一、基础研究我们之前研究过变量、数组、函数和指针，他们都可以看作是内存中存储的一段数据，当程序需要用到它们时，会通过它们的地址找到它们并进行调用，只是调用的用途不同而已：变量和数组元素是作为常量来处理，对它们进行赋值、运算、取址等操作，而程序是从首地址开始执行直到返回，指针是用来对地址进行操作，或者对指向的内容进行操作。但是我们要知道，它们在内存中都是以一个字节一个字节的数据形式存储的，我们可将他
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2024-05-18 19:11:15
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目录工具c语言基本绘图文字输出c语言基本贴图获取鼠标、键盘信息工具（1）环境：VC++ （2）库函数：graphics.h（因为不是标准库函数，所以需下载EASYX） （3）编译软件：VS、VC++6.0c语言基本绘图本节目录：窗口的创建及背景颜色、基本绘图函数（点、线、圆、矩形以及设置其属性）#include <stdio.h>
#include <graphics.h>
/************************/
/*用C语言获得CPU的占用率*/
/************************/
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <unistd.h> //
1. 函数函数是一块代码，一组一起执行一个任务的语句。函数接受零个或多个参数，计算完成返回零个或一个值。 函数的作用：重复使用代码 y = f(x)2. 函数怎么用？2.1 调用函数在数学中有很多的函数，可以直接在C语言中使用，例如：sin()、cos()。这些函数的使用方法与数学使用方法是一致的。使用函数通常称为调用函数。函数调用语法如下：函数名(参数值);说明 调用函数要按照函数定义，按照顺序
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2024-09-23 13:12:50
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近期趁公司没项目来，想学习一下C和GTK+3 ，顺道再学习一下Linux下有关网络编程方面的知识。一、学习知识：1、C基本语法2、GTK+3 API学习 GUI相关知识学习3、Glade使用及事件绑定，以及配合GTK+3 开发GUI界面。4、Linux下Socket编程5、Windows下基于MSYS2进行开发GTK的GUI界面。二、终极目标：最终程序实现的功能如下：1、实现远程显示客
题外话：在荒废了很久没有更新之后……某日突然收到读者的站内信！内容大体是询问GPT分区表信息的读取方式，笔者激动万分之下，决定继续解剖NTFS……其实GPT严格上不算是NTFS的内容， GPT和MBR类似，都属于像是“容器”的东西，容纳的都是一个个的分卷，可以是NTFS，可以是FAT32，等等。上一节讲到了DPT与MBR的C实现，既然已经提到了GPT分区表，不妨这一节就解剖一下GPT分
Cuda基础深度学习模型推理, 为啥需要学习tensorRT, 因为需要加速, 需要C++部署, 为啥又需要学习cuda编程呢, 因为有些前处理, 后处理需要cuda编程来并行运算进行加速, 比如anchor的解码. nms等后处理1: CUDA编程之基本步骤操作概括来说包含5个步骤：
1.CPU在GPU上分配内存：cudaMalloc；
2.CPU把数据发送到GPU：cudaMemcpy,c
✍️CUDA 是 2007 年由NVIDIA 公司推出的只能运行在本公司各种型号 GPU 上的并行编程语言，使用扩展的 C 语言来进行 GPU 编程。自 2007 年 CUDA 1.0 版本诞生后，由于大大降低了 GPU 通用编程的难度，因此大量的研究者尝试利用 GPU 加速各个领域的算法。此后 CUDA 版本快速迭代，通用计算能力越来越强，今天 CUDA 已经被广泛应用于人工智能计算系统，这
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2024-08-19 14:38:54
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在使用 CUDA 之后，我们获得了 GPU 的控制权，现在在编写代码时需要指明是 CPU 还是 GPU 进行数据运算。我们可以简单的将数据运算（即函数的调用方式）分为三种：global 在 CPU 调用函数，函数在 GPU 执行（异步）device 在 GPU 调用函数，函数在 GPU 执行host 在 CPU 调用函数，函数在 CPU 执行（同步）函数的调用方式CU
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2024-03-18 18:38:31
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在计算机图形学领域，用计算机处理图形信息我们最先接触的通常是使用opengl和d3d这些图形编程接口，这些通常称为固定管线的编程，也就是程序员不直接操纵可编程的GPU，在常见的opengl的编程管线中，底层为我们设定了固定的渲染过程，程序员控制的只是这个过程中的各种参数。但是在有些情况下，尤其是硬件性能突飞猛进的今天，为了得到更好的效果，得到对图形计算更好的控制，就需要自己对GPU进行
边策 鱼羊
量子位 报道 | 现如今，GAN的效果已经越来越出神入化。比如英伟达的GauGAN，就如神笔马良，能够凭空造物： 不过，从无化有背后，计算量也相当惊人。 以GauGAN为例，与MobileNet-v3这样的识别CNN相比，参数只相差1个数量级（4.2 : 93）计算强度却高出了2个数量级（0.5 : 281）。如此一来，交互式部署
1 相关要求的实现：1.1 要求1：内容： 创建一些 Pthread 线程任务，建立一个管理链队列，结点内容起码包括到达时间、WCT、优先级、调度状态（运行、就绪、阻塞）等调度参数；实现： 程序实现的管理链队列节点如下，设置该节点的头结点为全局变量，方便添加线程任务/*线程任务状态*/
#define WAITING 0
#define READY 1
#define RUNNING 2
先看笔者团队线下的DeepRacer Model测试动图gif。1. 线下比赛策略：激进：waypoint 还是有点激进，感觉跟速度没多大关系。稳妥：不用waypoint，中线。默认的中线算法，1m/s~2.8m/s, 模拟器可以抛出10m/s 的速度。 参考 https://www.linkedin.com/pulse/aws-deepracer-my-journey-from-17-secon
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2024-10-11 10:53:02
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1.强制只使用cpu: import os
＃os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" # see issue #152
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "" 注意：os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"可能会改变没有次句时GPU的默认序号。 2.
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2024-05-22 21:42:56
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目录节点状态查看追踪任务运行任务使用示例 节点状态查看用sinfo可以查看现有的节点，分区：$ sinfo
PARTITION AVAIL TIMELIMIT NODES STATE NODELIST
cpu* up 30-00:00:0 1 comp cn042
cpu* up 30-00:00:0 45 mix cn[001-
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2024-09-09 06:48:41
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# R语言使用GPU计算入门指南
作为一名刚入行的开发者，你可能对如何使用R语言进行GPU计算感到困惑。本文将为你提供一个详细的入门指南，帮助你快速掌握R语言使用GPU计算的基本流程。
## 流程概览
首先，我们通过一个表格来展示使用R语言进行GPU计算的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装R语言环境 |
| 2 | 安装GPU驱动和CUDA
原创
2024-07-22 07:46:26
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CPU执行指令的方式就是一个接着另一个地执行。CPU中有许多能够加速串行计算的技术。高速缓存、无次序执行、超标量技术、分支预测……均为抽取指令的技术或一系列指令的串行级并行机制。CPU对片上高速缓存的设计与容量的依赖也非常大。如果程序大小与CPU高速缓存容量不匹配，那么该程序在CPU上的运行速度将会很慢。CPU的主要运作原理，不论其外观，都是执行储存于被称为程序里的一系列指令。在此讨论的是遵循普遍
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2024-06-18 12:17:05
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using the GPU 想要看GPU的介绍性的讨论和对密集并行计算的使用，查阅：GPGPU. theano设计的一个目标就是在一个抽象层面上进行特定的计算，所以内部的函数编译器需要灵活的处理这些计算，其中一个灵活性体现在可以在显卡上进行计算。 当前有两种方式来使用gpu，一种只支持NVIDIA cards (C
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2024-02-06 21:26:47
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01-C语言概述 C语言概述1.什么是C语言C语言就是人和计算机交流的一种语言语言是用来交流沟通的。有一方说，有另一方听，必须有两方参与，这是语言最重要的功能：说的一方传递信息，听的一方接收信息；说的一方下达指令，听的一方遵循命令做事情。语言是人和人交流，C语言是人和机器交流。只是，人可以不听另外一个人，但是，计算机是无条件服从。语言有独特的语法规则和定义，双方必须遵循这些规则和定义才能
前言最近在研究OpenGL 被各种陌生的名词虐成狗,所以记录下来一些学习知识点供学习和参考.GLSL(OpenGL Shading Language) 是OpenGL的着色器语言,纯粹的和GPU打交道的计算机语言.可以理解为C的变种专门针对OpenGL编程,不支持指针等等一些C的特性等. (名词解释:着色器(Shader))GPU是多线程并行处理器，GLSL直接面向单指令流多数据流(SIMD)模型
