作者 | Stuart Cording(Elektor)整个电子行业似乎都被RISC-V冲昏了头脑，这是为什么? RISC-V是什么? 如何能参与其中? 只要稍加了解，你就会知道大众所说的RISC-V 是一种新的处理器核，而且已经有一些采用RISC-V 处理器技术的芯片上市了。你也许还会知道RISC-V 是 “免费和开放”的，这正是RISC-V有庞大“粉丝群”的主要原因。在本文中我们将从技术角度来
去哪儿支付系统自2011年搭建以来，在五年的时间里逐渐从一个高耦合的单一系统发展为众多子系统组成的高并发、高可用、支持多种交易支付业务的分布式系统。业务从最初的非代收到现在多种非代收、代收场景的支持，B2B业务的从无到有，支付方式从单一网银支付到现在银行卡、拿去花、代金券、红包、立减、积分、趣游宝等多种的组合，订单从单笔支付到多个订单同时支付和多次付款。下面对整体的演变过程进行简单的介绍。1. 支
目录1.CUDA的下载与安装1.查看电脑支持的CUDA版本2.下载CUDA3.CUDA的安装4.检验CUDA安装成功2.下载安装CUDNN1.下载CUDNN2.CUDNN的配置3.验证是否安装成功3.Pytorch GPU 版本的安装 CUDA仅适用于有英伟达独立显卡电脑的同学. 1.CUDA的下载与安装1.查看电脑支持的CUDA版本按win+R打开cmd 输入 nvidia-smi可以看到你
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2024-07-04 05:34:22
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概要Android 调试系统是一个面对客户服务系统，包括三个组成部分:一个在你用于开发程序的电脑上运行的客户端。你可以通过shell端使用adb命令启动客户端。 其他Android工具比如说ADT插件和DDMS同样可以产生adb客户端.[/li]在你用于发的机器上作为后台进程运行的服务器。该服务器负责管理客户端与运行于模拟器或设备上的adb守护程序(daemon)之间的通信。.[/li]一个以后台
本文记录搭建的基本步骤及遇到的问题。0 换国内源+显卡驱动更新更换Ubuntu下载源参考链接：Ubuntu图形界面换源显卡驱动更新法一：通过图形界面 应用程序–>软件与更新–>开发者选项–>勾选提前释放出的更新 软件与更新–>附加驱动–>选择nvidia最新驱动，然后选择应用更改法二：利用终端命令行 打开终端，按照如下步骤（不用输入每行代码前的$），即可更新英伟达驱动
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2024-06-28 14:49:30
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1. Profileoverview（本节内容引自 Intel NCS2计算棒以及OpenVINO尝鲜） 计算棒需要配合Intel出的OpenVINO推理框架，使用时首先需要将模型文件转换为OpenVINO的模型。OpenVINO目前支持Caffe、TensorFlow、MXNet等主流的深度学习框架。模型可以直接通过OpenVINO的转换工具进行转换。转换时需要输入网络输入节点的名称以及输入图片
玩过Hadoop的小伙伴对MapReduce应该不陌生，MapReduce的强大且灵活，它可以将一个大问题拆分为多个小问题，将各个小问题发送到不同的机器上去处理，所有的机器都完成计算后，再将计算结果合并为一个完整的解决方案，这就是所谓的分布式计算。本文我们就来看看MongoDB中MapReduce的使用。本文是MongoDB系列的第十四篇文章，了解前面的文章有助于更好的理解本文：mapReduce
【编者按】：本文作者为作者、技术达人“炮神”@ioncannon。由于篇幅较长，分成两部分介绍，这是第一部分，讲解的是移动GPU的结构和相关参数。 前言 现在移动设备的“核战”越来越激烈，已经从CPU引发到了GPU上，于是“16核”、“8管线”、“MP4”、“三角形生成率”和“填充率”等各种吸引眼球的宣传铺天盖地而来。一直很希望能有些文章来介绍科普下，但或许是专业人士都觉得这些太基础
雷锋网 AI 科技评论按：DeepMind 有一支专门的科研平台团队(the Research Platform Team)，他们的职责是为 AI 学术研究构建加速计算的基础设施。他们不经常亮相，但是这次由他们撰文介绍的 TF-Replicator 是一个极为有用的工具：它是又一个实用的软件库，可以帮助从未接触过分布式系统的研究人员们轻松地在 GPU 集群和云 TPU 集群上部署 TensorFl
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2024-03-27 15:39:38
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# 项目方案：如何在GPU Docker中仅使用CPU
## 1. 项目背景
在实际项目中，我们通常会使用GPU Docker来利用GPU资源来加速计算，但有时候我们只需要使用CPU资源来进行计算。本项目旨在提供一种方案，来实现在GPU Docker环境中仅使用CPU资源进行计算，以节省GPU资源和避免资源浪费。
## 2. 解决方案
为了实现在GPU Docker中仅使用CPU资源进行计算，
原创
2024-05-06 06:03:43
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没GPU也能玩梵高作画：Ubuntu tensorflow CPU版一、前言 9月22号，我们开发/市场团队的两同事利用DL学梵高作画，安装cuda 8.0趟遍无数坑，很多朋友求避坑。因此，3天后的9月25日，便把教程《教你从头到尾利用DL学梵高作画：GTX 1070 cuda 8.0 tensorf
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2024-08-30 14:07:56
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0. 安装# 启动时选择第二项boot（non-free),Manjaro自带的驱动精灵会帮你安装好所需驱动，笔记本双显卡则会帮你安装bumblebee
driver boot（non-free)如果是WIndows+Manjaro双系统安装，步骤可以参考：
1.系统信息#查看系统信息inxi -Fx
2.网络设置#查看网络状态ping 8.8.8.8---
1.什么是性能：我们需要有个标准来衡量。这个标准中主要有两个指标：第一个是响应时间（Response time）或者叫执行时间（Execution time）。想要提升响应时间这个性能指标，你可以理解为让计算机“跑的更快”第二个是吞吐率（Throughout）或者带宽（Bandwidth），想要提升这个指标，你可以理解为让计算机“搬得更多”。我们一般把性能，定义成响应时间的倒数，也就是：性能 =
文章目录CPU上下文切换CPU上下文切换任务是什么进程上下文切换系统调用进程上下文切换跟系统调用区别线程上下文切换中断上下文切换如何查看上下文切换案例分析总结 CPU上下文切换多个进程在竞争 CPU 的时候并没有真正运行，但是会导致系统的负载升高，原因就在于CPU的上下文切换CPU上下文Linux是一个多任务操作系统，支持远大于CPU数量的任务同时运行，系统在很短的时间内将CPU轮流分配给多个任
在loader程序中涉及到的CPU模式切换 在实模式下开启4GB的物理内存地址寻址(称之为Big Real Mode)通过A20快速门(Fast Gate)修改0x90端口的数据, 对其进行置位(类似于打开一个开关), 开启使用CLI汇编指令关闭外部中断使用lgdt加载保护模式需要的系统数据结构置位cr0寄存器的值开启保护模式进入保护模式重新加载FS寄存器中的数据, 使其支持4GB的物理
CPU
和显卡的合理搭配
我需要什么样的 CPU
？需要配什么样的显卡？怎么样才能尽量用最少的投资升级来获得高性价比的系统，这是一个
DIYer
们长久以来不断争论的话题。如今，
CPU
、显卡的进化速度越来越快。我们的老
AMD XP
、老
P4
如何升级？升级
CPU
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2024-05-22 17:32:16
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买电脑时cpu怎么搭配显卡会更好呢很多想买电脑的人都会纠结要买什么显卡和cpu好呢?要怎么搭配才会更好。理论上，显卡和CPU搭配是没有要求的，只要主板兼容，都可以使用。一般来说，CPU和显卡两者搭配并不存在兼容问题，只要主板支持，就可以使用。比如，低端CPU不仅可以搭配低端显卡，也可以搭配中端，甚至是高端显卡，反之也是一样的。 旧时光 oldtimeblogCPU和显卡怎么搭配最好?关于CPU和显
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2024-04-15 10:50:27
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最后一个包内存放了验证代码。 进入安装包所在路径，执行以下代码即可安装完毕。将之前下载的三个安装包名依次替换到后面。 $ sudo dpkg -i libcudnn7_7.0.5.15-1+cuda8.0_amd64.deb
$ sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.0.5.15-1+cuda8.0_amd64.deb
$ sudo dpkg -i libcudn
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2024-04-03 14:28:57
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安装需知： 安装tensorflow一般有两种，一种是cpu版本，另一种是gpu版本。安装前要注意你的电脑有没有NVIDIA的显卡,如果你的电脑是AMD的，对不起，你的电脑可能无法安装gpu版本的tensorflow，只能安装cpu版本的。**1.安装cpu版本的tensorflow**方法一： （1）下载并安装Anaconda （内含python环境） 注意这一步时要把两个√都选上安装完之后
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2024-03-12 05:51:30
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title: 深度学习环境配置（pytorch) date: 2023-04-22 11:26:28 目录深度学习显卡与CUDA安装Anaconda创建虚拟环境GPU与CUDA准备工作安装pytorch验证pytorch是否安装成功安装PyCharm并进行配置给下载的项目设置合适的虚拟环境 深度学习显卡与CUDACPU(Central Processing Unit) vs GPU(Graohic
