我正在尝试将一个自定义构面标签添加到facet_grid()如下图所示的图中:
p <- qplot(wt, mpg, data = mtcars)
p <- p + facet_grid(. ~ vs, labeller = label_bquote(alpha^a==alpha^b))
这仍然很好.但是,当我在facet标签中添加我正在拆分方程式的变量时,如下所示:
p <- qplot(wt, mpg, data = mtcars)
p <- p + facet_grid(. ~ vs, labeller = label_bquote(alpha^a==alpha^b==.(x)))
我收到以下错误:
错误:"p < - p + facet_grid中的意外'=='(.~vs,labeller = label_bquote(alpha ^ a == alpha ^ b =="
有人可以帮我解决这个看似微不足道的问题吗？
我有一个程序,我尝试将主机功能与GPU内核重叠.为了检查主机功能与GPU内核的重叠程度,我使用的是NVIDIA的可视化分析器.但是,探查器不会显示我的主机功能的任何计时结果.相反,它只显示CUDA内核的CPU时间.
有没有办法将主机功能的计时结果整合到视觉分析器的时间线中？
是否可以使用选择算法在c ++中编写编译时递归排序函数？
我想按升序将数组x从元素排序istart到元素iend.数组x有N元素.输入数组中的数据x仅在运行时才知道,因此数据只能在运行时进行排序.但是,我想生成C++代码,即sort_asc()在编译时对所有递归函数调用.此外,我想在CUDA设备功能中使用此代码.由于CUDA是C++的一个子集,只有少数扩展,我认为这是一个正确的问题.不幸的是,我不认为CUDA支持constexpr关键字,Boost和STL都不支持.
我想出了以下代码,用于按升序排序.
// sort in ascending order.
template< int istart, int N, int iend, int iend_min_istart >
inline void sort_asc
(
float *x
)
{
int min_idx = istart;
float min_val = x[ min_idx ];
#pragma unroll
for( int i=istart+1; i<N; i++ ){
if( x[ i ] < min_val ){
min_idx = i;
min_val = x[ i ];
}
}
swap( x[ …我在Windows 7机器上有4个GTX 570.根据编程指南,点对点内存副本应该适用于Geforce和Quadro以及特斯拉
可以在两个不同设备的存储器之间执行存储器复制.当两个设备使用统一的地址空间时(请参阅统一虚拟地址空间),可以使用设备内存中提到的常规内存复制功能完成此操作.否则,这是使用cudaMemcpyPeer(),cudaMemcpyPeerAsync(),cudaMemcpy3DPeer()或cudaMemcpy3DPeerAsync()完成的.
但是为了在Windows上使用它,我需要安装TCC驱动程序.我可以在Windows上安装geforce卡的TCC驱动程序吗？