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我寫了這段代碼： app和cova矩陣的維數等於變量dim中的代碼和gsingle。 dim=32; gfor q=1:256 app(:,:,q)=cova(:,:,q)\geye(dim,dim,'single'); gend ，如果我嘗試增加暗淡結果的尺寸是很慢的。如果我用for循環寫入等效代碼並且使用cpu變量更快。爲什麼會發生？

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如何使用CUDA在GPU上運行MATLAB代碼？

我想用NVIDIA的CUDA在GPU上運行MATLAB代碼。我發現一對夫婦第三方引擎： Jacket GPUMat 有人會推薦這些或有更好的在那裏？任何提示或建議？

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使用matlab + jacket中的regionprops獲得加權質心

使用Matlab的圖像處理工具箱，我可以使用regionprops function找到加權質心。這是因爲函數可以返回WeightedCentroid或每個標記圖像部分的像素索引列表，由PixelList返回，然後可以輕鬆計算加權質心。但是，jacket's support in regionprops僅返回未加權的質心（或之前使用bwlabel獲得的二進制「島」的質心）。這意味着有關像素位置的信

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GCOMPILE對GFOR的支持？

我在使用夾克時偶然發現了這個問題。我在gfor循環中使用了編譯函數（用gcompile編譯）。這是爲了儘可能得到支持，因爲我知道：http://wiki.accelereyes.com/wiki/index.php/GCOMPILE 但我認爲，雖然未編譯功能提供正確的結果，在編譯函數給出了所有的GFOR迭代相同的輸出： %================ % function[C] = tes

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Matlab的find語句使用CUDA \ Jacket，或者，是否有一種並行方式來查找非零矩陣元素？

我希望儘可能快地在矩陣上使用閾值後發現非零元素。考慮到CUDA \ Jacket，我已經瞭解到這比找到的matlab的「常規」cpu版本慢得多，可能是由於內存分配問題，因爲輸出的大小在find函數之前是未知的。然而，使用'bwlabel'和'regionprops'（都支持在Jacket中）確實可以有效地產生關於非零元素的信息，並且比MATLAB中內置的圖像處理工具箱功能快得多。有沒有辦法利用這個