文章目录基本信息1.ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块 之pywrap_tensorflow.py（1）Microsoft Visual C++ 2015 Redistributable Update 3 没有装（2）cuda和cudnn版本不一致（3）tensorflow-gpu版本不一致（4）其他python库版本问题等2.TensorFlow pi
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2024-10-11 13:22:27
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如果你参加了GDC 2019大会或者一直关注我们的动态,那么你可能已经听说或者看到了我们完全重新开发的PVRMonitor工具的Demo。我们不仅对其进行了很大的改进, 而且我们还重新设计了三种模式——Android平台和Unity/Unreal引擎插件。现在大家已经可以下载使用了！在这里我宣布大家可以在谷歌商店下载Android版本的应用了。不记得它有哪些功能了吗？下面就列举其主要的功能特性。在
Android Monitor包含GPU Monitor，它将可视化的显示渲染窗体的时间。GPU Monitor可以帮助你： 1、 迅速查看UI窗体生成 2、 辨别是否渲染管道超出使用线程时间在GPU Monitor中显示一个运行的应用1、 打开一个项目 2、 在物理设备或...
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2016-07-01 17:37:00
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原因基本都是Dismiss对话框的时候，Activity已经不再存在。常发生这类Exception的情形都是，有一个费时的线程操作，需要在显示一个Dialog，在任务开始的时候显示一个对话框，然后当任务完成了再Dismiss对话框，如果在此期间如果Activity因为某种原因被杀掉且又重新启动了，那么当Dialog调用Dismiss的时候WindowManager检查发现Dialog所属的Acti
这两天看了盖国强老师的<<深入浅出>>，很佩服盖老师钻研的精神。书中常用到一个查询语句，为了获取当前会话的跟踪文件路径，sql如下:1 SELECT d.VALUE
2 || '/'
3 || LOWER (RTRIM (i.INSTANCE, CHR (0)))
4 || '_ora_'
5 || p.spid
6 || '.trc' tr
redis4.0以上版本，用户可以在redis定义自己的扩展module了，可以快速实现新的命令和功能；redis模块使用动态库，可以在redis启动的时候加载或者启动后使用命令加载，API定义在了一个叫redismodule.h的头文件里，可以使用c++或者其他c语言绑定的程序编写模块；加载模块的两种方法：启动时使用redis.conf配置的模块：配置文件里配置loadmodule /path/
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2024-09-27 11:20:06
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Ceph是一个开源软件，旨在为企业提供高效的分布式存储解决方案。作为Ceph集群的核心组件之一，Ceph Monitor负责监控集群状态并协调数据访问请求。本文将对Ceph Monitor的源码进行深入分析，以揭示其工作原理和实现细节。
在Ceph集群中，Monitor是一组守护进程，负责监控所有OSD（Object Storage Daemon）和Monitor节点的状态。每个Monitor节
原创
2024-03-22 09:51:19
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Android 包含一些设备上开发者选项，可帮助您直观地了解您的应用在何处出现界面渲染问题，如执行太多不必要的渲染工作，或执行长时间的线程和 GPU 操作。 1. 分析 GPU 的渲染速度Profile GPU Rendering 工具以滚动直方图的形式直观地显示渲染界面窗口帧所花费的时间（以每帧 16 毫秒的速度作为对比基准）。在性能较低的 GPU 上，可用的填充率（GPU
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2023-07-24 22:14:17
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Windows 2003 和xp提供了性能监视器的几个命令行工具，他们是logman utility (logman
原创
2022-09-05 14:52:09
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对于flume的监控，只需要监控channel的性能数据即可，source和sink的性能一部分可以从channel中表现出来。以MemoryChannel为例，在MemoryTransaction的构造函数中会实例化一个org.apache.flume.instrumentation.ChannelCounter对象 pub
原创
2015-03-03 22:24:42
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现象bt的堆栈信息standard io上的错误输出从报错信息上看是非法的内存访问，但是报错的位置不一定是真实的位置，因为GPU都是异步发起的，错误可能会被在后面的op捕捉。例如cudaEventDestory： debug方式思维方式 复现，解决问题一定要复现问题，不能复现的问题不能确定正真解决。所以首先要做的是复现。定位，定位范围是逐渐缩小，优先排查自定义的代码
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2024-04-25 15:12:43
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目录一.简介二.效果演示三.源码下载一.简介GPUImage 共 125 个滤镜, 分为四类1、Color adjustments : 31 filters , 颜色处理相关
2、Image processing : 40 filters , 图像处理相关.
3、Blending modes : 29 filters , 混合模式相关.
4、Visual effects : 25 filters
CPU bound：CPU性能边界，是指CPU计算时一直处于占用率很高的情况。GPU bound：GPU性能边界，同样的是指GPU计算时一直处于占用率很高的情况。简介在这篇文章中，我们将学习Unity渲染一帧时在幕后会发生什么，渲染时会出现什么样的性能问题，以及如何修复与渲染相关的性能问题。在阅读本文之前，有一点需要记住的是，即没有适合所有情况的方法可以提高渲染性能。渲染性能受到游戏中许多因素的影
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2024-04-29 21:30:39
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从最开始买服务器的时候我就问了商家，能不能用显卡，商家答复厚度不超过2CM的刀卡是可以用的；并且在安装macOS的时候，我也发现3M的显存是真的不够用，上显卡的冲动再次涌上心头。显卡适配关系服务器作为比较特殊的设备，和普通PC不同，支持的显卡型号有限，以下为我从HPE官网找到的显卡适配关系，与其说是显卡，不如说是GPU，更偏向于计算，适合搞AI（所以一开始有朋友问我是不要开始搞大数据或者人工智能了
原创
2022-01-14 15:40:16
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大数据系统应包含以下功能模块：多数据源获取数据模块;数据预处理模块(清洗、验证等)，数据存储模块，数据处理模块、数据分析模块等(预测分析、生成使用建议等)，呈现和可视化的总结、汇总模块。 一、多数据源获取 大数据系统是生态系统，需要对各种不同种类来源的数据进行分析。这些数据可能来自在线Web应用程序、批量上传或feed、流媒体直播数据、来自工业、手持、家居传感的信息等。 不同数据源提供的
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2023-12-15 14:01:35
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xe_type='GPU')]但是,print(tf.__version__)print(tf.t
原创
2022-11-24 11:56:33
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前言 在高并发中，一个很关键的问题就是要避免死锁。 那么为什么会产生死锁呢？这种情况多见吗？ 举一个例子: 比如方法一中先lock(object1)，在lock(object1)中lock(object2)。 方法二种则相反。 那么这时候可以看出，如果方法一中lock了object1，这时候请求ob
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2020-07-02 14:13:00
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基于TensorFlow 2.3.0。PipeLine能够允许训练计算机的CPU执行IO和计算一个Batch数据的处理过程（activties），如从磁盘加载和转换特性（loading from disk and transforming features），而在此处理过程中，GPU能够操作前一个Batch的数据（in parallel with the GPU operating on the
MonitoredTrainingSession是tensorflow管理分布式训练中一个重要方法，它相当于集成了一些监控训练组件，如init、summary、log、save等。在早期的版本，一般使用tf.train.Supervisor来管理session，后来框架升级后，官方就推荐用MonitoredTrainingSession了。一、训练为什么要管理？ 搭建一个简单的分布式训练是不
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2024-04-20 16:31:53
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一. 使用adb devices 显示已连接的设备 二. adb push 和adb install安装App adb push和adb install是apk包安装的两种方法，用法如下： 1.
adb push XXX.apk /你想推送的路径 2.
adb install XXX.apk 显而易见，两者的区别是，adb push可以自定义推送路径，adb install
