一、利用clear清除内存时，要用pack函数进行内存整理Matlab在运行大数据时，会出现Out of Memory，在程序中加入clear不需要的变量，能否解决Out of Memory问题。答案是或许可以，或许不可以。原因：清除变量或者给该变量重新赋值只是释放了该变量先前分配的内存块，由于matlab是分连续块分配内存给变量，所以如果清除的这个内存空间不一定可以用上，比如，一个萝卜一个坑，
Ubuntu没有盘符这个概念，只有一个根目录/，所有的这些文件都在这个下面。Ubuntu终端命令： pwd:查看当前所在文件夹。 clear:清空屏幕。 rm：删除文件。 rm -r:删除文件夹。 command --help:显示command命令的帮助信息。 man command:查询command命令的使用手册。 空格键：显示手册的下一屏。 Enter键：一次滚动手册页的一行。 b：回滚一
0x00 前言 前段时间做项目遇到了一次翻车的情况——留的计划任务后门被管理员发现了，但是好在经过一番缠斗，权限还是比较稳的留住了。
而且还有意外的收获，从管理员执行的排查命令中了解到自己做痕迹清理还有哪些欠缺之处，索性整理一下Linux入侵痕迹清理的要点，水一篇文章。
0x01 清除登陆日志 我是通过ssh密码复用登陆目标的linux主机，那不可避免的会留下s
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2024-08-03 16:29:25
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## Python清空GPU显存的实现步骤
在开始教你如何清空GPU显存之前，我们先来了解一下整个过程的流程。下面是清空GPU显存的实现步骤及相关代码示例：
| 步骤 | 操作 | 代码示例 |
| --- | --- | --- |
| 1 | 导入相关库 | import torch |
| 2 | 检查可用的GPU设备 | device = torch.device("cuda" if
原创
2023-12-23 03:49:37
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# Python清空GPU显存的项目方案
在深度学习和机器学习的项目中，GPU作为加速计算的重要硬件资源，其显存管理尤为重要。本文将介绍如何在Python环境下清空GPU显存，以优化资源使用和避免显存泄露。
## 项目背景
在进行深度学习训练时，GPU显存的合理管理对于模型训练的效率和稳定性至关重要。如果显存没有得到及时释放，可能会导致显存不足，进而影响训练进程。因此，掌握清空GPU显存的方
原创
2024-07-24 11:53:12
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原帖子内容没时间 先做链接 mark 验证成功了 再分享 https://gist.github.com/filitchp/5645d5eebfefe374218fa2cbf89189aa从6.28以来，一直在折腾ubuntu下的Caffe。本来使用的是机械硬盘上的一个80G分区来安装Unbuntu 14.04。由于对Linux下分区的性质不是很清楚，导致/home下安装好Caffe,只剩大约1.
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2024-09-13 11:00:19
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笔记本电脑大家应该都知道，使用太长时间；电脑内部肯定就会积累很多灰尘影响电脑散热，灰尘主要分布于风扇、出口位置；并且电脑使用很久以后，CPU跟GPU芯片上面的散热硅脂也会逐渐变得干硬，这也是影响电脑散热的一个很重要的因素。机械师笔记本T90-Plus虽然是新上市的产品，但是迟早有一天大家会对内部进行清理的；所以先跟大家分享一下T90-Plus清理步骤。喜欢的可以先收藏哟。 大家无论使用
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2024-04-15 10:29:14
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轴的产生和控制命令命令1 axes功能 创建坐标轴图形对象。该命令是创建坐标轴图形对象的低级函数命令。用法 axes 在当前图形窗口中用缺省的属性值创建一坐标轴图形对象。axes('PropertyName',PropertyValue,…)用参量'PropertyName'指定的属性名与用参量PropertyValue指定的属性值创建一坐标轴。对于没有指定的属性名，系统则使用缺省的属性值。axe
机器配置超微工作站7048GR-TR显卡：4*Titan X Pascal架构内存：32G*2CPU：2* XEON E5-2630 V4由于工作需要caffe，开始在安装显卡驱动时候一直出现loop login问题，网上查资料原因是，NVidia的驱动默认会安装openGL，而实际上ubuntu内核本身也有openGL而且和GUI显示息息相关，那么一旦NVidia的驱动覆写了opengl，在GU
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2024-07-09 22:06:22
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我之前的介绍性文章“CUDA C++更简单的介绍”介绍了CUDA编程的基础，展示了如何编写一个简单的程序，将两个数组的数字分配给 GPU 可访问的内存，然后在 GPU 上把它们相加起来。为此，我向您介绍了统一内存，它使分配和访问数据变得非常容易，这些数据可以由系统中任何处理器(CPU或GPU)上运行的代码使用。 图1所示。统一内存是系统中任何处理器都可以访问的单个内存地址空间。
&
Environment:OS:Ubuntu 14.04 Linux 64-bit
GPU: GeForce GT 650M
Driver Version:340.58
Release Date:2014.11.5
Install environment:Recovery Mode(stable :) )Ubuntu下独立显卡的闭源驱动是一件十分”淡腾”的事,不同于系统自带的开源驱动, Nvidia
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2024-08-08 00:02:27
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torch.cuda.empty_cache() # 服务器的内存(主存)最大可达几十T,因此服务器上可以做到直接将所有训练数据加载到内存之后训练
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2020-11-27 14:46:00
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MATLAB基础：清除命令clc 清空命令行的命令clf 清除当前figure中的内容clear 清除工作区变量close all 关闭所有图形窗口清除命令通常放在代码最前方，避免其他变量或代码的干扰变量命名规则①以英文字母开头，可包含英文字母、数字和下划线；②区分大小写；③不要使用Matlab默认的预定义变量名④变量名长度不超过31位，超过31位的字符系统
一。安装的时候，让你输入代替root用户的名称与密码
使用sudo root切换root的时候会要求你输入密码，这时候你输入什么都不对的
要想使用的哈，需要给root设置密码,命令如下：
sudo passwd root
然后输入两次密码
然后注销，使用其他用户登陆。
ctrl+art+t进入命令
二。编辑文件：
1.进入文件目录下，打vi gitlab.yml ,如果编辑错了，就按e
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2024-05-10 11:08:49
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【现象描述】GPU上网络运行过程中出现Error Number:700 an illegal memory access was encounter【原因分析】出现该现象，在框架稳定的背景下基本上可以确定是网络中有算子踩显存，因此CUDA上报非法内存访问，错误码为700，可能原因如下：1.算子计算过程中使用的size比申请的显存大了，导致访问越界。2.由于GPU的算子执行是host下发到devic
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2024-02-19 20:36:17
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背景 在深度学习大热的年代，并行计算也跟着火热了起来。深度学习变为可能的一个重要原因就是算力的提升。作为并行计算平台的一种，GPU及其架构本身概念是非常多的。下面就进行一个概念阐述，以供参考。GPU：显存+计算单元 GPU从大的方面来讲，就是由显存和计算单元组成：显存（Global Memory）：显存是在GPU板卡上的DRAM，类似于CPU的内存，就是那堆DDR啊，GDDR5啊之类的。特点是
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2024-05-23 22:29:07
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# PyTorch清空显存
在使用PyTorch进行深度学习模型训练或推断时，显存是一个非常重要的资源。显存是GPU中用于存储数据和计算中间结果的关键部分，而PyTorch使用动态图机制，会在计算过程中持续占用显存。当显存不够时，会导致程序崩溃或性能下降。因此，及时释放显存是一个很重要的操作，本文将介绍如何清空PyTorch中的显存。
## 为什么需要清空显存
在深度学习模型训练或推断过程中
原创
2023-08-01 02:40:44
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# Python 清空显存
> 本文将介绍在Python中清空显存的方法，并提供相应的代码示例。
## 1. 背景知识
在使用Python进行大数据处理或者机器学习模型训练时，经常会遇到显存不足的问题。这是因为随着数据集和模型的增大，显存的使用也随之增加。当显存不足时，程序可能会崩溃或变得极其缓慢。
为了解决这个问题，我们可以使用一些方法来清空显存，释放已经使用的资源。下面将介绍几种常用的
原创
2023-09-21 03:12:04
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1、清理残余的配置文件。
1）在终端中执行 sudo synaptic，以便启动 Synaptic 包管理工具。
2）点击 Synaptic 右下角的 Status 按钮进行切换。
3）选择Synaptic 左边的 Not installed（residual config）即可在右边看到包含有残余配置文件的包，选择删除该包。
2、清理下载的缓存包。
通过apt安装软件时下载的包都缓存
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2024-03-23 11:19:20
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# 清空显存 python
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(导入所需模块)
B --> C(清空显存)
C --> D(结束)
```
## 整体流程
清空显存是指释放已经分配的内存空间，以便在程序执行期间重新使用。在Python中，我们可以通过以下步骤来实现清空显存：
1. 导入所需模块
2. 清空显存
3.
原创
2024-01-04 07:42:59
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