自抗扰控制 其中，ev(t)-y(t)是控制系统参考输入量v(t)与被控对象输出量y(t)之间的差值，kp比例系数,ki积分系数，，kd微分系数 优点： 1.仅由误差来决定控制 2.运算量低，可以以极高的速率运行 缺点&#xf…

ADP-Based Optimal Control for Discrete-Time Systems With Safe Constraints and Disturbances，2024， Jun Ye , Hongyang Dong , Yougang Bian , Member, IEEE, Hongmao Qin, and Xiaowei Zhao , Member, IEEE 对受约束和干扰的离散时间系统提出新的A…

深度学习技术已被广泛应用于交通流量预测，其中考虑了潜在的常规模式以及多种上下文因素(如时间和天气)。然而，固有交通模式与多种干扰之间复杂的时空依赖关系尚未完全解决。文中提出了一种两阶段的端到端深度学习框架DeepSTD来发现时空干扰(STD)来预测城…

【应用、扰动、实时调度】扰动下能量目标列车时刻表重调度问题的深度强化学习方法 A Deep Reinforcement Learning Approach for the Energy-Aimed Train Timetable Rescheduling Problem Under Disturbances 单智能体下的时刻调度干扰情况下实时决策调度 区别 与DDPG相比具有…

多目标差分进化算法（Multi-Objective Differential Evolution Algorithm）是一种用于解决多目标优化问题的进化算法。它结合了差分进化算法和多目标优化的概念，旨在寻找出最优的一组解，以便在多个目标函数中达到平衡和最优化。 该算法通常涉及多个个体的种群，并且每个个体…

从去年开始，芯片问题就一直牵动着我们的神经，因为我们在这么重要的一个东西上被“卡脖子”了。但是可能还有人不太了解，其实不只是咱们中国，现在，全世界其他国家的很多重要产业，像汽车、电脑、手机等都在被…

大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的…

简介：在测试GPU的性能问题时，通常需要考虑电力和散热问题。使用压力测试工具，可以测试GPU满载时的状态参数（如温度等）。gpu_burn是一个有效的压力测试工具。通过以下步骤可以进行测试。 官网： http://www…

图形处理器（英语：graphics processing unit，缩写：GPU），又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等&#xff…

一、什么是mps？ 1.1 mps简介 mps（Multi-Process Service），多进程服务。一组可替换的，二进制兼容的CUDA API实现，包括三部分： 守护进程 、服务进程 、用户运行时。 mps利用GPU上的Hyper-Q 能力…

新手GPU详细配置步骤 一、 查询计算机相关信息二、 安装NVIDIA驱动三、 MSVC 2015 update3 安装四、 安装CUDA9.0五、 安装cuDnn7六、 安装tensorflow-gpu 1.10七、 测试参考资料去年毕业论文想使用CNN跑代码，用CPU太慢了，mnist手写数字识别数据集运行了将近半个小时，非常不…

文章目录 1. 💢问题描述2. 🥗原因分析2.1 GPU内存占用率（memory usage）2.2 GPU内存利用率（volatile GPU-Util）2.3 torch.utils.data.dataloader2.4 其他相关内容 3. 🍔好的实践经验4. GPU加载数…

使用命令 lspci | grep -i vga 返回结果如下： 可以看到一个是GeForce GTX 680，而另一个是NVIDIA Corporation Device 1e81 在网站PCI Devices中输入1e81可以查看具体显卡型号 1e81表示GeForce RTX 2080 SUPER

软件环境：ubuntu20.04 aosp 硬件环境：x86 PC 目标：在host ubuntu20.04启动支持图形(by virtio-gpu)的Ubuntu20.04或Android虚拟机1 说明 本文搭建基于QEMU-KVM(或Crosvm-KVM)的虚拟化平台，启动Ubuntu20.04虚拟机(或Android虚拟机…

Pytorch 使用GPU训练 使用 GPU 训练只需要在原来的代码中修改几处就可以了。 我们有两种方式实现代码在 GPU 上进行训练 ## 方法一 .cuda() 我们可以通过对网络模型，数据，损失函数这三种变量调用 .cuda() 来在GPU上进行训练 # 将网络模型在gpu上训练 …

深入理解GPU硬件架构及运行机制 作者：Tim在路上​ 曾看到有一篇名为《The evolution of a GPU: from gaming to computing》的文章。 这篇文章非常热烈的讨论了这些年GPU的进步，这引发了我们的一些思考: 为什么我们总说GPU比CPU要强大，既然…

1、GPU架构概述 GPU是一种众核架构，非常适合解决大规模的并行计算。GPU是CPU的协处理器，必须通过PCIe总线与基于CPU的主机（Host）相连来进行操作，形成异构架构，如下图所示。其中CPU为主机端（Hos…

1、目前主流方法：.to(device)方法 （推荐） import torch import time#1.通常用法 device torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") data data.to(device) model model.to(device) 1.先创建devi…

有一种论点认为GPU比CPU的速度更快。 如果电脑是NVIDIA显卡并且计算能力>3.5，则使用GPU。（根据TensorFlow官网会变） 查看自己显卡型号（右键：NVIDIA控制面板——>系统信息） 查询对应的计算能力 到Ten…

Tensorflow-gpu 保姆级安装教程（Win11, Anaconda3，Python3.9） 前言Tensorflow-gpu版本安装的准备工作(一)、查看电脑的显卡：(二) 、Anaconda的安装(三)、cuda下载和安装(四)、cudnn下载安装(五)、配置环境变量(六)、创建 tensorfl…