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多传感器融合：自动驾驶（下） 阅读全文
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多传感器融合：自动驾驶（上） 阅读全文
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异构计算分析 一． 基本概念 异构计算技术从80年代中期产生，由于它能经济有效地获取高性能计算能力、可扩展性好、计算资源利用率高、发展潜力巨大，已成为并行/分布计算领域中的研究热点之一。 随着通信和网络技术的迅速发展，网络计算概念应运而生。同构网络计算系统now或cow首先兴起，接着很快涌现出异构网 阅读全文
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光刻机技术解析 利用光刻机发出的光通过具有图形的光罩对涂有光刻胶的薄片曝光，光刻胶见光后会发生性质变化，从而使光罩上得图形复印到薄片上，从而使薄片具有电子线路图的作用。这就是光刻的作用，类似照相机照相。照相机拍摄的照片是印在底片上，而光刻刻的不是照片，而是电路图和其他电子元件。 简单点来说，光刻机就 阅读全文
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CUDA运行时 Runtime（四） 一. 图 图为CUDA中的工作提交提供了一种新的模型。图是一系列操作，如内核启动，由依赖项连接，依赖项与执行分开定义。这允许定义一次图形，然后重复启动。将图的定义与其执行分离可以实现许多优化：第一，与流相比，CPU启动成本降低，因为大部分设置是提前完成的；第二， 阅读全文
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CUDA运行时 Runtime（三） 一．异步并发执行 CUDA将以下操作公开为可以彼此并发操作的独立任务： 主机计算； 设备计算； 从主机到设备的内存传输； 从设备到主机的存储器传输； 在给定设备的存储器内的存储器传输； 设备之间的内存传输。 这些操作之间实现的并发级别将取决于设备的功能集和计算能 阅读全文
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人脸识别数据集精粹（下） 5. 人脸检测数据集 所谓人脸检测任务，就是要定位出图像中人脸的大概位置。通常检测完之后根据得到的框再进行特征的提取，包括关键点等信息，然后做一系列后续的分析。 (1) Caltech 10000 Web Faces 数据集地址：http://www.vision.calt 阅读全文
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人脸识别数据集精粹（上） 1. 人脸识别 人脸检测和关键点检测都是比较底层的任务，而人脸识别是更高层的任务，它就是要识别出检测出来的人脸是谁，完成身份比对等任务，也是人脸领域里被研究最多的任务。 1.1 人脸识别图片数据集 (1) FERET 数据库地址：http://www.nist.gov/it 阅读全文
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CUDA运行时 Runtime（二） 一. 概述 下面的代码示例是利用共享内存的矩阵乘法的实现。在这个实现中，每个线程块负责计算C的一个方子矩阵C sub，块内的每个线程负责计算Csub的一个元素。如图10所示，Csub等于两个矩形矩阵的乘积：与Csub具有相同行索引的维度A（A.width，blo 阅读全文
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CUDA运行时 Runtime（一） 一. 概述 运行时在cudart库中实现，该库通过静态方式链接到应用程序库cudart.lib和libcudart.a，或动态通过cudart.dll或者libcudart.so. 需要cudart.dll和/或libcudart。索对于动态链接，通常将它们作为 阅读全文