//我们要渲染的窗口 SDL_Window* gWindow = NULL; //窗口所包含的表面 SDL_Surface* gScreenSurface = NULL; //我们将加载并显示在屏幕上的图像...可以渲染硬件图像，但是比较困难，所以我们先从简单的方法来学习。在以后的教程中，我们将介绍如何渲染GPU加速的图像。 我们在这里要处理的图像是屏幕图像（你在窗口内看到的）和我们将从文件中加载的图像。...在我们的主函数中，我们初始化SDL并加载图像。...如果加载成功，我们就使用 SDL_BlitSurface 将加载的表面混合到屏幕表面。 blitting的作用是将一个源表面和一个拷贝标记到目标表面上。...默认情况下，大部分的渲染系统都是双缓冲的。这两个缓冲区就是前缓冲区和后缓冲区。 当你进行SDL_BlitSurface这样的绘制调用时，你会渲染到后缓冲区。你在屏幕上看到的是前缓冲区。
，所以广泛的应用在多种游戏和对速度敏感的应用中，比如鼎鼎大名的steam平台/ffmpeg/qemu/模拟器等，当前的版本是2.0。...这里面每一秒钟能够进行多少次循环，就成为了游戏玩家熟悉的帧率，追求高帧率是大多游戏玩家对电脑的要求。 这两种绘图的方式，各有优劣，但依据特征，有不同的应用方向。...这种方式对速度不敏感，虽然有可能硬件加速，但实际上大多工作是由CPU完成的。...这第二部分就需要用到材质，材质实际上主要是由三维物体的表面积在二维展开的图片。所以3D绘图对二维的加速实际上就是在屏幕上绘制一个全屏幕的平面，然后把二维图像当做材质贴图上去的结果。...在mac电脑上安装这两个库的命令是：brew install sdl2 sdl2_image。
因为GPU硬件加速要在一定密度的运算量之上才能够有比较明显的加速效果。比如说我们只是计算两个数字的加和，那么是完全没有必要使用到GPU的。...我们仅仅关注下这里的运算结果，在不同体系下得到的格点结果是一致的，那么接下来就可以对比一下几种不同实现方式的速度差异。 其中最普通的for循环的实现效率比较低下，从算法复杂度上来讲却已经是极致。...而基于CPU上的向量化运算的技术，可以对计算过程进行非常深度的优化。当然，这个案例在不同的硬件上也能够发挥出明显不同的加速效果，在GPU的加持之下，可以获得100倍以上的加速效果。...这也是一个在Python上实现GPU加速算法的一个典型案例。 需要将webp格式的图像转成RGB或者YUV格式，再将图像数据传递给SDL的显示表面实现显示效果。...注：其他格式的图片也是同样的做法，其他格式转成RGB或者YUV格式数据交给SDL显示表面。通过对前面分类的小结，我们知道，Java 是一种面向对象、静态类型、有虚拟机、有 GC 的高级语言。
Kaggle 和 Colab 是两个非常相似的产品，它们都具有如下特性： 提供免费的GPU 在浏览器中使用Jupyter进行交互——但是它们都有自己独特的风格 旨在促进机器学习的协作 都是谷歌的产品 不是十全十美...该特性也使得GPU在深度学习领域崭露头角，有趣的是，出于相同的原因，GPU也是挖掘加密货币的首选工具。 ? Nvidia P100 GPU 为什么要使用GPU?...使用大显存的GPU来训练深度学习网络，比单纯用CPU来训练要快得多。...该任务的目标是构建一个深度学习模型，对猫狗的图像进行分类。数据集包含25000张图像，猫和狗的样本数是均衡的。将数据集分为两部分，其中23000张图像用于训练，另外2000张用于验证。...在两个平台中，模型的验证精度都超过了99%，三次迭代的时间在Kaggle中是11:17分钟，而Colab中为19:54分钟。Kaggle的运行环境性能，从速度上看，比Colab要快40%。
什么是 SDL Simple DirectMedia Layer(SDL)是一个跨平台开发库,主要提供对音频，键盘，鼠标，操纵杆的操作,通过OpenGL和Direct3D来实现直接访问图像硬件。...SDL官方支持Windows，Mac OS X，Linux，iOS和Android。在源代码中可以找到对其他平台的支持。...如果想要快速的掌握SDL,去阅读下头文件以及test下的测试代码,那里面有更多示例教程,以及很好的注释,帮助你去学习,理解,掌握....音频在单独的线程中独立运行，通过用户回调机制处理 专为自定义软件音频混音器而设计，其中SDL_mixer提供完整的音频/音乐输出库 文件I / O抽象 通用抽象开放，读写数据...从现在开始，我会带领大家，一起领略SDL的风采，在快速学习掌握使用的基础上，进行原理学习，技能扩展，提升。本书会从Android平台进行切入，讲解。
这种方法比英伟达的推荐的TensorFlow实现要快得多，只比MXNet实现稍微慢一点(约3%)。这样一来，也更容易在相同版本中用同一个框架的实现做对比。 ?...方案敲定后，我们又规划了两个对比方向。 一是我们要测试在没有增强过的合成数据上的吞吐量(每秒图像)。这种比较独立于收敛性，保证里了在I/O或数据增强中没有瓶颈bottleneck影响结果。...我们迫不及待开始测试了—— 吞吐量测试 我们依据每秒合成数据上的图像来测量吞吐量，即在训练数据实时创建、batch size也不同的情况下对吞吐量进行检测。...因为比较的是两个不同的实现，所以可以预期到结果会有不同。比较的结果不仅仅是硬件的速度，也包含实现的质量。 比方说，TPU实现的过程中应用到了计算密集的图像预处理步骤，并且还牺牲了原始的吞吐量。...我们在batch size为1024的情况下进行训练，进行了90次迭代后在验证集上对比双方的结果。 结果显示，TPU可以每秒完成2796张图，GPU则为2839张。
如果用GPU，的确速度要快得多，但是，功耗大，汽车的电池估计无法长时间支撑正常使用，而且，老黄家的GPU巨贵，经常单块上万，普通消费者也用不起，还经常缺货。...AI算法，在图像识别等领域，常用的是CNN卷积网络，语音识别、自然语言处理等领域，主要是RNN，这是两类有区别的算法。...（真实的情况比这个大得多的多） 那么要快速执行一次YOLO-V3，就必须执行完一万亿次的加法乘法次数。...GPU的算力也是很有限的。 至于说CPU是串行，GPU是并行。 没错，但是不全面。只说说CPU串行。这位网友估计对CPU没有非常深入的理解。...拜托，GPU本来是从CPU中分离出来专门处理图像计算的，也就是说，GPU是专门处理图像计算的。包括各种特效的显示。这也是GPU的天生的缺陷，GPU更加针对图像的渲染等计算算法。
对解复用之后的音频和视频Packet进行解码之后，就变成原始的音频（PWM）和视频（YUV/RGB）数据，才可以在进行显示和播放。...图像和字幕都将会以Surface或者texture的形式，就像Android中的SurfaceFlinger，将画面不同模块的显示进行组合，生成一幅新的图像，显示在视频画面中。...5.上一节中，实现的简单播放器，解码和播放都是在同一个线程中，解码速度直接影响播放速度，从而将直接造成播放不流畅的问题。那如何在解码可能出现速度不均匀的情况下，进行流畅的视频播放呢？...很容易想到，引入缓冲队列，将视频图像渲染显示和视频解码作为两个线程，视频解码线程往队列中写数据，视频渲染线程从队列中读取数据进行显示，这样就可以保证视频是可以流程播放的。...； 3.解码后的图像帧单独放在pictq队列当中，SDL利用其进行显示。
先执行1个预测作为预热，Sam发现第一个预测总是比随后的预测更能说明问题。然后Sleep 1秒，确保所有的线程的活动都终止，然后对同一图像进行250次分类。...对所有分类使用相同的图像，能够确保在整个测试过程中保持接近的数据总线。...NVIDIA Jetson Nano的得分并不高。虽然它有一个支持CUDA的GPU，但实际上并没比那台2014年MBP的i7-4870HQ快太多，但毕竟还是比这款四核，超线程的CPU要快。...我们看到Coral在性能/瓦特的对比中，差异如此大的原因，它是一堆电子设备，旨在完成所需的按位操作，基本上没有任何开销。 总结 为什么GPU没有8位模型？ GPU本质上被设计为细粒度并行浮点计算器。...Raspberry Pi + Coral与其他人相比 为什么连接到Raspberry Pi时Coral看起来要慢得多？因为Raspberry Pi只有USB 2.0端口。
wasm 不是传统意义上的汇编语言，而是一种编译的中间字节码，可以在浏览器和其他 wasm runtime 上运行非 JavaScript 类型的语言，只要能被编译成 wasm，譬如 kotlin/wasm...这是一种高度优化的可执行格式，其运行速度几乎与本机代码一样快，同时具有可移植性和安全性。...上图可以看到，执行完 emcc 对 c 源代码编译后生成了a.out.js和a.out.wasm两个产物文件。...新建一个 html 文件并引入 wasm 的胶水 js 代码，然后启动服务，如图：接着在浏览器打开刚编写的网页可以在控制台看到我们前面在 c 语言中编写的 printf 代码输出，如下：我们可以继续看下其网络情况...int alpha = 255;#else // To emulate native behavior with blitting to screen, alpha component is
研究/产业裂痕 在监督学习中，对Arxiv-Sanity的快速浏览告诉我们，当前最热门的研究论文都是关于图像（无论是分类还是生成GAN）或文本（主要是BERT的变体）。...无需按样本进行预处理，从而使我们能够充分利用大批量培训来提高速度（请记住要提高学习率，所以我们不会过拟合！） 如果您的数据集足够小，则可以一次将其全部加载到GPU上。...我看不到任何明显的瓶颈，但是由于某些原因，GPU使用率比预期的要低得多。当我进行一些分析时，我发现了罪魁祸首……DataLoader。 什么是DataLoader？...希望对您有所帮助，并且您可以在自己的训练代码中看到类似的速度提升！实施此方法后，我发现了一些进一步的优化措施，从而使总加速接近100倍！...如果您已经安装了本地GPU和PyTorch，则可以跳过前两个步骤！
在计算机视觉中，一个基本目标是从静态图像或视频序列中提取有意义的信息。为了理解这些信号，通常有助于对其进行可视化。...输入视频截图 让我们将参考坐标系定义为摄像机，为了简单起见，我们只跟踪图像中球的垂直位置。我们期望位置呈抛物线形状，速度线性减小，加速度保持恒定。...这基本上意味着我们希望创建一个掩码，该掩码对球的像素激活，对所有其他像素不激活。为此，我将结合两个掩码：运动掩码和颜色掩码。运动掩码提取移动的部分，而颜色掩码主要去除画面中的手。...对于颜色过滤器，我们可以将图像转换为HSV颜色空间，并选择包含球体绿色但不含肤色色调的特定色调范围（20–100）。我不对饱和度或亮度值进行过滤，因此我们可以使用全范围（0–255）。...我们使用视频的第一帧作为背景，将学习率设置为1。在循环中，我们应用背景模型以获取前景掩码，但通过将学习率设置为0，不将新帧集成到其中。
在文章的最后向你展示SDL如何通过SDL_Texture进行渲染。...只不过它存放的不是真正的像素数据，而是存放的图像的描述信息。...当渲染纹理时，SDL以这些描述信息为数据，底层通过OpenGL、D3D 或 Metal操作GPU，最终绘制出与SDL_Surface一样的图形，且效率更高（因为它是GPU硬件计算的）。...SDL_Render 是渲染器，它也是主存中的一个对象。对Render操作时实际上分为两个阶段： 一、渲染阶段。...对这个程序看不懂的同学可以看我之前的几篇 SDL 的相关文章。
注：本文内容摘自书籍> 深度学习的优势 深度学习从数据中进行学习时有两个基本特征: 第一,通过渐进的、逐层的方式形成越来越复杂的表示; 第二,对中间这些渐进的表示共同进行学习...为什么是深度学习,为什么是现在 深度学习用于计算机视觉的两个关键思想,即卷积神经网络和反向传播,在 1989 年就已经为人们所知。...今天,NVIDIA TITAN X(一款游戏 GPU,在 2015 年底售价 1000 美元)可以实现单精度 6.6 TFLOPS 的峰值,即每秒进行 6.6 万亿次 float32 运算。...这比一台现代笔记本电脑的速度要快约 350 倍。 使用一块 TITAN X 显卡,只需几天就可以训练出几年前赢得 ILSVRC 竞赛的 ImageNet 模型。...据报道,它的速度比最好的 GPU 还要快 10 倍,而且能效更高。 数据集和基准 人工智能有时被称为新的工业革命。
此外，最新的高端移动设备已内置 GPU，它们在运行机器学习计算时比我的 Mac Book Pro 还要快。 ? 表 1. 不同手机设备处理单元对比 深度学习在边缘设备上的应用正在扩展。...解码器部分使用卷积转置进行上采样。 ? 图 1. U-Net 架构 当开始开发时，我们的主要担忧是推断速度。我们知道深度神经网络借助 GPU 只是稍快了一些，那么在手机端运行时又会怎样呢？...不同处理单元条件下，卷积模块和深度卷积模块的性能对比。 和理论一样，CPU 条件下深度卷积块的速度比卷积块要快得多，但是这种区别在 GPU 条件下没有这么明显。...如果对我们的应用来说速度比较重要，那就选择左上：在大小 128、alpha 为 0.5 的条件下它的准确率为 0.875 IoU。...最后，我们来看一下为什么 iPhone 7 plus 比 iPhone 8 plus 速度快。 如上所述，运行快慢取决于每个处理器，即 iPhone 7 plus 的 GPU 更加适合我们的网络。
造成这种情况一般由两个原因： 开发板上主控 SOC 的性能比较弱，没有带 3D 图形加速(即 GPU)功能，比如 i.MX6ULL 开发板上的 SOC 带了 GPU，但是没有用起来。...支持，所有的图像合成渲染都要通过 CPU 来运算，是很难跑流畅的。...所以如果你对图形显示功能比较看重，在选开发板的时候一定要查阅与之搭配的主控 SOC 是否带有 GPU。...如果想跑 mainline 的内核，基本就没法使用 GPU 加速了，这也是为什么我们目前看到的大部分开发板如果搭载了 mainline 内核，基本都不会有 GPU 加速功能，或者直接就不开图形显示功能。...安装 weston weston 是负责对各种应用绘制的图层进行合成的软件框架，它是按照 Wayland 标准实现的，目标是替代在 Linux PC 端存在了很久的 X11，如果对 Android 图形系统比较了解的话
然而，RandAugment 仍然要快得多，如果你只需要一个“足够好”的数据增强管道——一个易于使用并且仍然比手动和迭代地拼凑在一起更好的管道——它是一个可行的选择。...只输入每个图像的“S”增强版本到模型中进行训练。我们如何确定哪些增广是最有用的?我们通过模型向前传递每个“C”增广，损失越高，增广越有用。这是MuAugment。 为什么高损耗意味着有用的增益?...好的，一个小的损失意味着模型已经学会了如何很好地预测这类图像，所以如果对它进行进一步训练，模型将只会拟合偶然的情况，可能是虚假的模式-例如过拟合。...当像MuAugment这样的算法保证对难的增广进行额外拟合而跳过简单的增广时，该模型学习更一般化的模式。 你可能已经想到了MuAugment的一个问题。...有些游戏在我们的任务之上叠加了另一个AI模型。其他的使用更少的参数和一个随机样本的集合变换。前者比后者表现得更准确，但速度要慢得多。进入MuAugment: ai模型和基于随机性的方法的混合。
向量化的好处 在Pandas中向量化提供了几个好处: 效率:操作针对性能进行了优化，并且比传统的基于循环的操作快得多，特别是在大型数据集上。...result.append(list1[i] + list2[i]) print(result) Output: [7, 9, 11, 13, 15] 虽然此代码可以工作，但它在循环中单独处理每个元素...使用NumPy进行向量化操作 NumPy是一个流行的Python库，提供对向量化操作的支持。它利用了优化的C和Fortran库，使其在数值计算方面比纯Python循环快得多。...Vectorized Approach: 0.30273 seconds Traditional Loop-Based Approach: 17.91837 seconds 可以看到NumPy向量化方法对于大数据集的速度要快得多...向量化加速代码的原理 向量化为加快代码速度提供了几个优势: 减少循环开销:在传统循环中，存在与管理循环索引和检查循环条件相关的开销。通过向量化，可以消除这些开销，因为这些操作应用于整个数组。
在我博文的一系列的文章，有不少算法都于去雾有关，比如限制对比度自适应直方图均衡化算法原理、实现及效果、局部自适应自动色阶/对比度算法在图像增强上的应用这两个增强算法都有一定的去雾能力，而最直接的就是...，而可并行的算法重复计算大，由于不熟悉GPU方面的理念，不晓得使用不优化的算法靠GPU是否能有多大速度的提升。 ...，这种方式比其他的方式都要快。...在内存占用上，约需要> 3*Width*Height+256*256字节的空间（不包括图像本身的），如果用在连续的视频处理上，这部分内存就不需要频繁的分配和释放，可能也对速度的保证有好处。 ...ρ=1.3 ρ值如何取才能获得最佳效果，这个没有理论依据，需要根据具体图像进行测试，不过一般在1.2到1.5之间的效果能综合去雾和保持图像清晰的能力。
就我而言，我将所有内容都移到了CPU上，现在速度要快得多。只需对所有张量执行 my_tensor.cpu().detach().numpy() 即可。...当然，它不适用于需要跟踪梯度的张量，并且由于迁移到CPU而导致自身速度降低。 性能比较 我的Kaggle比赛队友Yuval Reina非常同意分享他的机器配置和训练速度，以便在本节中进行比较。...我还为笔记本添加了一列（这是一台物理机），但它与这些重量级对象不匹配，并且在其上运行的代码未针对性能进行优化。 网络的输入是具有6个通道的512 x 512图像。...我们测量了在训练循环中每秒处理的图像，根据该指标，所描述的TPU配置要比Tesla V100好得多。 ?...如上所述（不带DataParallel）的单核TPU的性能为每秒26张图像，比所有8个核在一起的速度慢约4倍。
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