gpu fft ocean初步實驗結果

阿新 • • 發佈：2017-06-25

reverse 嘗試 .html ugui inpu blog ima 參考 input.h

初步嘗試了一下在gpu上實現用於海面模擬的二維fft，結果如下：

從左到右依次為：原始輸入，原始輸入的bit reverse亂序，蝶形圖查找表，海面高度圖

技術分享

參考：

http://www.cnblogs.com/wubugui/p/4446230.html

http://www.alwayslearn.com/DFT%20and%20FFT%20Tutorial/DFTandFFT_FFT_Butterfly_8_Input.html

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reverse 嘗試 .html ugui inpu blog ima 參考 input.h 初步嘗試了一下在gpu上實現用於海面模擬的二維fft，結果如下：從左到右依次為：原始輸入，原始輸入的bit reverse亂序，蝶形圖查找表，海面高度圖參考： http:

對OpenCV中seamlessClone的初步實驗

enter mage chrome .cn span text left clone dst seamlessClone是OpenCV中新出現的函數，應該說如果能夠基於較為準確的圖像分割，能夠得到很好的結果。原始的前景，背景三種flag下的融合結果 //註意頭

Mask_RCNN訓練模型初步測試結果

bsp info 技術 ask cnn 需要 nbsp alt mask 調用訓練的模型，加載測試集，發現測試效果並不理想，所以，需要調整訓練參數，繼續訓練模型 Mask_RCNN訓練模型初步測試結果

優化算法比較的實驗結果比較（BGD，SGD，MBGD，Momentum，Nesterov，Adagrad，RMSprop）

網上 deep adagrad delta 最優化優化算法最優 http 但是最近在學習神經網絡的優化算法，發現網上有很多的算法介紹，但是卻沒有算法實現和實驗對比，所以我就用python實現了BGD，SGD，MBGD，Momentum，Nesterov，Adagra

29個人，耗時84天，硬剛Python，實驗結果如下。

gem 熱門 src 愛的分享圖片個人國慶節答疑學編程真有動漫風格的編程書籍？上圖，就是日本出版的編程書籍。為什麽要搞成動漫風格？因為學編程常常會枯燥，難以堅持。法國思想家布封說：所謂天才，就是堅持不懈的意思。大家學編程，轉行、漲薪、加強技能，無論是何目的，

利用EXCEL自動統計實驗結果的準確率

我們在做的實驗的時候，通常都需要計算實驗結果的準確率。當時資料量較大時，依靠人工來計算是不現實的，不僅十分慢而極易出錯。如果我們事先將實驗結果檔案進行合理的格式化，則可以利用EXCEL自動進行統計，不僅效率高，也不擔心出錯了。簡單地，利用EXCEL中的自動篩選或分類彙總功能也可實現一些統計，但是

《C4.5: Programs for Machine Learning》chaper4實驗結果重現

使用自帶的ｖｏｔｅ資料集：實驗結果如下：剪枝前： physician fee freeze = n: | adoption of the budget resolution = y: democrat (151.0) | adoption of the budget resolution

初步訓練結果

訓練25次用驗證集的效果（3067個檔案1492個類）得到上面的結果不同的分佈很好，相同的分佈太散而且與不同的重區域太多，可能因為不同的訓練集佔得比重太多的原因吧，這次不同的資料量與相同的資料量比值為1:20那麼相對而言相同的就不好訓練了，這是什麼原因那？留個問題，訓練集的比例與訓練效果資料

Docker網路通訊openvswitch（來自龍果學院學習資料 + 自己實驗結果）

1、拓撲如下：為了更方便的管理Docker網路，我們這一講使用openvswitch網橋的方式來對容器網路進行管理，實現容器啟動後能夠互通。Open vSwitch是一個高質量的、多層虛擬

實驗結果小記

首先，步長要小於0.003，否則會出現以下現象，再大就會無法收斂，造成記憶體溢位，那麼繼續減小步長，會對結果有什麼影響？學習率 | 迴圈次數 | 房價預測結果 | $R^2 $ ----|------- 0.003 |2000| 294631.58 4387

轉發【CentOS7搭建NGINX+KEEPALIVEDG高可用伺服器實驗結果】

轉發【CentOS7搭建NGINX+KEEPALIVEDG高可用伺服器實驗結果】參考：https://www.cnblogs.com/youzhibing/p/7327342.html 前提條件 - 主備TOMCAT需要安裝好 - 主備的NGNIX需要配置好 - 主備的KEEP

轉發【CentOS7搭建NGINX-TOMCAT負載均衡實驗結果】

轉發【CentOS7搭建NGINX-TOMCAT負載均衡實驗結果】參考：https://www.cnblogs.com/youzhibing/p/7327342.html 我的測試環境 - VMWare12 - 兩臺主機：Test-Master 和 Test-Backup -

轉發【ContOS7-部署NGINX測試及實驗結果】

轉發【ContOS7-部署NGINX測試及實驗結果】參考：http://www.cnblogs.com/youzhibing/p/5061786.html 我的測試環境 VMWare12 ConetOS7 nginx1.8[wget

轉發【CentOS7搭建JDK1.8+TOMCAT8伺服器實驗結果】

轉發【CentOS7搭建JDK1.8+TOMCAT8伺服器實驗結果】參考：http://www.cnblogs.com/youzhibing/p/5031080.html 我的測試環境 - VMWare12 - 兩臺主機：Test-Master 和 Test-Backup -

FFT-Matlab初步實現

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NSGA-Ⅱ演算法大量測試函式實驗結果展示

深度學習 2. MatConvNet（CNN）的配置和相關實驗結果,CNN學習使用（本人project作業）

作者（ [email protected] ）資訊。（如有需要可以郵件聯絡我）上學期神經網最後的project有關CNN的部分我們學習使用了MatConvNet。從名字我們就知道，Matlab Convolution Neural Network。所以

PyTorch的可重複性問題（如何使實驗結果可復現）

由於在模型訓練的過程中存在大量的隨機操作，使得對於同一份程式碼，重複執行後得到的結果不一致。因此，為了得到可重複的實驗結果，我們需要對隨機數生成器設定一個固定的種子。許多部落格都有介紹如何解決這個問題，但是很多都不夠全面，往往不能保證結果精確一致。我經過許多調研和實驗，總

分享一個關於Cookie做的實驗結果

> 實驗本身是很枯燥的，我儘量把它講的有趣些。 ## 起因去網上搜了下關於Cookie的介紹，看了好幾篇都長得很一樣，閹割一下內容不外乎說是"不同瀏覽器限制cookie數不同，大致在30-50這個範圍，（字首）瀏覽器允許Cookie多達4KB左右，包括名、值、等號"。我還在上學那會兒，包括後面

實驗及結果描述

根據實驗設備 next 之前結果條件可能分開表格 1 實驗整體介紹。（總） 2 實驗前提　　實驗設備（機器人情況，房間情況）　　　實驗初始條件（機器人速度，柵格大小，傳感器采樣） 3 實驗過程：　　連接詞(...,After....Next) 　　就是描述

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