性能解读首先要指出的是。MoviePy 基于ffmpeg ，视频的最后生成，用的就是ffmpeg。所以，讨论MoviePy的性能问题，归根到底是讨论ffmpeg的性能。关于moviepy的程序执行过程，理论上所有耗时操作只发生在将clip写出到文件的时候。基于此因素，在实际操作中，尽量只在合成最后才进行视频的导出操作，即 write_videofile关于，ffmpeg的性能呢，一般需要看CPU是
gensim简介作为自然语言处理爱好者，大家都应该听说过或使用过大名鼎鼎的Gensim吧，这是一款具备多种功能的神器。Gensim是一款开源的第三方Python工具包，用于从原始的非结构化的文本中，无监督地学习到文本隐层的主题向量表达。它支持包括TF-IDF，LSA，LDA，和word2vec在内的多种主题模型算法，支持流式训练，并提供了诸如相似度计算，信息检索等一些常用任务的API接口基本概念语
配置环境dell@dell-Precision-3630-Tower ~ lsb_release -a
No LSB modules are available.
Distributor ID: Ubuntu
Description: Ubuntu 20.04.6 LTS
Release: 20.04
Codename: focal
dell@dell-Precision-3630-To
总结一句话：引用计时器为主，标记清除和分代回收为辅。一：引用计时器： 1.环状双向链表-refchain：python程序中所创建的对象全部存在这个refchain双向链表中，每个内存对象会产生一些数据，包括上一个对象，下一个对象，类型，引用计数器。如果是多个元素的对象，还会有元素的个数以及值。 2.这些对象中的数据如何提现出来的？ &n
虚拟块设备文件更通用的名称是硬盘镜像文件(Hard Disk Image)，但不是所有的硬盘镜像文件都是虚拟块设备文件，例如，目前Ghost的GHO格式的镜像文件就不能成为虚拟机中的硬盘。 Linux的dd命令，可以用于生成虚拟块设备文件。既可以用于创建空镜像文件，也可以用于创建物理硬盘的镜像。 # dd if=/dev/hda of=/mnt/nebula/hda_dd.image475713
背景：在服务器上搭建anaconda环境，已下载好以下文件：anaconda3.5.2.0-Linux-x86_64.shtensorflow_gpu-1.14.0-cp37-cp37m-manylinux1_x86_64.whlKeras-2.2.4-py2.py3-none-any.whlopencv_contrib_python-4.1.0.25-cp37-cp37m-manylinux1_
1、背景在数据分析中，处理Key，Value的Pair数据是极为常见的场景，例如我们可以针对这样的数据进行分组、聚合或者将两个包含Pair数据的RDD根据key进行join。从函数的抽象层面看，这些操作具有共同的特征，都是将类型为RDD[(K,V)]的数据处理为RDD[(K,C)]。这里的V和C可以是相同类型，也可以是不同类型。这种数据处理操作并非单纯的对Pair的value进行map，而
前言阿里巴巴出了一本Java规范，在国内java开发眼里被赋予了神圣的殿堂，我不推荐你用阿里巴巴的开发手册。目前Google Guava在实际应用中非常广泛，本篇博客将以博主对 Guava 使用的认识以及在项目中的经验来给大家分享！学习使用 Google Guava可以让你快乐编程，写出优雅的 Java 代码，在业务允许的条件下，我推荐使用 Guava编程！Joiner/Splitter/Char
# Redis 数据库简介及其使用
Redis 是一种基于内存的开源数据库，用于存储数据结构，如字符串、哈希、列表等。它被广泛应用于缓存、会话存储、消息队列等场景。Redis 支持多个数据库，通常从 0 开始编号，我们可以通过选择不同的数据库来存储不同类型的数据。
## Redis 数据库
Redis 数据库从 0 开始编号，最多可以支持 16 个数据库，默认情况下我们连接到的是数据库 0。
文章目录一.FFMPEG介绍FFMPEG组成二.Windows10下FFMPEG安装三.FFMPEG的使用1.关键指令 一.FFMPEG介绍FFmpeg是一套可以用来记录、转换数字音频、视频，并能将其转化为流的开源计算机程序。采用LGPL或GPL许可证。它提供了录制、转换以及流化音视频的完整解决方案。它包含了非常先进的音频/视频编解码库libavcodec，为了保证高可移植性和编解码质量，lib
一、查看GPU的驱动程序 二、安装Pytorch conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=8.0.0 -c pytorch ...
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2021-09-11 16:38:00
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20240105，记。最近在使用GPU对onnx模型进行加速过程中（仅针对N卡，毕竟也没有别的显卡了。。），遇到了点问题：就是明明在安装了合适版本的显卡驱动和CUDA后，onnx还是不能够成功调用GPU，并且还出现了先导入torch，再导入onnxruntime就可以成功调用的奇怪现象。测试机器：Windows10，RTX 3070，onnxruntime-gpu==1.16.1，显卡驱动：522
如何利用官方SDK文件来辅助开发1.首先要先知道什么是SDK？SDK或者SDK包指的是，半导体厂商针对自己研发的芯片，同步推出的一个软件开发工具包。它可以简单的为某个程序设计语言提供应用程序接口API的一些文件，但也可能包括能与某种嵌入式系统通讯的复杂的硬件。SDK还经常包括示例代码、支持性的技术注解或者其他的为基本参考资料澄清疑点的支持文档。我是这样理解的，SDK就像是这个芯片的使用说明书：告诉
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2023-09-27 09:15:02
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# Java Enum 使用泛型
在Java编程语言中，`enum`（枚举）是一种特殊的类，它允许我们定义一组常量。然而，Java的`enum`类型本身并不支持泛型。但是，我们可以通过一些技巧来实现类似泛型的效果。本文将探讨如何在Java中使用泛型的`enum`。
## 为什么需要泛型的 Enum？
泛型提供了一种方式来创建类型安全的数据结构，允许我们在编译时捕获类型错误。使用泛型的`enu
# Java 枚举使用泛型的实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助刚入行的你理解如何在Java中使用泛型枚举。Java枚举（Enum）是一种特殊的类，它允许你为一组固定的常量定义一个类型。而泛型（Generics）则是一种在编译时提供类型安全的方式。将两者结合起来，可以创建出类型安全且灵活的枚举类型。
## 步骤流程
下面是使用泛型枚举的步骤流程，以及每一步需要做的事情：
``
目录AutoDock-GPU的运行下载环境准备编译运行AutoDock-GPU的调试 AutoDock-GPU的运行下载1.创建一个文件夹 例如：mkdir /media/test/Documents/Glinttsd/AutoDock4.2 2.cd 到文件夹中，使用git init 3.用git pull https://github.com/ccsb-scripps/AutoDock-GP
前言总所周知Redis发展到目前为止，支持高达9种数据不同数据结构的NoSQL软件系统。伴随而来的是各种操作命令的不断增加。过百个命令，如何才能完全掌握，并且能比较系统化的记住，做到信手拈来，如果只是通过死记硬背估计难度比较，而且也不容易记住。故本系列文章，尝试通过分类汇总的方式，梳理各种命令。 本篇作为本系列的第一篇文章：主要是针对字符串String指令。 Redis作为一个NOSQL服务f器，
6月7日，红帽宣布全面推出Ansible 2.1。作为一款简单且无代理的开源IT管理框架的最新软件版本，Ansible 2.1实现了对网络自动化的支持，有助于进一步扩展Ansible成为企业IT环境中的通用语言，包括从网络基础到基于容器的部署等方面。Ansible可帮助开发人员和IT运营人员更轻松且迅速地部署IT应用和环境，通过自动执行例行活动而使他们消除IT团队间的障碍，例如网络配置、云部署，以
GPU是如何实现并行的？它实现的方式较之CPU的多线程又有什么分别？本文将做一个较为细致的分析。
前言 GPU 是如何实现并行的？它实现的方式较之 CPU 的多线程又有什么分别？ 本文将做一个较为细致的分析。GPU 并行计算架构线程，一
Pytorch 使用GPU训练使用 GPU 训练只需要在原来的代码中修改几处就可以了。我们有两种方式实现代码在 GPU 上进行训练 ## 方法一 .cuda() 我们可以通过对网络模型，数据，损失函数这三种变量调用 .cuda() 来在GPU上进行训练# 将网络模型在gpu上训练
model = Model()
model = model.cuda()
# 损失函数在gpu上训练
loss_f
