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程序萌部落

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重新编译运行C++/Cuda混编项目

makefile 打包深度学习

由于需要，最近得重新运行一个CUDA项目，但我苦于没有经验，只能从编译开始入门一下，不过还是不算难的，难的是原项目代码不保证质量，而且有若干无关文件，且运行环境未知、各模块的运行版本也不是很清楚，导致搞了一大堆操作（应该是正确的）最后却没跑起来，是的，这是一篇翻车笔记。

2020-03-02

1.4K0

构建CUDA项目二周目翻车记录

打包深度学习

继上次的翻车之后，我算是有了些经验，同时机器上也装了些共通的依赖库，由于上项目最后的错误解决不了就放那里了，开始搞一下这个项目，这和上一个项目的目的是一样的，都是借助GPU进行加速计算的可视化工具，但此项目是用netbeans开发的，在文件结构上要比上一个复杂的多，而且采用的是CMakeList.txt的方式，应该算比较正式的C++项目了吧。

2020-03-02

8080

双显卡笔电安装N卡驱动及CUDA

深度学习 ubuntu https linux 网络安全

/由于工作需要，必须换操作系统了，一想到笔记本已经冗杂不堪，所以就索性重装成Linux系统，虽然显卡性能不如实验室的机器，但完全可以当做试验机，同时本身机子性能也不差，所以装个乌班图应该体验还不错。以上是我开始时的想法，后来装完了之后呢，体验总体也不错，但总归是有写麻烦，我总结一下放在开头。

2020-02-17

3.1K0

图布局算法的发展

机器学习神经网络深度学习人工智能编程算法

图数据的可视化，核心在布局，而布局算法通常是按照一些特定的模型，将抽象数据进行具象展示，这一过程伴随大量的迭代计算，例如朴素的 FR 力导向算法其在计算斥力时的算法时间复杂度达到了 O(n 3 )，这在小规模数据量下可能并不会出现问题，但随着规模的不断增大，采用如此“高昂”计算复杂度的算法变得不能接受，所以，出现了许多针对算法时间复杂度进行改进的方法，需要说明的是，在这一阶段，数据集的规模仍未达到单机处理上限，例如 OpenOrd算法采用多线程并行来加速计算过程。随着数据规模的进一步扩大，图数据节点达到百万级别时，单机并行策略也变得无能为力，这时，分布式并行计算的方式为这种“大规模图数据”的处理提供了可能性。

2019-08-08

2.1K0

初识机器学习

编程算法机器学习神经网络深度学习人工智能

机器学习解决的问题无非两类：预测、分类预测：预测所属分类、预测预测数值，区别：预测目标Y是连续的还是离散的

2019-08-08

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