你可能已经知道在Intel x86计算机中，应用程序的能力是有限的，并且只有操作系统代码才能执行某些任务，但是你知道这是如何真正工作的吗？本文将介绍x86特权级别（运行级别），即操作系统和CPU一起合作来限制用户模式程序所能做的事情。有4个特权级别，编号为0(特权最大)到3(特权最小)，以及3个受保护的主要资源：内存、I/O端口和执行某些机器指令的能力。在任何给定的时间，x86 CP
使用TensorFlow中的卷积神经网络CNN对于图片进行分类。简介CIFAR-10每张图片: (32,32) 六万张
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十种分类 训练集: 五万张 测试集: 一万张汽车 手机 鸟 猫 等。图片 彩色 (32,32)我们将要使用的卷积神经网络的网络结构:
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从下往
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2024-03-22 14:24:11
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文章目录Java语言的特性简单性完全面向对象健壮性Java完美支持多线程并发可移植性/跨平台JDK JRE JVM三者之间的关系是什么？Java的加载与执行Java程序从开发到最终运行经历了什么？编写java的第一个程序！ Java语言的特性简单性，完全面向对象，健壮性，多线程，可移植性。简单性在Java语言中，真正操作内存的是：JVM（Java虚拟机），Java语言的底层是c++，所以JVM是
对于程序员来说，工欲善其事，必先利其器，毕竟电脑是吃饭的家伙，属于生产力工具，每天对着电脑十几个小时，若是电脑不称手，那工作体验就不好，效率也会降下去，所以对自己好一点，买到自己喜欢的，投入回报率也会高很多。那么程序员在选择电脑时需要考虑哪几个方面的因素呢？性能对于程序员来说，如果能做到流畅、快速就已经算是一台性能合格的笔记本了。CPU上最好能选择双核四线程以上的规格，代码编译上也会比较流畅，效率
程序员一般喜欢用thinkpad或者Mac，因为价位等方面的因素，还是用thinkpad多点，从事不同研发方向需要的计算机的配置也不太相同，现在开发软件要求的机器配置也和十几年不太一样，那个时候嵌入式刚好是红利期，很多的培训机构呼呼涉足这个领域，那个时期AMD的cpu还能和intel抗衡一下，不像现在有这么大的差异，记得第一家公司属于创业性质的公司，公司配置的电脑是神州牌子的，在上面开发软件，需要
Jupyther notebook ,可以把代码、图像、注释、公式和作图集于一处，从而实现可读性分析的一种灵活的工具。 Jupyter延伸性很好，支持多种编程语言，可以很轻松地安装在个人电脑或者任何服务器上——只要有ssh或者http接入就可以啦。最棒的一点是，它完全免费哦。Jupyter这个名字是它要服务的三种语言的缩写：Julia，PYThon和R，这个名字与“木星（jupiter
4.2、初级（浅层）特征表示 既然像素级的特征表示方法没有作用，那怎样的表示才有用呢？ 1995 年前后，Bruno Olshausen和 David Field 两位学者任职 Cornell University，他们试图同时用生理学和计算机的手段，
将作为一名程序员，进一步确定的目标是成为一个架构师，那么能耗必须考虑。 写代码与能耗的关系不言自明，现在假设将网络视频监控的监控识别算法放在客户端，既不利于算法的保护，也不利于算法的优化，更不利于降低能耗。 谈到能耗，每一台服务器都是吃电器，如果我不是老板，就不考虑耗电的情况，但是如果作为这个公司的一员，也
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2024-04-25 15:12:07
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之前文章介绍了在win10安装linux子系统，方便我们跑一些支持Linux环境的开源代码。但如果要用到Nvidia的GPU和CUDA，我们最好找个服务器，目的是方便自己快速训练模型；如果只是想跑跑模型，不训练的话，可以在双系统上配置tensorflow环境（虚拟机实在太慢）。 为什么不在子系统配置呢？最主要的原因是，目前win10支持的linux子系统还比较简单，找不到Nvidia的GPU（给你
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2024-10-11 14:39:15
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# 使用Python Matplotlib绘图时如何了解CPU和GPU的使用情况
在现代计算中，了解代码如何利用CPU和GPU是非常重要的。特别是当涉及到大型数据可视化时，性能的差异可能会显著影响你的开发效率和结果。因此，今天我们将讨论如何使用Python中的Matplotlib库，并帮助你理解它在CPU和GPU中的使用情况。
## 整体流程
为了掌握这一过程，我们可以将其分为多个步骤。以下
前言有段时间没来这里了，但是学习TracePro依然没有中断。在此之前学习的TracePro，都算是学习手册、官方Demo、跟着别人做。这几天的学习可以说在跟着别人做的基础上，加上了自己的思考与总结。1 TracePro中重点采样功能应用 上图为重点采样前后的模型及同一观察面下的照度图，可以看到明显重点采样后该观察面（探测面）的光照强度明显增强。但是在添加重点采样时，注意要根
资料来源：Robert Collins,CSE486, Penn State第8讲 Stereo Vision 深度信息感知是人类产生立体视觉的前提。生理过程一定是相当复杂，此处，我们只从物理角度，并采用数学的方法来讨论。 Inferring depth from images taken at the same time by two or more cameras. 基本透视投
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2024-07-18 11:14:50
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1. 小声BIBI 曾几何时，年少无知的我将CPU使用率和负载混为一谈，简单的认为负载高了就是CPU使用率高，直到碰到了一次现网事故时发现CPU的load很高，但是CPU使用率却很低，苦于基础能力薄弱，只能求助大神才将事故解决，痛定思痛，下面就开始学习一些CPU性能相关的基础知识。本博文主要讲CPU的平均负载和简单的问题排查。2. 前期准备能联通互联网的Linux环境，我
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2024-04-16 19:28:16
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CPU对我们来说既熟悉又陌生，熟悉的是我们知道代码是被CPU执行的，当我们的线上服务出现问题时可能首先会查看CPU负载情况。陌生的是我们并不知道CPU是如何执行代码的，它对我们的代码做了什么。本文意在简单解释我们代码的生命周期，以及代码是如何在CPU上跑起来的。编译-让计算机认识我一个漂亮 control+c 加上一个漂亮的 control+v，啪～，我们愉快的写下了代码，当代码被保存后，它就被存
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2024-08-23 11:34:20
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在Java开发中，一个常常遇到的问题是“到底是GPU还是CPU更适合开发”。对于开发者来说，这不仅关乎性能，也直接影响业务效率。通过这篇博文，我将分享如何分析、调试和优化这个问题。
### 背景定位
在过去的几个月里，我们的团队在处理数据密集型应用时，发现系统性能逐渐下降。最初，我们认为是代码逻辑上的问题，但随着调查的深入，我们发现，计算资源的配置才是真正的痛点。有效地利用GPU和CPU的优势，
1、昨日内容回顾计算机五大组成部分（补充）控制器与运算器合称CPU。储存器分内存（临时）与外存（长久）。计算机三大核心硬件CPU，计算机的中枢神经，程序运行必须依靠CPU。内存，容量小，运行速度快，程序的运行在内存中，断电数据即丢失。硬盘，容量大，运行速度慢，数据真正存储的位置，断电数据不消失。PS:程序运行时，CPU将数据从硬盘读取至内存中，在内存中运行。操作系统协调、管理计算机的各部分硬件，程
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2024-05-06 17:51:15
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最重要的话2021年，真希望行业能春暖花开。去年由于疫情的影响，无数行业都受到了影响，互联网寒冬下，许多程序员被裁，大环境格外困难。我被公司裁掉后，便着急地开始找工作，一次次地碰壁，完全消磨掉了自己的信心，突然感受到，面试已经越来越难了。于是，我开始调整状态，着重于深耕技术知识，似乎一切开始了好转，最后斩获p7岗offer。于是乎，我想把我的学习经历以及面试几十家互联网企业总结下来的面试经历分享给
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2024-04-12 10:42:08
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计算机可以从时间和空间两方面来区分指令和数据，在时间上，取指周期从内存中取出的是指令，而执行周期从内存取出或往内存中写入的是数据，在空间上，从内存中取出指令送控制器，而执行周期从内存从取的数据送运算器、往内存写入的数据也是来自于运算器。比如：要计算机做1+2＝？中，“+”表示要做什么和怎样做，1和2则是做的时候需要的原始数。现在假设某CPU中，“+”用二进制“00000001”来表示，
简介： 本文的主要内容不是介绍现有的比较流行的主要行业的一些数据模型，而是将笔者在数据仓库建设项目中的一些经验，在这里分享给大家。希望帮助大家在数据仓库项目建设中总结出一套能够合乎目前业界规范的，满足大部分行业数据仓库建设标准的一种方法。所谓水无定势，兵无常法。不同的行业，有不同行业的特点，因此，从业务角度看，其相应的数据模型是千差万别的。目前业界较为主流的是数据仓库厂商主要是 IBM
Batch Normalization原理：概念的引入：Internal Covariate Shift ： 其主要描述的是：训练深度网络的时候经常发生训练困难的问题，因为，每一次参数迭代更新后，上一层网络的输出数据经过这一层网络计算后，数据的分布会发生变化，为下一层网络的学习带来困难（神经网络本来就是要学习数据的分布，要是分布一直在变，学习就
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2024-09-26 11:20:55
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