http://mooc.study.163.com/learn/deeplearning_ai-2001281002?tid=2001392029#/learn/content?type=detail&id=2001701013&cid=2001694016 向量化 ...
CUDA Pro:通过向量化内存访问提高性能 许多CUDA内核受带宽限制,而新硬件中触发器与带宽的比率不断提高,导致带宽受限制的内核更多。这使得采取措施减轻代码中的带宽瓶颈非常重要。本文将展示如何在CUDA C C 中使用向量加载和存储,以帮助提高带宽利用率,同时减少已执行指令的数量。 从以下简单的内存复制内核开始。 global void device copy scalar kernel in ...
2020-12-28 08:54 0 345 推荐指数:
http://mooc.study.163.com/learn/deeplearning_ai-2001281002?tid=2001392029#/learn/content?type=detail&id=2001701013&cid=2001694016 向量化 ...
向量化计算(vectorization),说的是一个事情:把多次for循环计算变成一次计算。 上图中,左侧为vectorization,右侧是寻常的For loop计算。将多次for循环计算变成一次计算完全仰仗于CPU的SIMD指令集,SIMD指令集可以在一条CPU指令上处理 ...
参考资料: https://github.com/lijin-THU/notes-python(相应实体书为:《自学Python——编程基础、科学计算及数据分析》) 1. 向量化函数 (1)自定义sinc函数 可以作用于单个数值:如sinc(0)、sinc(3.0 ...
文本表示是自然语言处理中的基础工作,文本表示的好坏直接影响到整个自然语言处理系统的性能。文本向量化是文本表示的一种重要方式。 文本向量化就是将文本表示成一系列能够表达文本语义的向量。无论是中文还是英文,词语都是表达文本处理的最基本单元。 当前阶段,对文本向量化大部分的研究都是通过词向量化实现 ...
一、文本分词 将需要进行分析的文本进行分词(英文直接按照空格分隔词汇,中文则需通过分词工具分隔之后,把词之间加上空格) 二、去停用词 在文本中可以发现类似”the”、”a”等词的词频很高,但是这 ...
pandas DataFrame进行向量化运算时,是根据行和列的索引值进行计算的,而不是行和列的位置: 1. 行和列索引一致: 2. 行索引一致,列索引不一致: 没有对应索引的值,会用空来代替进行计算 3. 行索引不一致,列索引一致 ...
sklearn中,计数向量化用CountVectorizer,tfidf向量化用TfidfVectorizer: TfidfVectorizer初始化对象时可以指定归一化参数norm : 'l1', 'l2' or None, optional ...
向量化编程实现 Vectorized implementation 一向量化编程 Vectorization 1.1 基本术语 向量化 vectorization 1.2 向量化编程(Vectorization) 向量化编程是提高算法速度的一种有效方法。为了提升特定 ...