1、fastdds文档eProsima Fast DDS 是 DDS (Data Distribution Service) 协议的一个C++语言实现版本，该协议由 Object Management Group (OMG) 组织定义。
eProsima Fast DDS 库既提供了一个应用编程接口（API），又提供了一种通信协议，使用这种通信协议可以部署以数据为中心的发布者-订阅者模型。这些模型
nvidia-smi是用来查看GPU使用情况的。我常用这个命令判断哪几块GPU空闲，但是最近的GPU使用状态让我很困惑，于是把nvidia-smi命令显示的GPU使用表中各个内容的具体含义解释一下。 这是服务器上特斯拉K80的信息。 上面的表格中： 第一栏的Fan：N/A是风扇转速，从0到100%之间变动，这个速度是计算机期望的风扇转速，实际情况下如果风扇堵转，可
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2024-07-24 17:55:36
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FastCGI 是什么？FastCGI 是语言无关的、可伸缩架构的 CGI 开放扩展，其主要行为是将 CGI 解释器进程保持在内存中并因此获得较高的性能。众所周知，CGI 解释器的反复加载是 CGI 性能低下的主要原因，如果 CGI 解释器保持在内存中并接受 FastCGI 进程管理器调度，则可以提供良好的性能、伸缩性、Fail-Over（故障切换）特性等等。FastCGI 的官方站点在 http
加入了自己的一些看法，看源码可以用source insight软件。Linux提供了多种governor供用户选择，这里以interactive为例，毕竟现在的android手机中都是采用该governor.。基于linux 3.14 以下代码若未指明位置则默认在drivers/cpufreq/cpufreq_interactive.c中.首先需要定义一个cpufreq_governor类型的结构
CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python run.pyor import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1"
原创
2022-07-15 22:01:14
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VS2013与cuda7.5的配置一、准备工作1、下载CUDA7.5并安装https://www.techspot.com/downloads/4995-nvidia-cuda-toolkit.html 我自己的安装在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit。（最好安装在C盘，以防出问题）点击.exe文件，直接安装在C盘下面。2、安装cuDNN
介绍文档1.安装
# wget
# tar xf download
# cd FastDFS/
# ./make.sh 运行文件
有报错信息
compilation terminated.
make: *** [../common/fdfs_global.o] Error 1
2.查看官方文档，需要安装libfastcommon
# wget https://github
如何选择合适的GPU？
原创
2021-07-07 10:37:15
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技术社群的这篇文章《算力未来，GPU or CPU ？》给我们讲解了大模型的时代，CPU和GPU的选择问题，从基础层面，让我们了解CPU和GPU的技术栈知识，可以让我们更系统地了解相关技术方案。大模型相关历史文章可参考，《大模型监管数据安全性的探讨》《一文了解GPU技术》《金融大模型应用的机遇与挑战》《0基础建设大模型需要多少资源？》《从实践中感知大模型的发展和进程》在当今科技迅猛发展的时代，计算
深度学习是一个具有强烈计算要求的领域，GPU的选择将从根本上决定您的深度学习体验。需要多个GPU吗？多GPU能够对深度学习有什么影响，我非常感兴趣，于是通过组装具有40Gbit/s的小型GPU集群，然后应用于多GPU训练，激动的看到多个GPU可以获得更好的结果。 但是很快发现，在多个GPU上高效地并行化神经网络不仅非常困难，而且对于密集型神经网络，其加速率也非常低。使用数据并行性可以相当有效地并行
参考：[AI开发]深度学习如何选择GPU？ 侵删 笔记： 深度学习训练用到的硬件有两种：一种是专业AI硬件公司出的AI芯片，一种就是我们平时熟知的GPU显卡了，前者不太适合入门学习，而后者无论从入门难度还是性价比上讲，对于新手来说都是优先的选择。 而GPU显卡主流厂商大概两家，一个Nvidia，一个 ...
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2021-10-09 13:29:00
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参考链接：https://www.jianshu.com/p/a68288613a0fhttps://www.jianshu.com/p/6c2bfa1848f2https://zhuanlan.zhihu.com/p/57251615https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-08-26-12GPT1全称：Generative Pre-Training 1.
文章目录前言一、pgu是什么？下载地址二、使用步骤1.安装库2.制作按钮弹窗3.制作事件触发弹窗4.两种模式完整代码总结 前言现在用pygame制作小游戏的人越来越多，但是pygame它是没有弹窗机制的 一般解决这个问题我们会使用tkinter库或者pgu库两种方式 其中pgu库还没有很适合新手的一个手册介绍，只有下载文件中的一些函数的例子与说明，因此本文主要介绍pgu由按钮与设定事件触发的两种
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2024-03-17 09:48:35
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Fast-RTPS 提供了两个层次的 API· publisher-Subscriber层：RTPS 上的简化抽象
· Writer-Reader层，对于RTPS端点的直接控制(更底层）Publisher-Subscriber层为大多数开发者提供了一个方便的抽象。允许定义与topic关联的发布者和订阅者，以及传输topic数据的简单方法。 Writer-Reader层更接近于RTPS标准中定义的
【导读】最近，曾拿到斯坦福、UCL、CMU、NYU博士offer、目前在华盛顿大学读博的知名测评博主Tim Dettmers在自己的网站又上线了深度学习领域的GPU深度测评，到底谁才是性能和性价比之王？众所周知，在处理深度学习和神经网络任务时，最好使用GPU而不是CPU来处理，因为在神经网络方面，即使是一个比较低端的GPU，性能也会胜过CPU。深度学习是一个对计算有着大量需求的领域，从一定程度上来
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2024-08-08 13:01:39
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今天给大家详细讲解一下如何在Windows10上配置安装好tensorflow的GPU版本1、首先，打开Tensorflow官网的安装指南（https://www.tensorflow.org/install/install_windows）。2、官网对安装Tensorflow GPU版提出了一些要求，如下图所示。要安装GPU版，首先确认自己电脑的显卡是否满足要求，也就是官网要求中的第四点。到电脑
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2024-04-27 09:55:08
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有时我们不仅仅是渲染场景，而且还要与渲染的场景进行交互。大多数情况下是使用鼠标进行交互。注：viewing volume（可视区域，视景体）
选择OpenGL的选择模式允许你通过鼠标点击屏幕，来选择鼠标下面的物体。使用OpenGL的选择特性，当你点击屏幕时就指定了一个可视区域，决定了哪些物体在这个可视区域中。基于你的屏幕坐标和你指定的像素大小，glu库提供了一个有用的函数gluPickM
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2024-08-06 10:59:38
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fastGPT提供兼容OpenAI格式的接口，但是还是有一些地方需要注意 新建一个应用，可以正常测试通过后。【外部使用】【API访问】【
原创
2024-01-08 17:03:39
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Fast-RTPS是eprosima对于RTPS的C++实现，是一个免费开源软件，遵循Apache License 2.0Fast-RTPS现在被称为Fast-DDS，作为ROS2的默认中间件具有以下优点：对于实时应用程序来说，可以在best-effort和reliable两种策略上进行配置即插即用的连接性，使网络的所有成员自动发现其他新成员模块化和可扩展性允许网络中设备不断增长可配置的网络行为和
入门后的进一步学习的内容，就是如何优化自己的代码。我们前面的例子没有考虑任何性能方面优化，是为了更好地学习基本知识点，而不是其他细节问题。从本节开始，我们要从性能出发考虑问题，不断优化代码，使执行速度提高是并行处理的唯一目的。测试代码运行速度有很多方法，C语言里提供了类似于SystemTime()这样的API获得系统时间，然后计算两个事件之间的时长从而完成计时功能。在CUDA中，我们有专门测量设备
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2024-09-02 15:11:02
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