原文:GPU隨機采樣速度比較

技術背景 隨機采樣問題,不僅僅只是一個統計學 離散數學上的概念,其實在工業領域也都有非常重要的應用價值 潛在應用價值,具體應用場景我們這里就不做贅述。本文重點在於在不同平台上的采樣速率,至於另外一個重要的參數檢驗速率,這里我們先不做評估。因為在Jax中直接支持vmap的操作,而numpy的原生函數大多也支持了向量化的運算,兩者更像是同一種算法的不同實現。所以對於檢驗的場景,兩者的速度區別更多的也是 ...

2021-12-09 10:23 0 266 推薦指數:

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Pandas隨機采樣

實現對DataFrame對象隨機采樣 pandas是基於numpy建立起來的,所以numpy大部分函數可作用於DataFrame和Series數據結構。 numpy.random.permutation(n)函數可以產生0~n范圍內的n個隨機數,輸出形式為numpy數組 ...

Mon Jul 16 06:46:00 CST 2018 0 1651
hive隨機采樣

hive> select * from account limit 10;OKaccount.accountname account.accid account.platid ac ...

Thu Aug 30 23:49:00 CST 2018 0 1071
圖像重采樣(CPU和GPU

1 前言 之前在寫影像融合算法的時候,免不了要實現將多光譜影像重采樣到全色大小。當時為了不影響融合算法整體開發進度,其中重采樣功能用的是GDAL開源庫中的Warp接口實現的。 后來發現GDAL Warp接口實現的多光譜到全色影像的重采樣主要存在兩個問題:1 與原有平台的已有功能不兼容 ...

Wed Oct 19 05:14:00 CST 2016 1 2870
Matlab產生隨機序列,並采樣

clear all; M = 10; % bit數 符號數 N = 100; % 總采樣數 L = N/M; % 每bit采樣數 emp_rate = 0.5; % 占空比 imp = round(rand(1,M)); % round(...):四舍五入; rand(M,N):產生(0,1 ...

Sat Mar 17 22:08:00 CST 2018 0 986
復習:聊聊hive隨機采樣

數據量大的時候,對數據進行采樣,然后再做模型分析。作為數據倉庫的必備品hive,我們如何對其進行采樣呢? 當然,浪尖寫本文還有另一個目的就是復習hive的四by。不止是否有印象呢? Hive : SORT BY vs ORDER BY vs DISTRIBUTE BY vs CLUSTER ...

Wed Sep 12 18:44:00 CST 2018 0 1108
Deep learning:十八(關於隨機采樣)

  由於最近在看deep learning中的RBMs網絡,而RBMs中本身就有各種公式不好理解,再來幾個Gibbs采樣,就更令人頭疼了。所以還是覺得先看下Gibbs采樣的理論知識。經過調查發現Gibbs是隨機采樣中的一種。所以本節也主要是簡單層次的理解下隨機采用知識。參考的知識是博客隨機 ...

Tue Mar 26 23:39:00 CST 2013 0 34002
 
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