主要关于CUDA中线程协作的问题，通过点积运算示例，说明了如何通过 __share__ 共享内存，以及如何通过 __syncthreads() 解决竞态问题

感知器算法是一种可以直接得到线性判别函数的线性分类方法，它是基于样本线性可分的要求下使用的线性可分与线性不可分假设有一个包含 n 个样本的样本集合 Y={y1,x2,…,xn} , 其中 [公式] . 我们想要找到一个线性判别函数。...

下面我们将会通过一个小案例——猜数字游戏，来直观地感受一下如何让JavaScript完成任务。设计要求假设你的老板给你布置了以下游戏设计任务要求：我想让你开发一个猜数字游戏。游戏应随机选择一个 100 以内的自然数, 然后邀请玩家在 10 轮以内猜出这个数字。每轮后都应告知玩家的答案正确与否，如果出错了，则告诉他数字是低了还是高了。并且应显示出玩家前一轮所猜的数字。一旦玩家猜对，或者用尽所有机会，

B Basic Gcd Problem打表找规律，通过观察我们可以发现，答案为 c^n的质因子个数，例如 12 可以质因子分解为 2,2,3,因此其答案为 c^3。//打表#include <iostream>#include <stdio.h>using namespace std;int gcd(int x,int y){return y>0?gcd(y,x%y)

A Boboniu Likes to Color Balls分情况讨论一下即可。全为偶数，或者三个为偶数，是肯定可以的。只有两个为偶数是肯定不可以的。有一个为偶数，或者没有一个是偶数的情况，得看是否红，蓝，绿气球都有，如果都有则可以(可以转化成成立的情况)，否则不可以。#include <iostream>#include <stdio.h>using namespace

k均值聚类算法（k-means clustering algorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。Kmeans介绍算法接受参数k，然后将事先输入的n个数据划分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足同一聚类中的对象相似度高，而不同聚类中的相似度低。以空间中k个中心进行聚类

利用马萨诸塞州波士顿郊区的房屋信息数据，使用线性回归模型训练和测试一个房价预测模型，并对模型的性能和预测能力进行测试分析。使用的编程语言是python，主要使用了pandas、matplotlib、sklearn这几个包。导入数据Boston房价数据下载地址，提取码：nefuimport pandas as pd# 载入波士顿房屋的数据集data = pd.read_csv('Boston.csv

文章目录实验内容相关知识实验步骤实验内容此次实验的基本内容是：在 Linux 0.11 上添加两个系统调用，并编写两个简单的应用程序测试它们。(1) iam()第一个系统调用是 iam()，其原型为：int iam(const char * name);完成的功能是将字符串参数 name 的内容拷贝到内核中保存下来。要求 name 的长度不能超过 23 个字符。返回值是拷贝的字符数。如果 name

准备工作本文使用环境：Linux 发行版：Ubuntu Focal 20.04.4 (LTS)Linux 内核：Linux 5.4.0-100-genericDocker 版本：20.10.12Python：3.7.9Flask：2.0.2Gunicorn：20.1.0Nginx：1.21.4搭建 Linux 环境可参考：Ubuntu安装 Docker 和 Docker Compose创建项目项目