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openmp在图像处理上面的运用

//openmptest的测试程序 // #include"stdafx.h" voidTest(intn){ for(inti=0;i<10000;i++) { intj=0; j=j+1; } printf("%d",n); } int_tmain(intargc,_TCHAR*argv[]) { for(inti=0;i<10;i++) { Test(i); } getchar(); return0; } 而开启openmp 代码 //openmptest的测试程序 // #include"stdafx.h" voidTest(intn){ for(inti=0;i<10000;i++) { intj=0; j=j+1; } printf("%d",n); } int_tmain(intargc,_TCHAR*argv[]) { for(inti=0;i<10;i++) { Test(i); } getchar(); return0; } 速度更快。 在最简单的层次上,openmp提供了粗颗粒的并行算法。一直以来,我都在寻找图像处理的加速算法,...

深度学习概述

1.简述 2. RNN rnn,Recurrent Neural Network,循环神经网络。 在rnn中,神经元的输出可以在下一个时间戳直接作用到自身,即第i层神经元在m时刻的输入,除了(i-1)层神经元在该时刻的输出外,还包括其自身在(m-1)时刻的输出。 适用场景:自然语言处理、语音识别、手写体识别等。因为样本出现的时间顺序对于这三种应用非常重要。 3.LTSM LSTM,Long-Short Term Memory,长短期记忆(模型)。 根据深度学习三大牛的阐述,LSTM网络已被证明比传统的RNNs更加有效。 原生的RNN会遇到一个很大的问题,叫做 The vanishing gradient problem for RNNs,也就是后面时间的节点对于前面时间的节点感知力下降,也就是忘事儿。解决这个问题用到的就叫LSTM。 一个Cell由三个Gate(input、forget、output)和一个cell单元组成。 4.CNN cnn,Convolutional Neural Network,卷积神经网络。 下层神经元和所有上层神经元都能够形成连接,带来的潜在问题是参数数量的...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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