如何把数组移到SD里然后用FATFS文件系统打开 对于FATFS文件系统来说如果要使他支持中文文件名，我们就必须要把cc936.c文件添加进我们的工程。而在cc936.c文件中的oem2uni和uni2oem数组又很大（总共占了15KB内存左右）。所以我们就会想可不可以把这两个数组放进SD卡里或者外部的flash呢，答案是肯定能行的，但要如何做呢，这就是我今天写的这个文档要记录的东西，此
我们写的软件是文本格式的代码，这些代码不能直接运行，需要使用编译器编译成操作系统或者虚拟机可以运行的代码（可执行代码），它们都被存储在文件系统中。不管是文本格式的代码还是可执行的代码，都被称为程序，程序是静态的，安静地呆在磁盘上，什么也干不了。要想让程序处理数据，完成计算任务，必须把程序从外部设备加载到内存中，并在操作系统的管理调度下交给 CPU 去执行，去运行起来，才能真正发挥软件的作用，程序运
1 安装软件VS2015 CUDA 下载和安装方法这里不再赘述，如需要可参考之前文章。2 工程建立及配置2.1 工程建立采用通常方法建立工程即可，没有特殊要求。2.2 工程配置项目右键-生成依赖项-生成自定义，弹出“Visual C++ 生成自定义文件”对话框，勾选CUDA x.x，其中x.x是安装CUDA的版本号，确定3 CUDA源文件及设置注意：需要在GPU上运行的CUDA代码不能写在cpp里
浅谈如何将linux上的程序移植到windows上最近在做一个项目，我需要快速的求解大规模稀疏线性方程组，目前网上有一些开源的项目，其中一个较流行的是UMFPACK，从算法本身来说它具有很好的并行性，我需要使用它里面的一些东西，从网上下载的源代码只能在linux运行，但该项目需要在windows上运行，因此需要将UMFPACK移植到windows上，为了方便对程序进行跟踪调试，整个项目在vs201
如何使用GPU运行Python程序
在数据科学和机器学习领域，使用GPU运行Python程序可以大大提高计算速度。GPU（图形处理器）是一种强大的硬件设备，可以并行处理多个任务，适合并行计算。Python提供了多个库和工具，可以在GPU上运行代码，例如TensorFlow、PyTorch和Numba。在本文中，我们将介绍如何使用这些工具在GPU上运行Python程序。
## 1. 安装必要的库
原创
2023-08-24 18:15:01
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使用Google colab的GPU运行resnet由于我的电脑显卡是AMD，跑代码每一个epoch都要超级超级久，偶然间听到了Google colab，于是用起来了，感觉非常爽Colaboratory 是一个免费的 Jupyter 笔记本环境，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行。 借助 Colaboratory，可以编写和执行代码、保存和共享分析结果，以及利用强大的计算资源，所有这
博主因为工作其中的须要。開始学习 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，我的邮箱:
caijinping220@gmail.com 。使用的是自己的老古董笔记本上面的 Geforce 103m 显卡，尽管显卡相对于如今主流的系列已经很的弱，可是对
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2023-07-12 14:07:37
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目录 1.指定gpu训练1.1 .解决方法1.1.1 从终端直接指定(推荐使用，简单方便)1.1.2 python代码中设定：1.1.3. 使用函数 set_device1.2.查看是否运行成功 2. 使用tmux在ssh断开后继续运行程序2.1 安装tmux2.2 新建会话2.3 会话中执行程序2.4 进入指定会话中2.5 退出当前界面进入正常模
1.先展示一下效果图： 1.1 四方格图标就是菜单栏APP 1.2 点击后的显示图，里面已经被我加载了一下APP，当点击这些APP的时候，会打开对应的APP.1.3 当点击"+/-"按键的时候，可以打开APP添加删除界面 ，如果需要添加APP，把APP拉到界面中，它会自动添加到表格里，如果需要移除APP，选中需要移除APP的那一行，再点击移除按键"-"就可以移除APP
GPU.NET是为.NET开发者提供的、整合在Visual Studio 2010中的托管解决方案，它的目标是为GPU创建带有增强计算功能的应用程序。\ GPU.NET是为了创建运行在GPU上的HPC.NET应用程序的托管解决方案。 GPU.NET为在Visual Studio 2010中编写C#或者VB.NET应用程序的开发者提供了智能支持。得到的汇编程序会使用汇编处理器进行预处理，它会向GP
CAD布局和图层应用的完整教程1、根据使用的图框，画出图框的内框(即需要打印的范围)2、然后新建一个布局，可以从“插入－布局－新建布局”实现。或者在“模型”处右击出现菜单中选择“新建布局”。3、选择刚才新建的布局，注意，在“布局――图纸”里面，可以删除图纸；在“布局－模型”里面，删除了图，则会将“模型”里面整个图删掉。布局为模型状态下可删除图纸 ，此状态下不要删除图纸，否则会将图纸删除掉。4、从其
1.Cuda的编程模型 a. GPU（图形处理器）早期主要应用于图形渲染，使得应用程序能实现更强的视觉效果。（并行运算） CUDA是由英伟达为他们公司GPU创立的一个并行计算平台和编程模型。CUDA包含三大组件，分别是NVIDIA驱动、toolkit和 samples.toolkit里面包含的nvcc编译器、调试工具和函数库。 开发人员可以通过调用CUDA函数库中的
CUDA的软件体系 CUDA的软件堆栈由以下三层构成：CUDA Library、CUDA runtime API、CUDA driver API，如图所示，CUDA的核心是CUDA C语言，它包含对C语言的最小扩展集和一个运行时库，使用这些扩展和运行时库的源文件必须通过nvcc编译器进行编译。 CUDA C语言编译得
这是我写的第一篇博客，可能文字都比较生硬，但任然希望自己在写博客的过程中能够学习到更多的知识，也由衷的希望得到同道中人的指点，我也会虚心学习的。 下面正式开始吧： 多核的CPU和众核的GPU已经成为目前大多数计算机中最重要的两种处理器。传统上
cmd CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python main.p
原创
2022-07-11 12:16:54
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本文是因为需要修改程序中的参数，因此需要关闭在Linux上运行的springboot项目程序。 本方法是通过查找程序的进程号，杀死进程以达到关闭程序的目的1、运行程序的端口号,less命令查看，q退出less start.shaddress后面的就是端口号2、利用端口号查找程序的进程号ps -ef|grepps命令将某个进程显示出来 grep命令是查找 中间的|是管道命令，是指ps命令与grep同
# Python如何指定程序在GPU上运行
在进行深度学习和机器学习任务时，通常会使用GPU来加速计算，提高训练模型的效率。Python提供了多种库和工具，可以帮助我们指定程序在GPU上运行。本文将介绍如何使用TensorFlow和PyTorch这两个流行的深度学习框架在GPU上运行程序，并提出一个项目方案来展示如何指定程序在GPU上运行。
## TensorFlow
TensorFlow是
在使用 PyCharm进行机器学习的时候，我们常常需要自己创建一些函数，这个过程中可能会浪费一些时间，在这里，我们为大家整理了一些常用的 Python加速方法，希望能给大家带来帮助。 在 Python中，我们经常需要创建一些函数来处理数据、计算和执行操作。对于数据处理，我们可以使用 python内置的 sql语句来进行。在之前的文章中，我们介绍了如何将函数转化为 gpu代码、如何使用
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2023-08-04 11:14:28
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一. 背景昨天需要将win10下的一个程序部署到linux服务器上。此程序运行环境：python3.6+tensorflow-gpu1.9。服务器上只有账号，没有修改权限。二. 实际操作流程1. 首先将程序整理好。2. 下载putty用于连接linux服务器。putty下载地址3. 下载pscp.exe用于与linux服务器传送文件。pscp下载地址（pscp的下载地址跟putty是一样的）。下载
前几天科目二一把100分过，舒服。 不过看了下科目三更难，希望考科目三的时候顺利一点。 好，言归正题，最近要实现一下大规模渲染，需要用到GPUInstanc
