计划1.3复习C语言结束,回到算法学习
摘要:经过了两周多终于看完《C程序设计语言》,从栈中返回到算法的学习,经过考虑没有数据结构可能实现算法比较不靠谱,所以打算增加《数据结构与算法分析:C语言实现》这本书与《算法导论》一起看,希望12月中旬能够结束吧。 BSKER于2011.10.31
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计划1.1从复习算法开始
摘要:国庆回来有些日子,也安装了Eclipse,在安装Java时有些麻烦,11.04中没有Sun的源(是不是被Oracle收购的原因?),折腾了两个晚上,然后发现有open-java,其他一切照网上教程做,用apt-get完成安装即可,不再另起一篇叙述过程。 原本计划自己整理一个算法库出来(其实在公司也有类似的想法和实践),但是发现自己的水平和经验还不够,所以打算暂时搁置,磨刀不误砍柴工,还是先把以前的东西捡起来,打算复习一下算法和数值分析的内容,先把《算法导论》看一遍吧,边看边实现书本中的算法,也算是重新熟悉。当然,光看一本书会比较乏味,CUDA相关的也是照着官方手册来看和学习好了。两本书轮...
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计划1:Ubuntu下的CUDA开发以及整理自己的算法库
摘要:折腾了两周多,终于搞定了Win7+Ubuntu双系统,以及Ubuntu下的CUDA开发环境,下面就可以开始学习了。首先关于Ubuntu下的C语言开发需要选择一个集成开发环境(主要是进行关键字、错误提示之类的提高效率),可以采用Eclipse+gcc,当然具体编译过程我想还是熟悉一下make,毕竟Linux是离不开make的,也就是下面这段时间主要先要完成这部分的配置和熟悉。然后则完成CUDA、QT、OpenMP、MPI在Eclipse下的配置,当然QT、OpenMP和MPI是不着急的,暂时还用不到。再从模式识别方面,我希望按照分层模块化的方式整理一套自己的算法库,基本上按照如下的大体框架应用.
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计划0:打算做些什么
摘要:经过考虑已经确定方向转型,从做模式识别算法转向结合模式识别做并行计算和GPU计算,那么,剩下的事情就是确定怎么来完成这一转型了。 首先,确定应用方向,由于工作从事的是人脸识别,为了将自己所做的事情与工作能够区分开,从而避免涉及知识产权等问题,应用方向还是回到表情识别和重构,并且凡是与工作共通的部分全部去除重点简化重写或者借助第三方开源代码。 其次是开发平台,毕业设计是基于WCF完成了分布式表情识别,这样的好处是可以利用WCF自身的多线程并行化等特性,并且微软的集成开发环境也使得开发变得相对容易,但是现在看来这样做对于能力的提升是有限的,所以打算基于Linux平台来做这件事情。 再次,...
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