=104 视频版: https:
阅读提要 在缺省状况下,你只能使用Visual Studio 2005的一个本机实例来管理与ASP.NET 2.0一同发行的SQL Server数据库中的安全凭证。本文将向你展示怎样用一个Web服务来包装ASP.NET 2.0提供者并通过使用一个Windows表单应用程序来管理凭证存储从而扩展这种管理能力。 如今,无论是互联网还是企业内部局域网程序一般都要求使用定制的方式来存储和管理用户帐户和角色。为此,ASP.NET 2.0提供了一个现成的提供者模型和一个SQL Sever数据库。不幸的是,只能通
北京时间8月27日,全球数据库三大顶级会议之一——VLDB(Very Large Data Bases Conferences)在巴西里约热内卢召开。腾讯AI开源项目Angel受邀参会,以workshop和展区的形式,向全球顶尖数据专家展示腾讯在大数据挖掘和数据库管理的研究成果。 同时,Angel正式宣布加入LF深度学习基金会,并将发布达万亿级维度特性计算的Angel 2.0。结合基金会成熟的运营,全面升级的Angel 2.0将与国际开源社区继续深入互动,致力于让机器学习技术更易于上手研究及应用落地
使用 Windows 系统一大好处是它的应用太丰富了,甚至强大的 GPU 也能在闲暇时间做点其它「工作」。然而与 Linux 或 macOS 不同,在 Windows 上做开发总会遇到很多挑战,不论是文件编码、环境控制还是项目编译,开发过程中总会有一些神奇的收获。
北京时间8月27日,全球数据库三大顶级会议之一——VLDB(Very Large Data Bases Conferences)在巴西里约热内卢召开。腾讯AI开源项目Angel受邀参会,以workshop和展区的形式,向全球顶尖数据专家展示腾讯在大数据挖掘和数据库管理的研究成果。 同时,Angel正式宣布加入LF深度学习基金会,并将发布达万亿级维度特性计算的Angel 2.0。结合基金会成熟的运营,全面升级的Angel 2.0将与国际开源社区继续深入互动,致力于让机器学习技术更易于上手研究及应用落地的
文章来源:机器之心 推荐阅读:终于来了,【第二期】 彭涛Python 爬虫特训营!! 在 Windows 上怎样做 Python 开发?是像大神那样使用纯文本编辑器,还是用更加完善的 IDE?到底是用自带的命令行工具,还是需要装新的 Terminal?本文将带你了解如何利用微软官方维护的 MS Terminal 与 VS Code,来为 Python 开发保驾护航。 使用 Windows 系统一大好处是它的应用太丰富了,甚至强大的 GPU 也能在闲暇时间做点其它「工作」。然而与 Linux 或 macOS
HLS数学库中的函数是可综合的位近似(bit-approximate)的函数。所谓位近似,其实反映了函数的实现精度。这里的精度是指HLS库中的函数与标准库(math.h或cmath.h)中的函数的数值差异。通常采用ULP(Unit of Least Precision)来度量,ULP的典型值为1~4。这种精度上的差异既会影响C仿真,也会影响C/RTL协同仿真。
腾讯首个AI开源项目Angel,正式发布一个里程碑式的版本:Angel 3.0。这是一个全栈的机器学习平台,功能特性涵盖了机器学习的各个阶段,超过50万行代码,在 GitHub 上 Star 数已超过 4200,Fork 数超过 1000。 一个全栈的机器学习平台,近日悄悄上线了。 8月22日,腾讯首个AI开源项目Angel正式发布一个里程碑式的版本:Angel 3.0。 Angel 3.0尝试打造一个全栈的机器学习平台,功能特性涵盖了机器学习的各个阶段:特征工程,模型训练,超参数调节和模型服务。
【导读】腾讯首个AI开源项目Angel,正式发布一个里程碑式的版本:Angel 3.0。这是一个全栈机器学习平台,功能特性涵盖了机器学习的各个阶段,超过50万行代码,在 GitHub 上 Star 数已超过 4200,Fork 数超过 1000。 一个全栈机器学习平台,近日悄悄上线了。 8月22日,腾讯首个AI开源项目Angel正式发布一个里程碑式的版本:Angel 3.0。 Angel 3.0尝试打造一个全栈机器学习平台,功能特性涵盖了机器学习的各个阶段:特征工程,模型训练,超参数调节和模型服务。
近来由于需要用到 opencv 的SIFT特征,但是SIFT等功能已经移入了opencv_contrib 中,所以需要重新编译opencv和opencv_contrib。
[ 导语 ] 2022年3月22日,JDK18正式对外发布。据Oracle官方公告[1],腾讯Kona 蝉联JDK18中国企业贡献排名第一,连续四次对OpenJDK贡献全国排名第一(JDK15~18)[1][2][3][4]。本文将介绍Kona在高性能计算引擎方面对OpenJDK社区的贡献。 ▍Kona:连续四次全国冠军,综合贡献全国第一 Kona是腾讯基于OpenJDK研发的JDK产品,Kona JDK完全免费,并提供长期支持,所发版本均通过腾讯内部和云上超大规模应用验证,欢迎下载使用。 2019年:首次
OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它由英特尔公司发起并参与开发,以BSD许可证授权发行,可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV提供了大量的计算机视觉、图像处理和模式识别的算法,包括实时图像处理、视频分析、特征检测、目标跟踪、人脸识别、物体识别、图像分割、光流法、立体视觉、运动估计、机器学习和深度学习等。
Palace是一款开源的大规模计算电磁学软件包,由亚马逊云端业务实验室(AWS Lab)支持。功能丰富,同时能够在不同的高性能硬件上运行,软件上支持OpenMP, MPI和GPU并行计算。Apache的开源协议也是极为友好。详情参见《使用WELSIM生成电磁计算软件Palace的求解器文件》一文。
本系列博客为《游戏引擎架构》一书的阅读笔记,旨在精炼相关内容知识点,记录笔记,以及根据目前(2022年)的行业技术制作相关补充总结。 本书籍无硬性阅读门槛,但推荐拥有一定线性代数,高等数学以及编程基础,最好为制作过完整的小型游戏demo再来阅读。 本系列博客会记录知识点在书中出现的具体位置。并约定(Pa b),其中a为书籍中的页数,b为从上往下数的段落号,如有lastb字样则为从下往上数第b段。 本系列博客会约定用【】来区别本人所书写的与书中观点不一致或者未提及的观点,该部分观点受限于个人以及当前时代的视角
微软官方又推出了新得插件,名字叫Pylance,这个名字是向 Python的Lancelot致敬。
NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy 是一个运行速度非常快的数学库,主要用于数组计算。 (一)打开PyCharm,点击设置
Visual Studio2019 Preview中提供了图形界面的ML.Net,所以,只要我们安装Visual Studio2019 Preview就能简单的使用ML.Net了,因为我的电脑已经安装了Visual Studio2019,所以我不需要重头安装Visual Studio2019 Preview,只要更新即可。
【导语】Angel 是腾讯的首个AI开源项目,于 2016 年底推出、2017年开源。近日,快速发展的 Angel 完成了从 2.0 版本到 3.0 版本的跨越,从一个单纯的模型训练系统进化成包含从自动特征工程到模型服务的全栈机器学习平台。作为面向机器学习的第三代高性能计算平台,Angel 致力于解决稀疏数据大模型训练以及大规模图数据分析问题。
Enterprise Library 3.1 是 Microsoft patterns & practices Enterprise Library 的一个新的发行。Enterprise Library 是一个应用程序块的集合。这些可重用的软件组件为帮助开发者解决普通企业开发的挑战而设计。这个 Enterprise Library 发行包括了二个新的应用程序块,一个用于创建应用程序块和提供程序的软件工厂,以及新的性能和增强。
最近在复习高等数学,有时为了验证顺便复习下C语言,看了看自己下载收集的软件,发现C语言有一个数学工具包,是GNU开发的,叫做GSL——GNU Scientific Library,中文:C++科学计算库,主页为www.gnu.org/s/gsl/,主要是在linux环境下运行的,幸好牛人们已经做好了windows版的移植(有条件的就在linux下编译gsl喽),有:Gsl for Windows - GnuWin32 - SourceForge,https://code.google.com/p/oscats/(gsl-1.15-dev-win32.zip 5.9 MB),也可以在windows下安装MSYS或是cygwin下编译源代码获得适合在windows下运行的动态链接库等,具体的我也不太清楚,网上看了,具体的编译流程比较复杂,索性直接下载牛人们编译好的。
源码下载地址 : https://download.csdn.net/download/han1202012/37385877
使用 Visual Studio 2019 开发环境 , 参考 【Visual Studio】Visual Studio 2019 社区版 CMake开发环境安装 ( 下载 | 安装相关组件 | 创建编译执行项目 | 错误处理 ) 博客 ;
https://www.cnblogs.com/shanyou/archive/2022/11/09/16871945.html
本文主要介绍了如何学习人工智能相关知识,包括入门基础、进阶和高阶知识。首先,介绍了计算机基础、编程语言和数学基础。其次,介绍了机器学习、深度学习以及深度学习框架。最后,阐述了机器学习、强化学习、迁移学习等方面的知识。
Succinctly .NET 本地化教程 零、简介 一、从本地化开始 二、日期和时间 三、周数 四、时区 五、数字 六、货币 七、文本 八、附录 Succinctly Linux 教程 一、简介 二、Linux 目录结构 三、命令行界面 四、目录 五、查看文件和目录详情 六、权限 七、查看和编辑文件 八、删除、移动和重命名文件和目录 九、查找、排序和比较文件和目录 十、输入输出重定向 十一、附加命令行概念 十二、进程和作业 十三、切换用户 十四、安装软件 Succinctly Matlab 教程 零
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云