鉴于CUDA下载速度慢且可能存在网络问题，故提供百度盘协助下载（含cudatoolkit和对应的cudnn）。
2019/6/8 16:30:20
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显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。
CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够处理复杂的计算问题。
它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。
CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够处理复杂的计算问题。
它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。
2015/2/11 14:58:15
56.39MB
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高功能并行运算已经成为图像处理不可缺少的利器，越来越多的人开始使用cuda去加速自己的程序，本文采用cuda来加速中值滤波器的处理。
取得了很好地效果。
取得了很好地效果。
2022/9/7 13:54:57
549KB
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运用CUDA技术优化AES加密算法，包括解密与加密两部分内容，定义核函数测试代码与CPU下执行的代码，可以比较执行速度。
2022/9/3 19:11:59
5KB
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win10编译源码后的tensorflow1.12.0，具有头文件include，lib，dll。
并且包含所用的cuda库。
完全可以用，并且实验成功。
假如下载后，不会用的可以联系我，全程教你！
并且包含所用的cuda库。
完全可以用，并且实验成功。
假如下载后，不会用的可以联系我，全程教你！
2018/2/17 7:30:36
304.2MB
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针对FDK算法重建图像异常耗时的成绩,提出了一种极坐标反投影快速重建算法。
根据三角函数对称性,64幅预处理后的投影数据在反投影过程中同时运算;在极坐标反投影数据映射到笛卡尔坐标时,利用像素位置相关参数的对称性,在不使用查表方法的情况下,使双线性插值的计算量大大减少。
实验结果表明,采用这两种措施实现了FDK算法优化,与传统的FDK算法相比,重建速度提高8倍,采用CUDA技术,实现GPU对其加速,速度提高40倍,且均不产生新的误差。
根据三角函数对称性,64幅预处理后的投影数据在反投影过程中同时运算;在极坐标反投影数据映射到笛卡尔坐标时,利用像素位置相关参数的对称性,在不使用查表方法的情况下,使双线性插值的计算量大大减少。
实验结果表明,采用这两种措施实现了FDK算法优化,与传统的FDK算法相比,重建速度提高8倍,采用CUDA技术,实现GPU对其加速,速度提高40倍,且均不产生新的误差。
2016/4/5 16:13:47
1012KB
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CUDA平行最短路径运用CUDA平台的NVIDIAGPU上的并行最短路径算法
2015/3/14 16:06:21
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稀疏矩阵的DIA/ELLPACK/COO/CSR/HYB表示方式，以及各表示方式下的稀疏矩阵乘法（稀疏大矩阵*矢量）的CUDA实现。
对于矩阵中每一行稀疏元素个数较统一的情况，ELLPACK表示最佳，其次是HYB（ELL+COO）。
关于稀疏矩阵的研究很多，这里列出的仅是凤毛麟角，有兴趣的朋友我们一起探讨。
对于矩阵中每一行稀疏元素个数较统一的情况，ELLPACK表示最佳，其次是HYB（ELL+COO）。
关于稀疏矩阵的研究很多，这里列出的仅是凤毛麟角，有兴趣的朋友我们一起探讨。
2020/5/24 14:45:52
3.13MB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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