setx.exe不是系统默认自带的命令，但可以从微软的网站(2K,XP)上下载到，是官方的咚咚，所以可以放心使用。这里是我从2K里的安装文件中抽取出来的exe文件，不想安装又信得过我的话可以下载。以下是它的用法，转载的别人的：Setx在本地或系统环境中设置环境变量，无需编写程序或制作脚本。Setx 还检索注册表项并将其写入到文本文件。语法setx [/s Computer [/u [Domain\
（一般pip安装会比conda安装较高效）。3 用pip 安装本文安装 torch 1.13.0+cuda11.6 ，命令如下pip install torch1.13.1+cu116 torchvision0.14.1+cu116 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116注意：这个命令将
# 理解 NumPy在这篇文章中，我们将介绍使用NumPy的基础知识，NumPy是一个功能强大的Python库，允许更高级的数据操作和数学计算。# 什么是 NumPy?NumPy是一个功能强大的Python库，主要用于对多维数组执行计算。NumPy这个词来源于两个单词-- Numerical和Python。NumPy提供了大量的库函数和操作，可以帮助程序员轻松地进行数值计算。这类数值计算广泛用于以
# 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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目录安装cuda下载cuDNN包cuda配置验证pycharm内下载gpu版TensorFlow 安装cuda下载链接：https://developer.nvidia.cn/cuda-downloads? 直接安装，首先提取在temp目录：这个temp目录在退出安装以及安装完成后会自动删除，如果没有，我们也可以手动将其删除提取完成后，就进入安装步骤直接精简安装即可，省事快捷，占点储存空间在现在
个人总结：为什么要翻转卷积核？卷积的概念来源于数学的卷积公式，而卷积核是按照卷积公式给出的，它和要处理的像素块之间位置不对应，翻转之后就一一对应了，就可以直接在程序中对应相乘再相加，也就是说我们拿到一个卷积核后，可以手动先把它反转好，然后输入到程序中，这样在程序中就不用翻转了，整个程序执行过程中并没有所谓卷积的概念，公式，只有简单的数学相乘和相加而已 神经网络中的卷积层，它的
-- 图形学工程师 1.渲染执行流程； 2.Shader 编程技巧； 3.材质渲染案例； 4.后处理渲染案例； 5.Shader 编程优化案例；-- 图形学编程- 如何快速成长为图形学工程师- OpenGL核心技术- Google Android多媒体和图形图像- https://github.com/google/grafika 学openGL必知道的图形学知识- 图形
写在开始之前# cd /usr/bin
# ls python*
python python2 python2.7默认Centos7中是有python安装的，但是是2.7版本，这个版本被系统很多程序所依赖，所以不建议删除，保险起见，最好先做好备份。 $ mv python python.bak1、安装python3.6.x$ yum -y install zlib-devel bzip2-de
# PyTorch：CPU与GPU的选择
## 引言
在当今的深度学习领域，PyTorch因其高效、灵活和易于使用而受到广泛欢迎。无论是在学术研究还是实际应用中，PyTorch提供了强大的功能来支持复杂的模型训练。而许多新手初学者在使用PyTorch时，常常问一个重要问题：“PyTorch是运行在CPU上还是GPU上？”接下来，我们将深入探讨PyTorch的计算设备选择，并通过代码示例来帮助大
原创
2024-10-22 05:51:08
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在前一阶段的项目中用到了LGB，比起刚开始准备的XGB，结果告诉我LGB速度更快，且准确率更高，鉴于目前各大比赛或者面试中常考这两种算法，总结一下目前两者的区别和联系：xgboost采用的是level-wise的分裂策略，而lightGBM采用了leaf-wise的策略，区别是xgboost对每一层所有节点做无差别分裂，可能有些节点的增益非常小，对结果影响不大，但是xgboost也进行了分裂，带来
参考参考轮廓的基本概念在OpenCV中，可以通过cv::findContours()函数，在灰度图中寻找轮廓。函数原型：void findContours( InputArray image, OutputArrayOfArrays contours,
OutputArray hierarchy, int mode,
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2024-09-25 17:41:18
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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
1.内存屏障（memory barriers）是一组处理器指令，用于实现对内存操作的顺序限制2.缓冲行（cache line）CPU高速缓存中可以分配的最小存储单位。处理器填写缓存行时会加载整个缓存行，现代CPU需要执行几百次CPU指令3.原子操作（atomic operations）不可中断的一个或一系列操作4.缓存行填充（cache line fill）当处理器识别到从内存中读取操作数是可缓存
1 开发环境电脑系统：Windows 10编译器：Jupter Lab语言环境：Python 3.8深度学习环境：Pytorch2 前期准备2.1 设置GPU 由于实验所用电脑显卡维集成显卡（intel(r) UHD graphics），因此无法使用GPU。# 设置GPU(没有GPU则为CPU)
impo
一、绘制立方体2023年4月6日，谷歌宣布在 Chrome 用户可在 113 Beta 版本中，启用全新的 WebGPU 图形 API，支持硬件图形加速。本系列是学习记录，尚不能称之为教程（因此可能在代码的实现上、原理的阐述上等都可能存在不合适、不严谨或错误）。该系列希望通过代码撰写以及解读代码的含义，尝试阐述 WebGPU 中相关的图形学效果的实现方法、原理。如有遗漏、错误，还请指正与赐教。一、
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2024-09-05 09:42:35
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FPS定义1秒内游戏画面或者应用界面真实平均刷新次数，俗称帧率/FPS。影响因素显卡、CPU、内存；关注点：游戏项目低于30 fps/s 可能会出现卡顿；游戏项目理想状态 >= 60 fps/s；avgFPS >= 45 fps/s；高于16ms的帧率（即卡顿率）；测试工具及方法：使用perfdog工具；使用adb；使用第三方工具Emmagee、GT等；启动速度测试内容项：冷启动速度；
多线程编程是有一定的挑战，但除了挑战，还有一些好处，这些好处如下：更好的资源利用率简单的程序设计在某些场景下。更快的响应程序。更好的资源利用率假设一个应用程序从本地文件系统中读取和处理文件。从硬盘读取文件需要花费5秒，然后再处理需要2秒，处理两个文件需要花费的时间如下：当程序从磁盘读取文件的时候，大多数时间CPU都处于等待状态，在这期间CPU是十分空闲的。而这个时候CPU是可以用于做其他事情的。比
11 | 套路篇：如何迅速分析出系统CPU的瓶颈在哪里？笔记1.一个“又快又准”的瓶颈定位套路，告诉你在不同场景下，指标工具怎么选，性能瓶颈怎么找2.性能工具 1.一个“又快又准”的瓶颈定位套路，告诉你在不同场景下，指标工具怎么选，性能瓶颈怎么找首先，最容易想到的应该是 CPU 使用率，这也是实际环境中最常见的一个性能指标。CPU 使用率描述了非空闲时间占总 CPU 时间的百分比，根据 CPU 上
在探索如何“查看ollama是用CPU还是GPU”的过程中，我们切实体验到了IT技术中的各种交互与分析方法，并将这一过程记录下来，供大家参考。此过程不仅让我们深入了解了ollama的运行机制，还增强了我们对系统资源分配的认知。
## 协议背景
### 关系图及文字描述
在探讨 ollama 的计算资源使用方式时，我们首先需要理解 CPU 与 GPU 的基本架构及其特点。CPU（中央处理单元）是
PX像素(pixel).相对长度单位 像素是相对于显示器屏幕分辨率而言的。譬如，WONDOWS的用户所使用的分辨率一般是96像素/英寸。而MAC的用户所使用的分辨率一般.pt是绝对长度，px是相对的， 我现在创建了一个图片A,A的分辨率为1400px .px:pixel，像素，屏幕上显示的最小单位，用于网页设计，直观方便；pt:point，是一个标准的长度单位，1pt=1/72英寸，用于印刷业，非
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2024-10-24 20:31:50
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