Numpy（Numerical Python）Numpy：提供了一个在Python中做科学计算的基础库，重在数值计算，主要用于多维数组（矩阵）处理的库。用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表结构要高效的多。本身是由C语言开发，是个很基础的扩展，Python其余的科学计算扩展大部分都是以此为基础。高性能科学计算和数据分析的基础包ndarray，多维数组（矩阵），具有矢量运算能力，快速、
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2024-05-17 18:10:40
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问题是这样的：比如我使用一块英伟达的P40，每张卡都是24GB的显存，但是我的程序只需要使用4G，深度学习框架是TensorFlow，那么我怎么限制这个显存的使用量呢？一、手动设置使用比例众所周知，TensorFlow是不会设定显存大小的，比如程序4G显存也能跑起来，但是TensorFlow就是会把P40的24GB全部用光，这显然是很蛋疼的，所以一般会通过手动设置GPU使用比例，参考，可以这样设置
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2023-09-16 06:56:20
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# Python 词向量模型调用指南
作为一名刚入行的开发者，你可能对如何实现“Python 词向量模型调用”感到困惑。不用担心，我将带你一步步了解整个过程，并提供代码示例和注释，帮助你快速掌握这一技能。
## 步骤概览
以下是实现“Python 词向量模型调用”的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 安装必要的库 |
| 2 | 加载预训练的词向量模
原创
2024-07-19 03:53:48
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以图像识别为例有时候我们可以用别人训练好的模型来进行图像处理，那么如何使用呢，这里就以Keras为例我的配置：Win10笔记本自带的MX250显卡CUDA10.1+TF 2.3.2VSCode 程序的设计会使用到的函数和库，先导入，主要的还是os和numpy和keras以及Pillowfrom keras.models import load_model
import num
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2023-11-25 17:17:39
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页面性能优化的几个方面页面性能的问题对用户体验的影响非常大，而现在移动端流量的提升给页面性能优化带来了更多的挑战，因为相同的页面从pc端移到手机上后，性能的问题都会被更明显的感受到。要知道如何优化页面性能，就要知道页面的耗时到底在哪里。一、对服务器的请求一个页面内过多的http请求会导致页面响应速度下降，还可能阻塞页面逻辑的执行。 下图为http请求处理流程：
Created with
# Python调用指定模型的实现流程
在开发过程中，我们常常需要使用机器学习模型进行数据预测或处理。本文将教会你如何在Python中调用指定的机器学习模型，并将整个过程拆分成清晰的步骤，使你能够轻松跟随实现。
## 1. 整体流程概述
以下是实现 Python 调用指定模型的流程图：
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 初始化环境
初始化环境
向量空间模型（VSM：Vector Space Model）由Salton等人于20世纪70年代提出，并成功地应用于著名的SMART文本检索系统。把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算，并且它以空间上的相似度表达语义的相似度，直观易懂 VSM概念简单，把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算，并且它以空间上的相似度表达语义的相似度，直观易懂。当文档被表示为文档空间的向量，就可以通过
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2023-11-23 20:42:13
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在此之前你需要把caffe（最好为GPU版）安装好，ubuntu安装参考，windows安装参考。顺便把scikit-learn安装一下：pip install scikit-learn读图像可以用opencv：pip install opencv-python 首先贴上通用代码，具体介绍请看注释import cv2
import caffe
import numpy as np
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2023-10-27 14:03:35
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在使用pytorch的时候利用下面的语句指定GPU为仅为"6"，但是用nvidia-smi查看GPU使用时，仍默认为"0"号import torch
import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '6'解决方案： 将上述语句放到当前这个python文件的最开头，即import torch 之前import os
os.environ['CUDA_VI
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2023-09-24 17:49:44
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一、检查电脑显卡型号，BIOS是否开启独立显卡功能，是否安装显卡驱动1、查看自己电脑显卡型号：可用鲁大师硬件检测，如下图所示：2、检查BIOS是否开启独显功能，不开启无法得到下图GPU1：开启方法，开机进入BIOS, 开启即可 3、查看是否安装NVIDAI显卡驱动右键计算机，选择管理打开如下图所示界面 ，若没有红色框里的东西，进行下面第4步，若有直接跳过44、去NVI
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2023-09-07 16:42:16
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本来是没想把Pytorch写进专栏里的，但是昨天配置新电脑的时候，发现怎么每次安装Pytorch 的时候，官网的教程都不一样。我相信原因是Pytorch处于高速发展阶段，虽然已经有稳定版本，但是繁琐的配置环境变量一定会为难到大多数同学。那么今天，我们来看一个手把手的Pytorch 安装教程，包括GPU计算配置于Anaconda以及Pycharm。那么首先，简明的罗列下需要的安装的项目(建议按顺序安
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2024-05-17 02:22:24
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前言：最近一直在做关于显卡数据采集的调研工作,也在github上看到了一些三方库比如Python和golang的psutil, python: gpustart,再或者通过wmi或者windowsApi等底层接口 但是都只能获取到显卡的名称以及厂家信息等 无法真正意义上获取到显卡占用率等数据 在或者只能获取到英伟达的显卡数据 (该数据都是通过英伟达所开放出来的命令工具所获取到的) 后通过阅读C++
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2023-08-06 23:11:45
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### Python指定显卡运行
在使用深度学习或者机器学习模型训练时，经常需要利用GPU进行加速。然而，有时候我们可能希望指定程序只在特定的显卡上运行，而不是默认使用所有可用的显卡。Python提供了一种简单的方法来实现这一目的。
#### 使用`CUDA_VISIBLE_DEVICES`环境变量
在Python中，可以通过设置`CUDA_VISIBLE_DEVICES`环境变量来指定程序
原创
2024-04-08 04:17:53
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装饰器代码运行期间动态增加功能的方式，称之为“装饰器”（Decorator）。装饰器是一个很著名的设计模式，经常被用于有切面需求的场景，较为经典的有插入日志、性能测试、事务处理等。装饰器是解决这类问题的绝佳设计，有了装饰器，我们就可以抽离出大量函数中与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用。概括的讲，装饰器的作用就是为已经存在的对象添加额外的功能。其实弄明白了python中的嵌套函数（也就是所谓的闭
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2023-08-29 13:59:29
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做deeplearning离不开python。除了tensorflow，torch之外，一些经常用的基础操作也要熟练掌握，python太庞大了，涉及到太多数据结构和方法了。都记下来，也太难了吧！当然熟记一些基础操作也是十分必要的，我之前总想着，等有时间再一起整理，也是经过导师指导，开始整理。 目前，来看用到啥，补充啥了，之后会系统整理。列表操作 列表合并，转字符串等参见IO。 对于列表操作，经
1. 安装GPU驱动首先，检查一下计算机有没有可用的GPU。用ubuntu的 lspci 命令看一下PCI总线上有没有挂载能用的GPU。如果啥提示都没有–就悲剧了。还有需要注意，VMware 的虚拟机是用不了计算机中的GPU的。这也是大家都在推荐双系统的原因。我的GPU型号是 GeForce GTX 1050 Ti。但是在设置->详细信息中，并没有这块GPU，因为没有安装驱动。在软件和更新中
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2024-07-09 05:35:02
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借助神经渲染技术，AI以高达530%的渲染加速击败像素图形处理。2022年9月20日，英伟达的应用深度学习副总裁布莱恩•卡坦扎罗（Bryan Catanzaro）在推特大胆声称，在《传送门》RTX版等GPU密集的游戏中，屏幕上的8个像素中有7个是由一种新型机器学习算法生成的。他说，这足以将渲染速度提高530%。目前，这种引人瞩目的进步还仅限于几十个3D游戏。不过，这也暗示着，一种名为神经渲染的人工
第一次面试被问了有没有尝试过并行计算，自己从来没搞过，再加上自己基础确实不行，最后痛失实习机会，所以决定从哪里摔倒就从哪里爬起来此内容只在于记录自己自学过程中找到的各种资料以及看到的各种内容，同时记录自己遇到的错误，梳理思路，督促自己学下去注：本人非计算机科班，计算机基础薄弱到极点，可能有些错误会比较弱智1 - 装环境装环境这里，首先是要安装 CUDA 和 CUDNN，这里我最后实际做的过程是跟着
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2023-09-13 22:25:49
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# 向量空间模型与Python实现
向量空间模型（Vector Space Model，VSM）是一种用于信息检索（Information Retrieval）和文本挖掘（Text Mining）的数学模型，广泛应用于搜索引擎、文本分类和推荐系统。该模型将文本表示为向量，使得我们能够通过计算向量之间的距离或相似度进行文本的比较和检索。
## 向量空间模型的基本原理
在向量空间模型中，文本被表
# Python 向量空间模型的科普介绍
在自然语言处理 (NLP) 和信息检索领域中，向量空间模型（Vector Space Model，VSM）是一种流行的文本表示方法。它通过将文本转换为向量的形式，使得计算机能够更好地理解和处理文本信息。接下来，我们将深入了解向量空间模型的基本概念，并通过Python代码示例展示其实现过程。
## 什么是向量空间模型？
向量空间模型是一种用于表示文本数
原创
2024-09-14 04:48:42
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