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我也要
https://www.cnblogs.com/moonzzz/p/18665405
https://registry.khronos.org/OpenCL/sdk/3.0/docs/man/html/
https://zhuanlan.zhihu.com/p/558558414
https://docs.amd.com/r/2023.2-%E7%AE%80%E4%BD%93%E4%B8%AD%E6%96%87/ug1393-vitis-application-acceleration/OpenCL-%E7%BC%96%E7%A8%8B
OpenCL版Caffe安装教程
安装前的准备 添加epel的源： 可以在https://dl.fedoraproject.org/pub/epel/7/x86_64/Packages/e/下面找到最新的版本。 sudo rpm -ivh https://dl.fedoraproject.org/pub/epel/7/x86_64/Packages/e/epel-release-7-11.noarch.rpm 安装依赖
OpenClaw Windows 安装完整指南
OpenClaw Windows 安装完整指南
ELK - CentOS7 安装 elasticsearch 7.17.5
elk elasticsearch 安装
OpenCL 简介
OpenCL 简介
Token验证绕过 靶场实战
实验介绍 1.漏洞简介 在Web领域基于Token的身份验证随处可见。在大多数使用Web API的互联网公司中，tokens 是多用户下处理认证的最佳方式。 具有以下几点特性： 1)无状态、可扩展 2)支持移动设备 3)跨程序调用 4)安全 2.原理基于Token的验证原理 基于Token的身份验证是无状态的，我们不将用户信息存在服务器或Session中。 NoSession意味着你的程序可以根据需要去增减机器，而不用去担心用户是...
CentOS7无网环境实战：MySQL8.0完整离线安装与避坑指南（附依赖包下载）
本文详细介绍了在CentOS7无网环境下MySQL8.0的完整离线安装流程，包括依赖包获取、系统预处理、MySQL二进制安装、服务配置与优化等关键步骤。特别针对离线安装的特殊需求，提供了从依赖包下载到服务调优的全链路解决方案，帮助用户在企业内网或隔离环境中高效部署MySQL数据库。
[嵌入式系统-119]：OpenCL详解
执行并行计算的硬件（如GPU），包含多个计算单元（Compute Unit, CU），每个CU包含多个处理单元（Processing Element, PE）。：OpenCL（Open Computing Language）是由Khronos Group主导开发的开放标准，旨在实现。工作项（Work-item）：内核的最小执行单元，对应一个线程。主机将计算任务分解为内核（Kernel），并分发到设备执行。利用GPU并行处理海量数据（如日志分析、模式识别）。利用GPU并行处理像素级操作（如滤波、边缘检测）。
Spacedesk保姆级教程：用旧平板给Windows电脑当副屏，从安装到避坑一步到位
本文提供Spacedesk保姆级教程，教你如何将旧平板变成Windows电脑的副屏，从软件安装到网络配置、显示优化及声音交互，一步步避开常见陷阱。通过WiFi实现扩展屏功能，支持4K分辨率和60Hz刷新率，让闲置设备焕发新生。
OpenCL初级教程
OpenCL是一种跨平台并行计算框架，支持在CPU、GPU等硬件上高效运行计算密集型任务。其核心组件包括平台、设备、上下文、命令队列和内核。文章详细介绍了环境搭建步骤、核心概念，并通过向量加法示例演示了OpenCL编程流程，包括数据初始化、内核编写、内存管理和并行执行。还介绍了内核编程基础、优化技巧（如使用局部内存）以及进阶应用（图像处理、深度学习推理）。最后列出常见问题及解决方案，帮助开发者实现跨平台高性能计算。
暗黑破坏神2重制版 mod制作教程（一）
暗黑2重制版mod修改教程
提供一个微信投票刷票的js代码
最近几天，有个朋友找我去写一个脚本帮他 在微信上刷票、微信投票刷票，我大概看了一下，本次微信投票刷票其实就是根据微信的openid来限制，每个openid只能投三次票的限制。上图可以看出，其实只要openid,和toopenid即可，openid是自己的微信id，toopenid是投票对象的微信id,那我们定时修改openid即可给某一个人刷投票。把这段代码复制到浏览器F12之后的console里，直接回车即可开始微信投票刷票（刷新或关闭浏览器即可停止刷票）//生成随机的ip地址。
一文搞懂OpenCL
OpenCL(全称为Open Computing Langugae，开放运算语言)是第一个面向异构系统(此系统中可由CPU，GPU或其它类型的处理器架构组成)的并行编程的开放式标准。它是跨平台的。OpenCL由两部分组成，一是用于编写kernels（在OpenCL设备上运行的函数）的语言，二是用于定义并控制平台的API(函数)。OpenCL提供了基于任务和基于数据两种并行计算机制，它极大地扩展了GPU的应用范围，使之不再局限于图形领域。
RK3588与FocalTech触摸屏代码适配全解析：从原理到实战
摘要：本文详细介绍了瑞芯微RK3588处理器与FocalTech触摸屏的适配过程，包括硬件特性、驱动加载、设备树配置和常见问题解决方案。RK3588作为8nm工艺的高性能处理器，具备强大的计算能力和丰富的接口资源；FocalTech触摸屏则采用电容式技术，支持I2C/SPI接口。适配关键步骤包括驱动程序加载、硬件连接检查、设备树配置和内核版本兼容性处理，并提供了代码示例和问题排查方法。随着嵌入式设备智能化发展，该适配技术将持续优化，为智能交互提供更优解决方案。
OpenCL 指南教程
OpenCL 指南教程 项目介绍 OpenCL（Open Computing Language）是一个开放的、跨平台的并行计算框架，由Khronos Group维护。它允许开发者利用CPU、GPU、DSP和其他处理器进行高效能计算。OpenCL提供了统一的编程接口，使得应用程序可以在不同的硬件平台上运行，从而提高了代码的可移植性和性能。 项目快速启动 环境设置 在开始使用OpenCL之前，需要确保...
Python爬招聘网站：Selenium+ActionChains破解滑动验证码，批量采集岗位数据（新手可跑）
通过本文实战，你不仅学会了用Selenium+ActionChains破解滑动验证码，还掌握了爬虫的核心优化思路——“模拟人类行为”是突破反爬的关键。这套逻辑不仅适用于招聘网站，还能迁移到其他有滑动验证码的平台（如电商、资讯网站）。
IDEA的使用指南
IDEA基于java的使用手册,可以最快速的上手,在使用中不断的丰富自己的使用技巧.
OpenCL教程资源下载
OpenCL教程资源下载 【下载地址】OpenCL教程资源下载 《OpenCL教程》是一本专注于并行计算的经典教材，适合希望通过OpenCL掌握异构计算技术的开发者和研究人员。教程从OpenCL的基础知识入手，详细介绍了其历史、优势及并行计算理论，并逐步引导读者搭建开发环境、理解编程模型和API使用。通过丰富的实例分析，...
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
【亲测免费】 OpenCL中文入门完整教程
OpenCL中文入门完整教程 【下载地址】OpenCL中文入门完整教程 这个教程是引导我OpenCL入门的教程，挺有帮助的。介绍了OpenCL内存对象，kernel编写，GPU架构，线程调度，性能优化，都有具体例子 项目地址: h...
LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端
SIP客户端For android：LinePhone3.2.7(最新版本)，官网地址：http://www.linphone.org/
Probability and Statistics - 4th edition
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OpenCL Intercept Layer 项目教程
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Rust OpenCL 项目使用教程
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OpenCL中文教程AMD下载仓库：全面掌握GPU计算的利器
OpenCL中文教程AMD下载仓库：全面掌握GPU计算的利器 【下载地址】OpenCL中文教程AMD下载仓库 本开源项目提供《OpenCL中文教程（AMD）》的完整资源下载，内容涵盖GPU计算与OpenCL的各个方面，从基础结构到编程实践，再到高级优化技术。教程详细解析OpenCL平台架构、内存模型、执行模型，并通过实例...
OpenCL快速入门教程
原文地址::https://www.cnblogs.com/leiben/archive/2012/06/05/2536508.html 相关文章 1、GPU编程--OpenCL基本概念----https://blog.youkuaiyun.com/w1992wishes/article/details/80426476 2、OpenCL——OpenCL的基本介绍----https://blog.youkuaiyun.com/huayunhualuo/article/details/102575789 3、OpenCL__
Go-OpenCL 项目使用教程
Go-OpenCL 项目使用教程 1. 项目的目录结构及介绍 Go-OpenCL 项目的目录结构如下： go-opencl/ ├── cl/ │ ├── cl.go │ ├── cl_test.go │ └── ... ├── LICENSE ├── README.md └── ... 目录介绍 cl/: 包含 OpenCL 绑定的主要代码文件，如 cl.go 和测试文件 cl_t...
OpenCL-SDK 教程
OpenCL-SDK 是由 Khronos Group 提供的 Open Computing Language (OpenCL) 软件开发工具包。它包含了开发 OpenCL 应用程序所需的所有组件： - OpenCL 头文件（include/api） - OpenCL C++ 绑定（include/cpp） - OpenCL 加载器 - OpenCL 实用库 - 示例代码（samples/） -
Darknet-On-OpenCL 项目教程
Darknet-On-OpenCL 项目教程 项目介绍 Darknet-On-OpenCL 是一个开源项目，旨在将 Darknet 神经网络框架移植到 OpenCL 平台。Darknet 原本是一个使用 C 和 CUDA 编写的开源神经网络框架，支持 CPU 和 GPU 计算。通过这个项目，Darknet 可以在支持 OpenCL 的多种 GPU 上运行，包括 Intel、NVidia、AMD 和...
矩池云上nvidia opencl安装及测试教程
本教程租用的是2080ti，3.7多框架镜像。 添加nvidia-cuda的阿里源 curl -fsSL https://mirrors.aliyun.com/nvidia-cuda/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub | apt-key add - echo "deb https://mirrors.aliyun.com/nvidia-cuda/ubuntu1804/x86_64/ /" > /etc/apt/sources.list.d/cuda.list apt .
OpenCL教程
详情请看：https://www.cnblogs.com/leiben/archive/2012/06/05/2536508.html 这是第一篇真正的OpenCL教程。这篇文章不会从GPU结构的技术概念和性能指标入手。我们将会从OpenCL的基础API开始，使用一个小的kernel作为例子来讲解基本的计算管理。 首先我们需要明白的是，OpenCL程序是分成两部分的：一部分是在设备上执行的（对于我们，是GPU），另一部分是在主机上运行的（对于我们，是CPU）。在设备上执行的程序或许是你比较关注的。它是O
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