页面迁移,从系统内存迁移到GPU(https://github.com/torvalds/linux/blob/master/drivers/gpu/drm/amd/amdkfd/kfd_svm.c#L2886) GPU驱动会根据addr建立自己管理的prange,放入到svm中,这样系统内存和GPU内存在此建立了关联。另外驱动会通过mmu_interval_notifier_insert_locked建立和系统MMU的hook,系统在更新页表时会及...
手势识别人机交互手势特征提取识别分类性能优化随着智能装备的性能提升和普及应用,经常采用手势进行人机交互.为了更有效地解决复杂手势识别精度不理想的问题,提高对复杂手势的识别准确率,提出利用超声波多普勒频移的SVM-HMM手势识别算法对提取到的手势特征序列进行识别分类.该算法采用支持向量机SVM改进隐马尔可夫模型HMM中的...
所以可以做一个总结,不准确的说:SVM它本质上是一个分类方法,用 WT+b 定义分类函数,于是求 w,b为寻最大间隔,引出 1 / 2 || w || ^2,继而引入拉格朗日因子,化为对拉格朗日乘子a 的求解(求解过程中会设计一系列的最优化或凸二次规划等问题),如此,求 w.b 与求 a 等价,而 a 的求解可以用一种快速学...
HMM提供基础设施和辅助工具,将非常规内存(例如设备内存,如GPU板载内存)整合到常规内核路径中,其核心是为此专门设计的用于此类内存的struct page(请参见本文档的第5至7节)。 HMM还提供了用于SVM(共享虚拟内存)的可选辅助工具,即允许设备以与CPU一致的方式透明地访问程序地址,这意味着CPU上的任何有效指针对设备也是...
本发明涉及射频模拟电路故障诊断技术,特别是一种基于SVM和HMM的射频模拟电路故障诊断方法,该方法用针对ATF54143为核心的低噪声放大器电路,提取出有效的故障特征信息,对数据特征进行处理,其中包含K‑Means算法和支持向量机的结合,减少了HMM的训练时间,解决了HMM在训练过程中对小样本数据在确定最相似模型比较最大似然概率...
连续动态信号与支持向量机(SVM)适合于模式分类的长处,提出了基于HMM-SVM的混合故障诊断模型。 先通过小波包分析方法从减速箱振动信号中有效提取非平稳特征,训练HMM-SVM模型,再利用训练好的模 型进行监测与诊断,实验结果表明该方法优于单纯的HMM或SVM诊断方法,能利用少量训练样本有效地完 成直升机减速器的故障诊断。
《基于支持向量机的web用户行为异常检测方法》 "针对应用层用户行为异常检测存在的难点,本文提出了基于无监督支持向量杌的应用层用户行为异常检测的方法.实验结果表明.基于超平面和超球面的One-classSVM算法对应用层用户异常行为具有 较高的检测率。" 《基于用户画像的异常行为检测》 "采集用户的行为数据形成用户画像,从...
基于HMM与SVM的语音活动检测
基于HMM和SVM的环境声音分类
《基于支持向量机的web用户行为异常检测方法》 "针对应用层用户行为异常检测存在的难点,本文提出了基于无监督支持向量杌的应用层用户行为异常检测的方法.实验结果表明.基于超平面和超球面的One-classSVM算法对应用层用户异常行为具有较高的检测率。"《基于用户画像的异常行为检测》 "采集用户的行为数据形成用户画像,从而...