程序代码及图解析: #include <iostream> #include "book.h" __global__ void add( int a, int b, int *c ) { *c = a + b; } int main( void ) { int c; int *dev_c; HANDLE_ERROR( cudaMalloc( (void**)&dev_c, sizeof(int) ) ); add<<<1,1>>>

//2019.07.23 1.箱形图,又称为盒式图,一般可以很好地反映出数据分布的特征,也可以进行多项数据之间分布特征的比较,它主要包含五个基础数据:中位数,两个上下分位数以及上下边缘线数据 其中的一些参数具体含义及其计算过程如下: 2.双轴图的绘制代码:import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdplt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei&quo

gpu的架构分为streaming multiprocessors 每个streaming multiprocessors(SM)又能分步骤执行很多threads,单个SM内部能同时执行的threads叫做warp.一个warp能同时操作16个单精度浮点数/8个双精度(tesla),或者32个单精度浮点数/16个双精度浮点数(feimi). 单个SM内部有local memory和16kb大小的share memory,后者是在做计算的时候要尽量利用好的东西. 根据gpu的架构,做cuda计算的

这章介绍了与CUDA设备相关的参数,并给出了了若干用于查询参数的函数. 章节代码(已合并): #include <stdio.h> #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include "D:\Code\CUDA\book\common\book.h" int main(void) { cudaDeviceProp prop; //放置设备属性

▶ 这章介绍了与CUDA设备相关的参数,并给出了了若干用于查询参数的函数. ● 代码(已合并) #include <stdio.h> #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include "D:\Code\CUDA\book\common\book.h" int main(void) { cudaDeviceProp prop; //放置设备属

通过IP地址和子网掩码与运算计算相关地址 知道IP地址和子网掩码后可以算出 网络地址 广播地址 地址范围 本网有几台主机 例一:下面例子IP地址为192.168.100.5 子网掩码是255.255.255.0 算出网络地址,广播地址,地址范围,主机数 一分步骤计算 1.将ip地址和子网掩码换算为二进制,子网掩码连续全1的是网络地址,后面的是护自己地址,许县前卫网络地址,虚线后为主机地址 2.IP地址和子网掩码进行与运算,结果是网络地址 3.将上面的网络地址中的网络地址部分不变,主机地址变为全1

通过简单的程序设计熟练CUDA的使用步骤 下面是cuda代码及相关注释 #include <stdio.h> #include <iostream> #include <time.h> //#include <cutil_inline.h> using namespace std; //*****************************************// //以下两部分将在设备上编译 由__global__标识: template<t

在刷ZeroClock大神的区间DP专辑,遇见了ZOJ3469,完全不无从下手,然后有人说是论问题,推荐看徐源盛<对一类动态规划问题的研究>这篇论文,果断得膜拜了下,感觉好神奇,可以把未来的费用提前计算好~~~顺便把相关的三道题A了,其实都是一样的... BZOJ2037 [Sdoi2008]Sue的小球 题目大意 中文的... 题解 这是论文的例题 直接上原文的讲解吧... 把dp数组初始化为0x7fffffffWA了,改成0x3f3f3f3f就AC了... 代码: #include <

CUDA thread index: int blockId = blockIdx.z * (gridDim.x*gridDim.y)                    + blockIdx.y * gridDim.x                    + blockIdx.x; int threadId = blockId * (blockDim.x * blockDim.y * blockDim.z)                      + threadIdx.z * (blo

1.最简单的 kernel 函数 __global__ void MatrixMulKernel( float* Md, float* Nd, float* Pd, int Width) { int tx = threadIdx.x; // cloumn int ty = threadIdx.y; // row float Pvalue = 0; for (int k = 0; k<Width; k++) { float Mdele = Md[ty*Width + k]; float Ndele

博客:www.jiaopengzi.com 焦棚子的文章目录 请点击下载附件 一背景 前面写过了一个关于进销存的案例,留一个话题就是先进先出的库存计算. 刚好有朋友提了相关这样的需求.先来看看效果. 效果图 说明: 1.按照先进先出的原则,计算库存的库龄结构,如效果图. 2.特别说明下先进先出,即先入库产品先出库,从而有了库龄. 3.工作中更多会用批次来管理,案例中没有批次,需要写出库龄结构是有些绕. 4.感谢q友阳光岁月提供数据素材. 二.数据源 1.data 原始脱敏数据,大约6万多条,其中

知道ip地址和子网掩码后可以算出: 1. 网络地址 2. 广播地址 3. 地址范围 4. 本网有几台主机 例1:下面例子IP地址为192·168·100·5 子网掩码是255·255·255·0.算出网络地址.广播地址.地址范围.主机数.(一)分步骤计算 1) 将IP地址和子网掩码换算为二进制,子网掩码连续全1的是网络地址,后面的是主机地址. 虚线前为网络地址,虚线后为主机地址 2)IP地址和子网掩码进行与运算,结果是网络地址 3) 将上面的网络地址中的网络地址部分不变,主机地址变为全1,结果就

本文章主要是记录,cuda 编程过程中遇到的相关概念,名字解释和问题:主要是是用来备忘: cuda PTX :并行线程执行(Parallel Thread eXecution,PTX)代码是编译后的GPU代码的一种中间形式,它可以再次编译为原生的GPU微码. 下面几条链接,是对nvcc 编译过程中,编译参数的解释:-gencode arch=compute_60,code=sm_60 -gencode arch=compute_61,code=sm_61:本编译参数适用于 1080ti显卡:此种

工作中在处理集合的时候会经常遇到需要分组然后计算某属性的和,在java8中,通过stream来操作集合,还是非常方便的,像过滤(filter).分组(group).获取单个属性的值,总而言之,简单方便.也有人不推荐使用,觉得写的太多,可读性会变差,主要看个人喜好吧. 下面主要是处理分组求和的代码 一个商品实体类,添加一些计算属性 import io.swagger.annotations.ApiModelProperty; import lombok.Getter; import lombok.

题意: 思路: f[i][j][1]表示从i到j的区间全都吃完了 现在在j点 变质期最小是多少 f[i][j][0]表示从i到j的区间全都吃完了 现在在i点 变质期最小是多少 f[i][j][0]=min(f[i+1][j][0]+(s[i+1]-s[i])(n-j+i),f[i+1][j][1]+(s[j]-s[i])(n-j+i)); f[i][j][1]=min(f[i][j-1][1]+(s[j]-s[j-1])(n-j+i),f[i][j-1][0]+(s[j]-s[i])(n-j+i

关于PCA的一道练习题.这个折腾了好久...终于做出来像样的图,开始的时候忘记对原始数据标准化,怎么也不对.经过标准化之后,做的图看着还可以,有错误请指出! MATLAB代码PCA.m: clear clc % 生成training sample MU1 = [6 10]'; MU2 = [6 20]'; SIGMA1 = [2 4; 4 9]; SIGMA2 = [2 4; 4 9]; M1 = mvnrnd(MU1,SIGMA1,1000); M2 = mvnrnd(MU2,SIGMA2,1

1.数学推导 根据上讲的思想,我们可以用下图来进行数学上的推导. 2.PCA的步骤 1)对原始数据进行标准化处理:对该指标变量进行标准化, 2)计算相关系数矩阵(协方差矩阵) 3)计算相关系数矩阵的特征值和特征向量,得到新的指标标量. 4)计算特征值的信息贡献率和累积贡献率,按一定规则选择主成分 5)以主成分的贡献率为权重,构建主成分综合评价模型,计算综合评价值和排名 3.应用实例——我国各地区普通高等教育发展综合评价 案例背景不再详述,在此我们选取10个指标来评价30个省市他们的普通高等教育发

使用sklearn进行数据挖掘系列文章: 1.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(1) 2.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(2)-划分测试集 3.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(3)-绘制数据的分布 4.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(4)-数据预处理 5.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(5)-训练模型 6.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(6)-模型调优 可视化数据 目前我们只是大概了解了数据的类型,以及对数据集进行了划分,下面我们要对数据

Pandas数据特征分析 数据的排序 将一组数据通过摘要(有损地提取数据特征的过程)的方式,可以获得基本统计(含排序).分布/累计统计.数据特征(相关性.周期性等).数据挖掘(形成知识). .sort_index()方法在指定轴上根据索引进行排序,默认升序 .sort_index(axis=0, ascending=True) In [1]: import pandas as pd In [2]: import numpy as np In [3]: b = pd.DataFrame(np.ar

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一.Pandas库入门 1. Pandas库的介绍 http://pandas.pydata.org Pandas是Python第三方库,提供高性能易用数据类型和分析工具 import pandas as pdPandas基于NumPy实现,常与NumPy和Matplotlib一同使用 两个数据类型:Series, DataFrame 基于上述数据类型的各类操作:基本操作.运算操作.特征类操作.关联类操作 NumPy                        Pandas基础数据类型