hashcat使用CPU/GPU破译（系统密码、wifi，rar、MD5），CrackingWPA/WPA2withoclHashcat：https://hashcat.net/wiki/doku.PHP?id=cracking_wpawpa2在线cap转为hccap格式：https://hashcat.net/cap2hccap/Git：https://github.com/hashcat/hashcat

大规模稀疏线性方程组的GMRES-GPU快速求解算法(1).pdf

GPU与MATLAB混合编程PDF书籍本书介绍CPU和MATLAB的联合编程方法，包括首先介绍了不使用GPU实现MATLAB加速的方法；
然后介绍了MATLAB和计算统一设备架（CUDA）配置通过分析进行zuiyou规划，以及利用c-mex进行CUDA编程；
接着介绍了MATLAB与并行计算工具箱和运用CUDA加速函数库；
最后给出计算机图形实例和CUDA转换实例。

简介：
《PyPI官网下载GPJax-0.3.1.tar.gz——深入理解Python科学计算库》在Python的生态系统中，PyPI（Python Package Index）是最重要的资源库，它为全球开发者提供了海量的Python库，方便用户下载和分享。
本文将深入探讨一个名为GPJax的Python库，具体为GPJax-0.3.1版本，通过其在PyPI官网发布的资源，我们来剖析这个库的功能、用途以及如何在分布式环境和云原生架构中发挥作用。
GPJax，全称为Gaussian Processes in Jax，是一个基于Jax的高效、可微分的高斯过程库。
Jax是一个灵活且高效的数值计算库，它提供了自动梯度和并行计算的能力，广泛应用于机器学习和科学计算领域。
GPJax旨在为这些领域的研究者和开发人员提供强大的工具，用于构建和优化高斯过程模型。
高斯过程（Gaussian Process）是一种概率模型，它在机器学习中被用作非参数回归和分类方法。
GPJax库的优势在于其与Jax的紧密结合，这使得用户能够轻松地对高斯过程模型进行反向传播和梯度下降等优化操作，从而实现更复杂的模型训练和推理。
在GPJax-0.3.1版本中，我们可以期待以下特性：1. **高性能计算**：由于GPJax是建立在Jax之上，它能够利用现代硬件的加速能力，如GPU和TPU，进行大规模数据处理和模型训练。
2. **自动微分**：Jax的自动微分功能使得GPJax可以无缝地支持模型的反向传播，这对于优化模型参数至关重要。
3. **并行计算**：GPJax能够利用Jax的并行化能力，处理大型数据集，提高计算效率。
4. **灵活性**：GPJax允许用户自定义核函数，适应各种问题的具体需求。
5. **易于集成**：作为Python库，GPJax可以轻松地与其他PyPI库（如Scipy、NumPy等）集成，构建复杂的机器学习系统。
对于“zookeeper”标签，GPJax虽然不直接依赖ZooKeeper，但在分布式环境中，ZooKeeper常用于服务发现和配置管理，如果GPJax被部署在分布式集群中，可能与其他系统组件结合，利用ZooKeeper进行协调和服务监控。
至于“云原生（cloud native）”，GPJax的设计理念与云原生原则相吻合，它支持灵活的扩展性，可以适应动态变化的云环境。
在云环境中，GPJax能够充分利用弹性计算资源，实现按需扩展和缩容，以应对不同的工作负载。
在实际应用中，GPJax-0.3.1的压缩包包含的主要文件可能有：- `setup.py`: 安装脚本，用于构建和安装GPJax库。
- `gpjax`目录：库的核心代码，包括模块和类定义。
- `tests`目录：单元测试和集成测试，确保库的正确性和稳定性。
- `docs`目录：可能包含文档和教程，帮助用户理解和使用GPJax。
- `requirements.txt`: 依赖项列表，列出GPJax运行所需的其他Python库。
通过这些资源，开发者可以深入了解GPJax的工作原理，将其整合到自己的项目中，利用高斯过程的优势解决复杂的数据建模和预测问题。
无论是科学研究还是工业应用，GPJax都为Python用户提供了一个强大而灵活的工具，以应对日益增长的计算需求。

GPUpro1英文版完整pdf

ML规模化常常被低估。
在多台机器上训练一个ML模型(最初是针对单个CPU/GPU实现的)到底需要什么?一些痛点是:(1)需要编写许多新代码行来将代码转换为分布式版本;(2)需要大量调整代码以满足系统/统计性能，这是模型开发的附加过程...

基于光线投射的体绘制算法,采用opengl和GPU(Cg语言)实现，比较基础的代码，适合对体绘制有兴趣的初学者。
详见国外PeterTriersBlog，可google之。

ubuntu16.04cuda8.0nccl2.1.13多GPU交互

Spotty大大简化了在和上进行深度学习模型的培训：它使在GPU实例上的训练与在本地计算机上的训练一样简单它会自动管理所有必要的云资源，包括图像，卷，快照和SSH密钥它使每个人都可以通过几个命令在云中训练您的模型它使用轻松地将远程进程与其终端分离通过使用和它可以为您节省多达70％的成本文献资料请参阅。
阅读文章中对于现实世界的例子。
安装要求：Python＞=3.6如果使用的是AWS，请参阅AWSCLI（请参阅）。
如果您使用的是GCP，请使用GoogleCloudSDK（请参阅）使用安装或升级Spotty：$pipinstall-Uspotty开始使用准备一个spotty.yaml文件并将其放在项目的根目录中：请参阅的文件规范。
阅读文章为一个真实的例子。
启动实例：$spottystart它将运行竞价型实例，还原快照（如果有），将项目与正在运行的实例同步，然后将Docker容器与环境一起启动。
训练模型或运行笔记本。
要通过SSH连接到正在运行的容器，请使用以下命令：$spottysh

采用mobilenet_v1替换原作者采用的resnet50，对于coco2014数据集进行重新训练,迭代了160k次，最终得到的模型模型大小为93m,原模型270多m，同时运算速度大大的提升了，感兴趣的同学可以去下载一下，不用gpu,可以直接在配置好环境的CPU就可以跑起来！

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。