为了提高大规模数据处理的能力,matlab 的 GPU 并行计算,本质上是在 cuda 的基础上开发的 wrapper,也就是说 matlab 目前只支持 NVIDIA 的显卡. 1. GPU 硬件支持 首先想要在 matlab 中使用 GPU 加速运算,需要计算机配备有 NVIDIA 的显卡,可在 matlab 中运行: >> gpuDevice 如果本机有 GPU 支持,会列出 CUDADevice 的相关属性. 2. GPU 和 CPU 之间的数据传递 gpuArray:将定义在 CPU…

%Matlab提供了计算线性卷积和两个多项式相乘的函数conv,语法格式w=conv(u,v),其中u和v分别是有限长度序列向量,w是u和v的卷积结果序列向量. %如果向量u和v的长度分别为N和M,则向量w的长度为N+M-1.如果向量u和v是两个多项式的系数,则w就是这两个多项式乘积的系数. x=ones(1,4);                                        %x(n)=R4(n) h=ones(1,4);                           …

来源 :https://blog.csdn.net/u013066730/article/details/56665308(比较详细) https://blog.csdn.net/yuanhuiling/article/details/79128116 mfilter实现的是线性空间滤波: conv2是计算两个矩阵的二维卷积1.MATLAB中提供了卷积运算的函数命令conv2,其语法格式为: C = conv2(A,B) C = conv2(A,B)返回矩阵A和B的二维卷积C.若A为ma×na的…

显然这个函数是单词differential(微分)的简写,用于计算微分.实际上准确来说计算的是差商. 如果输入一个长度为n的一维向量,则该函数将会返回长度为n-1的向量,向量的值是原向量相邻元素的差,于是可以计算一阶导数的有限差分近似.   (1)符号微分  1.常用的微分函数 函数:diff(f)     求表达式f对默认自变量的一次微分值 diff(f,x)  求表达式f对自变量x的一次积分值 diff(f,n)  求表达式f对默认自变量的n次微分值 diff(f,t,n)求表达式f对自变量…

作者:长沙理工大学 交通运输工程学院 王航臣 1.多项式求根 在MATLAB中求取多项式的根用roots函数. 函数:roots 功能:一元高次方程求解. 语法:roots(c) 说明:返回一个列向量,其元素为多项式c的解. 例:求方程x3-8x2+6x–30=0的解. c = [0 -8 6 30]; %注意需包含所有幂次项的系数 r = roots(c) 2.由多项式根反推多项式 在MATLAB中,poly与roots互为逆函数,可以使用函数poly由多项式的根求多项式. 函数:poly 功…

MATLAB中计算一元函数的(不)定积分使用int函数. ①int(s)计算符号表达式s的不定积分 syms x;s = x^2;int(s) 计算x^2的不定积分. ②int(s,x)计算符号表达式关于x的不定积分 syms x a;s = x^2 + a;int(s,x) 计算x^2+a的不定积分. ③int(s,[a,b])计算符号表达式在区间[a,b]的不定积分 syms x;s = exp(x);I =int(s,[0,1]);double(I) 计算函数exp(x)在区间[0,1]上…

0 引言 Marvin是普林斯顿视觉实验室(PrincetonVision)于2015年提出的轻量化GPU加速的多维深度学习网络框架.该框架采用纯c/c++编写,除了cuda和cudnn以外,不依赖其他库,编译非常简单,功能也相当强大,用于深度神经网络的快速原型开发非常好用.缺点在于没有提供API,所有的代码集中在marvin.hpp一个文件中,读起来非常困难.好在提供了视频格式的PPT,对框架和代码进行解读.下面将基于官网视频/ppt对该框架进行介绍. 1 相关链接 不想看我翻译的同学可以直接…

Numba:高性能计算的高生产率 在这篇文章中,笔者将向你介绍一个来自Anaconda的Python编译器Numba,它可以在CUDA-capable GPU或多核cpu上编译Python代码.Python通常不是一种编译语言,你可能想知道为什么要使用Python编译器.答案当然是:运行本地编译的代码要比运行动态的.解译的代码快很多倍.Numba允许你为Python函数指定类型签名,从而在运行时启用编译(这就是“Just-in-Time”,即时,也可以说JIT编译).Numba动态编译代码的能力…

之前学习了CNN的相关知识,提到Yoon Kim(2014)的论文,利用CNN进行文本分类,虽然该CNN网络结构简单效果可观,但论文没有给出具体训练时间,这便值得进一步探讨. Yoon Kim代码:https://github.com/yoonkim/CNN_sentence 利用作者提供的源码进行学习,在本人机子上训练时,做一次CV的平均训练时间如下,纵坐标为min/CV(供参考): 机子配置:Intel(R) Core(TM) i3-4150 CPU @ 3.50GHz, 32G,x64 显…

Instagram,Snapchat,Photoshop. 所有这些应用都是用来做图像处理的.图像处理可以简单到把一张照片转换为灰度图,也可以复杂到是分析一个视频,并在人群中找到某个特定的人.尽管这些应用非常的不同,但这些例子遵从同样的流程,都是从创造到渲染. 在电脑或者手机上做图像处理有很多方式,但是目前为止最高效的方法是有效地使用图形处理单元,或者叫 GPU.你的手机包含两个不同的处理单元,CPU 和 GPU.CPU 是个多面手,并且不得不处理所有的事情,而 GPU 则可以集中来处理好一件事…