我是CUDA新手，需要帮助理解一些事情。我需要帮助并行化这两个for循环。具体如何设置dimBlock和dimGrid以使其运行更快。我知道这看起来像sdk中的vector添加示例，但该示例仅适用于方阵，当我尝试为我的128x1024矩阵修改该代码时，它无法正常工作。__global__voidmAdd(float*A,float*B,float*C){for(inti=0;i这段代码是更大循环的一部分，也是代码中最简单的部分，所以我决定尝试并行化thia并同时学习CUDA。我已阅读指南，但仍然不明白如何获得正确的编号。网格/block/线程的数量并有效地使用它们。
前段时间在写网格交易的策略，感觉这种量化策略在波动行情里还是挺有用的，特别是今年这个行情，对一些指数ETF是设置应该挺好，例如券商ETF，一直在700多到900多之间波动~什么是网格交易策略？ 网格交易是利用市场震荡行情获利的一种主动交易策略，其本质是利用投资标的在一段震荡行情中价格在网格区间内的反复运动以进行加仓减仓的操作以达到投资收益最大化的目的。通俗点讲就是根据建立不同数量、不同大小的网格，在突破网格的时候建仓，回归网格的时候减仓，力求能够捕捉到价格的震荡变化趋势，达到盈利的目的。 一句话概括就是追跌杀涨，特点是回撤小、风险低。这个方法在震荡市
这个问题在这里已经有了答案:Howtoremoveframefrommatplotlib(pyplot.figurevsmatplotlib.figure)(frameon=FalseProblematicinmatplotlib)(11个回答)关闭5年前。我希望能够隐藏3Dmatplotlib图形上的轴和网格线。我想这样做是因为放大和缩小图像时会变得非常讨厌。我不确定要在此处包含哪些代码，但这是我用来创建图表的代码。fig=plt.figure()ax=fig.gca(projection='3d')ax.view_init(30,-90)ax.set_xlabel("X")ax.s
这个问题在这里已经有了答案:Howtoremoveframefrommatplotlib(pyplot.figurevsmatplotlib.figure)(frameon=FalseProblematicinmatplotlib)(11个回答)关闭5年前。我希望能够隐藏3Dmatplotlib图形上的轴和网格线。我想这样做是因为放大和缩小图像时会变得非常讨厌。我不确定要在此处包含哪些代码，但这是我用来创建图表的代码。fig=plt.figure()ax=fig.gca(projection='3d')ax.view_init(30,-90)ax.set_xlabel("X")ax.s
我的guilayout看起来几乎不像whatIexpect所以我假设有一些我不明白的基础知识。我假设框架包含它们自己的“网格空间”(行、列)，但我看到的行为并不能证明这一点，而且我无法让顶部框架按照我想要的方式工作.我的标签应该在L到R的同一行，在跨越整个框架的“框架标签”下-除非它们没有。我希望实际看起来更像目标jpg，并且我想使用网格来做到这一点。您只能看到绿框右侧的一个输入字段。为什么要去那里？fromTkinterimport*root=Tk()root.title('ModelDefinition')root.resizable(width=FALSE,height=FALS
我的guilayout看起来几乎不像whatIexpect所以我假设有一些我不明白的基础知识。我假设框架包含它们自己的“网格空间”(行、列)，但我看到的行为并不能证明这一点，而且我无法让顶部框架按照我想要的方式工作.我的标签应该在L到R的同一行，在跨越整个框架的“框架标签”下-除非它们没有。我希望实际看起来更像目标jpg，并且我想使用网格来做到这一点。您只能看到绿框右侧的一个输入字段。为什么要去那里？fromTkinterimport*root=Tk()root.title('ModelDefinition')root.resizable(width=FALSE,height=FALS
我有一个大的3dnp.ndarray数据，它表示以规则网格方式在某个卷上采样的物理变量(如array[0,0,0]中的值表示物理坐标(0,0,0))。我想通过在粗糙网格中插值数据来获得更好的网格间距。目前，我正在使用scipygriddata线性插值法，但速度相当慢(20x20x20数组约为90秒)。就我的目的而言，它有些过分设计，可以对体积数据进行随机采样。有没有什么可以利用我定期排列的数据以及我想插值的特定点集有限这一事实呢？ 最佳答案 当然!有两个选项可以做不同的事情，但都可以利用原始数据的规则网格性质。第一个是scipy.n
我有一个大的3dnp.ndarray数据，它表示以规则网格方式在某个卷上采样的物理变量(如array[0,0,0]中的值表示物理坐标(0,0,0))。我想通过在粗糙网格中插值数据来获得更好的网格间距。目前，我正在使用scipygriddata线性插值法，但速度相当慢(20x20x20数组约为90秒)。就我的目的而言，它有些过分设计，可以对体积数据进行随机采样。有没有什么可以利用我定期排列的数据以及我想插值的特定点集有限这一事实呢？ 最佳答案 当然!有两个选项可以做不同的事情，但都可以利用原始数据的规则网格性质。第一个是scipy.n
这个问题在这里已经有了答案:Hidingaxistextinmatplotlibplots(9个回答)关闭8年前。我想删除x轴上的刻度，但保留垂直网格。当我执行以下操作时，我会丢失x轴刻度和网格。importmatplotlib.pyplotaspltfig=plt.figure()figr=fig.add_subplot(211)...figr.axes.get_xaxis().set_visible(False)figr.xaxsis.grid(True)如何在使x轴刻度不可见的同时保留网格？ 最佳答案 删除记号是指删除记号标签
这个问题在这里已经有了答案:Hidingaxistextinmatplotlibplots(9个回答)关闭8年前。我想删除x轴上的刻度，但保留垂直网格。当我执行以下操作时，我会丢失x轴刻度和网格。importmatplotlib.pyplotaspltfig=plt.figure()figr=fig.add_subplot(211)...figr.axes.get_xaxis().set_visible(False)figr.xaxsis.grid(True)如何在使x轴刻度不可见的同时保留网格？ 最佳答案 删除记号是指删除记号标签
