Furmark是一款非常不错的显卡测试软件，持单卡烤机模式、多卡烤机模式，用户可自由选择，可自定义分辨率。
它通过对显卡的皮毛渲染的算法功能来测试出显卡的性能，通过这款软件可以测试出显卡是否适合玩游戏或者办公等方向，这款软件拥有多重的测试方法，一般情况下15分钟就可以测试出来显卡的性能，而且这款软件是一款完全免费的软件。
Furmark软件功能：稳定性测试中可以按下“i”键关闭/开启画面上的信息显示稳定性测试中可以按下空格键开启/关闭渲染模式稳定性测试模式下可为多个GPU显示各自的温度曲线稳定性测试模式下可F9键截图性能测试模式下可将测试得分发送到用户的

跌倒检测，采用OPENCV4DNN开发，在英特尔的GPU上加速，大概每帧40MS左右，速度极快，假如您电脑上有别的GPU，可能跑不了，因为英特尔的OPENCV限制DNN在别的GPU上运行。
一般的电脑，只要有英特尔的graphic就能跑，速度比纯CPU快多了

中央处理器(CPU)中的控制器部分不包含（）。
（1）A．程序计数器(PC）B.指令寄存器(IR)C.算逻运算部件(ALU)D.指令译码器●以下关于GPU的叙述中，错误的是()。
（2）A．GPU是CPU的替代产品B.GPU目前大量用在比特币的计算方面C.GPU采用单指令流多数据流计算架构D.GPU擅长进行大规模并发计算

这个教程是引导我opencl入门的教程，挺有帮助的。
介绍了opencl内存对象，kernel编写，GPU架构，线程调度，性能优化，都有具体例子。

React页面可见性声明式，嵌套式，有状态，同构的页面可见性动机您是否定期轮询后端？您正在播放动画吗？如果您的标签页不再可见，该怎么办？请参阅更多经典用例。
现在，您可以轻松保存带宽和GPU计算，从而对应用程序处于后台并且不可见的情况做出React（Pun打算这样做）。
简介React页面可见性：包装页面可见性API的React跨浏览器支持（是的，甚至是IE和Safari）如果浏览器不支持安全后备可以在应用程序中的任何位置多次使用而无副作用让您决定如何处理页面不可见并再次变为可见为什么要使用React组件而不是辅助函数？因为React很酷。
纳夫说。
但是实际上，为什么不使用辅助函数呢？因为然后您将需要在组件生命周期中添加addEventListener和removeEventListener，这将变得很乏味。
此外，每次使用它时，您都需要检查用户的浏览器是否支持它，这也很繁琐。
而是使用react-page-visibility一切都为您处理。
安装$npminstall--savereact-page-visibil

RapidCFDsimpleFoam运行样例，可以GPUsimpleFoam运行此样例RapidCFD源码https://github.com/Atizar/RapidCFD-dev，GPU运行CFD

lightgbm-gpu已编译版本，linux环境下可以直接安装使用

使用C++AMP实现SVD，方法是单边Jacobi方法，比双边Jacobi快，特别在GPU上，基本都是向量内积的计算，

MATLAB神经网络43个案例分析源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第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性能第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

Deeplearningsimplifiedbytakingsupervised,unsupervised,andreinforcementlearningtothenextlevelusingthePythonecosystemTransferlearningisamachinelearning(ML)techniquewhereknowledgegainedduringtrainingasetofproblemscanbeusedtosolveothersimilarproblems.Thepurposeofthisbookistwo-fold;firstly,wefocusondetailedcoverageofdeeplearning(DL)andtransferlearning,comparingandcontrastingthetwowitheasy-to-followconceptsandexamples.Thesecondareaoffocusisreal-worldexamplesandresearchproblemsusingTensorFlow,Keras,andthePythonecosystemwithhands-onexamples.ThebookstartswiththekeyessentialconceptsofMLandDL,followedbydepictionandcoverageofimportantDLarchitecturessuchasconvolutionalneuralnetworks(CNNs),deepneuralnetworks(DNNs),recurrentneuralnetworks(RNNs),longshort-termmemory(LSTM),andcapsulenetworks.Ourfocusthenshiftstotransferlearningconcepts,suchasmodelfreezing,fine-tuning,pre-trainedmodelsincludingVGG,inception,ResNet,andhowthesesystemsperformbetterthanDLmodelswithpracticalexamples.Intheconcludingchapters,wewillfocusonamultitudeofreal-worldcasestudiesandproblemsassociatedwithareassuchascomputervision,audioanalysisandnaturallanguageprocessing(NLP).Bytheendofthisbook,youwillbeabletoimplementbothDLandtransferlearningprinciplesinyourownsystems.WhatyouwilllearnSetupyourownDLenvironmentwithgraphicsprocessingunit(GPU)andCloudsupportDelveintotransferlearningprincipleswithMLandDLmodelsExplorevariousDLarchitectures,includingCNN,LSTM,andcapsulenetworksLearnaboutdataandnetworkrepresentationandlossfunctionsGettogripswithmodelsandstrategiesintransferlearningWalkthroughpotentialchallengesinbuildingcomplextransferlearningmodelsfromscratchExplorereal-worldresearchproblemsrelatedtocompute

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。