Hello大家好，我是兼容机之家的小牛。前几日小牛发了一篇如何给老旧电脑升级显卡的文章，文中提到了如果老电脑没有独立显卡供电接口的话，最好不要使用转接线转接出显卡供电接口，因为没有独立显卡供电线一定程度上意味着这台电脑的电源功率不足以承载一张独立显卡的供电需求。有的机友就评论说，能不能使用不需要独立供电的显卡？小牛告诉你，当然可以。常见的不需要外接独立供电的游戏显卡主要有GTX750Ti、GTX1
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2023-08-01 20:06:24
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今天说两件事，一件是关于下个月台北展上即将发布的AMD Navi新卡；此时离新卡发布大概也就只有一个月了，坊间爆出的一些料可信度也比较高！这里筛选两个比较可信的爆料谨供大家参考。 其一是AMD最近开始提交的新AMDGPU LLVM开源显卡驱动中提到了编号“GFX1010”的新产品，之前GFX800对与对应Polaris，GFX900对应的是Vega，那这里的GFX1010指的也
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2023-12-12 21:35:02
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一、概述G1 GC，全称Garbage-First Garbage Collector，在JDK1.7中引入了G1 GC，从JAVA 9开始，G1 GC是默认的GC算法。通过-XX:+UseG1GC参数来启用。G1收集器是工作在堆内不同分区上的收集器，分区既可以是年轻代也可以是老年代，同一个代的分区不需要连续。并且每个代分区的数量是可以动态调整的。为老年代设置分区的目的是老年代里有的分区垃圾多，有
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2023-08-30 14:50:55
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老婆，我想要煤气炉 显卡的香气新显卡出世了，就在前几天。可以说是万众期待下，老黄发布了消费级（民用级）显卡RTX2070、RTX2080、RTX2080TI，作为“大多数人”，不得不说在发布会即将结束的那一刻，真的很想预订一块。真的很有诱惑力啊，毕竟价格摆在那里，RTX2080TI显卡相比1080TI可是贵了许多，Founder Edition 版 京东上预订9999差不多1w了。好了，
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2024-08-20 17:31:36
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文章目录一、Introduction二、ResNet的引入什么是Resnet本文方案GCNII 模型初始残差连接恒等映射迭代收缩阈值参考 一、Introduction本次阅读文章为升级版GCN，使用两种技术即初始残差和恒等映射来缓解过度平滑即梯度爆炸或缺失的问题。这种深度GCNII模型在半监督和完全监督任务上的性能优于最新方法。 虽然GCN在后续的升级中取得了比较优越的性能，但是由于过度平滑的问
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2023-10-27 22:34:32
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文章目录堆的回顾串行收集器并行收集器一、新生代收集器ParNew二、Parallel 收集器并行收集器中的两个参数CMS收集器CMS收集器的特点2、 标记清除和标记压缩的对比3、CMS的参数整理为减轻GC压力，我们需要注意什么？GC参数整理Tomcat实例系统结构测试一、使用32M堆处理请求测试二、使用最大堆512M处理请求测试三、设置最小堆为64M，GC次数减少。测试四、使用并行回收器测试五、
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2024-04-02 06:28:59
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一、对G1的一般建议一般建议使用G1及其默认设置，最终为其提供不同的暂停时间目标，并根据需要使用-Xmx设置最大Java堆大小。G1 默认值的平衡方式与其他任何收集器都不同。G1 在默认配置中的目标既不是最大吞吐量也不是最低延迟，而是在高吞吐量下提供相对较小的统一暂停。但是，G1 以增量方式回收堆中的空间和暂停时间控制的机制会在应用程序线程和空间回收效率中产生一些开销。如果您喜欢高吞吐量，那么可以
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2023-10-18 16:45:25
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什么是流处理器？
NVIDIA从G80开始带入了统一着色器架构（Unified Pipeline and Shader Design），也就是说Shader处理单元不会再和从前那样分开Pixel Shader、Vertex Shader等等不同类型的Shader单元，而是以GigaThread线程处理器根据工作负荷分配流处理器完成各种
美国硅谷时间4月5日，一年一度的NVIDIA GPU技术大会2016（GTC 2016）正式召开。在本次大会上，浪潮正式发布了新一代深度学习计算框架Caffe-MPI，并开源公布所有代码，以方便深度学习用户构建适合自身需求的解决方案。据浪潮HPC应用研发经理张清介绍，相较去年GTC发布的上一个版本，此次发布的新一代Caffe-MPI版本集群并行扩展性能更强，并增加了对cuDNN库的支持。实测数据表
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2023-10-18 17:26:49
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G1 GC是Java HotSpot虚拟机的低暂停，服务器风格的分代垃圾收集器。G1 GC使用并发(concurrent)和并行(parallel)阶段来实现其目标暂停时间并保持良好的吞吐量。当G1 GC确定需要进行垃圾收集时，它将首先收集存活数据最少的区域（垃圾优先处理）。垃圾收集器（GC）是一种内存管理工具。G1 GC通过以下操作实现自动内存管理：在年轻一代分配对象，并将老化的对象
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2023-05-26 14:09:48
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传统的网状结构初学深度学习时候，常见的经典结构比如CNN、RNN 对于CNN来说，他的核心在于它的kernel，kernel是一个个小窗口，在图片上平移，通过卷积的方式来提取特征。这里的关键在于图片结构上的平移不变性：一个小窗口无论移动到图片的哪一个位置，其内部的结构都是一模一样的，因此CNN可以实现参数共享。这就是CNN的精髓所在。 对于RNN来说，它的对象是自然语言这样的序列信息，是一个一维的
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2023-08-14 13:12:39
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前言本文参考 – 深入浅出图神经网络 GNN 原理解析一书GCN 的性质GCN 与 CNN 的联系1. 图像是一种特殊的图数据在图像中如果将像素视作节点，将像素之间空间坐标的连线作为彼此之间的边，如此图像数据就变成了一种结构非常规则的图数据，CNN 中的卷积计算则是用来出来这类固定的 2D 栅格结构的图数据。相较之下，一般意义下的图数据，往往单个节点附近的邻域结构是千差万别的，数据之间的关系也较为
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2024-01-16 01:47:42
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# GCN架构显卡推荐指南
作为一名刚入行的小白，你可能对如何实现“GCN架构显卡推荐”感到困惑。作为一名经验丰富的开发者，我将为你提供一个详细的指南，帮助你理解整个过程。
## 步骤流程
首先，让我们通过一个表格来展示实现GCN架构显卡推荐的整体步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据收集 |
| 2 | 数据预处理 |
| 3 | 构建GCN模型 |
原创
2024-07-18 12:36:42
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一. 概括图神经网络已经成为深度学习领域最炽手可热的方向之一。GCN具体思想的核心是通过拉普拉斯矩阵可以对图信息进行特征分解的特点把该公式定义为图卷积操作，同时图卷积的出现也填补了神经网络获取拓扑图类型特征的空白。 图谱理论简单的概括就是借助于图的拉普拉斯矩阵的特征值和特征向量来研究图的性质GCN(Graph convolution Network)是Convets在图结构上的自然推广。卷积神经网
或许老玩家们都发现，除了"吃鸡"乃至"LOL"这种"老游戏"之外，这两年我们并没有迎来爆发式普及的电竞作品。换句话说，游戏电竞领域将进入常态化，此时行业已经从开荒进入精细化时代，而生态相关的产品也必须深挖并扩展其应用场景广度与深度。其中，硬件领域的PC产品就产生了微妙变化，在多方协同促进之下，诸如游戏笔记本这种细分产品又逐渐回归全能定位，不仅专注游戏，更开拓了专业学习领域的发展路线。
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2024-08-20 15:28:04
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不断修订中。。。 文章目录背景前言1 显存占用1.1 参数的显存占用1.2 梯度与动量的显存占用1.3 输入输出的显存占用1.4 总结1.5 优化1.6 显存监控2 GPU 利用率3 显存释放4 影响训练速度的因素5 动态图 vs 静态图A 附录 Use GPU to speed up trainingA.1 导入tensorflow模块A.2 建立和执行计算图A.3 测试GPU与CPU性能的差别
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2023-11-17 22:49:16
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台式机电源供电不足故障现象和解决方法:电脑电源功率不足故障现象：1、光驱本身完好，由于主板或数据线故障，某些配件接触不良，导致不能读盘解决办法：采用替换法排除 cpu、电源和其他配件的问题后，再用替换法将故障锁定在电源上。因为增加的光驱使电脑电源功率不足导致不能读盘。可更换电源或者卸载光驱，故障消失。由于电源功率不足，还会导致电脑的无故重启，同样要更换较大功率的电源。2、电脑不能正常工作或表现不稳
# 理解与实现图卷积网络（GCN）架构
图卷积网络（Graph Convolutional Network，简称GCN）是一种深度学习模型，专门用于处理图结构数据。GCN在社交网络分析、推荐系统和图像分割等领域表现出色。本文将指导你如何实现GNN架构。
## 实现流程
为了顺利实现GCN架构，我们可以将其分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
SELV电路：安全特低电压电路。
作了适当的设计和保护的二次电路，使得在正常条件下或单一故障条件下，任意两个可触及的零部件之间，以及任意的可触及零部件和设备的保护接地端子（仅对I类设备）之间的电压，均不会超过安全值。
TNV：通讯网络电压电路
在正常工作条件下，携带通信信号的电路。
各种绝缘的适用情形如下：
A、操作绝缘oprational
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2024-08-31 23:32:15
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目录一.GCN介绍二.GCN的应用三.GCN的原理四.GCN核心公式的由来一.GCN介绍CNN的核心在于它的kernel，kernel是一个个小窗口，在图片上平移，通过卷积的方式来提取特征。这里的关键在于图片结构上的平移不变性：一个小窗口无论移动到图片的哪一个位置，其内部的结构都是一模一样的，因此CNN可以实现参数共享。这就是CNN的精髓所在。再回忆一下RNN系列，它的对象是自然语言这样的序列信息
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2024-01-15 21:07:43
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