在两年半之前作过梯度提升树(GBDT)原理小结,但是对GBDT的算法库XGBoost没有单独拿出来分析.虽然XGBoost是GBDT的一种高效实现,但是里面也加入了很多独有的思路和方法,值得单独讲一讲.因此讨论的时候,我会重点分析和GBDT不同的地方. 本文主要参考了XGBoost的论文和陈天奇的PPT. 1. 从GBDT到XGBoost 作为GBDT的高效实现,XGBoost是一个上限特别高的算法,因此在算法竞赛中比较受欢迎.简单来说,对比原算法GBDT,XGBoost主要从下面三个方面做了优

xgboost的可以参考:https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/gpu/index.html 整体看加速5-6倍的样子. Gradient Boosting, Decision Trees and XGBoost with CUDA By Rory Mitchell | September 11, 2017  Tags: CUDA, Gradient Boosting, machine learning and AI, XGBoost   Gradie

官网版本好像不是能加速的,所以在github上找到一个已经带gpu加速的. https://github.com/illuspas/ffmpeg-hw-win32 GPU加速命令格式: ffmpeg.exe -hwaccel cuvid -c:v h264_cuvid -i <input.mp4> -vf scale_npp=1280:720 -c:v h264_nvenc <output.mp4> 版本亲测,可以对h264加速,速度快8x 但,使用 hevc (h.265) 时提

TensorFlow Serving https://tensorflow.github.io/serving/ . 生产环境灵活.高性能机器学习模型服务系统.适合基于实际数据大规模运行,产生多个模型训练过程.可用于开发环境.生产环境. 模型生命周期管理.模型先数据训练,逐步产生初步模型,优化模型.模型多重算法试验,生成模型管理.客户端(Client)向TensorFlow Severing请求模型,TensorFlow Severing返回适当模型给客户端.TensorFlow Serving

0.深入理解GPU训练加速原理 我们都知道用GPU可以加速神经神经网络训练(相较于CPU),具体的速度对比可以参看我之前写的速度对比博文: [深度应用]·主流深度学习硬件速度对比(CPU,GPU,TPU) GPU是如何加速的呢? 我打算从两个方面来解答: 单个GPU较于CPU加速: 在训练网络中,其实大量的运算资源都消耗在了数值计算上面,大部分网络训练的过程都是1.计算loss,2.根据loss求梯度,3.再根据梯度更新参数(梯度下降原理).无论在GPU还是CPU中,都是不断重复123步.但是由

1. you can import your settings from a previous version of Studio可以导入您的设置从先前版本的工作室 2. I want to import my settings from a custom location我想进口设置从一个自定义的位置 3. specify config folder or installation home of the previous version of Studio指定配置文件夹或者安装的先前版本的工

VRIP(Volumetric Range Image Processing),顾名思义,是从深度图重建网格的一种方法.VRIP是Brian Curless和Marc Levoy在1996年提出来的方法,距今已经有20年的历史了,依然属于最好的方法之一. VRIP的核心问题是 已知世界坐标系下,某物体表面\(f\)在不同视角下的深度图\(\hat{f_1},...,\hat{f_K}\),求\(f\).这里隐含深度图在世界坐标系下的位姿是已知的. 许多三维测量方法,比如激光.TOF.结构光.双目

[来自:http://www.cnblogs.com/denny402/p/5685909.html] 整个工作目录建在:/home/ubunt16041/caffe/examples/abc_mnist/ 再建一个mnist目录,所有的都放在mnist目录下. (/home/ubuntu16041/caffe/examples/abc_mnist/mnist/) 图片下载好,test.txt,train.txt都有了. mnist.py用来生成训练需要的文件: # -*- coding: ut

2. 安装python基础开发包 # 系统升级 sudo apt update sudo apt upgrade sudo apt install -y python-dev python-pip python-nose gcc g++ git gfortran vim3.安装运算加速库 sudo apt install -y libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev4.安装相关开发包 安装pip , sudo pip install -U

目录 一.安装系统前准备 准备U盘 准备好一个制作启动盘的软件 准备系统镜像 二.接下来先制作启动盘(以微PE为例) 三.插上u盘,调BIOS(BIOS即基本输入输出系统) 四.进入PE 五.开始安装系统 1.安装的是Ghost系统 2.安装官方版系统 <1>. 使用CGI备份还原工具安装 <2>. 使用win安装器安装 3.安装双系统的方法(多系统可参考) 六.补充 1.Ghost版和官方版区别:(下面只是本人的一些见解) 2.最新的BIOS中英文对照表 ====BIOS界面基础

这里需要说明一下,笔者不建议在Windows环境下进行深度学习的研究,一方面是因为Windows所对应的框架搭建的依赖过多,社区设定不完全:另一方面,Linux系统下对显卡支持.内存释放以及存储空间调整等硬件功能支持较好.如果您对Linux环境感到陌生,并且大多数开发环境在Windows下更方便操作的话,希望这篇文章对您会有帮助. 关于计算机的硬件配置说明 推荐配置 如果您是高校学生或者高级研究人员,并且实验室或者个人资金充沛,建议您采用如下配置: 主板:X299型号或Z270型号 CPU: i

关于计算机的硬件配置说明 推荐配置 如果您是高校学生或者高级研究人员,并且实验室或者个人资金充沛,建议您采用如下配置: 主板:X299型号或Z270型号 CPU: i7-6950X或i7-7700K 及其以上高级型号 内存:品牌内存,总容量32G以上,根据主板组成4通道或8通道 SSD: 品牌固态硬盘,容量256G以上 显卡:NVIDIA GTX TITAN(XP) NVIDIA GTX 1080ti.NVIDIA GTX TITAN.NVIDIA GTX 1080.NVIDIA GTX 107

在网上找了许多安装Caffe的教程 感觉全都是杂乱无章的 而且也没有详细的 只能自己当小白鼠来实验一次了 本次配置:CUDA 8.0+ CUDNN  +VS 2015 +Python 3.5 + Caffe 1.安装CUDA 安装还是非常简单的 直接点安装就可以了,注意在这里要选择自定义,而后勾选所有组件下载: 全部勾选: 而后一直next就可以了,安装过程中可能会出现黑屏是正常的 官方教程上面是CUDA 7.5或8.0  此处使用的是VS2015,就只能使用8.0了(注:电脑的显卡必须是英伟达

配置主要分为以下几步: 安装node.js 安装AndroidStudio 安装React Native命令行工具 搭建React Native版本的Hello World,修改代码查看效果 第一步 下载node.js,安装并配置环境变量.下载地址:https://nodejs.org/en/download/. 检验是否配置成功,命令行输入:node -v 成功则会显示nodejs版本,否则配置有问题. 第二步 安装AndroidStudio.下载地址:https://developer.an

TensorFlow安装keras需要在TensorFlow之上才能运行.所以这里安装TensorFlow.TensorFlow需要vs2015环境,需要wein64位环境,所以32位的小伙伴需要升级为64位系统以后才行. 第一种方式使用pip安装 如果只想专用cpu加速,安装 pip install --upgrade tensorflow如果想使用gpu加速,还需要安装 pip install --upgrade tensorflow-gpu安装以后还需要cuda显卡驱动,可参考https:

python中的多个包的用途 1.Numpy Numpy提供了两种基本的对象:ndarray和ufunc.ndarray是存储单一数据类型的多维数组,而ufunc是能够对数组进行处理的函数. N维数组,一种快速.高效使用内存的多维数组,他提供矢量化数学运算. 可以不需要使用循环,就能对整个数组内的数据进行标准数学运算. 非常便于传送数据到用低级语言编写(C\C++)的外部库,也便于外部库以Numpy数组形式返回数据. Numpy不提供高级数据分析功能,但可以更加深刻的理解Numpy数组和面向数组

1.准备工作: 操作系统:Windows10 专业版或企业版 JDK安装:参考文章 http://www.cnblogs.com/yuwentao/p/4742575.html =================================== 2.下载Android Studio 3.12集成开发环境: 下载地址1:http://www.androiddevtools.cn/ 下载地址2:https://developer.android.com/ (这是官网地址,需要FQ) 下载完成之后

1. 已经安装cuda但是tensorflow仍然使用cpu加速的问题 电脑上同时安装了GPU和CPU版本的TensorFlow,本来想用下面代码测试一下GPU程序,但无奈老是没有调用GPU. import tensorflow as tf with tf.device('/cpu:0'): a = tf.constant ([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='a') b = tf.constant ([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], nam

什么是云计算? 云计算是用户通过Internet云服务平台按需提供计算能力.数据库存储.应用程序和其他IT资源,采用按需支付定价模式 无论您是在运行拥有数百万移动用户的照片共享应用程序,还是要为您的业务的关键运营提供支持,云服务平台都让您可以快速访问灵活且成本低廉的 IT 资源.透过云计算,您无需先期巨资投入硬件,再花大量时间来维护和管理这些硬件.与此相反,您可以精准预置所需的适当类型和规模的计算资源,为您的新点子提供助力,或者维持您的 IT 部门正常运转.您可以根据需要访问(几乎是即时访问)任

『PyTorch』第二弹_张量 Tensor基础操作 简单的初始化 import torch as t Tensor基础操作 # 构建张量空间,不初始化 x = t.Tensor(5,3) x -2.4365e-20 -1.4335e-03 -2.4290e+25 -1.0283e-13 -2.8296e-07 -2.0769e+22 -1.3816e-33 -6.4672e-32 1.4497e-32 1.6020e-19 6.2625e+22 4.7428e+30 4.0095e-08 1.

README scroxt.js Overview scroxt.js是一个字体滚动的插件库,包括视频弹幕滚动,直播弹幕.直播弹幕强制模式.单行水平左右滚动.文本垂直滚动上下,用于简单快捷生成滚动字体.性能优秀,通过CPU加速,缓存字体元素,帧运动,达到最流畅的效果.兼容Chrome.Firefox.Opera.IE9及IE9以上浏览器. Installation npm install --save scroxt 更新 2017.11.08 视频弹幕增加播放,暂停,重播,快进,快退接口.详细查