介绍：在最近的3D编程中，想开始做一些多模型的Demo，而网上显然没有那么多直接可供DirectX使用的模型文件(.x)，而3D模型文件格式中的obj文件则具有较好的通用性，不仅支持各类3D建模软件的互相导入导出，在Maya上还可以直接读写。 OBJ文件结构：以一个立方体模型的obj文件为例： # 一些注释
mtllib cube.mtl
g def
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2024-10-17 11:45:42
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许多朋友买来了3D打印机，但却不知道如何下手，其实，3D打印机远远没那么复杂。那么，今天就来简单说一下3D打印机怎么用? 第一步：创建模型 想要玩转3D打印，最重要也是必不可少的环节就是建模!现在可以绘制三维图形的软件有很多，关键是要看它是否能够生成.stl格式的文件，像AutoCAD、3Dsmax、solidworks等这些比较常用的3D制图软件都是可以输出或者转换成STL格式的。
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2024-09-03 13:03:08
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/proc/cpuinfo文件分析
根据以下内容，我们则可以很方便的知道当前系统关于CPU、CPU的核数、CPU是否启用超线程等信息。
<1>查询系统
CPU的个数：cat /proc/cpuinfo | grep "
physical id" | sort | uniq | wc -l &
# Python 如何查看 TensorFlow 是否使用了 GPU
在深度学习的开发中，TensorFlow 是一个流行的框架。为了提升模型训练的效率及性能，通常会使用 GPU。在某些情况下，我们可能希望验证 TensorFlow 是否正确地识别并使用了 GPU。如果您希望确认这一点，下面的方案将为您提供一系列步骤和示例代码，帮助您检查 TensorFlow 是否在使用 GPU。
## 环境
在Linux系统中， /proc 目录下提供了很多的文件来显示系统的软硬件信息。如果想了解系统中的CPU提供者及相关配置信息，可以查看 /proc/cpuinfo 。比如我们要获取物理CPU的数量、每个物理cpu的核心数、是否开启超线程等信息。首先要搞清楚物理CPU、核心数、逻辑CPU数的概念：① 物理CPU数量（physical id）：主板上实
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2024-09-03 11:29:37
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模型检查技术软件和硬件验证中的逻辑 基本设置： 系统（例如，软件或硬件） 描述系统行为的标记转换系统 单次运行系统 由标记转换系统生成的轨迹 系统的一个属性（例如，每个请求最终都会被授予） 表达属性的某种形式语言的公式。模型检查： 检查给定系统是否满足给定规范。SAT解决： 检查是否可以实现给定的规范（或集合）。命题逻辑 公式描述了基于布尔真值的复合语句。 谓词逻辑 公式描述了由关系编码的复杂系统
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2024-05-16 10:09:00
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我们平时使用Verilog进行状态机编码时，通常使用parameter对状态名进行定义，这样写Case语句的时候就不会对这一串10摸不着头脑。可是通常这样做的话，在Modelsim里看到的还是一串10，使排错非常困难，特别是在用OneHot编码的时候，就看到一串0中间的一个1 #_# 简直要疯掉。Question: 我们可不可以像VHDL一样，在仿真的时候看到状态名字，而不仅仅是状态编码呢？答
# 如何查看Java当前程序使用了几个线程
在进行Java开发时，了解和管理线程是构建高效程序的重要环节。线程可并发执行任务，从而提高程序的性能。然而，过度的线程创建和管理可能导致资源浪费或程序异常。因此，及时监控当前程序的线程使用情况显得尤为重要。在这篇文章中，我们将介绍如何查看Java程序使用了几个线程，并提供一些示例代码来帮助理解。
## 线程的基本概念
一个线程是进程中的一个执行路径
原创
2024-08-15 04:07:20
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# 如何查看Java运行时使用了几个CPU
在Java应用程序中，我们可以使用不同的方式来检查运行时使用了多少个CPU。这对于性能优化和资源管理非常重要。本文将介绍几种常用的方法来查看Java运行时使用了多少个CPU，并提供代码示例和可视化图表。
## 1. 使用Java代码查看CPU数量
我们可以使用Java代码来查询当前系统中的CPU数量。以下是一段使用`Runtime`类的示例代码：
原创
2023-11-05 10:41:22
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如何查看PyTorch是否使用了GPU
# 引言
在深度学习中，使用GPU进行计算可以大幅提升训练和推理的速度。PyTorch是一个广受欢迎的深度学习框架，支持使用GPU进行计算。然而，在使用PyTorch进行开发时，我们需要确保代码是否正确地利用了GPU。本文将介绍如何查看PyTorch是否使用了GPU，并提供一个具体示例。
# 1. 查看PyTorch是否使用了GPU
要查看PyTorch
原创
2023-12-29 08:39:13
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探索高效数据存储：Kredis——Redis操作的增强工具项目地址:https://gitcode.com/rails/kredis在软件开发中，高效的数据库管理是关键。Kredis 是一个创新的解决方案，它为 Redis 提供了更高级别的类型和数据结构，使得与单一键交互变得更加简单和直观。借助其强大的特性，Kredis 可以让开发者在 Ruby 应用程序中更加便捷地处理 Redis 数据。项目介
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2024-06-26 11:17:34
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OpenGL 开发环境配置 OpenGL 下有一些重用的辅助库，比如glut,glew等等，在windows平台下需要自己安装，因为微软为了推广自己的DX，在windows下只支持openGL 1.1版本。你可以打开\Microsoft Visual Studio X.X\VC\include\gl\gl.h 或 \Microsoft SDKs\W
盒绘EVA专属防伪(好评 板件数量不多，拼装方便 拼装过程某些造型手建议直接圣水粘死，不然会影响pose(粘死不影响)
# PyTorch中如何查看是否使用了GPU
在进行深度学习模型训练时，利用GPU进行加速是非常普遍的做法。PyTorch作为一种流行的深度学习框架，提供了简单的方法来检查是否使用GPU。本文将介绍如何在PyTorch中查看是否成功使用GPU，并提供相应的代码示例。
## 1. 安装PyTorch
在开始之前，请确保你的系统上已经安装了PyTorch。可以通过以下命令安装：
```bash
原创
2024-08-03 06:59:05
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## Python 如何查询使用了几个线程
在多线程编程中，了解当前使用的线程数量是一个重要的任务。Python 提供了多种方式来查询当前活动的线程，包括使用内置的 `threading` 模块。本文将详细讲解如何在 Python 中查询使用了几个线程，并提供相关的代码示例，以及使用流程图和表格来阐明过程。
### 1. Python 多线程基础
在深入查询线程数量之前，我们先来看一下 Py
原创
2024-08-11 04:21:34
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# Ubuntu下如何查看PyTorch是否调用了GPU
在深度学习的实践中，使用GPU加速计算是提高训练速度的常见策略。PyTorch作为一个流行的深度学习框架，提供了一些工具和方法来检查GPU的使用情况。本文将介绍如何在Ubuntu环境中查看PyTorch是否调用了GPU，并给出一些实际代码示例来帮助您更好地理解这个过程。
## 1. 环境准备
在开始之前，确保您已经安装了PyTorch
/*******************************************************************************************************************
*文件说明:
* 第二个CUDA程序------GPU设备性能参数的查询
*开发环境:
* win7+OpenCv2.4.8+cudaTo
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2024-10-24 17:02:45
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在Linux系统中， /proc 目录下提供了很多的文件来显示系统的软硬件信息。如果想了解系统中的CPU提供者及相关配置信息，可以查看 /proc/cpuinfo 首先要搞清楚物理CPU、核心数、逻辑CPU数的概念：① 物理CPU数量（physical id）：主板上实际插入的CPU数量，有几个可以通过不重复物理id来统计。② CPU核数（cpu cores
【C++】获得本机所有网卡的IP和MAC地址信息
一台机器上可能有多个网卡，每一个网卡只有一个MAC地址，但是每一个网卡可能配置有多个IP地址；如平常的笔记本电脑中，就会有无线网卡和有线网卡（网线接口）两种；因此，如果要获得本机所有网卡的IP和MAC地址信息，则必须顺序获得每个网卡，再依次获取其信息等；在windows sdk中，用IP_ADAPTER_INFO结构体存储网卡信息，包括网
在深度学习模型的训练过程中，GPU加速是提高训练效率的关键。然而，如何检查模型在训练期间是否成功调用了GPU，对于一些初学者或从未处理过该问题的开发者来说，可能是个挑战。本文将详细记录“如何知道模型训练时调用了GPU python”的整个过程，帮助大家解决这一问题。
### 问题背景
在进行机器学习和深度学习模型训练时，利用GPU可以显著提高运算速度。随着数据集规模的不断扩大，训练时间往往成为
