Kaggle上有免费供大家使用的GPU计算资源,本文教你如何使用它来训练自己的神经网络. Kaggle是什么 Kaggle是一个数据建模和数据分析竞赛平台.企业和研究者可在其上发布数据,统计学者和数据挖掘专家可在其上进行竞赛以产生最好的模型. 在Kaggle,你可以: 参加竞赛赢取奖金.Kaggle上会发布一些赛题,做的好会赢得奖金. 下载数据集.Kaggle上包含了众多的数据集供大家免费下载,常见的数据集都可以在上面找到. 学习别人的代码.类似GitHub,你可以在Kaggle上学习冠军的代码

这篇文章属于典型的剥洋葱文,由表及里,逐步引入新的知识点,挖掘最本质的原因.这篇文的逻辑是先假设再证明,按照这个思路去阅读会比较轻松. Maya里的GPU Cache导入的几何体为什么不能编辑顶点?这可以算是一个高频问题了,这个问题可以转换为:GPU Cache导入的几何体为什么不能编辑Mesh(不仅不能编辑顶点,为它添加bevel一类的节点也不可以)?实际上这个问题在Maya的帮助文档中是有明确答案的. 我们来看看官方是如何解释的: GPU caches are Alembic-based f

深度学习的兴起,使得多线程以及GPU编程逐渐成为算法工程师无法规避的问题.这里主要记录自己的GPU自学历程. 目录 <GPU编程自学1 -- 引言> <GPU编程自学2 -- CUDA环境配置> <GPU编程自学3 -- CUDA程序初探> <GPU编程自学4 -- CUDA核函数运行参数> <GPU编程自学5 -- 线程协作> <GPU编程自学6 -- 函数与变量类型限定符> <GPU编程自学7 -- 常量内存与事件>

From: http://tech.sina.com.cn/mobile/n/2014-09-29/08399657494.shtml 只谈核数没意义 带你重新认识手机SoC 2014年09月29日 08:39   爱活网    我有话说(174人参与) 已收藏        你的手机是几核的?在比较两款手机区别时,这是我们最常问的一个问题.CPU核心数量的多寡的确是衡量手机性能的重要指标,但却不是最准确的指标. 以市面上最常见的高通骁龙处理器为例,在整个“处理器”中,CPU部分只占芯片面积的1

你好 GitHub!每一位开源爱好者的好朋友「HelloGitHub」 大家好,今儿 HG 有幸邀请到:Lanking 一位亚马逊 AI 软件工程师.开源爱好者和贡献者.他是亚马逊开源的 Java 深度学习框架 DJL 的核心维护者.Apache MXNet 的 Committer(提交者),一枚喜欢滑雪的大佬程序员. 下面就让这位大佬聊聊他在 GitHub 和一个开源项目的作者互道"你好"后聊了些什么.搞出了什么好玩的东西- 一.故事的开头 我是 Lanking 一位 AI 软件工程

前言 上一章我们介绍了级联阴影贴图.刚开始的时候我尝试了给CSM直接加上PCSS,但不管怎么调难以达到说得过去的效果.然后文章越翻越觉得阴影就是一个巨大的坑,考虑到时间关系,本章只实现了方差阴影贴图(VSM)和指数阴影贴图(ESM)作为引子,然后将相关扩展放在文末. 现在假定读者已经读过下面的内容: 章节 38 级联阴影贴图 DirectX11 With Windows SDK完整目录 欢迎加入QQ群: 727623616 可以一起探讨DX11,以及有什么问题也可以在这里汇报. Variance

这是在kaggle上的一个练习比赛,使用的是ImageNet数据集的子集. 注意,mxnet版本要高于0.12.1b2017112. 下载数据集. train.zip test.zip labels 然后解压在data文件夹下 1. 数据 1.1 整理数据 将解压后的数据整理成Gluon能够读取的形式,这里我直接使用了zh.gluon.ai教程上的代码 导入各种库 import math import os import shutil from collections import Counte

前言 对,这是一个高大上的技术,终于要做老崔当年做过的事情了,生活很传奇. 一.主流 GPU 编程接口 1. CUDA 是英伟达公司推出的,专门针对 N 卡进行 GPU 编程的接口.文档资料很齐全,几乎适用于所有 N 卡. 本专栏讲述的 GPU 编程技术均基于此接口. 2. Open CL 开源的 GPU 编程接口,使用范围最广,几乎适用于所有的显卡. 但相对 CUDA,其掌握较难一些,建议先学 CUDA,在此基础上进行 Open CL 的学习则会非常简单轻松. 3. DirectCompute

本文來源地址:https://www.leiphone.com/news/201705/uo3MgYrFxgdyTRGR.html 与“传统” AI 算法相比,深度学习(DL)的计算性能要求,可以说完全在另一个量级上. 而 GPU 的选择,会在根本上决定你的深度学习体验.那么,对于一名 DL 开发者,应该怎么选择合适的 GPU 呢?这篇文章将深入讨论这个问题,聊聊有无必要入手英特尔协处理器 Xeon Phi,并将各主流显卡的性能.性价比制成一目了然的对比图,供大家参考. 先来谈谈选择 GPU 对

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前言: 今天修改项目中一个有关WebView使用的bug,激起了我总结WebView的动机,今天抽空做个总结. 混合开发相关博客: Android混合开发之WebView使用总结 Android混合开发之WebView与Javascript交互 使用场景: 1.)添加权限 <uses-permission android:name="android.permission.INTERNET" /> 2.)布局文件 <WebView android:id="@+

0.检查配置 1. VMWare上运行的Ubuntu,并不能支持真实的GPU(除了特定版本的VMWare和特定的GPU,要求条件严格,所以我在VMWare上搭建好了Caffe环境后,又重新在Windows 7 64bit系统上安装了Ubuntu 14.04 64bit系统,链接在此,以此来搭建Caffe GPU版本): 2. 确定GPU支持CUDA 输入: lspci | grep -i nvidia 显示结果: 我的是GTX 650,然后到http://developer.nvidia.com

GPU大百科全书索引 0.GPU大百科全书 前传 看图形与装修的关系 1.GPU大百科全书 第一章:美女 方程与几何 2.GPU大百科全书 第二章 凝固生命的光栅化 3.GPU大百科全书 第三章:像素处理那点事儿 4.GPU大百科全书 第四章:虚与实共舞的TMU 5.GPU大百科全书 第五章 桌面显卡的捍卫者 6.GPU大百科全书 第六章 谁也离不开的缓冲 7.GPU大百科全书 最终章:33毫秒的咏叹调

我的好友Ds 发布一个flex的消息.我帮忙转发 DarkStone - 跨平台移动应用开发之 Flex 的崛起 (2013-08-20 22:28:32)     此文章由 周戈 (DarkStone) 原创, 发表日期 2013-08-19, 转载请注明来源: 微博: http://weibo.com/dstech 博客: http://blog.sina.com.cn/dstech QQ群: 23477140 欢迎各位 ActionScript 同仁的大驾光临, 我今天发布的消息非常振奋人

最近看了下Voreen这个开源体绘制快速原型开发包.Voreen里面集合了不少体绘制的基本算法,还是值得研究和试验图像显示效果的.今天第一篇以它自带工程为例,介绍下DICOM数据读取和GPU Raycast的基本流程. 打开standard.vws工程,界面是以下这样的:每个灰色小方块都是一个Processor,这些Processor由不同类型的Port相连接,组成一个完整的绘制流程,最终输出到最下方Canvas这一特殊的Processor上进行显示. 图中用不同的颜色区分了Port的类型,其中

作者:Dominik Göddeke                 译者:华文广 Contents 介绍 准备条件 硬件设备要求 软件设备要求 两者选择 初始化OpenGL GLUT OpenGL 扩展 OpenGL 离屏渲染 GPGPU 概念1: 数组 = 纹理 在CPU上建立数组 在 GPU上生成浮点纹理 数组索引与纹理坐标一一对应 使用纹理作渲染对像 把数据从CPU数组传输到GPU的纹理 把数据从GPU的纹理传输到CPU数组 一个简单的示例 GPGPU 概念 2: 内核 = 着色器 面向

我这人干活没有前奏,喜欢直接开始.完了,宝宝已经被你们带污了.. 微信公众账号开发文档,官方版(https://mp.weixin.qq.com/wiki),相信我,我已经无力吐槽写这个文档的人了,我真心想杂碎这个键盘,但是下手之后才发现,原来键盘是我自己花钱买的....尴尬了. 废话不说,直接说怎么部署,怎么开发. 首先,你得有一个公众平台账号,好了,开始计坑. 第一坑,不要以为不是企业号就不能开发了,可以申请测试号的,比所谓的订阅号接口多多了.

前言:如下内容已经是在hang完大概半个多月后了,当时想写,一直没过来写,写blog果然也是已经花费时间的事情. 最近一直在休假,电脑的使用频率也不多.后来还是为了生活,不情愿的去开始上班了,上班的第一件事是什么呢? 当然是配置网路,配好了网路之后,我就开始滚系统(就全系统更新至最新包的意思,因为我们archer的特性之一就是滚动更新,恩,更新都是用滚的.),好久没有正经用了,当然要进入最好最新的状态才能稍微愉快的开始工作了,随便也为新同事们秀一秀我的系统. 就酱,上了两天.就发现不对劲.用着用

http://blog.manbolo.com/2012/11/20/using-xcode-opengl-es-frame-capture 这里是原文,因为它版本比较老和它demo的限制,所以也想写一个基于Xcode6上基于3d渲染的分析的教程 Xcode和Visual Studio的一个主要差别,还是再Xcode有一套免费的的性能工具,例如Instruments,不过对于图形程序员来说,Xcode最强大的功能还是可以捕获和分析OpenGL ES和最新Metal framewrok的Frame

上一篇文章提到了数据挖掘.机器学习.深度学习的区别:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6159355.html 深度学习具体的内容可以看这里: 参考了这篇文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/20582907?refer=wangchuan  <王川: 深度学习有多深, 学了究竟有几分? (一)> 笔记:神经网络的研究,因为人工智能的一位大牛Marvin Minsky的不看好,并且出书说明其局限性,而出现二十年的长期低潮.   在