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基于LibSVM和OpenMP的并行训练与预测实现

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简介：
本研究提出了一种基于LibSVM和支持多线程处理库OpenMP的并行化方法，有效提升了支持向量机模型的训练及预测效率。 在LibSVM的源码中添加OpenMP的支持以实现训练和预测的并行计算。执行过程中会占用（MAX_CORE-1）个CPU核心，其中MAX_CORE表示最大核心数。具体方法是：将修改后的svm-train.exe和svm-predict.exe替换原有压缩包中Windows目录下的可执行文件。

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  • 基于LibSVM和OpenMP的并行训练与预测实现
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    本研究提出了一种基于LibSVM和支持多线程处理库OpenMP的并行化方法，有效提升了支持向量机模型的训练及预测效率。 在LibSVM的源码中添加OpenMP的支持以实现训练和预测的并行计算。执行过程中会占用（MAX_CORE-1）个CPU核心，其中MAX_CORE表示最大核心数。具体方法是：将修改后的svm-train.exe和svm-predict.exe替换原有压缩包中Windows目录下的可执行文件。
     
  • 基于Fortran95和OpenMP的并行计算（中文版）
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    本书详细介绍了如何使用Fortran95语言结合OpenMP库进行高效的并行程序设计，适用于科研人员及工程师。 《Fortran95中使用OpenMP的并行编程》中文版 PDF
     
  • PyTorch指定GPU训练和多GPU并行训练实例
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    本教程深入讲解如何使用PyTorch进行特定GPU选择及多GPU环境下的模型训练，涵盖代码实现与优化技巧。 今天为大家分享一篇关于使用Pytorch进行指定GPU训练与多GPU并行训练的示例文章，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随本段落深入了解一下吧。
     
  • convolution-filter-MPI: 基于 MPI 和可选 OpenMP 的卷积滤波器并行实现
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    Convolution-Filter-MPI项目提供了一个基于MPI和可选OpenMP的高效卷积滤波器并行计算解决方案，适用于大规模数据处理需求。 该项目是为大学课程并行系统开发设计的，并作为使用消息传递接口（MPI）和OpenMP API进行并行计算介绍的一部分。在图像处理中，卷积滤波器（也称为内核、卷积矩阵或掩码）用于通过应用模糊、锐化、浮雕及边缘检测等效果来变换图像。 给定输入图像以及一个特定的卷积矩阵后，我们需要围绕输出图像中的每个像素计算其值。第i个输出像素值的计算基于该像素及其周围邻近区域内的输入像素值进行。这表明我们可以利用这些局部所需计算的特点来进行并行处理优化。 具体来说，如果滤波器是一个3x3矩阵，则为了在原始图像的一个矩形（NxM）部分中获得输出值，仅需使用相邻的上下各2行和左右两边外扩两列的数据即可进行计算。由于问题具有这种局部性特点，并行方法能够成为一种很好的解决方案选择。
     
  • 基于OpenMP和MPI并行编程模型的N体问题优化实现
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    本研究探讨了利用OpenMP与MPI混合编程技术，对经典N体问题进行了高效并行计算方法的设计与优化，旨在提高大规模天体力学模拟效率。 基于OpenMP-MPI并行编程模型的N体问题优化实现可以为刚开始接触openmp+mpi混合编程的人提供参考。
     
  • 基于OpenMP的PI值计算与PSRS排序并行实验
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    本研究通过OpenMP实现π值的蒙特卡罗方法估算及PSRS排序算法，并分析其在多线程环境下的性能优化与加速效果。 并行计算课程实验代码使用C语言编写，在MacOS系统下利用OpenMP进行pi值的计算以及PSRS的实现。代码包含清晰注释，并且在处理不整除的情况时进行了特殊考虑。如果不想手动编译，可以使用我提供的run.sh脚本，只需将待编译文件作为参数即可运行。
     
  • 基于MPI和OpenMP的并行计算——冒泡排序
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    本文探讨了如何运用MPI（消息传递接口）与OpenMP技术对经典的冒泡排序算法进行优化，实现高效的并行化处理，以提升大规模数据集上的排序性能。 本段落是一份实验报告，主要介绍了冒泡排序的并行化实现。作者利用MPI和openMP技术对冒泡排序算法进行了优化，并显著提高了其效率。实验结果显示，采用并行计算方法可以大幅减少排序时间，提升程序运行速度。文章详细描述了实验过程、所用的方法以及结果，并对其成果进行了分析与总结。
     
  • 基于YOLOv5-Deepsort的行人检测与跟踪代码及预训练模型
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    本项目提供基于YOLOv5和DeepSort算法的行人检测与跟踪解决方案，包含详尽的代码实现及高效预训练模型，适用于多种监控场景。 该系统使用YOLOv5-DeepSort进行行人检测与跟踪，包含训练好的行人检测权重及各种训练曲线，目标类别为person。可以生成行人的运动轨迹，并基于PyTorch框架编写Python代码。参考结果可参见相关文献或博客文章以获取更多细节和示例。
     
  • PyTorch FSRCNN预训练权重的训练与测试代码
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    本项目提供了一套基于PyTorch框架下针对FSRCNN模型的预训练权重训练及测试代码，适用于图像超分辨率任务。 基于Pytorch平台的图像超分辨率深度学习模型FSRCNN包括网络模型、训练代码、测试代码、评估代码以及预训练权重。其中，评估代码能够计算RGB和YCrCb空间下的峰值信噪比（PSNR）和结构相似度。
     
  • 基于TensorFlow 2.x的声纹识别预测模型及预训练模型实现
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    本项目采用TensorFlow 2.x框架，构建并优化了一个高效的声纹识别预测模型，并实现了预训练模型，以提高身份认证系统的准确性和效率。 基于Tensorflow 2.x实现的声纹识别预测模型及预训练模型可以在GitHub上找到。该项目提供了详细的源码用于研究与开发工作。