首页 > TAG信息列表 > warp

Warp(DP)

题意 有一个人站在二维平面的原点处。 他将会进行\(N\)次传送,每次传送他可以做如下三种移动中的一种: 从当前位置\((X,Y)\)移动到\((X+A,Y+B)\) 从当前位置\((X,Y)\)移动到\((X+C,Y+D)\) 从当前位置\((X,Y)\)移动到\((X+E,Y+F)\) 有\(M\)个障碍物,分别位于\((X_1,Y_1),\dots, (X_M

AtCoder-abc265_e Warp

Warp dp 状态优化 一开始想到的状态为:\(dp[i][x][y]\),第 \(i\) 步走到 \((x,y)\) 的方案数,但是发现状态转移非常难写,原因是坐标计算非常大 后来可以优化一下 \(dp\) 的状态:\(dp[i][j][k]\) 表示第 \(1,2,3\) 个方向走了 \(i,j,k\) 步 的方案数 这样就可以确定好所在的坐标,然后进行

超越iTerm! 号称下一代终端神器,功能贼强大!

程序员的一生,用的最多的两个工具,一个是代码编辑器(Code Editor),另外一个就是命令行终端工具(Terminal)。这两个工具对于提高开发效率至关重要。 代码编辑器在过去的 40 年里不断进化,从我上大学敲 Java 代码开始,就经历了 MyEclipse、NetBeans、Eclipse,到如今称王称霸的 Intellij IDEA。

GPU优化

Total GPU 并行编程技术,对现有的程序进行并行优化 先对数据集进行分解,然后将任务进行分解 从矩阵角度(数据集)来分析数据,将输入集和输出集中各个格点的对应关系找出来,后分派给各个块,各个线程。 识别代码的热点(热点分析) 使用分析工具来找出瓶颈(eg. CUDA Profiler or Par

第3章-图形处理单元-3.1-数据并行架构

3.1 数据并行架构 不同的处理器架构使用各种策略来避免延迟。CPU经过优化,可以处理各种数据结构和大型代码库。CPU可以有多个处理器,但每个处理器都以串行方式运行代码,有限的SIMD向量处理是次要的例外。为了尽量减少延迟的影响,CPU的大部分芯片都由快速本地缓存组成,内存中充满了接下

OpenCV warpPolar直角坐标系图像转极坐标系图像

warpPolar 直角坐标系图像和极坐标系图像相互转换 1. 函数定义2. 例程3. Halcon的极坐标转换算子 1. 函数定义 void warpPolar( InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, Point2f center, double maxRadius, int flags ); dsize: 目标图像尺寸cen

js实现导航栏点击变色

主要用到classList来反复增加删除已经设置好的背景属性 elem.classList.add / remove(class) — 添加 / 移除类。 html <div class="warp"> <p class="active">商品介绍</p> <p>规格与包装</p> <p>售后保障</p> <p&

Nvidia A100 硬件软件结构分析

Nvidia A100 架构分析 Nvidia A100 硬件架构 1 GA100 的架构图 A100 GPU的架构名称为GA100,一个完整的GA100架构实现包括以下单元: 基于GA100架构的A100 GPU 包括以下单元: a. 7 GPCs, 7 or 8 TPCs/GPC, 2 SMs/TPC, up to 16 SMs/GPC, 108 SMs b. 64 FP32 CUDA Cores/SM, 6912

dotnetcore发布只有一个exe的方法

title author date CreateTime categories dotnet core 发布只有一个 exe 的方法 lindexi 2019-10-26 8:42:7 +0800 2019-2-1 10:6:38 +0800 dotnet dotnetcore 在 dotnet core 发布的时候,会使用很多文件,这样发给小伙伴使用的时候不是很清真,本文告诉大家一个非官方的方

CUDA快速入门——学习总结

**写在前面:**本文是作者总结的cuda基础部分重点内容,一些琐碎的重要细节部分没有提及,建议有需要的同学自行学习。 1. 基本概念 1.1 核函数、网格、线程块与线程 启动一个核函数,即调用一个网格(grid) kernal<<<block, thread>>> (args); grid中包含很多线程块(blocks),block中包含

OpenCV(C++/Python)中的图像对齐(ECC)

OpenCV(C++/Python)中的图像对齐(ECC) 图1 左图:Prokudin Gorskii收藏的图片。右:通道对齐的同一图像   左边的这张照片是名为普罗库丁-戈尔斯基(Prokudin-Gorskii)的历史照片集的一部分。这张照片是一位俄罗斯摄影师在20世纪初用早期的彩色相机拍摄的。由于相机的机械特性,

C++ opencv 仿射变换详解

1、C++仿射变换中主要涉及到2个函数:getAffineTransform() 和warpAffine() 2、粗略的理解:getAffineTransform()是用来求得仿射变换矩阵的;而warpAffine()是用来对原图像进行仿射变换的,从而得到目标图像。 3、详解getAffineTransform函数。 函数作用:用于生成仿射变换矩阵 (1)一个任意

Ubuntu warp-ctc环境编译 问题及解决

背景:ubuntu pytorh==1.6.0 warp-ctc 安装 git clone https://github.com/SeanNaren/warp-ctc.git cd warp-ctc mkdir build; cd build cmake .. make cd ../pytorch_binding python setup.py install 添加环境变量 gedit ./.bashrc export WARP_CTC_PATH=/home/xxx/warp-ct

关于 ant design 增加底部合计行方案 (一个歪门邪道的方法)

原文地址:https://juejin.cn/post/6934973580283215908 。欢迎讨论 现在 ant design 在表格里已经增加了 summary API 可以实现底部合计功能;但由于 antd 提供的并不能实现固定在底部;antd 提供的 footer 倒是可以固定在底部,但它不会随滚动条滚动所以小编在这里进行了一些改良; 刚开

GPU编程和流式多处理器(五)

GPU编程和流式多处理器(五) 4. 条件代码 硬件实现了“条件代码”或CC寄存器,其中包含用于整数比较的常用4位状态向量(符号,进位,零,溢出)。可以使用比较指令(例如ISET)来设置这些CC寄存器,并且它们可以通过谓词或发散来指导执行流程。预测允许(或禁止)在warp内基于每个线程执行指令,而分歧则是较

听说特斯拉花了4个月研发出新ERP,然后很多人都疯了

欢迎关注微信公众号:sap_gui (ERP咨询顾问之家)   最近这件事儿在SAP圈里炒的挺火的,最主要是因为这几个关键词: 放弃SAP、4个月、自研ERP; 这则新闻一出来,很多人都兴高采烈,都要疯了,到处疾呼: “ 你看SAP这么牛逼,不也被替换了么? 谁说自研ERP没出路,人家不也成功了? 这是SAP的分水岭,从此开

Literature Review: Faster than FAST

最近对CUDA比较感兴趣,看了一下这篇论文. Abstract GPUs牛逼. 我们的工作首先回顾了非极大值抑制(non-maxima suppression的问题, 特别是在GPUs上. 然后提出了一个选择局部响应最大的特征检测, 强制了空间特征分布, 同时同步检测特征. 我们的第二个贡献介绍了一个加强的FAST特征检

小程序常用的几种轮播图

轮播效果一      wxml: <view class='pageBox pageOne'> <view class='list'> <swiper indicator-dots="{{true}}" autoplay="{{false}}" previous-margin="{{'140rpx'}}" next-margin="

面向对象进阶8.9

生成器: 1、函数 def A(): for i in range(10): yield i → ##将函数变成一个迭代器(生成器)a=A()print(next(a))print(next(a)) 输出:0 1   2、try、except; 尝试执行try中的代码,如果有错,则被except捕获,但是整个程序不会崩溃, def A(): for i in range(

基于c++的opencv图像处理学习笔记三

本文是在学习基于c++的opencv图像处理时所做的一些个人笔记,希望可以帮助大家回忆起来容易忘记的东西,本人也是初学,如有不足之处,还望指导指正,谢谢。 #include<opencv2/opencv.hpp> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> using namesp

net core quartz调度 warp打包 nssm部署到windowsservice

  介绍下一款vue.js实现的基于core2.1 quartz.net调度框架,独立部署不依赖数据库,只需要实现不同业务接口,配置调度时间即可 github:https://github.com/cq-panda/Quartz.NetUI     注意事项: 如果部署在iis下,需要实现对home/index间隔时间进行激活,否则quartz将停止调度 如果使用do

GPU中与CUDA相关的几个概念

今天说说GPU的硬件结构中与CUDA相关的几个概念:thread    block  grid   warp  sp  sm sp: 最基本的处理单元,streaming processor 最后具体的指令和任务都是在sp上处理的。GPU进行并行计算,也就是很多个sp同时做处理 sm:多个sp加上其他的一些资源组成一个sm, streaming