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看懂服务器 CPU 内存支持,学会计算内存带宽

在深入了解服务器 CPU 的型号、代际、片内与片间互联架构一文中我们了解了服务器 CPU 的内部架构。在其中我们看到有一个内存控制器。 关于CPU内存控制器中会有很多专技术细节。...该 CPU 支持的内存数据频率是 2666MT/s,理论上每秒钟可以传输 2666M 次数据。由于现在都是 64 位的计算机。...这个服务器内存条不光正面有很多内存颗粒,连背面也有。可见服务器内存的颗粒数量比普通笔记本电脑、个人台式机的颗粒都要多很多。...即使内存出现了比特翻转,可能影响的只是一个像素值,没有太大的影响,也很难感觉出来。 在服务器应用中,处理的一般都是非常重要的计算,可能是一些推荐计算,也可能是一笔订单交易,对出错的容忍度是很低的。...单通道内存的带宽是根据内存的数据频率计算出来的,由于数据频率是 2666M,所以算得单通道带宽为 21.33 GB/s。由于总共有 6 个通道,所以总的带宽可以达到 128 GB/s。

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计算矩阵中全1子矩阵的个数

https://leetcode-cn.com/problems/count-submatrices-with-all-ones/ 描述: 给你一个只包含 0 和 1 的 rows * columns 矩阵...思路如下: 利用i, j 将二维数组的所有节点遍历一遍 利用m, n将以[i][j]为左上顶点的子矩阵遍历一遍 判断i, j, m, n四个变量确定的矩阵是否为全1矩阵 代码实现: int numSubmat...isOk) break; } // 计算总数 if(isOk) result++;...在最后判断是否全1的循环中, 如果左上的数字是0, 那必然没有全1子矩阵了 再如果向下找的时候, 碰到0, 那下一列的时候也没必要超过这里了, 因为子矩阵至少有一个0了, 如下图: ?...在所有的遍历之前, 先进行一次遍历, 把每个节点向右的连续1个数计算好. 这个思路有点妙啊.

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量子计算基础——矩阵语言

技术背景 量子计算作为一种新的计算框架,采用了以超导、离子阱等物理体系的新语言来描述我们传统中所理解的矩阵运算。不同于传统计算机中的比特(经典比特)表示方法,量子计算的基本单元被称为量子比特。...我们可以通过一个布洛赫球的模型来理解二者的区别: image.png 量子比特与量子操作 image.png 量子比特与量子操作 image.png image.png image.png image.png 总结概要 量子计算是一门当下非常火热的技术...,抛开个别企业对量子计算的过分吹嘘不谈,其本身是一门非常有意义的跨学科研究领域。...本文仅从非物理科班专业的角度——用矩阵的语言去描述量子计算的基础单元和基础操作,包含量子态的含义、单比特量子门操作以及两比特量子门操作的矩阵形式。

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矩阵特征值计算

对于计算特征值,没有直接的方法。2阶或3阶矩阵可以采用特征多项式来求。但如果试图求下列矩阵的特征值,我们试图用特征多项式 P(x)=(x-1)(x-2)...(x-20) 求特征值是不明智的。...考察一个二阶矩阵A 矩阵有主特征值4与特征向量[1,1],以及另一个特征值-1与特征向量[-3,2],这里主特征值是指矩阵的所有特征值中最大的一个。...把矩阵A乘以任意向量x0(比如[-5,5]),得到以下结果: 用矩阵A反复乘以初始任意向量,其结果是把这个向量平移到非常接近A的主特征向量。这不是巧合,完全可以再换一个向量试试。...换句话说,假设矩阵A和近似特征向量已经知道,如何求相应近似特征值?考虑特征方程 xξ = Ax 这里x是近似特征向量,ξ是特征值,且ξ未知。借助于最小二乘,得到: 以上求特征值的方法叫幂迭代法。

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投影矩阵计算_投影矩阵的几何意义

在进行迭代重建的过程中,我们首先需要求出投影矩阵之后才能进行其他后续的操作,在迭代重建中起到了基石的作用。...并且在前面的文章中《迭代重建算法中投影矩阵计算》已经给出了一种方法,但是我发现在程序的运行过程中存在一些未知的bug,导致程序在计算某些角度的投影矩阵时出现错误。...由于一直没有找到出现bug的原因,因此我改变了计算思路,找到了下文中正确的计算方法。 首先需要证明一条直线与一个正方形相交。...然后通过两点之间的坐标公式计算所截线段的长度。 最后通过代码实现上述的数学思想,并将其写成一个函数文件,方便以后调用。...meshgrid(x,y),y,'k'); % axis([-N/2-5,N/2+5,-N/2-5,N/2+5]); % text(0,-0.4*delta,'0'); % end %%==投影矩阵计算

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矩阵行列式、伴随矩阵、逆矩阵计算方法与Python实现

在研究概率密度函数根据随机变量的变化而产生的变化时,也要依靠行列式进行计算,例如空间的延申会导致密度的下降。...另外,行列式还可以用来检测是否产生了退化,表示压缩扁平化(把多个点映射到同一个点)的矩阵的行列式为0,行列式为0的矩阵表示的必然是压缩扁平化,这样的矩阵肯定不存在逆矩阵。...把矩阵的某一行(或列)乘以一个标量然后加到另一行(或列)上,矩阵的行列式不变,交换任意两行(或列)后行列式的值变为相反数。...上三角矩阵和下三角矩阵的行列式等于对角线元素的乘积,可以使用高斯消元法把任意矩阵转换成上三角矩阵然后计算行列式。...一种计算矩阵行列式的方法为, 参考代码: 运行结果: 在上面的程序中,使用标准库itertools中的函数permutations()生成全排列。

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神经元矩阵计算示例

神经网络训练过程: 神经网络训练过程: 输入--->输出:前向馈送新型号 输出--->输入:反向误差传播把输入前馈计算得到输出, 计算误差,误差反向传播修正链接权重输入层与隐藏层之间的链接权重 输入层与隐藏层之间的链接权重...用与第一步相同的过程计算出输出层的结果。 目标值-输出值=误差。 将误差按权重反向传播给隐藏层。 用梯度下降法最小化误差,计算出误差调整值,初始误差+误差调整值=训练结果。...输入向输出传送叫前向馈送信号过程 首先看一个3*3的神经元: QQ图片20190917153240.jpg 首先构造输入矩阵: image.png 权重矩阵(输入层1到隐藏层2的权重矩阵,其中,每一列代表输入层的某一个节点到下一层的所有节点的权重值...,每一行代表下一层中某个节点接收到的权重,这样计算的时候就是权重矩阵点乘输入矩阵,得到的结果也是一个矩阵shape和上一个输入矩阵的一样,也是一个n*1的矩阵代表下一层的输入): image.png 进行点乘运算可以看得一个新的和输入...矩阵乘法计算反向传播 计算的起始点是在神经网络最终输出层中出现的误差。此时,在输出 层,神经网络只有两个节点,因此误差只有e1 和e2 。

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MATLAB-矩阵相关计算(2)

MATLAB矩阵的加法和减法 MATLAB矩阵可以有加法和减法的操作,但是两个操作数的矩阵必须具有相同的行数和列数。...MATLAB矩阵乘法只发生在矩阵 A 的列数的数量等于矩阵 B 的行数的矩阵乘法中,具有相应的列中的第二矩阵乘以第一矩阵中的行的元素。...MATLAB要计算对应矩阵行列式的值的指令为:d=det(A),该指令返回矩阵 A 的行列式,并把所得值赋给 d。...MATLAB中矩阵A的逆矩阵被记为 A−1 ,下面的关系成立: AA−1 = A−1A = 1 MATLAB中不是每个矩阵都有逆矩阵的,比如一个矩阵的行列式是零的话,则矩阵的逆就不存在,这样的矩阵是奇异的...MATLAB中,逆矩阵计算使用 inv 函数:逆矩阵A是inv(A).

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