10 2023 档案
摘要：// // Copyright © 2019 Intel Corporation//// SPDX-License-Identifier: MIT// #include <chrono>#include <cmath>#include <iostream>#include <sycl/sycl.hp
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摘要：#include <math.h>#include <iostream>#include <string>#include <optional>#include "dpc_common.hpp"using namespace sycl;using namespace std;#define DEBU
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摘要：load('shimi/bujiangweiduan')load('shimi/bujiangweiduan1') load('shimi/bujiangweishimi')load('shimi/bujiangweishimi1')load('allpositive')xishu=positive
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摘要：w=[1,2,3;4,5,6;7,8,9]w(:,[1,2])=[]
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摘要：从3中提取目标端元 brown 原正包：0.7830。 1brown_positive：0.7830 1。 5brown_positive：0.7866 337 10brown_positive：0.7823 226 20brown_positive：0.7817 217 dark 1dark_po
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摘要：多核 #include <CL/sycl.hpp>#include <iostream> constexpr size_t N = 10; int main() { std::vector<float> matrixA(N * N, 2.0f); std::vector<float> matrixB
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摘要：icpx -fsycl opencl.cpp -lOpenCL -o opencl SYCL是OpenCL的高级编程模型 Compiling and Running on a Local System: If you have installed the Intel® oneAPI Base Too
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摘要：#include <mpi.h> #include<stdio.h>#include <unistd.h>int main(int argc, char** argv) { MPI_Init( &argc, &argv ); int rank; int size; MPI_Comm_rank(MPI
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摘要：#include <mpi.h> #include<stdio.h>#include <unistd.h>int main(int argc, char** argv) { MPI_Init( &argc, &argv ); int rank; int size; MPI_Comm_rank(MPI
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摘要：#include <mpi.h> #include<stdio.h> int main(int argc, char** argv) { MPI_Init(&argc, &argv); int rank; int size; MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
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摘要：编译：mpicc openclchengxv1.c -o hello 运行mpirun -np 2 ./hello
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摘要：创建cpp程序编写代码 icpx -fsycl openclchengxv.cpp -o hello ./hello 即可运行
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摘要：OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架，此异构平台可由CPU，GPU或其他类型的处理器组成。OpenCL由一门用于编写kernels （在OpenCL设备上运行的函数）的语言（基于C99）和一组用于定义并控制平台的API组成。OpenCL提供了基于任务分割和数据分割的并行计算机制。 1.Open
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摘要：4_brown 0.79 235 6_brown 0.7927 235 7_brown 0.7939 237 8_brown 0.7884 235 1darkgreenpositve 0.3066 4darkgreenpositve 0.5738 10 6darkgreenpositve 0.573
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摘要：如何建立高斯模型，可以看图根据每类数据做一个高斯函数，然后做一个混合高斯密度函数。如果提取目标的话得把目标的概率函数提取出来。
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摘要：概率单纯形网址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/479892005 狄利克雷分布（Dirichlet distribution）或多元Beta分布（multivariate Beta distribution）是一类在实数域以正单纯形（standard simplex）为支
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摘要：生成模型就像它的名字可以模拟训练数据的特征分布，建立的函数概率模型尽可能拟合训练数据即最大化数据概率分布。 判别模型只能根据输入变量x判断其类别。 抽象一下都是p(Y|x)
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摘要：事情还没有发生，要求这件事情发生的可能性的大小，是先验概率。 事情已经发生，要求这件事情发生的原因是由某个因素引起的可能性的大小，是后验概率。 先验概率不是根据有关自然状态的全部资料测定的，而只是利用现有的材料(主要是历史资料)计算的；后验概率使用了有关自然状态更加全面的资料，既有先验概率资料，也有
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摘要：#include <pthread.h>#include <stdio.h>#include <windows.h>#include <iostream>using namespace std;#pragma comment(lib,"pthreadVC2.lib")#define rowCount
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