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

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3D绘制允许你在游戏和编辑器中绘制场景中的所有对象。
记住这不是一个贴花系统，所以你的游戏不会因为你画了多少而延迟。
相反，您的FPS将保持不变，即使您将对象绘制一百万次!看看:WebGL演示|论坛线程▶一致的性能即使你画了很多，在3D中画的速度还是很快的原因是因为颜料被烘焙成物体的纹理。
你的对象已经有纹理了，为什么不使用它们呢?代码也不会产生垃圾(0gcalloc)，所以您不必担心随机延迟峰值。
▶闪电快速绘画烤漆成纹理听起来很慢，但是画图代码是在GPU上100%完成的，这使得它的速度非常快。
绘制代码也经过了大量优化，以通过将绘制操作组合在一起来最小化状态更改。
▶完整的c#源代码就像我的所有资产一样，我提供了完整的c#源代码——没有什么隐藏在.dll中。
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▶无缝紫外线绘画如果你有一个复杂的网格，它是常见的接缝时绘画，甚至当使用专业的绘画软件。
3D绘画解决了这个问题，包括“缝线固定”工具。
3D绘画也使多个对象之间的绘画无缝连接，即使它们有不同的比例。
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在几分钟之内，你就可以在游戏中添加绘画功能，并根据你的需要调整简单而强大的设置。
▶团队基础绘画3D绘画具有易于使用的基于团队的绘画功能。
你可以指定一个特定的颜色给一个特定的团队，并计算每个团队在你的场景中画了多少像素!▶Multi-Texture绘画如果你有一个复杂的材质和着色器，有多个纹理一起工作，那么没问题。
3D绘画允许你创建画笔，在同一时间绘制多个纹理，并给予每个画笔独特的设置。
▶完整的物质支持3D绘制不仅支持绘制所有的材质和着色器与统一，但所有你的定制的!使用直观的检查器，您可以轻松地选择您想要绘制的材质和纹理。
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这允许您在编辑器中快速调整纹理，然后在游戏中使用完全相同的特性绘制它们。
▶混合模式你不局限于画普通的反照率纹理。
3D绘画有一系列的混合模式和设置，允许你画任何类型的纹理你喜欢。
例如，添加混合照明纹理，RGB隔离阿尔法混合切割纹理，和更多。
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ARM英文全称AdvancedRISCMachines，是微处理器行业的一家知名企业，设计了大量高性能、廉价、耗能低的RISC处理器、相关技术及软件。
技术具有性能高、成本低和能耗省的特点。
适用于多种领域，比如嵌入控制、消费/教育类多媒体、DSP和移动式应用等。
GPU英文全称GraphicProcessingUnit，中文翻译为“图形处理器”。
GPU是相对于CPU的一个概念，由于在现代的计算机中图形的处理变得越来越重要，需要一个专门的图形的核心处理器。
   ARM今天宣布推出ARMMali-300GPU，支持OpenGLES2.0,为入门级和中端消费电子设备带来高清（HD）

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。