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ThunderSVM for Ruby: 高性能并行 SVM

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简介：
ThunderSVM for Ruby是一款高性能的支持向量机(SVM)库，专为Ruby编程语言设计。它利用多线程技术实现大规模数据集上的快速训练和预测计算。 迅雷支持高性能并行SVM 用于Ruby 通过使用 GPU 和多核 CPU 实现卓越性能。 有关支持向量机的介绍，请查阅相关资料。 安装方法： 在您的应用程序的Gemfile中添加以下代码： gem thundersvm 对于Mac用户，还需要安装OpenMP： brew install libomp 入门指南： 准备数据 x = [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]] y = [1, 2, 3, 4] 训练模型 model = ThunderSVM::Regressor.new model.fit(x,y) 进行分类时使用ThunderSVM::Classifier，其他模型则使用ThunderSVM::Model 预测输出： model.predict(x)

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  • ThunderSVM for Ruby: 高性能并行 SVM
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    ThunderSVM for Ruby是一款高性能的支持向量机(SVM)库，专为Ruby编程语言设计。它利用多线程技术实现大规模数据集上的快速训练和预测计算。 迅雷支持高性能并行SVM 用于Ruby 通过使用 GPU 和多核 CPU 实现卓越性能。 有关支持向量机的介绍，请查阅相关资料。 安装方法： 在您的应用程序的Gemfile中添加以下代码： gem thundersvm 对于Mac用户，还需要安装OpenMP： brew install libomp 入门指南： 准备数据 x = [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]] y = [1, 2, 3, 4] 训练模型 model = ThunderSVM::Regressor.new model.fit(x,y) 进行分类时使用ThunderSVM::Classifier，其他模型则使用ThunderSVM::Model 预测输出： model.predict(x)
     
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    《高性能的CUDA并行计算》探讨了利用NVIDIA CUDA技术进行高效并行处理的方法与应用，旨在提升大规模数据和复杂算法的计算效率。 本书介绍了CUDA编程的核心知识，从运行CUDA样例程序开始，引导读者快速构建自己的代码。书中配备的实践项目有助于加深和巩固对CUDA编程的理解。
     
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