女仆,主人和咖啡店

嘛虽然题目似乎看起来很宏大,8过实际上这个只是wildgun发表在ACG批评上的 女仆和咖啡店的二三事的回应文,所以大家请不要做过多的期待w

对于很多生活在兲朝的死宅们来说,也许最羡慕霓虹住民的东西之一,就是霓虹各大女仆咖啡了——尽管现在兲朝的各大城市也有了女仆咖啡,8过“原产地心理”的作用总会让人产生“兲朝的女仆咖啡相比于霓虹的各种不足”的错觉,因此这里就针对广大兲朝的死宅们,简单地介绍一下霓虹的女仆咖啡的现状——然而需要注意的是,想必大家也知道光是秋叶原,女仆咖啡就不计其数,而且本人也无法(也不打算)全部尝试,因此偶能给大家介绍的也只是一部分的信息,因此如果您有更多的信息,也欢迎反馈给偶们;另外本文也不是介绍女仆咖啡的历史的文章,如果你对女仆咖啡的历史感兴趣,欢迎询问著名的全世界最大的电子百科全书

说到日本的女仆咖啡,第一个不得不说的或许便是@home cafe——过去因为一名女仆长得很像当时日本的一位艺人而被电视台取材播出,自此之后人气便一发不可收拾,以至于现在不止是在日本国内,即使是在国外也有着很高的知名度(相信不少观众说到女仆咖啡,第一想到的名字里面也会有@home在内),因此不仅是wildgun的文章,不少介绍霓虹的女仆咖啡的文章都或多或少会提到@home——那么@home究竟怎么样呢? Continue reading “女仆,主人和咖啡店”

CUDA果然好厉害!8过也各种无法理解ww

也许有人还记得咱曾经做过Mente Carlo法球圆周率的程序,当时那个是用的C++写的;现在为了练习CUDA,咱也用CUDA写了一个——8过现在这个程序运行倒是运行了,但是有一个奇怪的问题是:完全一模一样的程序,直接在Terminal里面用./打开得到的误差远高于直接双击图标打开运行得到的误差orz原因不明

如上图所示,同样是512×106个随机点,左边是直接在Terminal里面用./打开得到的结果,得到的圆周率对比实际的圆周率的误差高达7825×10-6,而右边是直接双击打开得到的结果,误差只有24×10-6,而且这不是偶然,无论测试多少次./得到的结果都是高达4位数,而直接打开则一般都是两位数,或者运气好的时候也有一位数的时候orz可以肯定./打开的时候绝对有什么奇怪的效果,但是目前为止查了各种资料未果orz虽然大致可以推测应该是CUDA的随机数函数curand的问题ww CUDA到底是怎么回事www

啊当然,对于Monte Carlo法来说,GPU的运算要远快于CPU,同样是512×106个随机点,咱女仆本上的9400m只要不到两秒钟,而Core 2 Duo(2.26GHz)则要将近一分钟www

嘛,这里把CUDA的代码贴上来,欢迎有兴趣的童鞋研究www
Continue reading “CUDA果然好厉害!8过也各种无法理解ww”