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lammps 29aug2024
如果启用了英特尔软件包，请在没有英特尔软件包的情况下检查速度增加约20％（Rhodo类型），看来GCC版本略快。 GUI被放弃了，因为由于依赖关系而需要太多包裹。 ML-IAP避免了，因为发生了汇编误差。即使尝试GCC12，测试结果或速度也没有特殊差异。 N2P2是手动完成的，因为如果您在lammps中使用CMAKE指定自动构建，则会发生错误。在LAMMPS CMAKE的情况下，使用Python2是因为Python_executable等不会通过。因此，避免手动。
面部识别 - 机器学习
1.准备和权限：a）命令：使用sudo chmod和sudo chown来调整权限和所有权，以确保自制的自制可以安装和操作而无需限制。a）目的：确保目录并配置软件管理的系统访问。2.Homebrew安装：a）目的：安装Homebrew，该软件包管理器简化了MACOS上的软件安装，从而促进了软件依赖关系的管理。3.CMAKE安装：a）命令：BREW安装CMAKE B）目的：安装CMake，该工具可以自动化软件的配置和构建软件，对于编译Dlib等库至关重要。4.FACE识别库安装：a）命令：PIP INSTALS FACE_REVICENTIT B）目的：安装Face_recognition库，该库为Python提供了高级功能，用于面部检测和识别任务。5.支持依赖关系：a）库：包括用于数据处理的Numpy，用于图像处理的枕头以及用于机器学习操作的DLIB。b）目的：这些库支持有效的数据和图像管理，这是处理和识别面孔所必需的。6.优化和模型设置：a）活动：从源中编译DLIB并下载预训练的面部识别模型。b）目的：确保该软件已针对您的硬件进行了优化，并提供了即时面部识别功能的现成模型。
Quantum ESPRESSO (v.7.3.1) 用户指南
2 安装 6 2.1 下载 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... 12 2.6 Libxc 库 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 2.6.3 Libxc 与内部函数之间的差异 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 2.8 运行测试和示例 . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.8.1 测试套件 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.8.2 示例 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.9 安装技巧和问题 . . . . . . . . . . . . . . 19 2.9.1 所有体系结构 . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.9.2 Linux PC . . . . . . . . . . . . . . . . . ... 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 23
I.MX机器学习用户指南I.MX机器学习用户指南
•RUY矩阵乘法库已启用（tflite_enable_ruy = on）。ruy矩阵乘法库与eigen和gemlowp的内核相比提供了更好的性能。• XNNPACK Delegate support ( TFLITE_ENABLE_XNNPACK=On ) • External Delegate support ( TFLITE_ENABLE_EXTERNAL_DELEGATE=On ) • (i.MX 95) GPU Delegate support ( TFLITE_ENABLE_GPU=On ) • The runtime library is built and provided as a shared library ( TFLITE_BUILD_SHARED_LIB=On ).如果优选将Tensorflow Lite库与应用程序的静态链接到应用程序（默认设置）。如第2.5.1节中所述，使用CMAKE构建应用程序，这可能很方便。•包含默认-O2优化级别的软件包。已知某些CPU内核（例如Resize_biarinear）在-O3优化级别上表现更好。但是，有些在-O2中表现更好，例如arg_max。我们建议根据应用程序需求调整优化级别。
i.MX 机器学习用户指南
• 启用 RUY 矩阵乘法库（TFLITE_ENABLE_RUY=On）。与使用 Eigen 和 GEMLOWP 构建的内核相比，RUY 矩阵乘法库提供了更好的性能。 • XNNPACK 委托支持（TFLITE_ENABLE_XNNPACK=On） • 外部委托支持（TFLITE_ENABLE_EXTERNAL_DELEGATE=On） • （i.MX 95）GPU 委托支持（TFLITE_ENABLE_GPU=On） • 运行时库以共享库的形式构建和提供（TFLITE_BUILD_SHARED_LIB=On）。如果希望将 TensorFlow Lite 库静态链接到应用程序，请将此开关保持关闭状态（默认设置）。如果应用程序是使用 CMake 构建的，可能会很方便，如第 2.5.1 节所述。 • 该包使用默认的 -O2 优化级别进行编译。某些 CPU 内核（例如 RESIZE_BILINEAR）在 -O3 优化级别下性能更佳。但是，某些内核（例如 ARG_MAX）在 -O2 优化级别下性能更佳。我们建议根据应用程序需求调整优化级别。
高级软件开发人员和架构师 - JASON ERB
● 技术：C++、CMake、CPack、CTest、Boost、Google V8、Google Dawn、Google Omaha、JavaScript、Node API、WiX Toolset、Win32 API、Bash、Sockets、Linux、Windows、MacOS、Docker、Git、GitLab CI ● 贡献：Google Dawn、Google Omaha、Google V8、Uncrustify ● 架构、开发和拥有 DCP Native，这是分布式计算协议的本机层，使用户能够在 Ubuntu、MacOS、Windows 和 Docker 的 x64 和 arm64 变体上安装/配置/运行分布式计算机的工作器（通过多架构映像） ● 创建了基石跨平台、多线程、多进程、基于套接字的本机 V8 嵌入式 JavaScript 评估服务器，具有 WebGPU 功能，可安全执行分布式代码 ● 制作了一个执行分布式工作的屏幕保护程序以及一个图形配置应用程序 ● 建立了一个瑞士手表 CI 构建/测试/发布流程，用于部署容器和图形安装程序在所有平台上进行 alpha/beta/release 渠道的手动/自动下载● 指导初级开发人员（审查设计、结对编程）添加实时调试等功能