使用opencv进行GPU加速计算机视觉（源码）

XGBoost.dll文件，可以利用GPU实现XGBoost的加速，具体编译过程可以参考https://download.csdn.net/download/u012677843/20817388

在Windows下编译XGBoost源代码，从而利用GPU实现XGBoost的加速

数字孪生解决方案

适用于Windows的Plaidml-Keras GPU Author - > Stefanos Ginargyros 设置 如果您在这里，那么您已经知道Plaidml的安装确实非常棘手（尤其是在Windows中）。为了克服所有潜在的Windows错误，请仔细遵循。 安装Anaconda 从安装最新的Visual C ++ 重新开始！ 为plaidml创建一个conda虚拟环境 conda create -n plaidml 卸载任何冲突或较旧的版本 pip uninstall plaidml pip uninstall plaidml-keras pip uninstall plaidbench pip install plaidml==0.6.4 安装plaidml-keras pip install plaidml-keras plaidbench 设置plaidml（在1,2,

Windows10安装Anaconda和Pytorch(CPU版，无GPU加速)-附件资源

模式识别opencv的gpu加速

Windows平台上的cuda对应的cudnn

基于NVIDIA的GPU加速的各向异性二维三维地震有限差分正演模拟软件：包括二维VTI介质有限差分正演模拟，三维VTI介质有限差分正演模拟，等等。。。

PyTorch是一个Python软件包，提供了两个高级功能：具有强大GPU加速功能的Tensor计算（如NumPy）在基于磁带的autograd系统上构建的深层神经网络您可以重用自己喜欢的Python软件包。级功能：具有强大GPU加速功能的Tensor计算（如NumPy）基于基于磁带的自动毕业系统上构建的深度神经网络您可以在需要时重用自己喜欢的Python软件包（如NumPy，SciPy和Cython）来扩展PyTorch。 有关来自Docker镜像的PyTorch安装二进制文件的更多信息构建文档先前版本入门通讯版本和对Team System的贡献3.6 3.7 3.8