GPU实验指导
物联网安全实验指导书
物联网安全实验指导书图像对抗样本攻击一、实验目的本实验要求学生能够通过理解对抗样本攻击原理，自己编写代码完成对抗性样本的设计，并测试攻击效果并提交。
二、实验原理对抗样本攻击通过在普通的样本上施加了攻击者设计的微小的扰动，在人类的感知系统几乎无法感知到这样的扰动情况下，使得深度神经网络在面对对抗样本时可能产生误分类。
攻击者不需要参与神经网络的训练过程，但需要目标神经网络的梯度信息来设计对抗样本，但对抗样本攻击存在迁移性，攻击已知参数的白盒模型的对抗性样本，在攻击未知参数的黑盒模型同样可能奏效。
考虑一个深度神经网络分类器f ，由参数θ定义，对于正常样本原本的输出类别用l 0表示，常用的攻击方法包括：● 快速梯度符号法算法通过单步迭代直接生成对抗性攻击样本，通过直接约束了扰动的大小为，只决定扰动的方向，对于无导向性的攻击，对抗样本如下给出：x =x +ϵ⋅sign(∇x L (f (x ),l 0))● 迭代式快速梯度符号法（I-）FGSM 是单步迭代的攻击算法，尽管计算成本极低，但攻击成功率也并不出色，因此可以通过多次迭代得到对抗性攻击样本，在非线性性较强的情况下可以获得显著的成功率提升。
在I-FGSM 迭代过程中，每一步施加的扰动由α控制，最终利用Clip (⋅)操作将样本的扰动裁剪至ϵ的范围内，原因在于多次迭代后的扰动大小已经不由ϵ直接约束，因此需要进行全局约束，每一步迭代的对抗样本x n+1如下给出：x 0=xx n+1=Cilp x ϵ[x n+α⋅sign(∇x L (f (x ),l 0))] ● 投影梯度下降法（PGD ）PGD 算法与I- 算法一样，同样是迭代式的对抗样本攻击算法，唯一的区别在于约束的形式是将对抗样本攻击的扰动投影到以为中心，为邻域的球中，具有更强的拓展性。
每一步迭代的对抗样本如下给出，其中表示投影算法：x 0=xx n+1=∏[x n +α⋅sign(∇x L (f (x ),l 0))]x+ϵ三、实验步骤1. 本实验要求在不调用任何直接生成对抗性样本的库函数的条件下，通过自己设计攻击算法，生成对抗性样本，并将生成的对抗性样本打包提交进行评分。
《基于深度学习的动态手势识别算法研究》
《基于深度学习的动态手势识别算法研究》一、引言随着人工智能的飞速发展，深度学习技术已经在多个领域取得了显著的成果。
其中，动态手势识别作为人机交互的重要手段，其研究与应用日益受到关注。
本文旨在研究基于深度学习的动态手势识别算法，以提高识别的准确性和实时性。
二、背景及意义动态手势识别是指通过计算机视觉技术，对人体手势进行实时捕捉、分析和识别。
该技术在智能家居、虚拟现实、智能交互等领域具有广泛的应用前景。
然而，传统的动态手势识别方法往往存在准确率低、实时性差等问题。
因此，基于深度学习的动态手势识别算法研究具有重要的理论价值和实际应用意义。
三、相关技术概述3.1 深度学习深度学习是机器学习的一个分支，通过模拟人脑神经网络的工作方式，实现对复杂数据的分析和处理。
在动态手势识别中，深度学习可以通过学习大量数据，提取出手势的特征，从而提高识别的准确率。
3.2 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是深度学习中的一种重要模型，具有强大的特征提取能力。
在动态手势识别中，CNN可以对手势图像进行特征提取，降低数据的维度，提高识别的速度和准确性。
四、基于深度学习的动态手势识别算法研究4.1 数据集与预处理本研究采用公开的动态手势数据集进行训练和测试。
在数据预处理阶段，通过图像处理技术对原始手势数据进行去噪、归一化等操作，以提高数据的质量。
4.2 算法设计本研究采用基于CNN的深度学习模型进行动态手势识别。
首先，通过卷积层对手势图像进行特征提取；然后，通过全连接层对提取的特征进行分类和识别；最后，通过softmax函数输出识别结果。
4.3 算法优化与实现为了进一步提高识别的准确性和实时性，本研究对算法进行了优化。
首先，通过调整模型的结构和参数，提高模型的泛化能力和鲁棒性；其次，采用批量训练和梯度下降等优化方法，加快模型的训练速度；最后，通过GPU加速等技术提高模型的运算速度。
五、实验与分析5.1 实验设置本实验采用公开的动态手势数据集进行训练和测试，将本研究提出的算法与传统的动态手势识别方法进行对比。
深度学习的实验总结(共9篇)
深度学习的实验总结(共9篇)深度学习的实验总结第1篇深度学习和传统机器学习都是机器学习领域的重要分支，但它们在方法和应用上存在明显的区别与独特的优势。
以下是它们之间的主要区别：1. 特征提取与学习：- 传统机器学习：通常依赖于特征工程 (feature engineering)，这意味着专家需要人为地对数据进行提炼和清洗，选择或构造最相关的特征来训练模型。
- 深度学习：利用表示学习 (representation learning)，机器学习模型自身能够从原始数据中自动学习和提取有用的特征。
这种方法不需要手动选择特征、压缩维度或转换格式。
2. 数据依赖性：- 传统机器学习：通常需要大量的标记数据来训练模型，因为模型的性能很大程度上取决于输入的数据质量。
- 深度学习：对于深度学习，尤其是当使用无监督学习方法时，可以处理大量未标记的数据。
此外，深度网络的多层结构使其能够学习数据的多层次表示。
3. 计算资源：- 传统机器学习：通常需要的计算资源较少，因为它们的模型结构简单。
- 深度学习：由于其复杂的网络结构和大量的参数，深度学习模型通常需要更多的计算资源，如GPU加速。
4. 模型解释性：- 传统机器学习：许多传统的机器学习算法（如决策树、支持向量机等）提供相对较高的模型解释性，因为它们的决策过程往往是直观的。
- 深度学习：深度学习模型，尤其是深层神经网络，通常被视为“黑箱”，因为它们的内部工作机制很难解释。
5. 应用领域：- 传统机器学习：广泛应用于各种领域，如金融、医疗、零售等，其中特征的选择和工程是关键步骤。
- 深度学习：由于其强大的表示学习能力，尤其在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域表现出色。
深度学习的实验总结第2篇反向传播算法，全称误差反向传播（Back-propagation, BP）算法，是神经网络发展的重大突破，也是现在众多深度学习训练方法的基础。
它是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。
面向高能物理实验的数据采集与处理系统设计研究
面向高能物理实验的数据采集与处理系统设计研究一、引言高能物理实验是物理学中最前沿的研究领域之一，其实验数据量庞大、复杂程度高、处理时间长、分析难度大等特点给数据采集与处理系统设计提出了巨大的挑战。
因此，面向高能物理实验的数据采集与处理系统的设计研究成为了当今物理学研究的一个热点和难点。
本文基于当前高能物理实验实际需求，对面向高能物理实验的数据采集与处理系统进行设计研究，并介绍系统的设计思路和实现方式。
二、系统需求分析高能物理实验需要采集的实验数据来自于粒子对撞事件，涉及到大量的数据采集和处理。
高能物理实验实验数据的要求如下：1.数据量大：高能物理实验需要通过大型探测器收集大量数据，每个实验事件的数据量可达到几十G。
2.高速数据采集：对于每个探测器，需要以高速率进行数据采集，最小采样周期要求为1ns。
3.高精度实时数据处理：高能物理实验实验结果受到任何系统误差的影响都是不可容忍的，因此需要对实验数据进行高精度的实时处理，以确保实验结果的准确性。
综上所述，高能物理实验实验数据处理系统需要满足高速、高精度、大容量等特点，同时还需要具备良好的数据处理、存储和传输能力。
三、系统设计方案基于系统需求分析，面向高能物理实验的数据采集与处理系统设计方案主要由以下几个方面组成：1.数据采集系统数据采集系统负责对高能物理实验的数据进行采集，主要由硬件和软件两部分组成。
其中，硬件部分需要满足高速采样、高稳定性、低噪音等要求，软件部分需要能够高效地进行数据压缩、存储和传输，同时还需要具备实时性和可靠性。
2.数据预处理系统数据预处理系统负责对采集到的数据进行处理和分析，包括采样值的转换、数据压缩、基线的噪声消除、乱序转换、数据校验等等。
其设计应该考虑到采集数据的复杂性和数据处理的繁琐性，提高实验数据的处理准确度和数据处理速度。
3.数据存储系统数据存储系统负责对处理后的实验数据进行存储和分类，实验数据通过存储在本地磁盘、网络存储或云存储等形式进行长期保存。
(修改版)利用RemoteFX体验GPU虚拟化效果
广州市浩通计算机科技有限公司利用RemoteFX体验GPU虚拟化效果目录目录错误！未定义书签。
一、RemoteFX简介和注意事项错误！未定义书签。
二、实验硬件环境配置错误！未定义书签。
三、部署和测试前系统环境准备错误！未定义书签。
四、实验步骤：错误！未定义书签。
(一)安装RemoteFX服务错误！未定义书签。
(二)安装RemoteFX的3D视频适配器在虚拟机上错误！未定义书签。
(三)虚拟桌面的配置错误！未定义书签。
(四)体验结果分享错误！未定义书签。
作者：欧建江指导人：周正时间：2011年10月27日五、配置RemoteFX 最佳实践错误！未定义书签。
(一)要设置的最大颜色深度每像素32位错误！未定义书签。
(二)要启用RemoteFX的压缩错误！未定义书签。
(三)使用RemoteFX时优化视觉体验错误！未定义书签。
(四)要配置显示器的电源设置连接使用的RemoteFX错误！未定义书签。
(五)若要启用Windows Aero错误！未定义书签。
(六)客户端远程桌面连接设置错误！未定义书签。
(七)检查RemoteFX的3D视频适配器是否添加正确错误！未定义书签。
一、RemoteFX简介和注意事项若要使用 RemoteFX，虚拟化服务器必须运行 Windows Server 2008 R2 SP1，虚拟机必须运行 Windows 7 Enterprise SP1 或 Windows 7 Ultimate SP1，远程客户端计算机必须运行 Windows Server 2008 R2 SP1 或 Windows 7 SP1。
有关 RemoteFX 对 CPU 和其他硬件的重要要求的详细信息，请参阅“针对 RemoteFX 的硬件注意事项”(/?LinkId=191918)。
开始使用 RemoteFX 之前，请注意以下事项：您应该先在虚拟化服务器上安装视频卡驱动程序，然后再启用远程桌面服务和 Hyper-V 角色。
《基于深度学习的安全帽佩戴识别系统研究与实现》
《基于深度学习的安全帽佩戴识别系统研究与实现》一、引言随着人工智能技术的不断发展，深度学习在各个领域的应用越来越广泛。
其中，安全帽佩戴识别系统作为一种重要的安全防护手段，对于减少工伤事故和提高工作效率具有重要意义。
本文旨在研究和实现一种基于深度学习的安全帽佩戴识别系统，通过对相关技术的研究和实验验证，为实际应用提供参考。
二、相关技术概述1. 深度学习：深度学习是机器学习的一个分支，通过模拟人脑神经网络的工作方式，实现对复杂数据的处理和识别。
常见的深度学习算法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
2. 安全帽佩戴识别：安全帽佩戴识别是指通过图像处理和模式识别技术，自动检测并判断工人是否佩戴了安全帽。
该技术广泛应用于建筑施工、矿业等领域，以减少安全事故和提高工作效率。
三、系统设计与实现1. 数据集准备：首先需要准备一个包含工人佩戴和不佩戴安全帽的图像数据集。
通过爬虫技术从互联网上收集数据，或者通过相机实时拍摄获取数据。
为了提高系统的泛化能力，数据集应包含不同场景、不同光线条件、不同角度的图像。
2. 模型选择与训练：选择合适的深度学习模型进行训练。
常见的模型包括CNN、ResNet等。
将准备好的数据集划分为训练集、验证集和测试集，通过大量迭代训练和调整超参数，使模型达到最佳的识别效果。
3. 系统架构设计：设计一个基于深度学习的安全帽佩戴识别系统架构，包括图像采集、预处理、特征提取、分类识别等模块。
其中，图像采集模块负责获取工人的图像数据，预处理模块对图像进行去噪、裁剪等操作，特征提取模块提取出图像中的关键特征，分类识别模块根据特征进行安全帽佩戴与否的判断。
4. 系统实现：根据系统架构设计，使用Python等编程语言实现系统。
具体包括图像处理算法的实现、模型训练与调参、系统界面设计等。
在实现过程中，需要注意系统的实时性和准确性，确保系统能够在短时间内对工人的安全帽佩戴情况进行准确判断。
四、实验与结果分析1. 实验环境与数据集：在实验中，我们使用了一个包含10000张工人图像的数据集，其中5000张为佩戴安全帽的图像，5000张为未佩戴安全帽的图像。
电脑硬件检测课程设计
电脑硬件检测课程设计一、课程目标知识目标：1. 了解电脑硬件的基本组成，掌握主要硬件的功能及工作原理；2. 学会使用检测软件对电脑硬件进行检测，了解硬件的性能指标；3. 掌握常见电脑硬件故障的判断方法。
技能目标：1. 能够独立使用检测工具对电脑硬件进行检测，并分析检测结果；2. 学会运用理论知识，解决实际电脑硬件故障问题；3. 提高动手实践能力，熟练操作电脑硬件组装与拆解。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对电脑硬件的兴趣，提高学习积极性；2. 培养学生的团队协作精神，学会互相帮助、共同解决问题；3. 增强学生的环保意识，养成爱护电脑硬件的良好习惯。
课程性质：本课程为实践性较强的学科，结合理论教学，注重培养学生的动手操作能力和实际应用能力。
学生特点：本课程针对初中生，学生对电脑硬件有一定了解，但深入知识和实践操作能力有限。
教学要求：教师应结合学生实际情况，采用启发式教学，引导学生主动参与课堂，注重理论与实践相结合，提高学生的综合能力。
在教学过程中，将课程目标分解为具体的学习成果，以便进行教学设计和评估。
1. 认识电脑硬件：介绍电脑硬件的基本组成，包括CPU、主板、内存、硬盘、显卡等，以及各硬件的功能和工作原理。
参考教材章节：第一章 电脑硬件概述2. 硬件检测工具的使用：讲解常用硬件检测软件的功能和操作方法，如CPU-Z、GPU-Z等。
参考教材章节：第二章 硬件检测工具3. 硬件性能指标分析：学习如何查看硬件的性能指标，并进行简单分析。
参考教材章节：第三章 硬件性能指标4. 常见硬件故障判断：介绍常见电脑硬件故障现象及判断方法。
参考教材章节：第四章 常见硬件故障及解决方法5. 实践操作：组织学生进行电脑硬件组装、拆解和检测的实际操作，巩固所学知识。
参考教材章节：第五章 实践操作教学内容安排和进度：第一课时：认识电脑硬件，了解各硬件的功能和工作原理。
第二课时：学习使用硬件检测工具，掌握操作方法。
第三课时：分析硬件性能指标，进行简单判断。
新工科下嵌入式系统实验课程的教学改革研究
新工科下嵌入式系统实验课程的教学改革研究作者：刘人萍龙林波来源：《课程教育研究》2021年第27期【摘要】嵌入式系统是衔接上层复杂应用与底层海量终端的坚实桥梁，同时，嵌入式系统实验是构筑坚实桥梁的基石。
然而，当前的嵌入式系统实验课程在教学内容、教学形式、教学考核方式上缺乏与时俱进的特性。
因此，本文面向新工科建设，提出新嵌入式系统实验课程的教学改革方案，旨在助力嵌入式领域创新型、实践型人才的培养。
【关键词】嵌入式系统实验教学内容教学形式教学考核【基金项目】本文系“教育部协同育人项目”（“新工科”背景下计算机专业嵌入式人才的培养模式研究与实践，201902020010）与“重庆邮电大学教育教学改革项目”（面向计算机专业的嵌入式系统设计课程研究与实践，XJG19223）的研究成果。
【中图分类号】G64 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2021）27-0094-02一、背景为积极响应教育部推出的新工科建设，落实《高等学校人工智能创新行动计划》等文件精神，高等学校有责任、有义务培养未来科技创新型领军人才，抢占未来科技发展先机。
针对新工科专业涵盖的大数据、物联网、人工智能、虚拟现实、智能科学等新兴技术，嵌入式系统是衔接上层复杂应用与底层海量终端的坚实桥梁，也是理论落地于实践的重要支撑。
因此，嵌入式系统课程是新工科专业的基石。
目前，在众多高等学校中，嵌入式系统课程正逐步发展为本科教育的必修课程。
同时，根据教育部发布的《关于开展新工科研究与实践的通知》《关于推荐新工科研究与实践项目的通知》等文件，“实践”是诸多文件提及的关键词汇。
嵌入式系统实验课程是深入理解嵌入式系统概念、培养学生“实践”能力的主要途径。
但是，传统的嵌入式系统实验课程在教学内容、教学形式、教学考核方式上缺乏与时俱进的特性。
因此，如何面对新兴技术，面向新工科建设开展新嵌入式系统实验课程的设计，是一项亟待解决的关键问题。
二、传统的嵌入式系统实验课程的现状分析随着大数据时代的来临，嵌入式智能设备的数量呈爆发式增长，被广泛地应用在军事、医疗、智能办公、生产制造等方面。
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上机作业
题目一： 向量加法。定义A,B 两个一维数组，大小为20万，编写 GPU 程序将A 和B对应项相加，将结果保存在数组C 中 。
题目二： 矩阵乘法。定义A，B 两个二维数组。使用GPU 实现矩 阵乘法。并对比串行程序，给出加速比。
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ssh到结点上，空闲结点有node30~33,node35~38,43 (示例ssh node30) 进入到parallelcomputing文件夹下 cd parallelcomputing 创建以自己姓名命名的文件夹 mkdir zhangsan(示例) 进入以自己姓名命名的目录 cd zhangsan (示例) 创建项目文件夹 mkdir vectorAdd 进入项目文件夹 cd vectorAdd 用WinSCP工具上传编写好代码的vectorAdd.cu文件到项目文件夹 中(或者创建项目文件 touch vectorAdd.cu,打开项目文件,输入代 码并保存 vim vectorAdd.cu) 编译 nvcc –o vectorAdd vectorAdd.cu 运行 ./vectorAdd
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登陆集群
输入IP地址210.45.215.236，点击open，输入账号和密码 ，就远程登录到GPU集群上了：
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登陆集群
登陆成功界面如下：
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实验步骤
怎么创建运行一个完整的项目，我们以vectorAdd 为例:
GPU集群使用方法
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Putty的设置
Putty是一个小巧的虚拟终端，只有一个 500k的执行文件，不需安装即可运行
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Putty的设置
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深腾7000G有100个节点，每个节点包含两个4核CPU（Inter XEON）， 16GB内存，其中16个节点配置一块GPU卡，18个节点配置两块GPU卡。 IP：210.45.215.236 我们在联想深腾7000G GPU集群上新建了8个帐号team1~team8，将大家 分为8组，每组共用一个帐号，登录后在账号下建立各自的子文件目录。 请大家直接进入/home/cs/team*/parallelcomputing目录下以自己的姓名 （如张三，则用zhangsan）建立自己的文件夹，编写程序，请勿修改其他 文件夹下的文件。 使用一款客户端远程登录软件，建议使用PuTTY登录到GPU集群上
GPU实验上机介绍
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主要内容
1. 2. 3. 4. 并行计算环境简介 Putty工具介绍 实验要求和步骤 上机作业
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并行计算环境简介
常见的并行计算设备：
1. 大
高性能中心和超算中心拥有 的大型计算设备：
1. 2. 3. 4. 5. 6. 曙光4000A超级计算机 HP RX2600集群系统 HP Superdome服务器 IBM JS22刀片服务器 KD-50-I龙芯万亿次机 联想深腾7000G GPU集群
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（校内）联想深腾7000G GPU集群