本人之前学习的是centos，最近学习了Ubuntu系统，觉得这个操作界面等较centos更好一点，以下是本人的一些实操笔记。Ubuntu系统是虚拟机里的，如果不想创建虚拟机，也可以直接在Windows系统下安装Ubuntu系统，可以查看我的另外一篇文章，里面有详细说明。 1.Ubuntu 的linux系统：左上角的符号是dash，可以快捷查找文件与应用如termet（终端）。 2.最大化时关闭符
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2024-08-12 17:01:14
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北京 | 深度学习与人工智能研修
12月23-24日 正文共4880个字 17张图，预计阅读时间：13分钟。 1、背景
LSTM（Long Short-Term Memory）算法作为深度学习方法的一种，在介绍LSTM算法之前，有必要介绍一下深度学习（Deep Learning）的一些基本背景。目前在机器学习领域，最大的热点毫无疑问是深度学习，从谷歌大脑（Google
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2023-09-04 14:22:05
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# 计算深度学习代码速度：一种重要的优化方法
深度学习作为机器学习的一个重要分支，近年来取得了显著的进展。然而，训练深度学习模型通常需要大量的计算资源和时间。因此，计算代码速度对提高深度学习的效率至关重要。在本文中，我们将探讨如何计算和提高深度学习代码的速度，并通过代码示例进行演示。
## 1. 代码速度的重要性
在深度学习中，模型的训练时间可以影响到研究和商业应用的效率。例如，一个复杂的卷
原创
2024-09-10 05:46:14
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这里写自定义目录标题 本文系统为Ubuntu18.04，显卡为RTX 1080Ti，之前主要在Windows下跑深度学习，后来因为需要用到ROS，故需要在Ubuntu下使用深度学习，因此记录一下在Ubuntu系统下安装深度学习框架的过程。 首先，我们需要去官网下载cuda与cudnn，大家可以根据自己显卡的型号来选择相应的cuda版本，且cudnn下载时需要注册，这里提供cuda9.2及对应的补
在Ubuntu 20.04工作站上配置深度学习环境各位同学大家好，本教程将会一步一步的演示如何在一台安装了Ubuntu20.04的服务器上配置深度学习环境，使其成为深度学习工作站。现在大多数深度学习攻城狮都会选择在云服务器上部署自己的深度学习环境，将其作为自己的深度学习工作站。在此我将介绍在Ubuntu 20.04 的深度学习工作站上配置深度学习环境的步骤。本工作站的配置为一块Tesla V100
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2024-09-23 11:53:12
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一 丶意义：良好的调度算法，能减少IO读取时间（磁盘读取（最慢）+读取+传输） 磁盘访问时间=寻道时间+旋转延迟时间+数据传输时间， 磁盘读写顺序：由上直下（柱面磁道），由外到里（柱面排序，外磁道速度最快），依次访问对应扇区（512bytes）&nbs
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2024-05-21 05:52:45
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因为：协同过滤、逻辑回归、因子分解机等传统推荐模型仍然凭借其可解释性强、硬件环境要求低、易于快速训练和部署等不可替代的优势，拥有大量适用的应用场景。传统推荐模型是深度学习推荐模型的基础1 传统推荐模型的演化关系传统推荐模型的发展脉络主要由以下几部分组成。(1) 协同过滤算法族经典的协同过滤算法曾是推荐系统的首选模型，从物品相似度和用户相似度角度出发，分为物品协同过滤(ltemCF)和用户协同过滤(
编写高效的Android代码(提高运行速度，节省电量) 虽然如此说，但似乎并没有什么好的办法：Android设备是嵌入式设备。现代的手持设备，与其说是电话，更像一台拿在手中的电脑。但是，即使是“最快”的手持设备，其性能也赶不上一台普通的台式电脑。 &nbs
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2024-07-28 12:00:21
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1.升级Ubuntu在安装完Ubuntu后，首先，要升级软件包的信息（你必须经常尽可能地更新自己的电脑，以保证在安装新的程序之前都是在最新的文件库基础上的）。你可以通过敲打命令行的方式升级自己的系统，打开终端（Alt+Ctrl+t）并执行下列命令：sudo apt-get install updatesudo apt-get install upgrade另外一种方法是打开更新管理器（默认的已安
顺网建议使用固态硬盘来做回写已经有很长一段时间了，很高兴得到了大家的认同，现在越来越多的用户开始使用固态硬盘作为回写盘，但是发现很多人却忽略了一个很重要的地方，就是在使用windows 2003对固态硬盘进行分区和格式化所造成的性能损耗！问题原因 现在大部分的闪存组织结构是由很多个512KB的块(BLOCK)组成，而每个块是由很多4KB的页(PAGE)组成。闪存的工作原理是擦除以块(BLOCK
发行版软件的安装和系统的更新一般都依赖软件源，没有快速的软件源，就相当于汽车没了轮子。方法一、打
原创
2022-08-18 17:06:27
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I/O 设备“ I/O ” 就是“ 输入/输出 ”（lnput/Output）I/O 设备就是可以将数据输入到计算机，或者可以接收计算机输出数据的外部设备，属于计算机中的硬件部件。UNIX系统将外部设备抽象为一种特殊的文件， 用户可以使用与文件操作相同的方式对外部设备进行操作。Write：向外部设备写出数据。Read：向外部设备读入数据。I/O 设备的分类按使用特性人机交互类外设：鼠标、键盘、打印
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2024-01-03 17:45:27
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调试内核模块时候需要编译内核，简单加个打印都需要40分钟左右，这种速度令人无法容忍，一定会有方法的。Google了一下，有人给出了ccache方案，ccache也是采用gcc编译，不过它保存了gcc的输出信息，下一次编译的时候会比较文件时间戳，有更新才会编译，实际测试使用这种方式编译内核，修改.c文件重新编译从原来的40分钟到现在只需要1分钟，效果还是非常强大的。配置ccache：1. ...
原创
2021-09-02 16:13:55
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用过Matlab的人都知道，Matlab是一种解释性语言，存在计算速度慢的问题，为了提高程序的运行效率，matlab提供了多种实用工具及编码技巧。
1. 循环矢量化Matlab是为矢量和矩阵操作而设计的，因此，可以通过矢量化方法加速M文件的运行。矢量化是指将for循环和while循环转换为等价的矢量或矩阵操作。下面给出一个循环的例子：i=0;
for n = 0:0.1:1000
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2024-05-21 15:40:27
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# 在Ubuntu上运行深度学习代码
随着深度学习的快速发展，越来越多的研究人员和开发者开始在自己的机器上实现各种算法和模型。对于Ubuntu用户而言，这是一种高效和稳定的选择。本文将为您介绍如何在Ubuntu系统上设置深度学习环境，并提供一个简单的代码示例。
## 准备工作
在安装深度学习框架之前，我们需要确保操作系统及其所有软件包都是最新的。以下命令将更新您的Ubuntu系统：
```
# 如何在Ubuntu上跑深度学习代码
深度学习作为机器学习的一种重要方法，越来越受到开发者的关注。本文将引导你完成在Ubuntu上运行深度学习代码的基本流程。我们将从环境准备到代码运行逐步展开。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
|-----------------|--------------
一.如何提高MATLAB速度 1、只有使用以下数据类型，matlab才会对其加速： logical,char,int8,uint8,int16,uint16,int32,uint32,double 而语句中如果使用了非以上的数据类型 则不会加速，如：numeric,cell,structure,singl
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2024-09-10 10:11:40
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1、应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 2、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 3、应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： select id from t where num
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2023-10-05 07:43:22
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在进行性能分析前，需要先定位耗时查询。MySQL提供了内建的耗时查询日志。使用前，打开my.cnf文件，将slow_query_log设置为"On"。 同时将long_query_time设置为一个对一次查询来说比较慢的时间（秒数），比如0.2。slow_query_log_file设置为你想保存日志文件的路径。然后运行代码，执行时间超过设定上限的查询将会被记录到日志中。一旦定位这些烦人的查询，就
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2023-10-19 21:16:03
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在导出ipa时，通过这几种方法，可以更快地导出ipa来进行测试 不勾选bitcode 在导出ipa时，不勾选bitcode，这样会加快出包的速度，但导出来的ipa会大一些，关于bitcode可查看：《iOS rebuild from bitcode对ipa大小的影响》 不选全部兼容设备 在xcode
原创
2021-11-26 10:55:35
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