GPU 编程入门到精通之 第一个 GPU 程序http://www.bieryun.com/1139.html 博主由于工作当中的需要，开始学习 GPU 上面的编程，主要涉及到的是基于 GPU 的深度学习方面的知识，鉴于之前没有接触过 GPU 编程，因此在这里特地学习一下 GPU 上面的编程。有志同道合的小伙伴，欢迎一起交流和学习，。使用的是自己的老古董笔记本上面的 Geforce 103m 显卡
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2024-03-29 22:11:19
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文章目录前言1 感知机简介2 感知机结构3 感知机学习过程3.1 数据传播过程3.2 参数更新过程4 代码实现4.1 准备数据4.2 感知机训练学习4.3 感知机仿真测试总结2022年11月11日23:42:02更新附录参考资料 前言 本文介绍了感知机的相关内容，并进行了代码实现。了解感知机的原理，并学会对其进行编程，对后续学习神经网络有很大帮助，本文的完整代码请见附录。操作环境： MAT
神经网络模型拆分Distributed Machine Learning Federated Learning针对神经网络的模型并行方法有：横向按层划分、纵向跨层划分和模型随机划分横向按层划分将神经网络每两层间的连边参数、激活函数值和误差传播值存储于一个工作结点。前馈时，每一个节点要先向前一个结点索要一层的数据，经过自身的计算后，再把数据存到自身的末层上，供下一层发出索要数据的申请。后
作者：星安果1. 前言大家好，我是安果！日常编写的 Python 自动化程序，如果在本地运行稳定后，就可以考虑将它部署到服务器，结合定时任务完全解放双手但是，由于自动化程序与平台兼容性有关联，有一些依赖库在服务器运行需要做特殊处理本篇文章以一段 Selenium 编写的 Python 自动化程序，聊聊脚本部署服务器的详细过程2. 操作步骤以 CentOS 服务器为例2-1.安装桌面环境PS：如果已
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2023-08-07 19:53:35
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今天来聊聊模型加速的那些事模型加速如果发生在模型的训练阶段一般指的是模型的结构优化和模型剪枝模型加速如果发生在模型的推理阶段一般就意味着我们已经训练好的一个模型，并获得了它的权重门之后要做的是针对这个模型的模型量化或者模型蒸馏1.模型结构优化简单理解就是自己发明一种或者引入(或将网络一部分替换为)当前比较流行的轻型卷积结构。总览各种深度学习模型，可以发现它们都是由一个个小组件组装而成，只是初期先把
1. 使用Flask服务部署算法最近在公司快吧我恶心死了，好不容易把算法给弄完了，组长又让我把算法给部署到测试服务器上，这让我懵逼了，我刚开始工作没多久，也不知道怎么部署算法。组长就把接口的配置文件，还有让我使用Flask服务，好了就只剩我自己摸索了，话说真的不难，就是开始不会给我恶心到了。解释说明： 当我们完成了一个算法模型后，我们对这个算法模型进行部署，总不能我们做完了算法，然后直接就打包扔给
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2024-10-31 10:14:43
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参考链接https://time.geekbang.org/course/detail/100046401-206512为什么关注硬件有时候结果出现问题不一定是算法的问题，而可能是硬件的问题。但关注硬件不等于所有都要重写。加速训练。通过选择不同的硬件配置，可以提高训练速度。避免部署出现问题。深度学习与CPU一般不用CPU训练深度学习模型。很多if…else出现时，CPU会比GPU快。如果需要加速，
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2024-03-15 07:38:16
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1.L法:也就是最基本的方法COPYSURFACE,这是一位台湾教授教材上讲得最多的一种方法。2.切割法:许多时候,当我们做好分型面后进行分模才发现,分不开并且出现了许多绿线线和红点点,这时我们可选择切割法,具体做法是:直接将分型面复制一个后往前模方向延伸到前模仁的厚度,封闭起来生成前模仁,而后做一实体为后模仁,用分模切掉前模部分,再用参考零件直接CUTOUT出后模仁型腔来。3.当然针对2所出现的
先说一下，提供的一些程序或者命令的一些技术型文章适合初级入门者，对于一些已经差不多的程序工作者不是特别适合在说这个命令之前，我们先说说Docker，其实小编也不是专业的程序人员，经过请教，小编了解到Docker—是能把应用程序部署到容器中的开源引擎，能够提供一个轻量快速的环境，能够缩短开发周期，就是开发测试的一个环境，方便部署其核心思想是将应用整合到容器中，使应用程序在容器中实际运行。好了，下面说
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2019-08-21 16:23:17
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# 在Windows上部署Java程序的挑战与解决方案
Java作为一种跨平台的编程语言，在许多场合得到了广泛的应用。然而，在Windows平台上部署Java程序有时会变得异常缓慢。本文将探讨这一现象的原因，并提供一些解决方案。同时通过代码示例、序列图与甘特图来帮助你更好地理解这个话题。
## 为什么Windows上的Java部署速度慢？
在Windows上，Java部署的延迟通常源自几个方
原创
2024-09-05 04:01:59
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基于onnxruntime的C++版本CPU/GPU源码编译提示：基于onnxruntime的CPU/GPU源码编译，C++版本 文章目录基于onnxruntime的C++版本CPU/GPU源码编译前言一、源码地址二、步骤1.基础环境搭建2.源码编译3.测试4.注意事项总结 前言一、ONNX Runtime是什么?ONNX Runtime是适用于Linux，Windows和Mac上ONNX格式的机
如何将PyTorch部署到GPU
在这个博文中，我将介绍如何将PyTorch模型高效地部署到GPU。GPU的强大计算能力使得大规模深度学习任务的训练和推理变得更加高效。在开始之前，让我们先来准备环境。
### 环境准备
#### 软硬件要求
1. **硬件要求**
- NVIDIA GPU（CUDA支持）
- 至少8GB显存
- 内存：16GB或以上
2. **软件要求
声明：这里只涉及最简单的介绍而已。tomcat中的程序也很简单的那种！！昨天同事
给我的指点，在此我分享给大家，希望对您有所帮助！
1. 首先，我们要对weblogic的域进行扩展。（为什么要扩展域呢？主要是为了使用weblogic的模板。我们使用的是weblogic的default模板！具
原创
2012-02-26 12:34:30
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ONNX可视化网络的方法：（1）打开下面的网址，把网络拖到里面Netron（2）使用netronnetron是一个可以支持各种框架的神经网络模型可视化工具。 安装： #指定清华源安装
pip install netron -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.c
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2024-09-21 10:47:53
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# GPU跑深度学习需要部署到显存上吗
在深度学习领域，GPU通常被用来加速计算，提高训练速度。但是，是否需要将数据部署到显存中是一个常见的问题。在一般情况下，将数据加载到显存中可以提高训练速度，因为GPU可以直接访问显存中的数据，减少了数据传输的时间。但是，并不是所有情况都需要将数据部署到显存中，有时候也可以选择在主机内存中进行计算。
## 为什么GPU跑深度学习需要部署到显存上？
GPU
原创
2024-06-13 06:18:17
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## 项目方案：将程序部署到Docker上
### 概述
本项目方案旨在提供一个详细的步骤，以便将程序成功地部署到Docker容器上。Docker是一个流行的容器化平台，可以实现轻松部署、运行和管理应用程序。通过使用Docker，我们可以摆脱传统部署方式的复杂性，并提供一个可移植且一致的环境。
### 步骤
#### 步骤1：安装Docker
首先，需要在部署程序的机器上安装Docker
原创
2023-12-19 12:53:21
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## Python 推送kafka程序部署到Linux上
Kafka是一个高性能的分布式发布-订阅消息系统，常用于构建实时数据流处理应用程序。而Python是一种简单易学的编程语言，在数据处理和分析领域也有着广泛的应用。本文将介绍如何将Python程序用于推送消息到Kafka，并在Linux服务器上部署该程序。
### Kafka简介
Kafka由Apache开发，采用分布式架构，能够处理大
原创
2024-02-28 06:26:26
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Tensorflow Object Detection API踩坑conda conda是一个方便管理python版本和包的好工具，推荐使用conda来解决复杂的依赖问题。从API的代码中看到，大连理工使用的ssd_mobild_net_v2网络只有tensorflow v1支持，而tensorflow v1只有python版本<=3.7时支持，所以建议创建python=3.7或3
深度学习Halcon中GPU显存利用率高，但GPU、CPU利用率较低，导致模型训练速度很慢，通过设置硬件参数的解决方法前言在训练自己模型的时候，会遇到GPU显存利用率高，但GPU、CPU利用率较低，导致模型训练速度很慢的问题。这个问题一方面是由于硬件没有设置到最佳工作状态，另一方面是代码中参数没有设置好。最近在跑Halcon DL遇到这个问题，而Halcon不像开源的几个框架那样自由，代码封装的比
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2023-06-16 22:29:36
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WPF(Windows Presentation Foundation)应用程序在没有图形加速设备的机器上运行速度很慢是个公开的秘密，给用户的感觉是它太吃资源了，WPF程序的性能和硬件确实有很大的关系，越高档的机器性能越有优势。 程序性能改善不是一蹴而就的，好的设计可以消除影响性能的问题，例如，在运行时构造对象就会对程序的性能造成影响。虽然WPF通过增强的导
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2024-02-20 19:02:54
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