【炼数成金】GPU并行计算与CUDA编程（第三期）

【炼数成金】GPU并行计算与CUDA编程（第三期） 描述：本课程主要分为四部分，分别涵盖了硬件搭载知识、CUDA编程基础、CUDA性能优化与设计、实战项目经验。 链接：https://www.aliyundrive.com/s/sxWCS76QeHh 大小：未统计 标签：#课程 #知识 来自：雷锋 版权：版权反馈/DMCA 频道：@shareAliyun 群组：@aliyundriveShare 投稿：@aliyun_share_bot

| 大规模并行处理器编程实战

| 大规模并行处理器编程实战 这是一本关于并行计算的重要参考书籍。第四版应该还没有中文版引进。这里有部分（目前是前八章）翻译。 本书分为四个部分。 第一部分涵盖了并行编程、数据并行性、GPU和性能优化的基本概念。这些基础章节为读者提供了成为GPU程序员所必需的基本知识和技能。（目前内容主要是这部分） 第二部分涵盖了基本并行模式；第三部分涵盖了更高级的并行模式和应用。这两部分应用了第一部分学到的知识和技能，并在需要时介绍其他GPU架构特性和优化技术。 最后一部分介绍了高级实践，以完成那些想要成为专业GPU程序员的读者的知识体系。

：从入门到精通，利用NVIDIA GPU进行数学和机器学习的加速计算，适用于希望扩展算法至GPU的研究人员和应用专家

：从入门到精通，利用NVIDIA GPU进行数学和机器学习的加速计算，适用于希望扩展算法至GPU的研究人员和应用专家 CUDA（统一计算设备架构）是 NVIDIA 开发的并行计算平台和编程模型。它允许软件开发人员利用 NVIDIA GPU（图形处理单元）巨大的并行处理能力来执行通用计算任务，而不仅仅是其传统的图形渲染角色。 GPU 设计有数千个更小、更高效的核心，经过优化可同时处理多个任务。这使得它们非常适合可分解为许多独立操作的任务，例如科学模拟、机器学习、视频处理等。与传统的仅使用 CPU 的代码相比，CUDA 可显著提高合适应用程序的速度。 GPU 可以并行处理大量数据，从而加速在 CPU 上需要更长时间的计算。对于某些类型的工作负载，GPU 比 CPU 更节能，可提供更高的每瓦性能。

【睿慕课】3D感知技术与实践（第三期）

【睿慕课】3D感知技术与实践（第三期） 描述：视觉感知技术是众多AI应用的关键，而3D感知技术是机器视觉的重要核心，它的应用领域包括：人机交互，环境识别、自动驾驶，机器人导航、无人机控制等。随着大量机器视觉应用的井喷式发展，3D感知技术成为程序员、开发者需要掌握的重要技能。目前各种3D感知算法资源散布在不同行业和应用领域，本课程系统地整理和归纳了不同领域3D感知技术，课程讲授算法原理和软件实现细节。通过学习本课程能够快速掌握当前3D感知领域的算法，并用于解决实际工程问题。。 链接： 大小：未统计 标签：#学习 #知识 #课程 来自：雷锋 频道：@Aliyundrive_Share_Channel 群组：@alyd_g 投稿：@AliYunPanBot

《博士第三期图式疗法连续培训》

《博士第三期图式疗法连续培训》 简介：博士第三期图式疗法连续培训是一门系统性的学习课程，涵盖相关领域的核心知识。通过详尽的讲解和案例分析，帮助学习者深入理解课程主题，提高实践应用能力，适合希望扩展知识储备、提升专业技能的学员。 标签： #知识#学习资源#技能提升 文件大小：NG|链接：

《和君 股权设计班24讲（第三期） 》

《和君 股权设计班24讲（第三期） 》 简介：和君 股权设计班24讲（第三期） 是一门系统性的学习课程，涵盖相关领域的核心知识。通过详尽的讲解和案例分析，帮助学习者深入理解课程主题，提高实践应用能力，适合希望扩展知识储备、提升专业技能的学员。 标签： #知识#学习资源#技能提升 文件大小：NG|链接：