在虚拟桌面项目里，传统桌面上存储的用户数据不可避免的要迁移到虚拟桌面中来。这几乎是所有IT管理员的要求，因为数据安全是企业选择虚拟桌面最大”诱惑”之一。想象一下，几百台计算机都要迁移到数据中心，还要使用以往的移动硬盘，刻录光盘等方式来实现 数据的搬迁吗？这个工作量实在是太大了，因为除了备份个性化数据，到虚拟桌面里面还要还原这些数据到相应的位置呀。有朋友说了，使用P2V工具不就搞定了嘛，但是我个人不
移动电源是什么？移动电源是：方便易携带的大容量随身电源。随着全球经济的快速发展，人们生活水平的不断提高，随身携带式的电子产品也越来越多，如笔记本电脑、平板电脑、手机、数码相机、摄像机、便携式DVD、PDA、MP3、MP4、GPS、保暖设备、医疗保健设备等。移动电源的命名：移动电源英文为power bank，也叫“电池”、“外置电池”、“后备电池”、“数码充电伴侣”、“充电棒”、“充电宝”、“续
No.1读写的基本原理磁盘的两面涂有磁性材料，根据N，S可以来记录0，1两种状态。写入数据时，磁头电磁铁改变极性材料的磁性来写数据。 读入数据时，磁头的读取器可以得到磁性材料的极性然后还原成0，1电信号。 No.2处理器对磁盘的控制 再来回顾一下8086下1M内存的分配，我们先前已经介绍过在统一编址的模式下，显存对应的区域是0xb8000-0xbffff，通过操作这里相应的内存就可以控
在说明带宽之前，先来了解一下数据是如何发送的：一、数据的发送过程：应用程序将要传输的数据放入内存中。应用程序使用send等库函数，通知内核将传输数据放入内核缓存区。数据是以队列的形式进入的，如果数据较多，则等前一波数据发送完后，再发送另外一拨数据，具体显示为send会多调用几次cpu通知网卡将内核缓冲区的数据存放到网卡缓冲区网卡将数据从字节变为二进制数字信号将二进制数字信号使用光纤或铜线传播二、带
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2024-10-16 15:54:51
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这里写目录标题使用collate_fn单进程和多进程数据加载平台特定行为多进程数据加载中的随机性内存固定(Memory Pinning)torch.utils.data.DataLoadertorch.utils.data.Datasettorch.utils.data.IterableDataset 使用collate_fn当启用或禁用自动批处理时，collate_fn的使用略有不同。禁用自动
一、CPU与GPU二、数据迁移数据在GPU和CPU之间迁移： 数据迁移使用的方法：to()函数进行迁移的数据：Tensor和Module2.1 to函数to函数：转换数据类型/设备tensor.to(*args, **kwargs)module.to(*args, **kwargs)区别：张量不执行inplace，模型执行inplace 张量执行to函数之后，会重新构建一个新的张量，而module
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2024-04-01 20:10:17
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1.使用DIH上传结构化数据 许多搜索应用索引结构化数据,如关系型数据库.DIH提供了一个这样的存储并索引结构化数据的机制.除了关系型数据库,solr可以索引来自HTTP的内容,基于数据源如RSS和ATOM feeds,e-mail库和结构化XML(可以使用XPath来生成字段) 更多信息参考 https://wiki.apache.org/solr/DataImportHandler.1.1
由于在使用tensorflow训练模型时，会自定义默认将所有gpu占满，所以在训练时可以指定使用tensorflow使用的gpuimport os
#指定第二块GPU
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '1'
#自定义显存
gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.7)
s
3.8 在CPU和GPU之间复制数据C++ AMP：用Visual C++加速大规模并行计算数据可以在CPU和加速器（通常是GPU）之间自动复制，也可以根据需要使用amp.h中众多的copy()重载函数之一显式复制。例如，我们可以在默认加速器上构造array，然后仅使用一条函数调用便可以把数据复制进去：array<int, 1> a(5, v.begin(), v.end(
如何将数据移动到新硬盘（装机）本文对磁盘的数据操作具有一定的风险，如果读者对装机的一些知识不太熟悉，不建议直接上手操作。背景笔记本上面原来的256G的固态硬盘不够用了，所以最近买了一块新的500GB的固态硬盘，在不想重装系统的情况下想着把原来的固态硬盘上面的数据原封不动地移动到新的固态上面来，在实践的过程中遇到了很多问题，所以写了本篇文章记录下。准备工作一个移动固态硬盘盒，用来装拆下来的固态硬盘。
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2024-10-13 21:41:54
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注意这里：Reddit由于我GPU存不下，所以--gpu就只能选择default的值-1parser.add_argument("--gpu", type=int, default=-1,
help="gpu") #源代码default=-1, 我改成0这样就可以在GPU中也运行了.但其实还是不行，
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2024-09-25 20:08:43
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技术特征：1.一种基于linux的片上cpu/gpu流水化计算方法，其特征在于，包括步骤：s1，根据预设的任务依赖算法以及任务的执行类型对所述任务进行排序，对排序后的所述任务按照流水线最大利用率进行重排序，其中所述执行类型包括并行计算型任务，以及串行、io或者逻辑型任务；s2，对缓存进行缓存状态查询，在对所述缓存发起写请求任务完成后进行缓存刷新；s31，根据gpu计算核心的计算状态以及所述任务的重
什么是 像素渲染流水线web页面你所写的页面代码是如何被转换成屏幕上显示的像素的。这个转换过程可以归纳为这样的一个流水线，包含五个关键步骤；1.JavaScript：一般来说，我们会使用JavaScript来实现一些视觉变化的效果。比如用jQuery的animate函数做一个动画、对一个数据集进行排序、或者往页面里添加一些DOM元素等。当然，除了JavaScript，还有其他一些常用方法也可以实现
纽约大学本周有一场探讨 “人工智能的未来” 的年度座谈会，Yann LeCun 邀请NVIDIA 联合创始人兼首席执行官黄仁勋 (Jen-Hsun Huang)先生在座谈会上发言。这场完美的盛会聚集了人工智能领域中的诸多翘楚以探讨人工智能的发展现状以及不断取得的进展。以下为黄仁勋先生的发言主题，即为什么说深度学习是一种需要新型计算模式的全新软件模式；为什么人工智能研究人员采用 GPU 加速的计算模
在本章中，我们将学习如何分配和使用纹理内存(Texture Memory)。和常量内存一样，纹理内存是另一种类型的只读内存，在特定的访问模式中，纹理内存同样能够提升性能并减少内存流量。虽然纹理内存最初是针对传统的图形处理应用程序而设计的，但在某些 GPU 计算应用程序中同样非常有用。 文章目录纹理内存简介热传导模型简单的传热模型温度更新的计算模拟过程动态演示使用纹理内存使用二维纹理内存遇到的问题及
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2024-04-18 14:28:41
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我们下面就继续进一步的, 说说Global Memory的相关优化. 要说对它的优化, 我们得先知道Global Memory是什么, 和很多人的印象里的不同, 它不一定是显存. 还可能是映射的内存. (例如zero-copy时候的手工分配的, 和退化的Unified Memory的情况). 我们主要说一下当Global Memory是显存, 和是zero-copy的情况, 而暂时忽略是退化的Un
以下全部都是我个人的一个见解，如果有什么不对的请原谅什么是硬盘？
硬盘是用来存储数据的媒介
衡量硬盘的好坏： 参数：
1）转速
2）接口速度
3）接口类型
4）缓存 硬盘：
1）机械硬盘
2）固态硬盘：又称SSD
3）移动硬盘 接口类型:
PA
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2024-03-06 17:29:09
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现在多数软件都支持Excel的导入导出功能。因为将软件中的数据导出到Excel中以后，财务专员就可以很方便的操作这些数据了。这样可以节省很多工作量。并且，有数据导入功能可以使用户启用软件时，不必花费时间就可以将上万条记录导如到软件系统的数据库中。大大减少了用户的工作量，否则，用户只能乖乖的一条条录入了，如果录入后没保存，那就只能…..，大家懂的。 
一、简介DMA(Direct Memory Access,直接存储器访问)。在ＤＭＡ出现之前，CPU与外设之间的数据传送方式有程序传送方式、中断传送方式。CPU是通过系统总线与其他部件连接并进行数据传输。DMA的出现就是为了解决批量数据的输入/输出问题。DMA是指外部设备不通过CPU而直接与系统内存交换数据的接口技术。这样数据的传送速度就取决于存储器和外设的工作速度。1、能向CPU发出系统保持(H
性能测试典型问题记录硬件上的性能瓶颈一般指的是CPU、内存、I/O读写速率，磁盘空间方面的问题。网络上的性能瓶颈：一般指的网络带宽，网络波动，延时，丢包等。应用程序上的性能瓶颈一般指的是开发人员新开发出来的应用程序。例如，程序架构规划不合理，程序本身设计有问题（串行处理、请求的处理线程不够），造成系统在大量用户方位时性能低下而造成的瓶颈。数据库的性能瓶颈一般指的是数据库索引，锁，表空间，慢sql，
