文章目录计算字段拼接字段示例1：as关键字赋予计算字段一个别名算术运算示例SQL算术操作符示例：用select语句进行算术计算总结 计算字段计算字段和列类似，经常互换使用，但是数据库中说列更准确，而计算字段是在SELECT语句内创建的。只有服务器的数据库知道select语句中哪些列是表列，哪些是计算字段，客户端的应用程序不知道，他觉得都一样。虽然客户端的应用程序可以完成所有的格式转换等工作，但是
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2024-03-24 14:34:59
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在微软最新发布的 Windows Insider 预览版本中，WSL2 获得了 GPU 计算支持。这意味着 Linux 二进制文件可以利用 GPU 资源，在 WSL 中进行机器学习、AI 开发或是数据科学等工作。微软在今年五月份的 Build 2020 大会上宣布了 WSL 对GPU 计算的支持，对这项功能的需求在社区中一直拥有很高的呼声。目前，需要在WSL中启用GPU支持需要加入Windows
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2024-05-28 08:30:01
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前导知识理解本文需要先了解：计算机底层基础知识，CPU、机器码、编译等《编译型语言与解释型语言如何在计算机底层运行》《计算机底层运转机制：多核、缓存、CPU、CU、ALU、Cache》
Python代码与GPU加速的关系《Python程序如何用GPU加速：Tesla、CUDA、Numba》在CPU入门numba《Python代码在CPU下加速：Numba入门》在GPU入门numba《Python通
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2024-05-22 23:34:00
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作为 Python 语言的一个扩展程序库，Numpy 支持大量的维度数组与矩阵运算，为 Python 社区带来了很多帮助。借助于 Numpy，数据科学家、机器学习实践者和统计学家能够以一种简单高效的方式处理大量的矩阵数据。那么 Numpy 速度还能提升吗？本文介绍了如何利用 CuPy 库来加速 Numpy 运算速度。作者：George Seif，机器之心编译，参与：杜伟、张倩。就其自身来说，Num
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2024-05-23 14:21:33
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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
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
目录1、numpy1.1、创建 numpy.array1.1.1、常规创建 numpy.array 的方法1.1.2、其他创建 numpy.array 的方法1.1.2、其他创建随机数 random1.2、numpy.array 基本操作1.2.1、numpy.array 的基本属性1.2.2、numpy.array 的数据访问1.2.3、numpy.array 合并和分割1.3、numpy.a
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2024-05-24 12:48:41
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NumPy学习笔记NumPy简介NumPy基础1、创建数组(矩阵)、数据类型2、数组属性查看：类型、尺寸、形状、维度3、小数、reshape(括号维度辨析)4、广播5、轴概念、数组拼接5.1轴5.2拼接6、三元运算符、行列交换7、numpy中的nan和inf7.1 简介7.2 nan性质NumPy常用方法NumPy生成随机数NumPy中的布尔索引NumPy常用统计方法思维导图 &n
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2024-05-24 16:41:28
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CUDA编程（九）矩阵乘法在之前我们一直围绕着一个非常简单的求立方和的小程序学习CUDA，从编写到优化，学习了很多，包括CUDA GPU的架构，如何评估程序，并行优化，内存优化，等等，把程序的运行时间从679680304个时钟周期（对于我的显卡是0.853S）最终优化到了133133个时钟周期（对于我的显卡是1.67e-4S），优化的效果还是非常明显的，前后总共加速了5015倍。不过这个立方和的小
1. 显存的占用当在GPU上跑一个模型时，显存的占用主要有两部分：模型的输出（特征图、特征图的梯度）、模型的参数（权重矩阵、偏置值、梯度）1. 模型参数的显存占用：（例如：卷积核的参数、BN层、全连接层的参数等（池化层没有参数）） 2. 如果是在训练阶段，需要反向传播更新参数值，所以每个参数都需要存储梯度。所以模型参数的显存占用，与采用的优化器有关。
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2024-10-21 16:41:56
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在进行用户信息认证之前，我们需要先知道两个知识点：（1）：http是无状态协议。所以，在进行信息认证时，我们需要引入状态机制，也就是session机制。（2）：cookie，与域名有关，域名不变，cookie不变。也就是说，在同一域名下，请求各种资源都会携带cookie回后端。下面来谈谈两种认证方式：1.session（会话）这种方式依赖于cookie，我们也称它为setCookie（种cooki
Tutorial 8: Loading Maya 2011 Models
第八章：加载Maya2011模型
This tutorial will cover how to import static 3D models from Maya 2011. Note that this tutorial will be focused on Maya but
# Python将变量放到GPU的科普文章
近年来，随着深度学习和大数据处理的飞速发展，GPU（图形处理单元）因其并行计算能力受到越来越多开发者的青睐。Python作为一种易于学习且功能强大的编程语言，已成为科学计算和机器学习领域的主流工具。本文将讨论如何将变量放到GPU上进行运算，并提供相关代码示例和图示说明。
## 为什么使用GPU？
CPU（中央处理单元）通常适用于处理任务较少且需要快
本文介绍了一个自助结账系统，该系统的主要原件是一个视觉项目计数，可以在客户结账时识别选择的商品的类别和数量，从而完成自助结账。但是该系统的训练受到域适应问题的挑战，即训练数据是单个的物品，而测试图像则是物品的集合。为了解决这个问题，作者提出了一个data priming方法。首先使用一个pre-augmentation data priming，从训练图片中消除干扰的背景，并通过porn prun
文章目录一、标量二、向量三、矩阵四、四维张量 一、标量在 TensorFlow 中，标量最容易理解，它就是一个简单的数字，维度数为0，shape 为 []。 标量的典型用途之一是误差值的表示、各种测量指标的表示，比如准确度(Accuracy, acc)，精度(Precision)和召回率(Recall)等。以均方差误差函数为例，经过tf.keras.losses.mse(或tf.keras.lo
第四课变量的引入 【变量是什么？】变量是高级程序设计语言最基础的概念之一。C++中有几种基本变量类型，以后将逐步学习。本课介绍变量的基本概念和整数型变量的定义和使用。（1）变量是名称先来看一下画边长是120的正三角形和矩形的程序：样例程序4.1图形int main(){ pen.fd(120); pen.rt(120
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2024-09-30 19:17:52
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1. 线性变换的概念当一个矩阵 乘以一个向量 时，它将 变换到另一个向量 。进来的是 ，出去的是 。一个变换 就像一个函数一样，进来一个数字 ，得到 。但更高的目标是一次考虑所有的 ，我们是将整个空间 进行变换当我们用 乘以每一个向量 时。，为空间 中的每一个向量 分配一个输出 。这个变换是线性的，如果它满足：我们可以将这两个条件结合成一个，矩阵相乘满足线性变化，因为 始终成立。
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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大家好，今天我来为大家讲解一下如何利用3dmax中的阵列制作带扶手楼梯。打开3dmax，选择长方体在场景中进行创建。 单击修改，将长度设置为280mm，宽度设置为1800mm，高度设置为150mm。 执行W键切换到移动工具，并将视口底下的坐标进行清零设置。 单击文件，选择导入中的合并，然后选择小立柱将它合并进来。 选择小柱
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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