快速入门：Slurm资源管理与作业调度系统 导读本文将介绍slurm，一个 Linux服务器中的集群管理和作业调度系统。并对其基础命令和运行方式进行实战演练。1. 简介 Slurm 组件
Slurm[1] （doc[2]：Simple Linux Utility for Resource Management）是一个开源、容错和高度可扩展的集群管理和作业调度系统，适用于大型和小型
在使用MATLAB的过程中，我对MATLAB的运行效率感到很头疼，就尝试了一些办法去提高之。现在把它们在这里作个总结，留作备忘和分享，之后有了新的想法也会补充进来。使用矩阵运算替换循环语句CPU并行计算GPU并行计算与C++协作使用矩阵运算替换循环语句这应该是老生常谈了；由于MATLAB处理矩阵挺方便的，所以一般也没人故意把矩阵运算拆成分量写。有时候，for循环转成矩阵运算需要稍动一下脑筋。比如下
（我不是Hadoop专家，也只是一个初学者，这里我也只是就自己的学习体会，站在初学者的角度谈一下如何入门。）
首先我觉得应该思考这样一个问题：Hadoop对于我们来讲，是一种工具，那么Hadoop帮助我们解决了什么问题？或者换个角度想，没有Hadoop，我们做同样一项工作会增加什么任务？（想清楚了这问题，心里就会形成Hadoop到底是什么，能做什么的概念。初学者在最初时候很容易
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2024-01-23 22:54:28
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论文：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation一、解决的问题本文主要讲R-CNN（Regions with CNN features）这个算法，该算法是用来做object detection的经典算法，2014年提出。object detection的问题简单讲就是两方面：lo
# 在GPU上跑深度学习模型的方案
随着深度学习技术的广泛应用，利用GPU加速计算已成为实践中不可或缺的一部分。本文将介绍如何在GPU上运行深度学习模型，并通过一个具体问题进行说明，以确保读者能够掌握基本步骤。
## 问题背景
假设我们希望通过卷积神经网络（CNN）来进行图像分类任务。我们将使用Keras和Tensorflow深度学习框架，借助GPU加速模型的训练与推理。
## 环境准备
在当今的技术领域，机器学习已经成为一个热门的话题，而Kubernetes（简称K8S）作为一个优秀的容器编排工具，也在不断发展壮大。将机器学习程序跑在K8S上，可以提高运行效率，简化管理过程，加快部署速度。下面将介绍如何实现这一过程。
### 实现机器学习程序在K8S上的步骤
| 步骤 | 需要做什么 | 代码示例 |
| ---- | ---------- | -------- |
| 步骤
原创
2024-03-11 11:37:41
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计算机一级掌上通app是一款计算机等级考试学习的软件，让你在线学习计算机的操作知识，便于通过等级考试，快速准确；软件提供海量选择题的题库，随时随地做题，简单又方便，还有计算机基本操作讲解，了解计算机使用的方法；还有字处理题题库，根据自己的需求选择字体、大小等，让你观看的体验更舒适；还有电子表格为你准确的分类管理，提高数据管理的规范性，演示文稿为你演示操作步骤，了解具体的使用方法，便于实践了解操作的
# 使用 A 卡 进行机器学习：方案详解
近年来，随着深度学习的蓬勃发展，越来越多的开发者开始使用 GPU 进行机器学习任务。虽然大多数人熟悉 NVIDIA 提供的 CUDA 环境，但通过 OpenCL 及 ROCm 框架，AMD 的 A 卡同样能够高效地完成机器学习任务。本文将详细阐述如何使用 A 卡来跑机器学习，并通过一个实际的项目示例来说明具体步骤。
## 1. 选择问题
我们选择一个
原创
2024-09-13 06:10:41
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# 如何跑机器学习算法
机器学习算法是一种通过数据来训练模型并做出预测的方法。在实际应用中，我们需要按照一定的步骤来运行机器学习算法，以获得准确的预测结果。
## 步骤一：数据准备
在运行机器学习算法之前，我们首先需要准备好数据。这包括收集、清洗和预处理数据。通常，数据需要被分成训练集和测试集，以供模型训练和评估。
```markdown
```python
import pandas a
原创
2024-05-04 04:17:59
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作为一名电子技术从业人员，你学过单片机吗？你会运用单片机吗？我想你一定学过，但不一定会运用。因为学习单片机比学习其他学科需要付出更多的努力和代价，不仅要学习理论知识还要练习实际操作，而且主要是在实际操作中才能真正学到单片机技术。因主修专业的不同以及电子基础的深浅不同，对于不同的人可能采用不同的学习方法，根据笔者的亲身学习经验，提出笔者的学习方法和步骤。Part 1基础理论知识学习基础理论知识包括模
第二章：寄存器（CPU工作原理）10让编程改变世界Change the world by program段寄存器 段寄存器就是提供段地址的。 8086CPU有4个段寄存器： CS、DS、SS、ES 当8086CPU要访问内存时，由这4个段寄存器提供内存单元的段地址。 CS和IP CS和IP是8086CPU中最关键的寄存器，它们指示了CPU当前要读取指令的地址。 CS为代码段寄存
在数据科学和深度学习的领域，使用GPU来加速机器学习模型的训练和推理已成为一种常见的做法。由于GPU在并行处理方面的优势，它能够显著提高模型训练的效率，尤其是在处理大量数据时。本文将通过详细的步骤和示例，从多个角度分析并解决“怎么用GPU跑机器学习”的问题。
### 问题背景
随着数据量的不断增加，机器学习模型的训练时间也随之增大。使用传统的CPU训练，往往需要耗费数小时甚至数天的时间，无法满
工业机器人是面向工业领域的多关节机械手或多自由度的机器装置，它能自动执行工作，是靠自身动力和控制能力来实现各种功能的一种机器。我国人口红利已经逐步丧失，企业用工成本节节攀升。而在这样的大背景下，越来越多的工业机器人走进了工厂，很多企业出现了“机器换人”的场景。工业机器人可以接受人类指挥，也可以按照预先编排的程序运行，现代的工业机器人还可以根据人工智能技术制定的原则纲领行动。六关节工业机器人.jpg
# 在Xshell上运行Python程序
在日常工作中，我们经常需要在远程服务器上运行Python程序来处理数据或执行其他任务。Xshell是一个常用的SSH客户端工具，可以通过它来连接远程服务器并在服务器上运行Python程序。本文将介绍如何在Xshell上运行Python程序，并提供一个实际问题的解决方案。
## 实际问题
假设我们需要在远程服务器上运行一个简单的Python程序，该程序
原创
2024-06-29 05:35:14
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在当前的深度学习和大数据处理的潮流中，利用图形处理单元（GPU）来加速Python程序的运行，已经成为一种必要的发展趋势。在这篇博文中，我们将探讨如何在GPU上运行Python程序，涉及到的内容包括用户场景、错误现象、根因分析和解决方案等方面。通过这个过程，希望能为有类似需求的读者提供一个清晰的参考。
首先，我们来想象一下一个用户场景。假设某数据科学家正在使用Python进行深度学习模型的训练，
强制深度学习在GPU上运行是当今人工智能领域中的重要挑战之一。在实践中，开发人员常常需要确保他们的深度学习模型能够有效地利用GPU加速。以下是我对“强制深度学习在GPU上跑”的解决过程记录。
### 背景定位
在现代深度学习中，GPU因其高并行计算能力成为了必不可少的工具。与传统的CPU相比，GPU能够以更高的效率处理大规模的深度学习模型。然而，由于不恰当的配置或使用，深度学习模型可能无法有效
我是个很懒的人，之前写博客也没能坚持下去，这次应老师的要求，写一下自己学习SLAM的过程，以便后来者参考。（菜鸡境内，大佬绕行ヾ(ﾟ∀ﾟゞ)）首先，我们的项目要求在Linux系统下使用SLAM。所以你必须有一个Linux的系统。我选择的是Ubuntu20.04（好吧，不是我选择，是不得不选择。从最开始安装CentOs，然后安装Ubuntu22.04，然后才是Ubuntu20.04，因为很多教程和案
# 使用A卡加速机器学习算法的方案
## 引言
机器学习（Machine Learning）已经成为现代科技领域的重要组成部分，广泛应用于图像识别、自然语言处理和数据分析等各种场景。随着计算需求的增加，传统的CPU逐渐无法满足深度学习等复杂算法的需求，而图形处理单元（GPU）因其强大的并行计算能力而成为加速机器学习的理想选择。本文将探讨如何使用A卡（AMD显卡）来加速机器学习算法，并通过一个具
安装要求：OS：Windows7（64bit）显卡型号：支持GPU加速Python：python3.5TensorFlow：GPU版本Visual Studio:安装cuda的前提GPU加速：Cuda 8.0， Cudnn v6（支持cuda8.0版本）一、安装Python 选择Anaconda安装，选择Anaconda3-4.2.0版本（对应python3.5版本）。 Anaconda下载地
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2024-09-03 12:43:39
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# Arduino与机器学习：一个简单的入门指南
## 引言
在科技快速发展的今天，机器学习已经渗透到我们生活的方方面面。Arduino作为一款低成本、易于使用的开源硬件平台，非常适合用于机器学习项目的实践。本文将介绍如何在Arduino上实现机器学习，并通过代码示例和设计图进行详细说明。
## 什么是Arduino？
Arduino是一个开源电子原型平台，通常用于构建可交互的电子项目。它
