OpenMP、MPI、CUDA 并行蒙特卡洛方法计算圆周率
用 OpenMP、MPI、CUDA 实现蒙特卡洛算法(Monte Carlo method)计算圆周率 $\pi$,并探索算法参数与运算性能以及精度之间的关系。
用 OpenMP、MPI、CUDA 实现蒙特卡洛算法(Monte Carlo method)计算圆周率 $\pi$,并探索算法参数与运算性能以及精度之间的关系。
本文是我对 MIT 6.0002 课程(Introduction to Computational Thinking and Data Science)配套作业 Problem Set 4 的解...
用 Python 求解经典手写数字 MNIST 数据集上的多项逻辑回归问题,以 Softmax 作为损失函数,分别使用梯度下降法和随机梯度法训练模型,并探讨 Mini Batch 对计算结果的影响。未用到任何机器学习框架,完全手动实现。
本文是我对 MIT 6.0002 课程(Introduction to Computational Thinking and Data Science)配套作业 Problem Set 3 的解答。
考虑线性测量 b=Ax+e,利用一范数规范化最小二乘模型,分别使用邻近点梯度下降法、交替方向乘子法、次梯度法从 b 与 A 中恢复 x。此外,讨论 L1 正则化参数对计算结果的影响。
本文是我对 MIT 6.0002 课程(Introduction to Computational Thinking and Data Science)配套作业 Problem Set 2 的解...
本文是我对 MIT 6.0002 课程(Introduction to Computational Thinking and Data Science)配套作业 Problem Set 1 的解...
本文是我对 MIT 6.0001 课程(Introduction to Computer Science and Programming in Python)配套作业 Problem Set 5...
本文是我对 MIT 6.0001 课程(Introduction to Computer Science and Programming in Python)配套作业 Problem Set 4...
本文是我对 MIT 6.0001 课程(Introduction to Computer Science and Programming in Python)配套作业 Problem Set 3...