多GPU无合成绘制算法采用混合sort-first与sort-last的并行绘制模式,将绘制任务划分为多个子任务集合进行并行绘制并异步合成显示。
原方法中对屏幕的分割方式过于平凡,未明确提出一种高效的屏幕分割策略,从无合成算法本身特性出发,提出一种自适应屏幕划分策略,该算法根据GPU数目及绘制分辨率参数,启发式计算屏幕初始划分方式,再采用统计性能反馈的方式动态选择最佳屏幕划分方式,较原有方法更易于实现子屏幕任务的负载平衡,实验表明,算法在带来很少额外计算开销的同时,能够有效平衡并行绘制任务负载,进一步发挥多GPU无合成并行绘制系统的绘制效率。

deeppipe2：使用GPU（CUDAcuBLAS）的深度学习库

MediaCoderKTV视频转换业余版是一款针对于KTV视频点播行业开拓的，特意用于转换制作KTV视频节目的软件。
它最大的特色是渺小的智能音频处置成果，搜罗多音轨音量失调、左右声道音量失调、多音轨剖析单音轨音轨等成果，从而使泛滥现存的KTV硬件板卡以及配置配备枚举能够顺遂并美满地切换原唱以及伴奏。
加之MediaCoder与生俱来的高品质高成果的视频处置成果，可高功能地把视频转换为MPEG1/二、DivX、H.264格式。
成果简介•自动批量失调多音轨音量（行业版）•自动批量失调左右声道音量（行业版）•反对于高清1080p以及720p（行业版）•反对于GPU硬件编码减速（行业版）•双音轨转换•双音轨以及单音轨(左右声道)互转•交流原唱以及伴唱音轨秩序或者左右声道秩序•削减画面字幕或者图片水印•批量转换自动相持原始音视频码率（或者以百分比调解）•反对于行业主流视频格式，搜罗H.26四、DivX、XviD、MPEG-一、MPEG-二、MP四、MKV等•画面分说率、帧率调解、画面裁剪、片断（功夫）遴选•画面视觉下场优化，搜罗画面降噪、比力度自动调解等自己找了良久，试过多少十个视频格式转换软件，居然不一能真正实现到左右音轨切换的，末了找到这个软件。
试用版用过，感应不错，DVD，MKV都能转、好用。
但又苦苦探究了一年，便是不找到免费破解版，只能出钱跟他人花RMB买了这个版本，用患上不错，所以推选并免费送给朋友们

matlab罕用代码大全，帮手你科研，论文实证阐发，数模竞赛第44章条理阐发法第45章灰色联系瓜葛度第46章熵权法第47章主成份阐发第48章主成份回归第49章偏最小二乘第50章垂垂回归阐发第51章模拟退火第52章RBF,GRNN,PNN-神经收集第53章相助神经收集与SOM神经收集第54章蚁群算法tsp求解第55章灰色料想GM1-1第56章模糊综合评估第57章交织验证神经收集第58章多项式拟合plotfit第59章非线性拟合lsqcurefit第60章kmeans聚类第61章FCM聚类第62章arima功夫序列第63章topsis第1章BP神经收集的数据分类——语音特色信号分类第2章BP神经收集的非线性体系建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经收集——非线性函数拟合第4章神经收集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的强分类器方案——公司财政预警建模第6章PID神经元收集解耦抑制算法——多变量体系抑制第7章RBF收集的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN收集的料想----基于狭义回归神经收集的货运量料想第9章离散Hopfield神经收集的遥想影像——数字识别第10章离散Hopfield神经收集的分类——高校科研才气评估第11章络续Hopfield神经收集的优化——遨游商下场优化盘算第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的数据分类料想——意大利葡萄酒品种识别第15章SVM的参数优化——若何更好的提升分类器的成果第16章基于SVM的回归料想阐发——上证指数收盘指数料想.第17章基于SVM的信息粒化时序回归料想——上证指数收盘指数变更趋向以及变更空间料想第18章基于SVM的图像联系-真玄色图像联系第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate货物箱及GUI版本介绍与使用第21章自结构相助收集在方式分类中的使用—患者癌症发病料想第22章SOM神经收集的数据分类--柴油机缺陷诊断第23章Elman神经收集的数据料想----电力负荷料想模子钻研第24章概率神经收集的分类料想--基于PNN的变压器缺陷诊断第25章基于MIV的神经收集变量遴选----基于BP神经收集的变量遴选第26章LVQ神经收集的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经收集的料想——人脸朝向识别第28章遴选树分类器的使用钻研——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类下场中的使用钻研——比力试验第30章基于随机森林脑子的组合分类器方案——乳腺癌诊断第31章脑子进化算法优化BP神经收集——非线性函数拟合第32章小波神经收集的功夫序列料想——短时交通流量料想第33章模糊神经收集的料想算法——嘉陵江水质评估第34章狭义神经收集的聚类算法——收集入侵聚类第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章遗传算法优化盘算——建模自变量降维第37章基于灰色神经收集的料想算法钻研——定单需要料想第38章基于Kohonen收集的聚类算法——收集入侵聚类第39章神经收集GUI的实现——基于GUI的神经收集拟合、方式识别、聚类第40章动态神经收集功夫序列料想钻研——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经收集的实现——神经收集的本能化建模与仿真第42章并背运算与神经收集——基于CPU/GPU的并行神经收集运算第43章神经收集高效编程本领——基于MATLABR2012b新版本特色的谈判

亲测实用英伟达1060，win10装置tensorflow-gpu版，cuda9.0+cudnn7.2

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用Directx11的ComputeShader以及GeometryShader做的3D空间准确拾取，点击左键，法度圭表标准分辨能否选中了模子某个三角形，假如选中了则展现该三角形，其余以网格方式展现。

osgEarth的121个案例详解osgEarth的121个案例详解...........................................................................................................11.aeqd.earth.................................................................................................................................42.annotation.earth.......................................................................................................................53.annotation_dateline.earth........................................................................................................64.annotation_dateline_projected.earth......................................................................................85.annotation_flat.earth................................................................................................................86.arcgisonline.earth.....................................................................................................................97.bing.earth................................................................................................................................108.boston.earth............................................................................................................................119.boston_buildings.earth...........................................................................................................1210.boston_projected.earth..................................................................................................1311.boston_tfs.earth..............................................................................................................1412.boston-gpu.earth............................................................................................................1513.bumpmap.earth..............................................................................................................1614.clouds.earth.............................................................

浏览了三篇对于基于GPU与光线追踪的论文，写了的一些论文概述

搜罗一些内容GPU与减速盘算MPI编程OpenMP编程并行法度圭表标准成果优化并行法度圭表标准模子并行以及优化案例高成果盘算概述

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。