加速代码

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禅Zen是一款实时谐波/冲击源分离库，使用MATLAB中的中值滤波和CUDA加速。它支持谐波打击源分离和稳态/瞬态源分离，使用SSE进行随机频谱估计滤波。请注意，在SSE滤波情况下，Npp/Ipp FilterBox函数在行为上不如FilterMedian函数稳定。Zen通过基于策略的模板元编程实现双CPU/GPU算法支持，包括抽象包装器以优化专用子例程如cuFFT和Npp/Ipp。

本软件包包含Matlab/Octave代码，用于将经过训练的SPN转换为紧凑的tSPN模型。使用tspn_iden算法演示了将SPN转换为tSPN的过程。还包括功能模块，如非重复样本的查找和推理计算。详细参考《张量列车上总和积网络的深度模型压缩和推理加速》（作者：高静云，陈聪，张宇科，金·巴瑟里尔，黄毅）。

R软件代码可以通过CudaMat在支持CUDA编程语言的图形卡上进行高速计算。目前，这些图形卡可以从NVidia获得。CudaMat使用户能够将现有的Matlab代码轻松转换为加速版本。例如，像'a = cuda(a)'这样的单行代码将Matlab对象'a'转换为CudaMat对象'a'。可以使用Matlab命令'whos'来验证对象。较早版本（2.0.0之前）可在其他位置找到。注意：要在Windows上使用无需预装Cuda开发的工作版本，需要获取文件'cufft64_90.dll'并将其放入'CudaMat/bin'文件夹！CudaMat在处理大型矩阵和向量之间的复杂计算，如和或傅里叶变换时，性能显著提升。但是，对于涉及大量小型矩阵和向量运算的问题，CudaMat可能效果不佳，甚至比标准Matlab代码还慢。

这里提供了accSDA_matlab的Matlab代码，用于加速稀疏判别分析。该软件包正在积极开发中，基本功能已经可用！accSDA允许您应用稀疏判别分析，特别适用于处理变量较多、样本较少的数据集。该函数库支持通过交叉验证调整稀疏性，以优化分类器的性能。添加accSDA_matlab文件夹至Matlab路径后，即可开始使用该包。详细文档包含了更多的示例和描述。

介绍了一种高度并行化的两阶段定向图像/视频插值算法，实现实时分辨率上变频。首先，算法通过利用四个对角邻居插入缺失像素，生成梅花形图像。随后，在第二阶段，进一步插值处理梅花形图像中的丢失像素。

ambari-2.7.5 编译依赖四个大包，下载速度较慢，建议提前下载： hbase-2.0.2.3.1.4.0-315-bin.tar.gz hadoop-3.1.1.3.1.4.0-315.tar.gz grafana-6.4.2.linux-amd64.tar.gz phoenix-5.0.0.3.1.4.0-315.tar.gz

利用GPU对矩阵运算的天然优势，加速MATLAB中相关计算，提升程序性能。

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