参照1：参照2：2017-02-04 22:52:54 目录：１. uboot 的移植(1)首先是习惯性的make distclean(2)参考上面文档，我的参考平台是mx6q_sabresd(3)修改＂flash_header.S＂文件(４)修改＂mx6q_sabresd.c＂文件( 5 )修改uboot启动默认环境变量．(６)编辑编译脚本２,linux内核移植( 1 )首先
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2024-07-18 21:33:25
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苹果公司宣布，将使用开源的集群管理软件Apache Mesos，作为该公司广受欢迎的、基于iOS的智能个人助理软件Siri的后端服务。Mesosphere的博客指出，苹果已经创建了一个命名为J.A.R.V.I.S.，类似PaaS的专有调度Framework，由此，开发者可以部署可伸缩和高可用的的Siri服务。\\ 集群管理软件Apache Mesos将CPU、内存、存储介质以及其它计算机资源从物
# 如何查看pytorch使用cpu还是gpu
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[导入torch库] --> B[检查GPU是否可用]
B --> C{使用GPU}
C -->|是| D[使用GPU进行计算]
C -->|否| E[使用CPU进行计算]
```
## 2. 步骤表格
| 步骤 | 操作 |
| ----
原创
2024-04-01 05:31:18
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笔记本： 环境配置创建时间： 2018/10/18 16:52 更新时间： 2020/6/5 15:51标签： Pytorch在别人的基础上多次实践安装多次修改，之前在印象笔记上，共享出来大家可以参考交流URL：
搭建PyTorch环境（linux系统下）www.jianshu.com
anaconda 安装Anaconda1. 下载到官⽅⽹站 https://www.a
查看ollama使用打gpu还是cpu是一个需要深入了解技术的任务。通过以下步骤，我将记录如何解决这个问题，并为你提供最实用的信息和技巧。
## 环境准备
首先，以确保我们的环境能够支持对ollama的使用，我列出了以下软硬件要求。
**软硬件要求**：
| 组件 | 要求 |
|-----------------|------
简介 苹果在3月8日举办了2012年首场新品发布会。正式推出了第三代iPad平板电脑：The New iPad。那么The New iPad与ipad2有什么区别呢？下面我们来一一说明。
步骤/方法 新iPad最主要的变化是：加入了Retina视网膜显示屏，配备了新的语音识别功能，支持4G LTE网络以及500万像素的摄像头，电池续航能
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2024-09-06 10:09:35
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/proc/cpuinfo文件分析
根据以下内容，我们则可以很方便的知道当前系统关于CPU、CPU的核数、CPU是否启用超线程等信息。
<1>查询系统
CPU的个数：cat /proc/cpuinfo | grep "
physical id" | sort | uniq | wc -l &
【编者按】：本文作者为作者、技术达人“炮神”@ioncannon。由于篇幅较长，分成两部分介绍，这是第一部分，讲解的是移动GPU的结构和相关参数。 前言 现在移动设备的“核战”越来越激烈，已经从CPU引发到了GPU上，于是“16核”、“8管线”、“MP4”、“三角形生成率”和“填充率”等各种吸引眼球的宣传铺天盖地而来。一直很希望能有些文章来介绍科普下，但或许是专业人士都觉得这些太基础
计算一张图片在内存中的大小var bytes = (width * height * channels *8)/8
每一个像素点需要几个通道来存，对于png而言他自己有rgba四个通道，每一个通道需要多少个二进制，
所以在内存中需要(width * height * channels *8)个二进制
如果转换为字节数，还需要除以8 8个二进制表示一个字节第一步加载到一张图片到内存var img
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2024-07-20 20:47:58
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一、综述：在设计播放器1.0时，曾使用vtune和VS自带的性能分析工具测试，对于播放器这样的软件其核心流程分为收流&拼帧、解码、渲染三大块，其中收流&拼帧在大并发模式下不是性能瓶颈。渲染模块使用D3D渲染，渲染操作本身仅占用3%左右的CPU时间。而解码和拷贝操作是非常耗费CPU的。对于ffmpeg解码优化，本文不做赘述，后续详细展开。此处仅讨论内存拷贝优化方案二、内存拷贝优化方案
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2024-09-13 21:54:43
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以下内容都是针对Pytorch 1.0-1.1介绍。很多文章都是从Dataset等对象自下往上进行介绍，但是对于初学者而言，其实这并不好理解，因为有的时候会不自觉地陷入到一些细枝末节中去，而不能把握重点，所以本文将会自上而下地对Pytorch数据读取方法进行介绍。1|0自上而下理解三者关系首先我们看一下DataLoader.next的源代码长什么样,为方便理解我只选取了num_works为0的情况
本文是利用dlib库，进行人脸检测、特征点检测、人脸对齐。所有前提是假设已经安装了dlib。参考链接：http://developer.51cto.com/art/201801/564529.htm1、准备工作1.1 安装dilb下载安装包安装或者pip都可以。首先Ubuntu下安装：gpu版本我用的是python+Ubuntu+gpu，安装教程见：当然如果直接cpu版本，使用pip instal
1、多线程-用途 CPU是以时间片的方式为进程分配CUP处理时间的，当一个进程以同步的方式去完成几件事情时，此进程必须完成了第一件事情以后再做第二件事，如此按顺序地向CPU请求完成要做的事情。在此单线程的工作模式下，如果把CUP看作是一共有100个时间片的话，CPU可能一直都只是花了其中的10个时间片来处理当前进程所要做的事情
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2024-07-15 08:29:51
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# 查看 PyTorch 是 CPU 还是 GPU 的方法
在深度学习和机器学习的工作中，选择合适的计算资源至关重要。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，支持 CPU 和 GPU 运算。对于刚入行的小白来说，了解如何查看 PyTorch 当前工作的是 CPU 还是 GPU 是非常重要的。本文将带你一步步完成这个任务。
## 流程概述
以下是查看 PyTorch 是 CPU 还是 GPU
原创
2024-08-01 11:10:23
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Hello 大家好呀，我是小张~本期将给大家介绍一个 Github 项目，用于OCR文本识别的；在之前的教程中，关于用 Python 实现OCR 识别，写过两篇文章：一篇是关于 python 与 Tesseract ，详情可参考：介绍一个Python 包 ，几行代码可实现 OCR 文本识别； tesseract 是基于传统机器学习方法实现的， 对于英文字符识别还是挺棒的，但中文字符的识别效果就差强
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2024-08-08 17:12:25
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前言对于刚接触iOS图形相关框架的小白，有一些图形框架在字面上和功能上非常容易混淆。这里旨在总结一下各种框架，区分它们的概念和功能，以作日后进一步细分学习的指引。因而，本文并不会针对具体框架作详解，只作区分引导，读者可自行选择方向继续深造。为此，笔者总结了一张各种框架关系图，如下所示： 总的来说，iOS与图形图像处理相关的框架都在这里了：界面图形框架 -- UIKit核心动画框架 -- Core
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2024-10-12 19:36:04
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前言本系列教程中，前面介绍的都没有保存模型，训练之后也就结束了。那么本章就介绍如果在训练过程中保存模型，用于之后预测或者恢复训练，又或者由于其他数据集的预训练模型。本章会介绍三种保存模型和使用模型的方式。训练模型在训练模型的过程中我们可以随时保存模型，当时也可以在训练开始之前加载之前训练过程的模型。为了介绍这三个保存模型的方式，一共编写了三个Python程序进行介绍，分别是save_infer_m
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2024-05-08 15:15:59
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唠嗑：做前端有小两年了，对自己使用的渲染技术却还是门外汉，这怎么说得过去，毕竟自己当初还是因为这神奇的技术才入了这个坑的呢。关于OpenGL我竟然都懒得去百度百科复制粘贴了。OpenGL其实是一套通用的API标准，它准确地指定了每个函数的结果/输出是什么以及应该如何执行。但其本身不是库也没有实现，具体实现是各大显卡厂商的显卡驱动程序。环境搭建首先推荐个学习网站：LearnOpenGL 虽然是英文版
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2024-10-24 11:00:12
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在使用 Ollama 进行 AI 模型推理时，用户常常希望能精确掌握所用的计算资源，尤其是在选择 GPU 还是 CPU 时。如何查看和确认 Ollama 的计算资源使用情况，便是我今天要探讨的主题。
```mermaid
flowchart TD
A[用户运行 Ollama] --> B{检测计算资源}
B --> |CPU| C[返回 CPU 使用信息]
B --> |
在使用 `ollama` 进行模型推理时，了解当前系统使用的计算资源（GPU 或 CPU）变得至关重要。尤其是在进行资源密集型任务时，正确的配置可以显著提高性能。然而，许多用户在初次使用时可能会忽略如何快速确认这一信息。
## 问题背景
在深度学习和机器学习领域，模型推理的性能通常依赖于可用的计算资源。如果系统使用的是 GPU，通常可以获得更快的推理速度。相比之下，CPU 在处理速度和并行处理
