编辑从机的~/.bashrc添加如下指令
方法一
export ROS_MASTER_URI=http://qian:11311 #qian是主机的机器名
export ROS_HOSTNAME=ros_slave #本机机器名ros_slave
方法二
或者
export ROS_MASTER_URI=http://192.168.52.181:11311 #主机IP
export
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2019-08-19 19:09:00
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从单机操作系统到多机操作系统，是操作系统发展历史的重要进步
原创
2024-05-10 16:08:18
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今天小杨给大家做一个VMware虚拟机安装系统的一个安装教程，打造一机多系统的玩法，虚拟机的用途大家都应该清楚可以安装不同系统，比如Win XP系统，Win7，Win8，Win10，黑苹果系统等等，可以用作不同的软件使用环境，或者测试不同软件和文件等，下面就看具体的操作步骤。第一步、下载大白菜PE系统：http://www.winbaicai.com 大家可以去官方下载，下面是下载地址直接复制用迅
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2024-02-23 11:49:34
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PyTorch源码浅析：简介这个系列文章自底向上针对PyTorch核心源码进行解析，从Tensor库→神经网络算符→自动微分引擎→Python扩展，一共五篇。代码较多，理解有限，如发现理解不当或表达不妥的地方，还请在评论区指出。目录1. THTensorPyTorch中Tensor的存储和表示分开，多个THTensor可能共享一个THStorage，每个THTensor可能拥有不同的view（e.
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2023-09-21 10:19:32
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提出了用单总线完成单片机通讯的方法。结合系统既传输数字信号又传输模拟信号的特点，提出用消侧音电路解决模拟信号的方案，并给出了详细的技术解决方案。
传统的多机通讯系统一般需要四条线完成：
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精选
2007-11-24 15:54:45
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让TensorFlow们飞一会儿前一篇文章说过了TensorFlow单机多卡情况下的分布式部署，毕竟，一台机器势单力薄，想叫兄弟们一起来算神经网络怎么办？我们这次来介绍一下多机多卡的分布式部署。其实多机多卡分布式部署在我看来相较于单机多卡分布式更容易一些，因为一台机器下需要考虑我需要把给每个device分配哪些操作，这个过程很繁琐。多台机器虽然看起来更繁琐，然而我们可以把每一台机器看作是一个单卡的
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2024-03-26 15:48:51
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很多时候一个机位满足不了影视创作的需求。比如拍摄人物动作，如果能使远景、近景、特写等一些镜头相互衔接，将会使得角色显得更加丰富饱满。不同的景别传达着不同的信息，更容易交待环境和表达角色的情绪。早期人们在拍摄的同时完成多机位切换，EFP 就是其中一种典型的方法。EFP Electronic Field Production，电子现场制作的简称。它利用中心控制系统，对多个机位的信号进行同步切换，实时完
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2024-07-26 09:37:57
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2023-07-20 14:45:54
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很多时候一个机位是满足不了影片的影片的需求。比如拍摄一个人物动作，如果能使远景、近景、特写等一些镜头相互衔接，会使角色显得更加丰富饱满。不同的的景别传达着不同的信息，更容易交待环境和表达主角的情绪。而多个机位的拍摄，后期如何才能做到完美剪辑呢？其中一种方法是利用EFP技术。所谓EFP，就是电子现场制作的简称，它利用中心控制系统，对多个信息的信号进行同步切换，实时完成对多机位镜头的选择，并无缝输出最
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2024-08-04 18:28:28
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软件协议模式可以实现多机通讯；同时51单片机和STM32机都有硬件多机通讯的策略（提高抗干扰能力和软件上相应多机的开销）
一stm32作为多机通讯的从机时STM32多机通信http://blog.chinaunix.net/uid-30058258-id-4935903.html：USART可以进行多机处理器通信（地址4bit所以最多16位从机《STM32多机通信与51单片机的不同》http://
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2017-12-25 13:54:00
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在处理“多机 ollama”相关问题时，我从多个方面分析并总结了整个过程。此文结构将围绕环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦和部署方案进行详细阐述。
## 环境配置
为了高效地搭建多机 ollama 环境，我们首先需要确保环境依赖项已正确配置。接下来的流程图展示了环境配置的步骤。
```mermaid
flowchart TD
A[准备多台机器] --> B[安装依赖包]
1.嵌入式Servlet容器自动配置原理1.1 在spring-boot-autoconfigure-1.5.9.RELEASE.jar => springboot自动配置依赖 jar包下，EmbeddedServletContainerAutoConfiguration => 嵌入式servlet容器自动配置类 @AutoConfigureOrder(Ordered.HIG
Wenet多机多卡分布式训练实验和源码分析。
目录Wenet多机多卡分布式训练PyTorch分布式训练DemoWenet分布式训练实践Wenet如何配置多机多卡分布式训练?Wenet分布式训练实验结果Wenet分布式训练如何实现？Wenet分布式训练对一些超参的影响？Wenet多机多卡分布式训练PyTorch分布式训练DemoWenet框架基于PyTor
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2024-02-06 21:57:25
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# PyTorch 多机多卡（Distributed Training）：权重同步机制
在现代深度学习中，随着模型规模的增大和数据量的增加，单机单卡的训练已经无法满足高效训练的需求。多机多卡（distributed training）技术应运而生，它使得我们可以利用多台机器和每台机器上的多张显卡，并行处理数据。本文将深入探讨PyTorch中的多机多卡训练，尤其是权重同步机制，并伴随代码示例与状态
一、前言 这是我的第一篇博客，目的是记录在研究生阶段进行的多线程并行计算，主要用到的是VS2013与CUDA8.0，前者安装比较方便，后者配置起来有些麻烦，会遇到一些小问题导致无法进行Debug。希望我所分享的经验能够让我牢记其用法以及给对这方面有兴趣的人一些启发。二、CUDA8.0的安装及配置（1）首先请去点击打开链接下载C
讲完了单机多卡的分布式训练的理论、TensorFlow和PyTorch分别的实现后，今天瓦砾讲一个强大的第三方插件：Horovod。Horovod是Uber开源的跨平台的分布式训练工具，名字来自于俄国传统民间舞蹈，舞者手牵手围成一个圈跳舞，与Horovod设备之间的通信模式很像，有以下几个特点：兼容TensorFlow、Keras和PyTorch机器学习框架。使用Ring-AllReduce算法，
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2024-10-23 22:08:31
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其实多线程还有很多的东西要说，我们慢慢来，可能会有一些东西没说到，那就没办法了，只能说尽量吧！ 1.synchronized关键字 说到多线程肯定离不开这个关键字，为什么呢？因为多线程之间虽然有各自的栈和PC计数器，但是也有一些区域是共享的（堆和方法区），这些共享的区域就不可避免的造成一些问题，比如一个线程对共享区的一个变量进行修改时，此时另外一个线程也要对这个数据进行修改，就会出现同步问
一、原理 Redis的主从复制功能非常强大，一个master可以拥有多个slave，而一个slave又可以拥有多个slave，如此下去，形成了强大的多级服务器集群架构。 下面是关于redis主从复制的一些特点：1.master可以有
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2023-08-04 17:13:12
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Tensorflow通过tf.train.Coordinator和tf.train.QueueRunner来完成。tf.train.Coordinator的功能为协同管理多线程的功能，例如一起工作，一起停止。Coordinator提供了三个函数：should_stop、request_step、join。tf.train.QueueRunner注意用于启动多个线程来操作同一个队列，而线程的启动
https://github.com/GoogleCloudPlatform/tf-estimator-tutorials/tree/master/Experimental/distribution
原创
2022-07-19 11:56:37
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