OpenGLとは？OpenGLの基礎をわかりやすく解説！OpenGLのメリットは？導入手順とバージョン確認の方法も確認| | ITフリーランスエンジニア案件ならtoiroフリーランス
人々の関心を惹くためにはグラフィックが重要昨今の世の中では、すっかりIT技術やゲームが人々にとって密接な、当たり前の存在になってきました。 特にスマートフォンアプリは顕著で、数多もの新しいアプリが毎日続々とリリースされています。 その中には、競合となる同じような機能を提供しているアプリも数多く存在しているのは明らかです。 ユーザー目線で考えれば、求める機能を満たしているアプリが沢山リリースされている状態。 つまり、選択肢が無数に存在しているといえるのではないでしょうか。 グラフィックはユーザーに選ばれる大きな要因の1つそうなると、ユーザーはより便利なものをチョイスすることになりますが、機能面以外でも「選ぶ要因」になり得る要素があります。 そう、それが今回紹介するテーマの1つ「グラフィック」です。 どれほど機能が素晴らしく、他のアプリと比較して優れていたとしても。 グラフィック、つまりビジュ
Python，TensorFlow GPU 版 2.10, Keras, scikit-learn, MatplotLib, Python 用 opencv-python のインストール（Windows 上）
Windows での，TensorFlow 2.10 （GPU 対応可能）, Keras, scikit-learn, Python 用 opencv-python, pillow, matplotlib, seaborn のインストール手順を説明する． 【目次】 Build Tools for Visual Studio 2022 （ビルドツール for Visual Studio 2022），Visual Studio 2022 のインストール（Windows 上） Git のインストール（Windows 上） NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット, NVIDIA cuDNN のインストール（Windows 上） Python のインストール，pip と setuptools の更新，Python 開発環境のインストール TensorFlow 2.10 （GPU
WSL2 上の Ubuntu での NVIDIA CUDA ツールキット, NVIDIA cuDNN, PyTorch, TensorFlow 2.11 のインストールと動作確認（Windows 上）
WSL 2 の Ubuntu 22.04 で GPU, TensorFlow, PyTorch を動かすための準備を説明する． 内容は，次の公式ページによるが，一部変更などを行っている． https://docs.nvidia.com/cuda/wsl-user-guide/index.html#abstract GPU, TensorFlow, PyTorch を使いたい，そして，手元に Windows マシンはあるのだけど，Ubuntu で動かしたい（Ubuntu でしか動かない）というときに便利． （WSL 2 のインストールについては: 別ページ »で説明） ソフトウェア類の利用条件は各自で確認すること． 【目次】 前準備 PyTorch のインストール TensorFlow 2.11, numpy, pillow, pydot, matplotlib, keras, opencv
TensorFlow GPU 版 2.10，Keras 2.10，Python 3.10 のインストールと動作確認（Windows 上）
【要約】 TensorFlowは，データフローグラフを特徴とするPythonパッケージであり，CPU，GPU，Google TPU上で動作する．Windows環境でTensorFlow GPU版をインストールし，動作を確認する手順は次の通りである．初めに，最新のNVIDIAドライバとBuild Tools for Visual Studioを準備する．さらに，NVIDIA CUDAツールキット11とPythonのインストールが必要である．既にTensorFlowや関連パッケージがインストールされている場合は，問題を回避するためにアンインストールを行う．その後，pipを用いてTensorFlow（推奨バージョン2.10）をインストールする．インストールの成功は，バージョン番号の表示とGPUの認識によって確認する．さらに，「Hello, TensorFlow!」と表示するサンプルプログラムや，
SSE.浮動小数点演算手動最適化は本当に効果的なのか - デー
ちょっと試したので、結果をコピペ。 概要とたてまえ SSEは、x86のSIMD命令セットに含まれる浮動小数点演算の複数同時実行を行う命令セットです。単精度(float)で4つ、倍精度(double)で2つの演算を1命令で実行できるため、うまく使うと繰り返し同じ演算のパフォーマンスアップを期待できます。 Streaming SIMD Extensions - Wikipedia 画像処理や、確率の計算などでは浮動小数点数の計算を数百万回から回数とかいうレベルではなく3日間くらいの規模で行うことがあるので、 少しでも速くなると時間的にとてもうれしい！ 計算をどこで妥協するかみたいな部分があるため速く計算を終わらせることでやれることの可能性が広がる！ という思いがあります。 CUDAのほうが云々 CUDAは、NVIDIAのGPUが対応しているGPGPUの環境です。GPGPUというのは、グラフィッ
マイクロソフト大勝利へのシナリオ、流出した「Windows 8」社内機密資料の内容が非常に秀逸
何をどこでどう間違ったのか2012年リリース予定で次期Windowsとなる「Windows 8(仮)」のプレゼンテーション資料と思われるものがネット上に流出、その資料から次々と新機能の輪郭や今後のスケジュールなどが明らかになってきました。 特に注目すべきはマイクロソフトが現状をどう認識し、そしてどのような次の手を打つべきだと分析しているのかという点。Windowsを超えることこそが勝利のカギだ！と読めるような箇所や、スタイルのかっこよさでビジネスの顧客が製品を選ぶわけではないと断じていたり、さらには影響力を持つアーリーアダプターは決して技術力があるわけではなくただ技術への興味が強く影響力も強いだけとしていたり、なかなか読ませるプレゼンテーションになっています。 というわけで、実際にその資料を見ながら、マイクロソフトが次のWindows8に搭載してくる新機能の数々を見てみましょう。詳細は以下
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Keras on jupyter notebook でGPUを使わない - Qiita
TensorFlow GPUの無効化 | Origin Of Taste
ggsoku.com
https://atmarkit.itmedia.co.jp/fsys/zunouhoudan/115zunou/48corecpu.html