(一).openMP简述 Open Multiprocessing (OpenMP) 框架是一种功能极为强大的规范,可以帮助您利用 C.C++ 和 Fortran 应用程序中的多个核心带来的好处,是基于共享内存模式的一种并行编程模型, 使用十分方便, 只需要串行程序中加入OpenMP预处理指令, 就可以实现串行程序的并行化. (二).openMP简单使用 1.简单的HelloWord程序 #include <iostream> int main() { #pragma omp parallel…

一.openMP简单测试 1.简单测试(1) #include<omp.h> #include<time.h> #include<iostream> using namespace std; void openMP() { int i,j; ; i<; i++) { ; j < ; j++) j++; } } int main() { time_t start,end1; time( &start ); double omp_start = omp_…

基于linux下的NIST数字测试包安装过程 1. 首先解决windows文件不能粘贴到Ubuntu的问题 选择利用VMware Tools进行解决 打开虚拟机VMware Workstation,启动Ubuntu系统,菜单栏 - 虚拟机 - 安装VMware Tools (提示客户机操作系统已将 CD-ROM 门锁定,并且可能正在使用 CD-ROM,这可能会导致客户机无法识别介质的更改.如果可能,请在断开连接之前从客户机内部弹出 CD-ROM.确实要断开连接并覆盖锁定设置吗? 操作:虚拟机--…

从Theano到Lasagne:基于Python的深度学习的框架和库 摘要:最近,深度神经网络以“Deep Dreams”形式在网站中如雨后春笋般出现,或是像谷歌研究原创论文中描述的那样:Inceptionism.在这篇文章中,我们将讨论几个不同的深度学习框架,库以及工具. 深度学习是机器学习和人工智能的一种形式,利用堆积在彼此顶部的神经网络的多个隐藏层来尝试形成对数据更深层次的“理解”. 最近,深度神经网络以“Deep Dreams”形式在网站中如雨后春笋般出现,或是像谷歌研究原创论文中描述的…

原文网址:http://www.cnblogs.com/luxiaofeng54/archive/2011/08/20/2147086.html 基于 Android NDK 的学习之旅-----数据传输二(引用数据类型)(附源码) 基于 Android NDK 的学习之旅-----数据传输(引用数据类型) 接着上篇文章继续讲.主要关于引用类型的数据传输,本文将介绍字符串传输和自定义对象的传输. 1.主要流程 1.  String 字符串传输 a)         上层定义一个native的方法…

目录 基于 Keras 用深度学习预测时间序列 问题描述 多层感知机回归 多层感知机回归结合"窗口法" 改进方向 扩展阅读 本文主要参考了 Jason Brownlee 的博文 Time Series Prediction With Deep Learning in Keras 原文使用 python 实现模型,这里是用 R 基于 Keras 用深度学习预测时间序列 时间序列预测一直以来是机器学习中的一个难题. 在本篇文章中,将介绍如何在 R 中使用 keras 深度学习包构建神经网络…

基于OpenCL的深度学习工具:AMD MLP及其使用详解 http://www.csdn.net/article/2015-08-05/2825390 发表于2015-08-05 16:33| 5921次阅读| 来源CSDN| 2 条评论| 作者AMD中国异构计算部 深度学习异构计算异构编程MLPopencl 摘要:本文介绍AMD深度学习团队开发的MLP学习工具软件的使用,为深度学习研究人员和开发商提供一个高性能.高易用性的深度学习的软硬件平台方案.AMD-MLP基于OpenCL,支持不同类型…

本文来自我的一名学员分享 日常工作中,难免会遇到临危受命的情况,虽然没有这么夸张,但是也可能会接到一个陌生的任务,也许只是对这个概念有所耳闻.也许这个时候会感到一丝的焦虑,生怕没法完成领导交给的测试任务.其实也没有必要那么紧张,面对一个陌生的被测对象,我们只需要去了解清楚它的应用场景.内部原理.实现逻辑,结合开发的设计需求,一样也能完成好测试任务,积累经验.这次就分享一些从0到1学习如何测试API网关的经验. 一.什么是API网关 简述: API网关出现的原因是微服务架构的出现,不同的微服务一般…

语义分割:基于openCV和深度学习(二) Semantic segmentation in images with OpenCV 开始吧-打开segment.py归档并插入以下代码: Semantic segmentation with OpenCV and deep learning # import the necessary packages import numpy as np import argparse import imutils import time import cv2…

语义分割:基于openCV和深度学习(一) Semantic segmentation with OpenCV and deep learning 介绍如何使用OpenCV.深度学习和ENet架构执行语义分段.阅读完今天的文章后,能够使用OpenCV对图像和视频应用语义分割.深度学习有助于提高计算机视觉的前所未有的准确性,包括图像分类.目标检测,现在甚至分割. 传统的分割方法是将图像分割为若干部分(标准化切割.图形切割.抓取切割.超像素等):然而,算法并没有真正理解这些部分所代表的内容. 另一方…