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博文

0再理解RankNet算法

文章主要说一下RankNet这个算法的基本流程和原理。 RankNet算法是从概率的角度解决排序问题。 首先,我们需要求得的是一个排序函数,就是当我们输入样本的特征向量的时候,可以输出该样本的顺序“得分”,实现排序。

0caffe修炼之路--数据的基本介绍

Blob是caffe运行过程中很重要的数据包装器,可以在CPU与GPU间传递。Blob数据是一个四维矩阵(Num, Channel, Height, Width),结合图像,很容易理解这个矩阵,其中Num就是每个batch的中包含的图像的个数,Channels就是图像的通道数,Height与Width分别是每幅图的高度与宽度。

0NTU-Coursera机器学习:VC Bound和VC维度

上一讲重点是一些分析机器学习可行性的重要思想和概念,尤其是生长函数(growth function) 和突破点(break point) 的理解(上一节提到的4个成长函数),本章为您重点讲解VC Bound和VC维度。

0NTU-Coursera机器学习:机器学习的可行性 & 训练与测试

机器学习的可行性 & 訓練與測試内容如: 1. 引入计算橙球概率问题 2. 通过用Hoeffding's inequality解决上面的问题,并得出PAC的概念,证明采样数据学习到的h的错误率可以和全局一致是PAC的 3. 将得到的理论应用到机器学习,证明实际机器是可以学习 4. 二元分类的 Effective Number 5. 一般备选函数的 EffectiveNumber 6. break point

0异构开发与异构编程

什么是异构开发或者编程呢? 虽然自己从事CPU+GPU相关工作,但是对异构这个概念之前还不太明确,经过结合开发经验以及查阅资料,对此概念有了一定的理解。学过计算机组成原理的人都会非常熟悉CPU原理及组成,CPU内部结构是由控制单元、运算单元、存储单元等主要部分组成,其通过地址总线与地址总线实现数据的操作,;但当处理大量图像图形渲染时,CPU效率不能满足要求(比如大型3D游戏),于是乎针对复杂图形图像处理的GPU就出现了;

0各种移动GPU压缩纹理的使用方法

介绍了各种移动设备所使用的GPU,以及各个GPU所支持的压缩纹理的格式和使用方法。 1. 移动GPU大全 目前移动市场的GPU主要有四大厂商系列: 1)Imagination Technologies的PowerVR SGX系列

0 ubuntu 14.10 (64位)下载amd显卡,实现双显卡切换

此文是根据youtube上的一个视频教程所写,地址https://www.youtube.com/watch?v=TUodM-UGU1g 首先说明作者笔记本配置: 系统 ubuntu 14.10 显卡 AMD Radeon HD 7650M 其余版本没有尝试过

0树莓派-获取CPU和GPU温度

CPU的温度可以从一个系统临时文件中读取:/sys/class/thermal/thermal_zone0/temp GPU温度也可以从一个文件中读取:/opt/vc/bin/vcgencmd measure_temp

0GPU虚拟化笔记

GPU虚拟化的意义 满足以下场景: 游戏、视频编辑、渲染、计算机辅助设计等方面对GPU的需要。

0Linux环境下的图形系统和AMD R600显卡编程(1)——Linux环境下的图形系统简介

由于图形系统、3D图形本身的复杂以及历史原因,Linux下的图形系统相关的源码庞大而且复杂,而且缺少学习的资料(所有源代码分析或者驱动编程的书籍都很少介绍显卡驱动)。在后续一系列文章中,笔者将从对AMD硬件编程的角度出发对部分问题做一个简单的介绍,当然,这种介绍是很初级的,旨在希望能够对初学着有所帮助。

0NVIDIA GPGPU vs AMD Radeon HD Graphics执行模式对比

为了能够让大家更好地理解、并使用OpenCL,接下来谈谈当前主流用于超算的GPGPU的执行模式。本文主要针对nVidia的Fermi和Kepler架构以及AMD的TeraScale3(Radeon HD 6900系列)和GCN架构进行分析。

0JAVA进程高CPU占用故障排查

问题描述: 生产环境下的某台tomcat7服务器,在刚发布时的时候一切都很正常,在运行一段时间后就出现CPU占用很高的问题,基本上是负载一天比一天高。 问题分析: 1,程序属于CPU密集型,和开发沟通过,排除此类情况。 2,程序代码有问题,出现死循环,可能性极大

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