用法：把显卡的BIOS文件拖到GOPupd.bat文件上即可。
显卡BIOS加入可以加速UEFI系统的启动速度，最快4秒就可以进入桌面。
新的显卡都是支持UEFI的，只有老的显卡不支持，可以用GPU-Z软件查看支持的状态。
譬如我的HD7750就不支持，用这个软件制造成功！

LibreHardwareMonitor是一个开源的硬件传感器读取与监控工具，支持大多数的硬件监控芯片，包括主板、CPU、内存、显卡GPU、硬盘、网卡等设备，可实时监测温度传感器、风扇转速、电压、系统负载和时钟速度。
　　LibreHardwareMonitor是在开源软件OpenHardwareMonitor基础上开发的，相当于后者的增强版本。
　　据gHacks引见，由于OpenHardwareMonitor曾经停止更新了很长时间，LibreHardwareMonitor开发者就fork其代码仓库后继续更新，并添加了额外的功能。
不过现在OpenHardwareMonitor也恢复了更新。

全部分卷共7卷，需要5分，助理中国GPU技术发展，一起学习进步，童叟无欺，长期无效。
百度盘共享。
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基于GPU的klt跟踪算法，如今比较流行的基于光流分析的视频跟踪算法

cuda_opencl开发可以参考.ＣＰＵＧＰＵ异构混合并行系统以其强劲计算能力高性价比和低能耗等特点成为新型高功能计算平台但其复杂体系结构为并行计算研究提出了巨大挑战ＣＰＵＧＰＵ协同并行计算属于新兴研究领域是一个开放的课题根据所用计算资源的规模将ＣＰＵＧＰＵ协同并行计算研究划分为三类尔后从立项依据研究内容和研究方法等方面重点介绍了几个混合计算项目并指出了可进一步研究的方向以期为领域科学家进行协同并行计算研究提供一定参考

《MATLAB神经网络43个案例分析》是在《MATLAB神经网络30个案例分析》的基础上出版的，部分章节涉及了常见的优化算法（遗传算法、粒子群算法等）与神经网络的结合问题。
《MATLAB神经网络43个案例分析》可作为高等学校相关专业学生本科毕业设计、研究生课题研究的参考书籍，亦可供相关专业教师教学参考。
《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章目录如下：第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的功能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

包含涉及到的所有程序

自动驾驶系列报告，总共五部，自动驾驶系列报告之一：综合篇：自动驾驶的时代已经开始到来，自动驾驶系列报告之二：决策层篇：自动驾驶系统：量产导向还是功能导向，自动驾驶系列报告三：车载芯片篇，自动驾驶芯片，GPU的现在和ASIC的未来，新能源与汽车行业自动驾驶系列报告之五：控制执行篇，转向制动电子化，自动驾驶的必由之路，汽车行业自动驾驶系列报告之四：传感器篇，多传感器融合

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。

运用GPU和Matlab混合编程实现cubemap，紧缩包包含测试图片素材、源代码以及编译链接生成的文件、测试结果。

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。