![](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/27a0e3f701f284f0038b08739851807fd3f3fbbe/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Fpythonhackathon20110219-110218174854-phpapp01-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
エントリーの編集
![loading...](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/common/loading@2x.gif)
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
記事へのコメント2件
- 注目コメント
- 新着コメント
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
![アプリのスクリーンショット](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/entry/app-screenshot.png)
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
PyCUDAの紹介
PyCUDA - CUDA C以外の開発環境 長岡技術科学大学2015年度GPGPU講習会(2015年11月25日実施) 開発およ... PyCUDA - CUDA C以外の開発環境 長岡技術科学大学2015年度GPGPU講習会(2015年11月25日実施) 開発および講義には長岡技術科学大学のGPU搭載ラップトップPC(GROUSE2)を利用しています。 開発環境 Dell Precision M4600 CPU Intel Core i7 2.7GHz メモリ 32GB GPU NVIDIA Quadro 2000M CUDA 6.5 Visual Studio Community 2013 Python 3.4 GPGPU講習会 ・PyCUDA http://www.slideshare.net/ssuserf87701/gpgpu-seminar-pycuda ・CUDA Fortranによる格子ボルツマン法の高速化 http://www.slideshare.net/ssuserf87701/gpgpu-semin
2011/06/14 リンク