前言 本文讲解如何在VS 2010开发平台中搭建CUDA开发环境. 当前配置: 系统:WIN7 64位 开发平台:VS 2010 显卡:英伟达G卡 CUDA版本:6.0 若配置不同,请谨慎参考本文. 第一步:下载CUDA 点击这里下载 cuda最新版.得到类似: cuda_6.0.37_winvista_win7_win8.1_general_64.exe 类型的安装包. 第二步:设置安装路径 运行安装程序,弹出安装过程中转文件路径设定框: 这个路径随便填无所谓,安装完后就会自动删除的,我就直接

更新了cuda之后,opencv的gpu模块又要重新编译了,这个地方有一个疑问,我对cuda6.0装了两次,第一次装好之后,没有配一个bumblebee,重装了cuda6.0之后,发现原来编译的opencv2.4.9又要重新编译,这边有理解一下为什么同一个cuda的版本,重新安装了一下,opencv下的gpu模块要重新编译,是不是因为nvcc是实时编译的原因. 好了,通过bumblebee安装Nvidia卡驱动的时候出了很多问题,这里把所有的问题一并写出,一开始以为装个驱动直接ubuntu里面有

参照两位的博客 http://caffe.berkeleyvision.org/    官网 http://blog.csdn.net/u013476464/article/details/38071075    caffe+ubunutu14.04 +cuda 6.5 安装指南 http://blog.csdn.net/bebelemon/article/details/25567239   ubuntu12.04下配置caffe http://www.mintos.org/config/ub

主要目的为自己留作备份,仅作参考! 1. 输入法 托盘->输入法->配置 去掉除英语和Sunpinyin之外的输入法,配置Sunpinyin,使用双拼方案,重启fcitx. 另外需要禁用笔画功输入功能的话参见http://www.cnblogs.com/sunshy/p/3684299.html 2. 配置网络 YaST->网络设置 改主机名,DNS,概览中编辑网卡,设置静态IP,路由中设置网关 3. 改源 YaST->软件源 USTC/update: http://mirrors

对于HTMLParser 2.0 工具包我们需要修改其中的Page.java文件使其适用中文的html文件分析. 主要是把protected static final String DEFAULT_CHARSET = "ISO-8859-1":  修改成protected static final String DEFAULT_CHARSET = "gb2312": 主要是兼容 charset = 'GBK '声明的页面. --因为采用默认的字符集"ISO

操作系统:Windows8.1 显卡:Nivida GTX965M 开发工具:Vs2015 1.查看本机配置,查看显卡类型是否支持NVIDIA GPU选中计算机-->右键属性-->设备管理器-->显示适配器:CUDA GPUs可以查到相应显卡的compute capability: 2.下载对应的cuda8.0工具包中已经包含了显卡驱动和sdk了 地址 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 3.安装cuda toolkit 选择自定义安装

安装TASM 5.0很简单,您只需要下载本站[相关工具]中的"TASM50.zip"文件,解压后在Windows9x/NT下执行"INSTALL.EXE"即可开始安装.   1.如果你在安装TASM5.0之后安装Delphi 1.0或Borland C++ 4.x及更高版,你需要手动更改系统的设置以使这些产品可以共存于同一个系统中——检查“System.ini”文件的[386Enh]一节是否有多个TDDEBUG.386驱动项.删除多余的TDEBUG.386项,保证只

https://docs.nvidia.com/cuda/archive/9.0/index.html cuda9.0工具包

本文主要介绍Linux下Matconvnet的安装注意事项. 最近帮老师校验一份超分的代码,用到了matconvnet深度学习工具包.代码里面使用的是Matconvnet-1.0-beta20版本, Matlab版本为2017. 在编译过程中遇到了个坑,先记录一下~ 先说一下大家下载这种工具包最好是去官网下载,起初我下载的是CSDN中有人分享的包,结果报错了~~~提示说-ljpeg找不到,然而是按照官网装好了libjpeg包的. 紧接着在后面运行程序时,就出bug了 还在网上找了好多博客看,最后

编译环境: windows8.1 Anaconda python2.7 Visual studio 2012 CUDA6.0 Pthread for windows Intel Math Kernel Library   cuda-convnet 原始文件下载地址: https://github.com/dnouri/cuda-convnet/   其中用到的一些库: PThread 下载链接: ftp://sourceware.org/pub/pthreads-win32/pthreads-w

Toolkit工具包 The Susy 2.0 toolkit is built around our shorthand syntax. Use the shorthand to control every detail, and adjust your defaults on-the-fly, so you are never tied down to just one grid, or just one output style. Susy 2.0 工具包建立在速记语法的基础上,使用速记可

Visual C++内存泄露检测—VLD工具使用说明 一．        VLD工具概述 Visual Leak Detector(VLD)是一款用于Visual C++的免费的内存泄露检测工具.他的特点有:可以得到内存泄漏点的调用堆栈,如果可以的话,还可以得到其所在文件及行号: 可以得到泄露内存的完整数据: 可以设置内存泄露报告的级别:并且是开源免费的. 二．        VLD下载 http://www.codeproject.com/tools/visualleakdetector.as

http://www.cnblogs.com/joneswood/archive/2012/03/04/2379615.html 1.      什么是Treelink Treelink是阿里集团内部的叫法,其学术上的名称是GBDT(Gradient Boosting Decision Tree,梯度提升决策树).GBDT是“模型组合+决策树”相关算法的两个基本形式中的一个,另外一个是随机森林(Random Forest),相较于GBDT要简单一些. 1.1    决策树 应用最广的分类算法之一

源码和运行结果 cuda:https://github.com/zhxfl/CUDA-CNN C语言版本参考自:http://eric-yuan.me/ 针对著名手写数字识别的库mnist,准确率是99.7%,在几分钟内,CNN的训练就可以达到99.60%左右的准确率. 参数配置 网络的配置使用Config.txt进行配置##之间是注释,代码会自动过滤掉,其他格式参考如下: #Comment# #NON_LINEARITY CAN = NL_SIGMOID , NL_TANH , NL_RELU

一．        VLD工具概述 Visual Leak Detector(VLD)是一款用于Visual C++的免费的内存泄露检测工具.他的特点有:可以得到内存泄漏点的调用堆栈,如果可以的话,还可以得到其所在文件及行号: 可以得到泄露内存的完整数据: 可以设置内存泄露报告的级别:并且是开源免费的. 二．        VLD下载 http://www.codeproject.com/tools/visualleakdetector.asp 本文后附有vld1.0的工具包,下载解包后就可使用

1. 相关的网站: 1. Jetson TK1 support   https://developer.nvidia.com/jetson-tk1-support 2.official Wiki for embedded Tegra & the Jetson TK1 board, maintained by both the community and NVIDIA: http://elinux.org/Jetson_TK1 3. blog NVIDIA Jetson TK1开发板上手:http

近期在做deep learning的项目,学习了一下deepnet,之前搭建了一个windows下的deepnet的学习开发环境,把搭建系统的过程分享给大家. 1.我用的是windows下的visual studio 2012版本号,你能够依据自己的环境改动配置: 2.须要安装python 64bit版本号开发环境,这个就不用讲了,须要的几个库都自己安装: 3.须要安装visual studio python开发插件,Python tools for visual studio; https:/

近来一直在加班,基本上没有个人时间.所以更新不会很即时. 长话短说,先从界面代码开始吧.界面代码很简单,如下所示: <UserControl xmlns:sdk="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation/sdk" xmlns:toolkit="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation/toolkit" x:Cla

根据摩尔定律,每18个月,硬件的速度翻一番.纵使CPU的主频会越来越高,但是其核数受到了极大的限制,目前来说,最多只有8个或者9个核.相比之下,GPU具有很大的优势,他有成千上万个核,能完成大规模的并行计算,势必影响未来计算机发展的潮流. 运行GPU的计算机语言有很多种,但是NVIDIA的CUDA程序较为普遍.本博文主要介绍CUDA编程,分为两部分来阐释,第一部分简单配置一下编程环境,第二部分编写一个源程序并实现一个简单的功能. 一.环境配置 根据计算机系统,直接下载安装CUDA6.0的tool

MatConvNet is a MATLAB toolbox implementingConvolutional NeuralNetworks (CNNs) for computer vision applications. It is simple,efficient, and can run and learn state-of-the-art CNNs. Severalexample CNNs are included to classify and encode images. 1. D

1. 典型的CUDA编程包括五个步骤: 分配GPU内存 从CPU内存中拷贝数据到GPU内存中 调用CUDA内核函数来完成指定的任务 将数据从GPU内存中拷贝回CPU内存中 释放GPU内存 *2. 数据局部性:(是指数据重用,以降低对于内存访问的延迟) 时间局部性:指在较短的时间内实现对数据或资源的重用 空间局部性:指在相对较接近的存储空间内数据元素的重用 CPU中通过缓存来增强时间局部性和空间局部性的优化 (不是很懂)3.CUDA中有内存层次和线程层次的概念 内存层次结构 线程层次结构 CUDA