28、Maxeler数据流技术在计算金融中的应用

Maxeler数据流技术在计算金融中的应用

1. 数据流应用中的代码交互

在数据处理中,以下代码展示了主机代码、管理器和内核之间的交互:

Manager m = new Manager();
Kernel k = new MAVKernel();
m.setKernel(k);
m.setIO(
    link("x", CPU),
    link("y", CPU));
m.build();

在这个代码片段中,首先创建了一个 Manager 对象 m 和一个 MAVKernel 对象 k ,然后将内核 k 设置到管理器 m 中,并指定了输入输出的链接,最后进行构建。

同时,还有如下代码用于数据处理:

DFEVar x = io.input("x", dfeFloat(8, 24));
DFEVar prev = stream.offset(x, -1);
DFEVar next = stream.offset(x, 1);
DFEVar y = (prev + x + next) / 3;
io.output("y", result, dfeFloat(8, 24));

这里从输入获取 x 变量,通过 stream.offset

【unet改进实战】基于unet+SCSE注意力机制改进实现的【自动驾驶】图像语义分割+项目说明书+数据集+完整代码 项目概述 本项目基于PyTorch框架构建了一个通用图像分割系统,全面支持二分类及多类别分割任务。 系统功能 该系统提供从数据预处理到模型训练、验证评估的全流程解决方案,具备高度可配置性和实用性: 数据处理:支持自定义图像和掩码文件格式(如.jpg、.png等),自动处理不连续标签值,集成多种数据增强技术提升模型泛化能力 模型架构:基于UNet实现,可通过参数灵活调整输入尺寸、卷积通道数等,兼容不同类别数量的分割任务(通过--num_classes参数指定) 训练功能:支持GPU加速,提供学习率、批次大小等超参数配置选项,实时记录损失曲线和评估指标(如IoU、Dice系数),自动保存最优模型权重 使用流程 按规范组织数据集(图像与掩码文件需名称对应,分别存放在images/masks子目录) 通过命令行参数启动训练,可指定: 数据路径(--data_dir) 学习率(--learning_rate) 标签映射规则(--label_mapping)等 系统输出包含: 模型权重文件(.pth) 训练曲线可视化图表 指标日志文件 注意事项 掩码图像应为单通道灰度图,标签值为整数 多分类任务推荐使用one-hot编码掩码 项目依赖主流科学计算库(PyTorch、NumPy)及可视化工具(Matplotlib),安装简便 应用领域 该系统适用于医学影像、遥感等领域的语义分割任务,兼顾易用性与扩展性。用户可通过调整UNet深度或添加注意力机制等方式进一步优化性能。 【项目说明书】包含完整代码实现与原理讲解。https://blog.youkuaiyun.com/qq_44886601/category_12858320.html
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