提要：以下仅为个人查阅资料，视频总结所得，如有错误，请指出谢谢优化要点:本文优化是针对启动时App的界面渲染进行优化，主要体现在XML优化知识储备:我们需要了解CPU和GPU的工作流程卡顿原理CPU和GPU:CPU的任务繁多，除了进行逻辑计算外，还要进行内存管理，显示操作，因此在实际运算的时候新能会大打折扣，在没有GPU的时代，不能显示复杂的图形，其运算速度远跟不上今天复杂三维游戏的要求。这时 G
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2023-12-02 13:38:53
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在上一篇博客中，我们快速搭建，训练了一个小型的网络，但是存在一下问题。仅仅是使用了 CPU，并没有使用 GPU 进行训练；学习率太高，导致最后数值提不上去；
针对这2个问题，我们进行统一的解决。
并最后写一个 detect 模块，将我们写出的网络进行应用。pytorch 使用 GPU 进行训练 在代码中，修改训练设备为 GPU 较为简单，主要有两种方法
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2024-04-20 22:21:18
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一、什么是泛型？“泛型”这个术语的意思就是：适用于多种数据类型。其目的是使类或者方法拥有更广阔的表达能力，通过解耦类或者方法与所用类型之间的约束来实现该目的。通过使用泛型，我们可以极大地提高代码的可复用性，避免冗杂的代码。当我们在编写泛型程序时，应跳出数据类型的约束，把注意力集中在程序本身的数据结构上。二、Java泛型机制和C++的不同首先我们先来看一段C++代码(摘自《Java编程思想》（第四版
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2024-04-08 13:14:23
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## COMSOL与Python的结合：实现更强大的仿真
COMSOL Multiphysics是一款强大的模拟软件，被广泛用于多物理场的数值仿真。许多工程师和科学家们都在使用它来解决复杂的物理问题。随着编程技术的不断发展，用户会问：COMSOL可以利用Python脚本吗？答案是肯定的，COMSOL提供了一种与Python进行交互的方式，使得用户可以通过脚本实现更高效的仿真过程。
### Py
原创
2024-10-10 04:13:13
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算力概念TOPS操作亿次每秒Tera Operation per s=10^12TOPS=10^12 Tera GOPS=10^9 Giga MOPS=10^6 millionTFLOPS=float OPS 浮点操作算力 PFLOPS=10^15 千亿 1 alexnet：1.4GOPS 也是0.0014TOPS 2 Resnet152：22.6GOPS 也是0.0226TOPS自动驾驶L3，4
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2024-03-01 13:49:42
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环境ubuntu20.04 RTX3080 conda虚拟环境问题描述使用pytorch时遇到报错：UserWarning: NVIDIA GeForce RTX 3080 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch installation.
The current PyTorch install s
gpu算力cuda版本torch版本终于搞懂了！首先！cuda版本需要和gpu算力匹配：查看gpu的名称算力—在python控制台中/cmd终端python控制台中import torchtorch.cuda.get_device_name(0)得到显卡的名字torch.cuda.get_arch_list()返回此库编译所针对的 CUDA 架构列表终端中nvidia-smi其中显示的CUDA V
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2024-08-29 21:07:18
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对于深度学习初学者来说，JupyterNoteBook的脚本运行形式显然更加友好，依托Python语言的跨平台特性，JupyterNoteBook既可以在本地线下环境运行，也可以在线上服务器上运行。GoogleColab作为免费GPU算力平台的执牛耳者，更是让JupyterNoteBook的脚本运行形式如虎添翼。本次我们利用Bert-vits2的最终版Bert-vits2-v2.3和Jupyter
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2024-06-07 12:51:47
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云计算（七）：计算的概述与未来算力的定义计算的分类计算的量度计算的发展云计算、超算和智算的关系与区别计算的未来冯诺依曼结构的瓶颈突破，存算一体技术或将改变计算架构摩尔定律的尽头，精度的极限，Chiplet可能是最现实技术路径量子计算光子计算神经拟态计算（类脑计算） 算力的定义算力是设备根据内部状态的改变，每秒可处理的信息数据量。——2018年诺贝尔经济学奖获得者William D. Northa
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2024-03-22 14:44:55
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背景介绍数据、算法和算力是人工智能技术的三大要素。其中，算力体现着人工智能(AI)技术具体实现的能力，实现载体主要有CPU、GPU、FPGA和ASIC四类器件。CPU基于冯诺依曼架构，虽然灵活，却延迟很大，在推理和训练过程中主要完成其擅长的控制和调度类任务。GPU以牺牲灵活性为代价来提高计算吞吐量，但其成本高、功耗大，尤其对于推理环节，并行度的优势并不能完全发挥。专用ASIC芯片开发周期长，资金投
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2024-06-18 05:14:08
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1、概念先来说说概念。说到并发的概念就要先构建对多任务编程的认识。多任务编程的意义是充分利用计算机多核资源，提高程序的运行效率。实现方式有并发和并行两种。并发：同时处理多个任务，内核在任务间不断的切换达到好像多个任务被同时执行的效果，实际每个时刻只有一个任务占有内核。并行：多个任务利用计算机多核资源在同时执行，此时多个任务间为并行关系。那么并发编程又有两种实现方式：多进程和多线程。进程：程序在计算
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2024-04-07 14:24:34
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今天讨论的论题是CPU和GPU“擅长和不擅长”的各个方面，而不是谁取代谁的问题。我试着从它们执行运算的速度与效率的方面来探讨这个论题。CPU和GPU都是具有运算能力的芯片，CPU更像“通才”——指令运算(执行)为重+ 数值运算，GPU更像“专才”——图形类数值计算为核心。在不同类型的运算方面的速度也就决定了它们的能力——“擅长和不擅长”。芯片的速度主要取决于三个方面：微架构，主频和IPC(每个时钟
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2024-06-17 18:31:15
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1，使用rufus制作Ubuntu的U盘启动盘rufus下载地址：https://rufus.ie/en/
我用的是rufus-3.20Ubuntu镜像文件是ubuntu-20.04.4-desktop-amd64.iso，下载地址：Ubuntu 20.04.6 LTS (Focal Fossa)
然后如下图，开始开始之后，会弹框提示选择ISO还是DD模式。特别要注意的，我选的是DD镜像模式关于I
说到Python的强大的地方，那真的是太多了，优雅、简洁、丰富且强大的第三方库、开发速度快，社区活跃度高等，所以才使得Python才会如此的受欢迎。我们经常会看到几行代码写一个爬虫，封装10行代码就能写出一个人脸识别等等。今天小编给大家介绍一个特别暴力的Python库。Fucklt.pyFucklt.py 使用了最先进的技术能够使你的代码不管里面有什么样的错误，你只管 FuckIt，程序就能"正常
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2024-05-08 10:14:04
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01 算力，已经成为先进生产力当前承载算力的基础设施是各种规模的的数据中心，从几十个服务器节点的小规模企业级计算中心到数万个节点的巨型数据中心，通过云计算的模式对应用层客户提供存储、软件、计算平台等服务。这个生态直接承载了全球数十万亿美元规模的数字经济，而且对全球服务业、工业、农业的渗透率随着大数据、5G、人工智能等技术的发展还在不断提高。算力，已不仅仅是一个技术指标，它已经成为了先进生产力的代表
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2024-03-27 08:45:37
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安装tensorflow-gpu版本 首先需要知道tensorflow-gpu的要求 这个可以上官网查 ensorflow-gpu 2.0.0-alpha0的要求如下： 这里边都说了有关 显卡驱动的 ，cuda的，cudnn的 当把这三个都安装好，再安装tensorflow-gpu就行了。 （现在的显卡一般都能用，只要不是七八年前的就行，算力大于3.1 就行https://developer.nv
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2024-05-06 16:00:09
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现在有市场消息表示，NVIDIA正计划减少A800 GPU的产量，以促进其更高端的H800 GPU 的销售。很显然NVIDIA是希望从H800 GPU上获得更多销售量，从中国市场获得更多利益。而且最近一段时间有传闻美国要彻底封杀AI芯片的出口，让国内甚至连A100和H800都无法买到，所以受到这个传闻的影响，国内厂商这段时间疯狂采购NVIDIA的GPU，而现在NVIDIA减产A800，同时将产能
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2024-08-26 20:21:31
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GPU算力芯片发展深度解析 GPU芯片，即图形处理单元(Graphics Processing Unit)，是专门用于处理图形和图像计算的微处理器。近年来，随着技术的发展，GPU已经不仅仅局限于图形渲染，还被广泛应用于通用计算、深度学习、科学模拟等多个领域。1. GPU的构成和工作原理算力：GPU的算力通常以GFLOP(每秒浮点运算次数)来衡量，包括单精度(3
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2024-06-17 08:11:40
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在你的手机更多设置或者高级设置中，我们会发现有个无障碍的功能，很多人不知道这个功能具体是干嘛的，其实这个功能是为了增强用户界面以帮助残障人士，或者可能暂时无法与设备充分交互的人们它的具体实现是通过AccessibilityService服务运行在后台中，通过AccessibilityEvent接收指定事件的回调。这样的事件表示用户在界面中的一些状态转换，例如：焦点改变了，一个按钮被点击，等等。这样
# Java里的多线程可以利用多核吗
## 引言
多核处理器的出现使得计算机系统的性能得到了极大的提升，使得我们能够更加高效地处理大规模数据和复杂的计算任务。在多核处理器中，每个核心都可以独立地执行指令，因此我们可以通过多线程技术将任务拆分成多个子任务，分配给不同的核心并行执行，从而充分利用多核处理器的性能优势。
在Java中，多线程编程是一种常用的技术手段，它可以帮助我们实现并发执行的任务
原创
2023-08-30 09:34:49
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