reduction

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有沒有辦法知道OpenMP中減少操作的執行順序？換句話說，我想知道線程是如何執行簡化操作的 - 是從左到右的？當數字不是2的冪時會發生什麼？

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我正在測試插入原子加法操作到優化陣列縮減內核中以測量性能影響的效果。我無法理解結果。我測試過五個不同的內核： 0 - fully optimized reduction kernel as provided in samples/6_Advanced/reduction/reduction_kernel.cu 1 - optimized reduction kernel as described

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有效地將R向量簡化爲概要向量

我試圖模擬一個長度爲N（在10k和3M之間變化）的序列，該序列由具有n 1和s 0的向量表示，其中N =的n + S。我想將它縮小爲c（137,278,21271,124162，...）形式的向量，其中數字是原始向量中連續1的個數。因爲我需要做這個〜100,000次的模擬我正在做，我正在尋找儘可能高效的方法！謝謝！ Martin Martin

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如何在Delphi中將顏色減少到指定的數字？

如何在Delphi中將顏色減少到指定的數字（< = 256）？我不想只是使用： Bmp.PixelFormat := pf8bit; ，因爲這樣我無法控制的顏色數量。我不想抖動，因爲我已經知道如何抖動256或更少顏色的圖像。，我發現這個Median Cut implementation但它是從1990年純帕斯卡爾：在德爾福不能編譯說，這是共享軟件，收費25德意志商標外貌（不知）不必要

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減少openmp的用法是什麼？

我有這段並行化的代碼。 int i,n; double area,pi,x; area=0.0; #pragma omp parallel for private(x) reduction (+:area) for(i=0; i<n; i++){ x= (i+0.5)/n; area+= 4.0/(1.0+x*x); } pi = area/n; 據說減少將消除如果我們不使用減少

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將CUDA與Python的ODEInt和並行還原結合使用

我是一名生物物理學研究生，嘗試使用PyCUDA和Scipy的ODEInt編程蛋白質聚合模型。在過去的兩週內，我已經完成了代碼的運行，但速度很慢。讓我看看我能否解釋我的代碼的功能。我有一個np陣列的N濃度與每個元素是濃度的長度聚合物。我有一個函數，可以使用CUDA計算聚合物濃度的變化率，其中每個核函數計算一個特定長度聚合物的變化率。在這個計算過程中，線程需要將(N-i-1)長度的數組相加，大大減慢

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Python文件縮減 - 第2部分

這是我之前的問題（text file reduction with randomization in Python）的後續。正在修改運行多個減少，但只有第一個輸出文件包含減少，以下3個文件是零大小。這必須是明顯的東西我沒有看到... #!/usr/bin/env python import random import sys from itertools import chain, grou

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Cuda內核與減少 - 2個矩陣點積的邏輯錯誤

我剛剛開始與CUDA，並試圖圍繞CUDA減少算法包裹我的大腦。就我而言，我一直試圖獲得兩個矩陣的點積。但是對於只有大小爲2的矩陣，我得到了正確的答案。對於任何其他大小的矩陣，我錯了。這只是測試，所以我保持矩陣大小非常小。只有大約100塊，所以只有1塊可以滿足所有需求。任何幫助將不勝感激。謝謝！這裏是常規代碼 float* ha = new float[n]; // matrix a flo

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野牛的減少沒有工作

我想寫一個EPL解析器，所以我正在學習Flex和bison.I請嘗試使用以下規則（SQL）： SELECT { cout<<"SELECT detected"<<endl;return SELECT; } FROM { cout<<"FROM detected"<<endl;return FROM;} [a-zA-Z][0-9a-zA-Z]* { cout<<"IDENTIFIER detec

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NP-Complete圖優化：最小節點選擇？

假設您有一張圖表G = (V, E)，表示一層購物中心的平面圖。各個商店由頂點表示，並且頂點之間的邊代表一些商店的任意定義彼此接近。最近，一直在商店行竊的發生在這家商場的量的增加，所以管理層決定讓這個每家商店之一：已進駐它一名保安或者是接近了駐紮在它雖然僱用儘可能少的保安儘可能一名保安的商店。你會如何證明這個優化問題是NP完全的？我覺得這是從獨立設置問題簡單減少，但我想確保。