系列文章目录一.实现PC和Nvidia远程连接 二.Nvidia 交叉编译程序 三.Nvidia 使用命令行实现GPIO控制 文章目录系列文章目录前言在上一文中采用命令行实现了GPIO控制，本次将使用C语言来实现GPIO输入输出功能，编辑器为VScode。一、思路二、具体实现代码1.main函数--GPIO输出2.main函数--GPIO输入3.配置函数总结 前言在上一文中采用命令行实现了GPIO
1、一个程序的成功执行，需要经过层层的调用才能让计算机相应的硬件执行相应的功能，让cpu执行计算，让内存存储信息等等，软件是依赖与硬件，硬件没有了软件的控制也就没有了灵魂，那么一个应用程序的运行底层到底是怎样调用的呢？它划分了一层层的次序，每层提供相应的接口，通过接口层层调用，从而完成相应的功能，层次如下： 所以当我们的程序运行的时候，我们使用了一些库函数就是api接口的调用，运行库再调用系统留
用了很久的spyder，一直有一些问题，体验感不是很好：1.自动提示功能不齐全，有时甚至失效2.不能直接本地代码同步到服务器（网上介绍的一种方法我尝试失败....）3.要使用远程服务器的GPU，本地的代码通过xshell上传到服务器之后还要修改一些文件路径（数据），操作太麻烦网上了解了一下，发现pycharm在与服务器同步的功能上比较强大，决定弃用spyder了。自己摸索了很久，终于是成功了，决定
前几天科目二一把100分过，舒服。 不过看了下科目三更难，希望考科目三的时候顺利一点。 好，言归正题，最近要实现一下大规模渲染，需要用到GPUInstanc
在调整超参数以使我的模型更好地执行时,我注意到每次运行代码时我得到的分数(以及因此创建的模型)都不同,尽管为随机操作修复了所有种子.如果我在CPU上运行,则不会发生此问题.他们将非确定性指向“tf.reduce_sum”函数.但是,对我来说情况并非如此.可能是因为我使用的是不同的硬件(1080 TI)或不同版本的CUDA库或Tensorflow.看起来CUDA库的许多不同部分都是非确定性的,并且似
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2023-09-20 13:39:27
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最近学校给了一个服务器账号用来训练神经网络使用，服务器本身配置是十路titan V，然后在上面装了tensorflow2.2，对应的python版本是3.6.2，装好之后用tf.test.is_gpu_available()查看是否能调用gpu，结果返回结果是false，具体如下：这里tensorflow应该是检测出了gpu，但是因为某些库无法打开而导致tensorflow无法调用，返回了fals
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2023-09-07 12:49:38
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这几天忙着写一个用于数据同步的Java程序，在这里遇到了一个令人头大的问题。问题是这样：我的数据同步程序要同时跑四个线程，在其中的一个线程中，要做一个MD5的文件校验工作。这个MD5的校验是要通过调用一个dll来实现，这个dll（名字叫做MD5Operation.dll）是用于对文件内容进行MD5运算的，目的是用于做服务器端和客户端的文件校验。类MD5Tool的源代码如下：package com.
人们为什么使用Python？之所以选择Python的主要因素有以下几个方面：软件质量：在很大程度上，Python更注重可读性、一致性和软件质量，从而与脚本语言世界中的其他工具区别开发。此外，Python支持软件开发的高级重用机制。例如面向对象程序设计。提高开发者的效率：相对于C、c++、Java等编译/静态类型语言，Python的开发者效率提高了数倍。Python代码量往往只有C++或者Java代
CPU与GPUCPU（Central Processing Unit, 中央处理器）：主要包括控制器和运算器GPU（Graphics Processing Unit, 图形处理器）：处理统一的、无依赖的大规模数据运算数据迁移至GPU 其中图中的data通常有两种形式：Tensor(张量)Module(模型)**to函数：**转换数据类型/设备tensor.to(*args, **kwargs)mo
TensorFlow程序可以通过tf.device函数来指定运行每一个操作的设备，这个设备可以是本地的CPU或者GPU，也可以是某一台远程的服务器。TensorFlow会给每一个可用的设备一个名称，tf.device函数可以通过设备的名称来指定执行运算的设备。比如CPU在TensorFlow中的名称为/cpu:0
前言其实现在很多人都听说或者接触过服务器，众所周知，服务器是网络中的重要设备，要接受少至几十人、多至成千上万人的访问，因此对服务器具有大数据量的快速吞吐、超强的稳定性、长时间运行等严格要求。但是今天我们了解的是GPU服务器，很明显，从字面上里面，GPU服务器是服务器当中的一种，GPU服务器跟其他服务器有什么区别吗？GPU服务器比其他服务器好用吗？或许大家会有这样的困惑，下面我将带大家了解GPU服务
一、CUDA代码的高效策略1.高效公式最大化计算强度：Math/Memory ，即:数学计算量/每个线程的内存最大化每个线程的计算量；最小化每个线程的内存读取速度；每个线程读取的数据量少每个线程读取的速度快内地内存>共享内存>>全局内存合并全局内存2.合并全局内存(按顺序读取的方式最好)3.避免线程发散线程发散：同一个线程块中的线程执行不同内容的代码(1)kernel中做条件判断
一、背景机器学习中的神经网络，有人说是模仿人类大脑的神经元，但说白了，其实就是算数运算，单个人工神经元或者神经元层，其权重与输出，均可以使用矩阵来表示。当然不管是c++还是Python均有矩阵运算的库（这其中Python的会更多一些），还有GPU加速等版本。这里我想实现一个c++版本，用以实现简单的全连接神经网络，起重点是简单，高效，不在乎要实现多复杂的功能。二、矩阵类定义这里以模板的方式来实现矩
一丶什么是程序程序是指令和数组的组合体，如:print("你好世界")，其中print是指令，你好世界是数据。CPU能直接识别和执行的只有机器语言，使用C，java这种高级语言编写的程序需要编译转换后才可以运行。二丶CPU的内部结构CPU即中央处理器，相当于计算机的大脑，内部由许多晶体管构成，负责解释和运行最终转换成的机器语言程序。寄存器：暂存指令和数据等处理对象。控制器：负责把内存上指令，数据等
# Spring如何调用普通Java类
Spring框架是一个开源的Java平台，它提供了一种轻量级的解决方案，用于构建企业级应用程序。它通过依赖注入和面向切面编程等特性，简化了应用程序的开发过程。在Spring中，我们可以很方便地调用普通Java类，以解决实际问题。本文将介绍如何在Spring中调用普通Java类，并通过一个示例来演示。
## 实际问题
假设我们正在开发一个电商网站，我们需
目录一、Ubuntu18.04 LTS系统的安装1. 安装文件下载2. 制作U盘安装镜像文件3. 开始安装二、设置软件源的国内镜像1. 设置方法2.关于ubuntu镜像的小知识三、Nvidia显卡驱动的安装1. 首先查看显卡型号和推荐的显卡驱动2. 安装nvidia-390版本驱动3. 重启系统，可以查看安装是否成功四、CUDA9.0的安装1. CUDA版本选择2. 安装CUDA9.03. 设置
文章目录PreparationStep1: 安装Nvidia驱动Step2 安装CudaStep3: 安装CudnnStep4: 安装Tensorflow-gpu包Step5: 测试案例IssuesIssue1Issue2Issue3Issue4Other: Linux 服务器版 NVIDIA 驱动安装1. Download Linux Server Version Drive2. Instal
WebView扯一扯显示网页的视图。这个控件是你可以在你的活动中滚动你自己的网络浏览器或者简单地显示一些在线内容的基础。它使用WebKit渲染引擎来显示网页，并包括通过历史向前和向后导航、放大和缩小、执行文本搜索等的方法。WebView使用首先加入布局文件，布局文件中写入WebView控件<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
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# 如何使用GPU加速普通的Python代码
## 引言
随着机器学习和深度学习的快速发展，使用GPU加速计算已经成为提高计算速度和效率的关键。GPU（Graphics Processing Unit）在进行图形渲染时具有强大的并行计算能力，因此也被广泛应用于科学计算和数据分析领域。本文将介绍如何使用GPU加速普通的Python代码，通过解决一个实际问题来展示GPU的优势和使用方法。
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原创
2023-09-07 18:48:16
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# 使用GPU加速Python代码：以TensorFlow为例
随着深度学习与大数据处理的快速发展，许多计算密集型任务逐渐转向使用GPU进行计算。相较于CPU，GPU在处理大规模数据时展现出了更强的并行计算能力。本文将通过一个具体的问题，介绍如何在Python中使用TensorFlow（一个流行的深度学习框架）来跑GPU代码。
## 问题背景
我们将设计一个简单的分类模型，通过使用GPU加速
