在准备面试，然后复习到了计网的知识点，紧接着又扯到了url从输入到浏览器渲染的那个问题，这里来顺便完善补充一下，本文的重点在渲染 上面的图就是浏览器从服务器请求来页面后渲染的全过程这里我们分开来看：分为了四大步解析DOM树和CSSOM 1.HTML标签进行Dom树解析： 在Dom树解
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2024-04-08 21:58:25
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CPU 启动这个问题，说也简单，细究起来也不是很复杂：博客《树莓派启动流程 --- 004 systemd-modules-load [111]: Module'i2c_dev' inserted -- 01 树莓派启动流程 》 和《RPi Software --- 001 Overview》可以说明这个问题： 如果您只需要一个操作系统，则
CUDA存储器类型：每个线程拥有自己的register and loacal memory;每个线程块拥有一块shared memory;所有线程都可以访问global memory;还有，可以被所有线程访问的只读存储器：constant memory and texture memory1、 寄存器Register 寄存器是GPU上的高速缓存器，其基本单元是寄存器文件，
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2024-05-26 14:38:35
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搞深度学习的同学肯定一直都在跟ubuntu服务器打交道，无论创建用户，配置远程桌面，远程调试，配置TF或者PT的GPU环境等等，很多都是重复繁琐的步骤，还有可能各种踩坑，笔者就把的一些配置经验整理一下分享给各位。1 英伟达驱动安装拿到一台新的ubuntu服务器，首先安装一下英伟达驱动，建议去官网下载对应GPU版本的驱动文件。这一步我不赘述，很多关于驱动安装的帖子。 安装好显卡驱动之后通过nvidi
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2024-09-10 21:07:03
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近日爱机闹情绪，常常中途罢工、有时甚至开不了机。起初以为是超频、夏日炎热所致，但把机箱“开膛破肚”，降回正常频率，用落地风扇对着直吹，她还是一样的小姐脾气，高兴时让你见一下Windows的蓝天白云，不高兴了就黑脸相对。 主要配置：MS-6163主板、128MB内存、Socket 370的Celeron 400A(超频至83MHz×6)+普通转接卡、WinFast 3D S320显卡等。故
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2024-05-07 16:11:28
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2021年11月9日，英伟达GTC大会顺利开幕！相信不少同学已经看到了刷屏的"Toy-Me"虚拟形象。本文将重点带大家回顾一下这次GTC大会上NVIDIA的一些AI前沿技术。今年 GTC 上一共推出65个全新的以及更新的SDK，信息量相当之大。先看看下面这张图，这才是"真·全栈"AI生态系统。回到GTC大会，初始映入眼帘的还是那个熟悉的厨房~随后不久，便播放了一段"i am ai"的短片，快速展示
1.设定软件源，更新软件点击左边栏Dash主页（ubuntu图标），输入更新管理器，会出现更新管理器，打开后点设置，弹出软件源对话框，为确保能够正常更新，选主服务器点击检查，更新完后，点重启2.安装显卡驱动左边栏点系统设置，然后点附加驱动，装好驱动3.安装相关软件ccsm,3D桌面就是由这个软件来运行才能实现的。Ubuntu 12.04版默认自带的3D桌面特效还不够多，可以安装一些插件，让3D桌面
摘要：从显存优化，计算优化两个方面来分析一下如何进行深度学习模型推理优化。
作者： ross.xw。前言深度学习模型的开发周期，包括训练阶段和部署阶段。训练阶段，用户需要收集训练数据，定义自己的模型结构，在CPU或者GPU硬件上进行训练，这个过程反复优化，直到训练出满意精度的模型。有了模型之后，我们需要将模型服务部署运行，我们期望服务延迟越低越好，吞吐越高越好。这里会从显存优化，计算优化两
CPU和GPU擅长和不擅长的方面从它们执行运算的速度与效率的方面来探讨这个论题。 CPU和GPU都是具有运算能力的芯片，CPU更像“通才”——指令运算(执行)为重+ 数值运算，GPU更像“专才”——图形类数值计算为核心。在不同类型的运算方面的速度也就决定了它们的能力——“擅长和不擅长”。芯片的速度主要取决于三个方面：微架构，主频和IPC(每个
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2024-08-30 13:53:59
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做UI设计电脑用什么配置合适？首先我们就要知道学UI设计要学哪几个软件，就目前的UI设计招聘信息来看。大部分的的企业都要求会，PS，AI，AE这三个软件，还有要会一个原型图设计软件，有的是ARP，有的是墨刀或蓝湖。学习UI设计所需要的软件这些软件的最新版本目前对于电脑配置的要求，大概在5000元以上。也就是说只要你的电脑是买的正常的，不是去无良商家那里买的，有5000元以上就可以装最新版本了。详细
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2024-10-11 08:07:14
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有关矩阵的深度学习，可见工程数学线性代数 。这里只简单说明一下，所谓矩阵，可看做把一堆数按一定规律写在一起的集合。矩阵运算规则与性质矩阵乘法：对于一个n行q列的矩阵A和一个q行m列的矩阵B，A*B=C，C是一个n行m列的矩阵，且结果矩阵C第i行与第j列交叉位置的那个值，等于第一个矩阵A第i行与第二个矩阵B第j列，对应位置的每个值的乘积之和，即：Cij =Σaik*bkj(1&l
anconda-python-Tensorflow-GPU搭建python-Tensorflow搭建安装anconda按照安装提示一步步来 安装路径可以自由选择，不建议安装C盘，除非你的C盘容量足够大。注意，这两个一定要全选。 后面等待安装就可以。搭建tensorflow的python环境。安装完anconda后，在开始页面找到anconda文件夹 找到anconda prompt（Anacond
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2024-10-09 10:41:11
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摘要：美国印第安纳大学计算机博士Eric Holk最近开发了一个应用程序来运行GPU，挖掘出了GPU芯片的潜力，使GPU能同时执行成千上万个任务。
GPU代表的是图形处理单元，但是，这些小小芯片除了处理图形功能，还有其它用处。比如，Google使用GPU来为人脑建模，Salesforce则依赖GPU分析Twitter微博数据流。GPU很适合并行处理运算，
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2024-05-24 22:42:20
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1.GPU渲染完数据在显存，回传内存的唯一方式glReadPixels函数。。。2.显存也被叫做显示内存、帧缓存，它是用来存储显示芯片处理过或者即将读取的渲染数据。如同计算机的内存一样，显存是用来存储图形数据的硬件。在显示器上显示出的画面是由一个个的像素点构成的，而每个像素点都以4至64位的数据来控制它的亮度和色彩，这些点构成一帧的图形画面。为了保持画面流畅，要输出和要处理的多幅帧的像素数据必须通
Matlab航迹规划仿真——OBG栅格详解 文章目录章节简介OBG地图导入Robotics BOG map构建构建空白BOG地图填充栅格方式1：“小”栅格方式2：“大”栅格方式3：从导入图片生成BOG地图获取地图数据方式1：判断“word”栅格是否被占用方式2：判断“row，cols”栅格是否被占用其他文献 章节简介 本章介绍在Matlab ROS仿真中如何建造**BOG(Binary Occu
在《载入内存，让程序运行起来》一节中讲到，程序是保存在硬盘中的，要载入内存才能运行，CPU也被设计为只能从内存中读取数据和指令。对于CPU来说，内存仅仅是一个存放指令和数据的地方，并不能在内存中完成计算功能，例如要计算 a = b + c，必须将 a、b、c 都读取到CPU内部才能进行加法运算。为了了解具体的运算过程，我们不妨先来看一下CPU的结构。CPU是一个复杂的计算机部件，它内部又包含很多小
# 将 IMG 文件放入 Docker 容器中的解决方案
在现代软件开发中，Docker 技术的应用越来越广泛，能够为开发和部署带来极大的便利。然而，许多开发者在使用 Docker 时可能会遇到将特定文件（如 IMG 文件）放入 Docker 容器中的问题。本文将介绍如何有效地将 IMG 文件放入 Docker 容器，并提供实际的示例，以帮助开发者们理解和解决这一问题。
## 什么是 IMG
本文接上文程序是如何在计算机上被执行的？（上篇：软件部分），主要内容是机器语言如何在计算机硬件上运行，关于逻辑门，加法器，布尔运算，亦即，cpu的工作原理。 1、逻辑门以下图片是《三体》中的一个情节： 这段故事提到一千万个这样的门部件，就是搭建计算机的基础元件，逻辑门。那什么是与、或、非呢？相信聪明的你高中物理有学过电路，想象三种场景：1、非门开关控制灯泡，1是打开，0是关闭&
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2024-07-26 18:56:41
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介绍很长一段时间以来，英特尔一直是许多应用程序的主要CPU选择 - 尤其是那些像大量CPU内核无法很好扩展的Photoshop。即使在我们自己的工作站产品线中也是如此，这些产品线多年来一直以英特尔为基础，基于AMD的选项仅针对非常特定的工作负载而列出。然而，新的Ryzen第三代CPU，AMD花费了大量精力来提高After Effects等中等线程（轻度线程/单线程）应用程序的性能。这是为什么AMD
零复制 zero copy（零复制）是一种特殊形式的内存映射，它允许你将host内存直接映射到设备内存空间上。其实就是设备可以通过直接内存访问（direct memory access，DMA）方式来访问主机的锁页内存。 锁页主机内存 现代操作系统都支持虚拟内存，操作系统实现虚拟内存的主要方法就是通过分页机制。操作系统将内存中暂时不使用的内容换出到外存（硬盘等大容量存储）上，从而腾出空间
