GPU 优化总结
demi 在 周一, 03/25/2019 - 16:16 提交
由于图形引擎的复杂性,瓶颈可能发生在CPU、GPU、,也可能发生在CPU与GPU的传输数据与交互之中。这里我们只假设瓶颈在GPU上,讨论GPU的优化方法。
由于图形引擎的复杂性,瓶颈可能发生在CPU、GPU、,也可能发生在CPU与GPU的传输数据与交互之中。这里我们只假设瓶颈在GPU上,讨论GPU的优化方法。
人工智能和物联网本身都是独特的技术,但是它们更有趣的是它们交叉的地方。研究人员和行业专家表示,由于物联网和人工智能的应用非常吸引人,因此它们的组合使用案例具有更强大的吸引力。
于汽车很多技术和设计,我们通常称之为经典,但是实际上,当它们最开始出现的时候,那可是不折不扣的时尚潮流派,而且后面还有很多不为人知的故事——比如萨博并不是最先用增压器的轿车,而雨刷器的历史也比你想象的长,下面我们就为大家盘点汽车史上的十大经典技术突破。
聚类算法的目的就是将相似的数据对象划分为一类或者簇,使得在同一个簇内的数据对象尽可能相似,不同簇中的数据对象尽可能不相似。常见的聚类方法有如下几种:层次聚类;划分聚类(KMeans);密度聚类(DBSCAN);模型聚类;谱聚类。
离散卷积是两个离散序列之间按照一定的规则将它们的有关序列值分别两两相乘再相加的一种特殊的运算。
搞了CV一段时间,仍时不时因为概念问题而困惑,搞不清楚计算机视觉(Computer Vision),计算机图形学(Computer Graphics)和图像处理(Image Processing)的区别和联系。在知乎上看到了一个帖子,觉得解释的很好,结合自己的理解,形成此文存档。
首先必须要知道,5G是什么。一句话解释就是,更广泛的铺盖式网络,并且包含了更快的网速以及稳定性。当然其中有许多更深层的含意,这边不另外进行探讨。但5G这个因应物联网(IoT)设备数量的增加以及数据量的增加而开发出来的新时代产物,所影响的不是只有科技业,而是目前市面所看到的大部分的行业。
当特征选择完成后,可以直接训练模型了,但是可能由于特征矩阵过大,导致计算量大,训练时间长的问题,因此降低特征矩阵维度也是必不可少的。降维(dimensionality reduction)是指通过对原有的feature进行重新组合,形成新的feature,选取其中的principal components。
人工智能技术作为一种新兴技术受到了广泛关注,越来越多力量都期望能够利用人工智能技术形成在电磁领域的技术优势,牢牢抓住电磁领域信息作战的主动权,拉开与潜在对手的电子战装备的技术差距。
5G技术最引人关注的承诺之一就是对虚拟现实和增强现实(VR和AR)的权利支持,彻底改变游戏世界乃至整个娱乐领域。但正如我们所知,VR和AR的大发展真的有潜力改变游戏和娱乐行业吗?5G又将如何帮助这两种技术更好的发展改变我们的生活?让我们一起来看看。