AMD高性能计算首席科学家写的一本关于OpenCL的书。
本书将介绍在复杂环境下的OpenCL和并行编程。
这里的复杂环境包含多种设备架构，比如：多芯CPU，GPU，以及完全集成的加速处理单元(APU)。

设计了一种基于GPU编程实现的大规模地形场景的实时绘制与漫游算法。
利用GPU端完成地形网格更新、地形块的自动选取、高度图和纹理图采样等大部分计算工作，大大减轻了CPU端的计算负载。

本程序是用CudaC编写实现的图像去噪算法，去噪思想是在空域中对图像中的噪声进行自适应去噪处理，针对的是椒盐噪声，先对椒盐噪声进行确定，之后再处理。
本程序的执行效率非常高。
最高加速比达三个数量级。

关于Eyeriss项目的介绍性文档，内容包括介绍卷积神经网络，介绍Eyeriss项目的基本架构、算法单元结构、数据流压缩方式、计算流程方式等。
Eysriss属于MIT的一个项目，目前该项目已经流片。
它的运行效率是普通手机GPU的10倍，因此可以直接在移动设备上执行强大的人工智能算法，而不需要将数据上传到互联网进行处理。

找了好久，算是九牛二虎之力，总算找到了，迫不及待的要试试stage3D，要尝尝GPU加速。
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数据传输测试，先从主机传输到设备，再在设备内传输，再从设备传输到主机。
H-_-DD-_-DD-_-H

cudnnv7.0版本，适合最新的cuda9.0.是GPU的加速库，安装caffe的GPU版本会用到。

在IT领域，了解硬件的状态是维护系统稳定运行的重要一环，特别是CPU的温度，它直接影响着计算机的性能和寿命。
本文将深入探讨如何利用非WMI（WindowsManagementInstrumentation）方法，通过OpenHardwareMonitorLib.dll这个开源库来获取电脑CPU的实时温度。
WMI是一种在Windows操作系统上广泛使用的管理工具，它提供了对系统硬件和软件资源的管理接口。
然而，有时由于安全策略或者权限问题，我们可能无法通过WMI获取CPU温度，这时就需要寻找替代方案。
OpenHardwareMonitor是一个开源项目，它的目标是监测计算机硬件的状态，包括CPU、GPU、硬盘等的温度、负载和风扇速度等信息。
该项目提供了一个名为OpenHardwareMonitorLib.dll的库，我们可以利用这个库来编程获取这些数据。
要使用OpenHardwareMonitorLib.dll，首先需要在你的项目中引用这个动态链接库。
如果你使用的是C#或VB.NET，可以将它添加为一个引用，然后导入相应的命名空间：```csharpusingOpenHardwareMonitor.Hardware;```接下来，我们需要创建一个`Computer`对象，初始化并打开监控：```csharpComputercomputer=newComputer();computer.Open();```然后遍历所有硬件设备，查找CPU并获取其温度：```csharpforeach(IHardwarehardwareincomputer.Hardware){if(hardware.HardwareType==HardwareType.CPU){ICPUcpu=hardwareasICPU;if(cpu!=null&&cpu.HasTemperature){foreach(ITemperaturetemperatureincpu.Temperatures){doublecpuTemperature=temperature.Value;Console.WriteLine($"CPU温度：{cpuTemperature}°C");}}}}```这段代码会输出每个CPU核心的温度，如果有多个核心的话。
记得在获取数据后关闭计算机对象：```csharpcomputer.Close();```至于压缩包中的CPUTemperature文件，这可能是示例代码、日志文件或结果数据。
如果是一个代码文件，你可以将其与上述代码结合，实现一个实时显示CPU温度的程序。
如果是日志或结果数据，可以用来分析CPU在不同负载下的温度变化。
通过OpenHardwareMonitorLib.dll，我们可以绕过WMI限制，直接获取电脑CPU的温度信息，这对于系统监控、故障排查和性能优化都十分有用。
同时，这种方法也可以扩展到其他硬件监测，如GPU、硬盘等，为系统维护提供更全面的视角。

编译环境cuda10.0.130+cudnn7.5.0，包含运行include、lib、dll，亲测可运行，有问题可提出

:warning_selector:该存储库已弃用！转到:warning_selector:在Azure上使用Kubernetes大规模培训TensorFlow模型先决条件具有有效的MicrosoftAzure订阅，允许创建ACS群集已客户端：Azure-cli（2.0）：安装了Gitcli：已：已：（注：在Windows上，您可以使用7Zip之类的工具提取tar文件。
在某个地方克隆该存储库，以便您可以轻松访问不同的源文件：gitclonehttps://github.com/wbuchwalter/tensorflow-k8s-azure内容摘要模组描述0本研讨会简介。
动机和目标。
1个Docker和容器101。
2Kubernetes重要概念概述。
3头盔介绍4如何在Kubernetes中使用GPU。
5如何使用tensorflow/k8s和TFJob部署简单的TensorFlow培训。
6与TFJob一起TFJob7使用Helm进行大量训练，以测试不同的假设，进行监视和比较。

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。