#include__global__ void childKernel(int i){int tid = blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x;printf("parent:%d,child:%d\n",i,tid);for(int j=i;j<i+10;j++){printf(",%d",j);}printf("\n");

测试的是

今天发现nsight这个神奇，是eclipse专门写cuda的IDE来的。但不幸总是崩溃IDE退出。出现这些英文错误提示：Java heap spacean internal error occurred during:update monitorunhandled event loop exception最后折腾了一下子，找到了解决方案.打开配置文件nsigh

这次遇到的问题是，编译原子性代码出错。代码是《GPU高性能编程cuda实践》第9章的hist_gpu_gmem_atomics.cu和hist_gpu_shmem_atomics.cu。这次还是用原有sdk带有makefile修改来编译。出现"/usr/local/cuda-5.5"/bin/nvcc-ccbin g++ -I../../../common/inc -m32

Cuda的编译运行        至今没有找到有现成的IDE可以一键编译运行cuda程序的，也只有用命令行或者makefile来编译了。        命令行编译看起来很复杂，makefile又不会写。        目前找到了这么一个可行的办法：修改sdk的makefile。      cuda安装后，会有一些自带的例子。samples里面的源代码，已带有makefile文件

给gpu一个1000大小的数组赋值，为了测量时间，

sklearn特征选择和分类模型数据格式：这里，原始特征的输入文件的格式使用libsvm的格式，即每行是label index1:value1 index2:value2这种稀疏矩阵的格式。 sklearn中自带了很多种特征选择的算法。我们选用特征选择算法的依据是数据集和训练模型。 下面展示chi2的使用例。chi2，采用卡方校验的方法进行特征选择，比较适合0/

我搞了个微信号（data_bird），关注大数据，数据挖掘，机器学习，深度学习。与大家共同与时俱进！

其中用到一个宏定义CUDA_KERNEL_LOOP在common.hpp中有。#defineCUDA_KERNEL_LOOP(i,n)\for(inti= blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; \ii +=blockDim.x * gridDim.x)先看看caffe采取的线程格和线程块的维数设计