-------------------paper--------------------- 一种基于GPU并行计算的MD5密码解密方法 0.abstract1.md5算法概述2.md5安全性分析3.基于GPU的爆破3.1GPGPU3.2CUDA3.3implementation4性能对比 -----------------presentation------------------ [Code] Section 0:Introduction of MD5, and its application

[源码解析] PyTorch 如何使用GPU 目录 [源码解析] PyTorch 如何使用GPU 0x00 摘要 0x01 问题 0x02 移动模型到GPU 2.1 cuda 操作 2.2 Module 2.3 移动 2.3.1 示例 2.3.2 操作 2.3.3 _apply 方法 2.4 小结 0x03 在GPU之上调用函数 3.1 CUDA编程模型基础 3.1.1 异构模型 3.1.2 并行思想 3.1.3 处理流程 3.2 函数 3.2.1 核函数 3.2.2 PyTorch 样例 3.

我们以 GPG(加密工具)为例来说明两种安装方式的区别: 源码(Source code releases,名称中则会含有src等说明信息,tarball:source),先编译再安装 GPU 的源码地址:GnuPG - Download ./configure make make install 直接安装编译好的二进制包(GnuPG binary releases,名称中一般含有bin等说明信息,tarball:binary) # Debian / Ubuntu 环境 sudo apt-get

1.Social包在SpringBoot2.x移除问题 spring-boot-autoconfigure1.5x版本中支持facebook,领英和推特官方文档:https://docs.spring.io/spring-boot/docs/1.5.18.RELEASE/api/   image.png spring-boot-autoconfigure2.x中版本找不到了官方文档:https://docs.spring.io/spring-boot/docs/2.1.1.RELEASE/api

wemall-mobile是基于WeMall的android app商城,只需要在原商城目录下上传接口文件即可完成服务端的配置,客户端可定制修改.本文分享android开发MD5加密工具类主要代码,供技术员参考学习. package com.gzcivil.utils; import java.io.UnsupportedEncodingException; import java.security.MessageDigest; import java.security.NoSuchAlgori

[引言]最近接手了公司的关于虫子识别的项目,使用MXNet框架开发,但是实际用的是Deformable-ConvNets. Deformable-ConvNets为微软研究研究院提出的可变卷积网络,可用于对图像中大小不一的物体识别,不是单单识别图中的猫和狗(它们都一般大小),而识别图像中不同种类的虫子(虫子本身小,而且难以区分),在这样的场景下很适合用可变卷积Deformable-ConvNets. MXNet本身灵活,扩展性强,根据 https://github.com/msracver/De

目录 写在前面 成员变量的含义及作用 构造与析构 内存同步管理 参考 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 在Caffe源码理解1中介绍了Blob类,其中的数据成员有 shared_ptr<SyncedMemory> data_; shared_ptr<SyncedMemory> diff_; std::shared_ptr 是共享对象所有权的智能指针,当最后一个占有对象的shared_ptr被销毁或再赋值时,对象会被自动销毁并释放内存,见cp

写在前面 本文叙述了在Ubuntu16.04 Server下安装CUDA8.0,cuDNN6.0以及源码编译安装TensorFlow1.4.0(GPU版)的亲身经历,包括遇到的问题及解决办法,也有一些自己的经验,希望能对读者有所帮助.期间参考了许多前人的文章,后文会一一附上链接,在此先行谢过.在下能力有限,经验不足,请大家多多指教. 关键词:Ubuntu16.04 Server   深度学习环境搭建   安装   显卡驱动   CUDA8.0   cuDNN6.0   Bazel   源码编译 

2. 修改tiny4412_Android源码禁用hwc和gpu(厂家不会提供hwc和gpu的源代码,没有源代码就没法分析了,因此在这里禁用该功能并用软件库实现)最终源码: git clone https://github.com/weidongshan/SYS_0003_Patch_Disable_HWC_GPU_tiny4412.git 或 git clone https://git.coding.net/weidongshan/SYS_0003_Patch_Disable_HWC_GPU.

import java.security.MessageDigest; import java.security.NoSuchAlgorithmException; /** * md5 32位小写加密源码 * * @author 华 * */ public class MD5 { /** * 全局数组 */ private final static String[] strDigits = { "0", "1", "2", "3&quo

前言 Graphical Demo框架提供了对平台相关依赖的抽象.Graphical应用的通用封装,如模型加载.纹理加载.着色器编译等,以及其它一些通用的应用逻辑处理的封装,使得使用框架的开发人员(以下简称开发人员)可专注于具体应用需要的渲染相关代码的开发,提高Graphical应用的开发效率. Demo Framework是NXP官方开发的一个跨平台的Graphical Demo开发框架.此框架有以下特点: ● 仅需编写一次应用代码: ● 可运行于Android.Yocto Linux.Ubu

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[源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (5) 嵌入式hash表 目录 [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (5) 嵌入式hash表 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 Embedding 2.1 概念 2.1.1 One-hot 编码 2.1.2 分布式表示 2.1.3 推荐领域 2.2 Lookup 2.3 嵌入层 2.3.1 点积 2.3.2 全连接层 2.3.3 元数据信息 2.3.4 经典架构 2.3.4.1

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前言: SDWebImage是iOS中一款处理图片的框架, 使用它提供的方法, 一句话就能让UIImageView,自动去加载并显示网络图片,将图片缓存到内存或磁盘缓存,正好有阅读开源项目的计划,于是首选SDWebImage,本文向大家分享项目整体框架以及最基本相关的GCD与Block等相关知识和基本方法使用,以及设计的思想. 源码来源:SDWebImage 源码描述: SDWebImage图片缓存框架,最常用的是使用UItableViewCell使用UIImageView的来下载的图片并缓存,