内容概要：本文详细探讨了双目结构和单目结构光两种三维建模技术的特点和应用，并分别介绍了它们在C++、Python和Matlab三种编程语言中的GPU加速实现方式。对于双目结构，重点讲解了基于视差的深度计算方法，以及如何通过CUDA进行高效的并行计算。对于单目结构光，则强调了相位解算和投影仪标定的关键步骤。此外，还讨论了各种方法在实际应用中的优劣，特别是在工业检测和逆向工程领域的表现。 适合人群：从事三维建模、计算机视觉、机器学习等领域研究和技术开发的专业人士，特别是那些需要深入了解GPU加速技术的研究人员和开发者。 使用场景及目标：适用于需要高性能计算的三维建模项目，帮助用户选择最适合的技术栈和方法论，提高模型构建的速度和准确性。无论是快速原型验证还是生产环境部署，都能从中获得有价值的指导。 其他说明：文中提供了大量代码示例，涵盖从基本的数据处理到复杂的算法实现，为读者提供了一个全面的学习和参考资料库。同时提醒读者关注GPU加速过程中可能出现的数据传输瓶颈等问题。

内容概要：本文详细介绍了利用COMSOL进行多孔介质中CO2羽流的两相流传热建模与仿真的全过程。首先讨论了物理场选择，强调了“多孔介质传热”和“达西定律”的结合使用。接着探讨了CO2在裂隙中的相变处理，推荐使用非等温流动耦合，并提供了密度表达式的简化版本。文中还提到了边界条件设置的关键点，如地热储层底部的压力出口而非速度出口，以及网格划分的方法，包括边界层网格的应用和自适应网格的优势。此外，文章深入讲解了传热耦合中的相变潜热处理、非平衡态传热选项的启用，以及调试过程中常见的数值稳定化技巧。最后，作者分享了一些实用的经验和技巧，如参数敏感性测试、时间步长的选择和GPU加速的应用。 适合人群：从事多孔介质传热研究、两相流仿真、地热系统建模的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要进行复杂两相流传热建模和仿真的科研项目，旨在提高模型准确性、优化计算性能，确保仿真结果与实际情况相符。 其他说明：文章不仅提供了具体的建模步骤和技术细节，还分享了许多实践经验，帮助读者避开常见陷阱，提高建模成功率。

“fluent_edem流固三相耦合教学及代码二次开发——GPU加速仿真，真实模拟颗粒流体相互作用”,《fluent_edem流固耦合模拟：教学、代做与代码二次开发，多用途仿真软件及其高效计算》,fluent_edem流固耦合方面的教学或者代做或者代码二次开发，气液固三相耦合。 接口优化，计算速率大大提升。 模拟散体和颗粒材料的离散元法多用途仿真软件，支持GPU加速，与颗粒流软件PFC相比，具有友好的图形用户界面、更快的运算速度。 内容包括滑坡涌浪等颗粒流体耦合作用，考虑粒子碰撞，更加实际模拟真实场景。 ,fluent_edem;流固耦合教学/代做/代码开发;气液固三相耦合;接口优化;计算速率提升;离散元法仿真;GPU加速;滑坡涌浪模拟;粒子碰撞模拟;真实场景模拟,流固耦合与离散元法模拟教学及代码开发，提升计算速率及场景模拟效果。

内容概要：这篇文档详细讲解了PyTorch的入门与应用方法。首先简述了PyTorch作为现代深度学习框架的优势与应用场景。随后介绍了如何安装和配置PyTorch开发环境，涉及Python版本选择和相关依赖库的安装。接着解释了PyTorch中最核心的概念——张量，及其创建、操作和与Numpy的互转等知识点。自动求导部分讲述了计算图的构建、自动求导的工作原理及参数更新的流程。神经网络方面，则涵盖了自定义神经网络的建立，包括常见的层如全连接层、卷积层等，并介绍了常见损失函数（如均方误差、交叉熵）及优化器（SGD、Adam）。最后，通过CIFAR-10图像分类任务的实际操作案例，展示了如何从头到尾实施一个完整的机器学习项目，包括数据加载、模型设计、训练、评估等一系列流程。此外还提及了后续扩展学习方向以及额外的学习资源推荐。 适合人群：主要面向希望掌握PyTorch框架并在实践中理解深度学习技术的专业人士或爱好者。 使用场景及目标：适用于希望深入学习PyTorch并能够独立构建和训练模型的技术人员；目标是在实际工作中运用PyTorch解决复杂的深度学习问题。 阅读建议：本文档适合有一定编程经验且

用opencv改写的GIMP的颜色增强，Opencv2.4.13Gpu+Cuda8.0.文章参考：http://blog.csdn.net/hyqwmxsh/article/details/77980709。 opencv2.4.13Gpu版：http://blog.csdn.net/hyqwmxsh/article/details/75228886

NVIDIA TensorRT 是一款用于高性能深度学习推理的 SDK，包含深度学习推理优化器和运行时，可为推理应用程序提供低延迟和高吞吐量。YOLOv10是清华大学研究人员近期提出的一种实时目标检测方法，通过消除NMS、优化模型架构和引入创新模块等策略，在保持高精度的同时显著降低了计算开销，为实时目标检测领域带来了新的突破。 该代码将演示如何使用NVIDIA TensorRT C++ API 部署YOLOv10目标检测模型，实现模型推理加速。经过测试，推理可以实现2ms所有，全流程包含前后处理仅有15ms左右。 此处提供了项目源码以及模型文件。

蒙特卡洛eXtreme（MCX）-CUDA版 作者：方千千（neu.edu的q.fang） 许可证：GNU通用公共许可证版本3（GPLv3） 版本：1.8（v2020，狂暴费米子） 网站： ： 表中的内容： 什么是新的 MCX v2020代表着快速，通用和功能丰富的开源Monte Carlo 3D光子模拟器开发的新里程碑。 它在功能和稳定性方面都进行了许多改进。 我们要特别强调以下主要新增功能： 内置基准，易于新用户测试和采用 过渡到JSON / JNIfTI输入/输出文件以方便数据共享 使用二进制量数据将模拟导出为JSON 适用于MCXStudio / MCX / MMC /

一个 Matlab 工具箱，通过惠更斯-菲涅耳积分的数值近似来模拟单色相干光通过自由形式Kong径和粗糙/自由形式表面的光传播。 工具箱的特点是： * GPGPU 计算，使用 Nvidia 显卡和 CUDA * 如果没有找到 GPU，则回退到 CPU * 通过空间频率滤波器生成粗糙表面和表面粗糙度测定 z=f(fx,fy,Ra) * 自由曲面生成 z=f(x,y) * 对象在 3D 空间坐标（6 DOF）中的排列* 矩形 3D 网格，通过逻辑索引实现自由形式的Kong径* 人工抖动，以减少输入网格的衍射* 惠更斯-菲涅耳近似* 内存管理，如果找到预先存在的数据，则工作恢复* 一些示例和可视化 理论背景如下： Dominik Hofer，Bernhard G. Zagar，惠更斯-菲涅耳积分的数值近似–粗糙润湿问题的模拟，测量，第46卷，第8期，2013年10月，第2828-2836页，

GPUAnimatorPlugin 有两种GPU加速模式 1，每一帧缓存顶点坐标，顶点着色器根据帧数和顶点编号获取顶点进行渲染； 2，每一帧缓存骨骼变换矩阵，顶点着色器计算蒙皮； 综述 1，模式一，优点几乎不占用cpu和gpu消耗缺点动画文件体积较大（30帧左右，大概3M大小）； 2，模式二，优点动画文件体积比原生动画文件还小，不占用CPU，GPU计算蒙皮；缺点GPU压力； 部分算法参考

工神经网络训练所包含的运算量随着网络中神经元的数量增多而加大，对于神经元较多的网络训练 很耗时。提高人工神经网络训练速度的一个方法是对训练算法优化以减少计算量。由于人工神经网络训练算法 包含大量的矩阵和向量运算，如果把优化的算法用运行在GPU上的OpenCLC语言实现，则训练速度相比传统 基于CPU计算的实现会提高很多。从硬件的并行计算能力着手，以RPROP算法为例，对其运行在GPU上的 OpenCLC语言实现作一些研究。