nw362 linux 驱动下载,支持OpenGL 3.2 NVIDIA全新Linux驱动官方发布

NVIDIA目前对Linux等非微软操作系统越来越重视,其驱动更新速度不亚于Windows版本,本周NVIDIA又发布了最新190.42官方正式版,修正了大量问题,推荐使用Linux等系统的用户下载更新。

190.42版驱动更新包括:

1、加入了对OpenGL 3.2的支持

2、更新了NVIDIA X驱动程序,让GeForce 8或更高型号的GPU能够在水平刷新率或垂直刷新率EDID(扩展显示识别数据)读数范围非常有限的数字显示设备上支持更多模式

3、修正了由PixmapCache选项导致随机发生X服务器崩溃的问题

4、将过扫描补偿量从100增加至200

5、在具备VDPAU特性集B的GPU上,改进了VDPAU对一些已毁坏或格式不正确的H.264以及MPEG流的处理

6、修正了由pixmap客户端GLX_EXT纹理(例如Compiz和KDE 4)导致GeForce 8 GPU之前型号在存储器分配不当、显示内容不正确的问题

7、加入了对X.Org xserver 1.6.99.901(也称作1.7.0 RC1)的支持

8、加入了全新OverscanCompensation NV-CONTROL属性,在GeForce 8以及更高型号显卡上均有效。这一选项能够指定应用于当前模式中的过扫描补偿量。它以光栅像素数来计量,也就是在当前模式后端定时中所指定的像素数

9、加入了对配置GPU风扇转速的支持

10、修正了某些移动GPU上的初始化问题

Linux

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MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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