题意 有一个人站在二维平面的原点处。 他将会进行\(N\)次传送，每次传送他可以做如下三种移动中的一种： 从当前位置\((X,Y)\)移动到\((X+A,Y+B)\) 从当前位置\((X,Y)\)移动到\((X+C,Y+D)\) 从当前位置\((X,Y)\)移动到\((X+E,Y+F)\) 有\(M\)个障碍物，分别位于\((X_1,Y_1),\dots, (X_M
Warp dp 状态优化 一开始想到的状态为：\(dp[i][x][y]\)，第 \(i\) 步走到 \((x,y)\) 的方案数，但是发现状态转移非常难写，原因是坐标计算非常大 后来可以优化一下 \(dp\) 的状态：\(dp[i][j][k]\) 表示第 \(1,2,3\) 个方向走了 \(i,j,k\) 步 的方案数 这样就可以确定好所在的坐标，然后进行
程序员的一生，用的最多的两个工具，一个是代码编辑器（Code Editor），另外一个就是命令行终端工具（Terminal）。这两个工具对于提高开发效率至关重要。 代码编辑器在过去的 40 年里不断进化，从我上大学敲 Java 代码开始，就经历了 MyEclipse、NetBeans、Eclipse，到如今称王称霸的 Intellij IDEA。
Total GPU 并行编程技术，对现有的程序进行并行优化 先对数据集进行分解，然后将任务进行分解 从矩阵角度(数据集)来分析数据，将输入集和输出集中各个格点的对应关系找出来,后分派给各个块，各个线程。 识别代码的热点(热点分析) 使用分析工具来找出瓶颈(eg. CUDA Profiler or Par
3.1 数据并行架构 不同的处理器架构使用各种策略来避免延迟。CPU经过优化，可以处理各种数据结构和大型代码库。CPU可以有多个处理器，但每个处理器都以串行方式运行代码，有限的SIMD向量处理是次要的例外。为了尽量减少延迟的影响，CPU的大部分芯片都由快速本地缓存组成，内存中充满了接下
warpPolar 直角坐标系图像和极坐标系图像相互转换 1. 函数定义2. 例程3. Halcon的极坐标转换算子 1. 函数定义 void warpPolar( InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, Point2f center, double maxRadius, int flags ); dsize： 目标图像尺寸cen
主要用到classList来反复增加删除已经设置好的背景属性 elem.classList.add / remove(class) — 添加 / 移除类。 html <div class="warp"> <p class="active">商品介绍</p> <p>规格与包装</p> <p>售后保障</p> <p&
Nvidia A100 架构分析 Nvidia A100 硬件架构 1 GA100 的架构图 A100 GPU的架构名称为GA100，一个完整的GA100架构实现包括以下单元： 基于GA100架构的A100 GPU 包括以下单元： a. 7 GPCs, 7 or 8 TPCs/GPC, 2 SMs/TPC, up to 16 SMs/GPC, 108 SMs b. 64 FP32 CUDA Cores/SM, 6912
title author date CreateTime categories dotnet core 发布只有一个 exe 的方法 lindexi 2019-10-26 8:42:7 +0800 2019-2-1 10:6:38 +0800 dotnet dotnetcore 在 dotnet core 发布的时候，会使用很多文件，这样发给小伙伴使用的时候不是很清真，本文告诉大家一个非官方的方
**写在前面：**本文是作者总结的cuda基础部分重点内容，一些琐碎的重要细节部分没有提及，建议有需要的同学自行学习。 1. 基本概念 1.1 核函数、网格、线程块与线程 启动一个核函数，即调用一个网格（grid） kernal<<<block, thread>>> (args); grid中包含很多线程块（blocks），block中包含
OpenCV(C++/Python)中的图像对齐(ECC) 图1 左图：Prokudin Gorskii收藏的图片。右：通道对齐的同一图像 左边的这张照片是名为普罗库丁-戈尔斯基(Prokudin-Gorskii)的历史照片集的一部分。这张照片是一位俄罗斯摄影师在20世纪初用早期的彩色相机拍摄的。由于相机的机械特性，
1、C++仿射变换中主要涉及到2个函数：getAffineTransform() 和warpAffine() 2、粗略的理解：getAffineTransform()是用来求得仿射变换矩阵的；而warpAffine()是用来对原图像进行仿射变换的，从而得到目标图像。 3、详解getAffineTransform函数。 函数作用：用于生成仿射变换矩阵 （1）一个任意
背景：ubuntu pytorh==1.6.0 warp-ctc 安装 git clone https://github.com/SeanNaren/warp-ctc.git cd warp-ctc mkdir build; cd build cmake .. make cd ../pytorch_binding python setup.py install 添加环境变量 gedit ./.bashrc export WARP_CTC_PATH=/home/xxx/warp-ct
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GPU编程和流式多处理器（五） 4. 条件代码 硬件实现了“条件代码”或CC寄存器，其中包含用于整数比较的常用4位状态向量（符号，进位，零，溢出）。可以使用比较指令（例如ISET）来设置这些CC寄存器，并且它们可以通过谓词或发散来指导执行流程。预测允许（或禁止）在warp内基于每个线程执行指令，而分歧则是较
欢迎关注微信公众号：sap_gui （ERP咨询顾问之家） 最近这件事儿在SAP圈里炒的挺火的，最主要是因为这几个关键词： 放弃SAP、4个月、自研ERP； 这则新闻一出来，很多人都兴高采烈，都要疯了，到处疾呼： “ 你看SAP这么牛逼，不也被替换了么？ 谁说自研ERP没出路，人家不也成功了？ 这是SAP的分水岭，从此开
最近对CUDA比较感兴趣,看了一下这篇论文. Abstract GPUs牛逼. 我们的工作首先回顾了非极大值抑制(non-maxima suppression的问题, 特别是在GPUs上. 然后提出了一个选择局部响应最大的特征检测, 强制了空间特征分布, 同时同步检测特征. 我们的第二个贡献介绍了一个加强的FAST特征检
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生成器： 1、函数 def A(): for i in range(10): yield i → ##将函数变成一个迭代器（生成器）a=A()print(next(a))print(next(a)) 输出：0 1 2、try、except； 尝试执行try中的代码，如果有错，则被except捕获，但是整个程序不会崩溃， def A(): for i in range(
本文是在学习基于c++的opencv图像处理时所做的一些个人笔记，希望可以帮助大家回忆起来容易忘记的东西，本人也是初学，如有不足之处，还望指导指正，谢谢。 #include<opencv2/opencv.hpp> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> using namesp
介绍下一款vue.js实现的基于core2.1 quartz.net调度框架，独立部署不依赖数据库，只需要实现不同业务接口，配置调度时间即可 github：https://github.com/cq-panda/Quartz.NetUI 注意事项： 如果部署在iis下，需要实现对home/index间隔时间进行激活，否则quartz将停止调度 如果使用do
今天说说GPU的硬件结构中与CUDA相关的几个概念：thread block grid warp sp sm sp: 最基本的处理单元，streaming processor 最后具体的指令和任务都是在sp上处理的。GPU进行并行计算，也就是很多个sp同时做处理 sm:多个sp加上其他的一些资源组成一个sm, streaming
