1.数据类型GLSL特性与C/C++类似，包括它的数据类型。GLSL有三种基本数据类型：float,int和bool，以及有这些数据类型组成的数组和结构体。GLSL不支持指针。同时，GLSL将向量和矩阵作为基本数据类型。向量类型包括由上述三种基本数据类型构成的二维，三维和四维向量，矩阵类型包括浮点型的2X2,3X3和4X4的方阵。如，浮点型3三维向量类型为vec3，整型四维向量类型为ivec4，而
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2024-06-24 06:32:13
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cpu的多线程的用处：1、让同一个处理器上的多个线程同步执行并共享处理器的执行资源；2、可最大限度地实现宽发射、乱序的超标量处理；3、提高处理器运算部件的利用率；4、缓和由于数据相关或Cache未命中带来的访问内存延时。CPU多线程简称SMT，可通过复制处理器上的结构状态，让同一个处理器上的多个线程同步执行并共享处理器的执行资源，可最大限度地实现宽发射、乱序的超标量处理，提高处理器运算部件的利用率
图像预处理前言因为在做目标追踪方面，一直在matlab中写代码，不得不说改代码改的又复杂又难改，优化难做啊。就把图像预处理过程直接放到tensorflow中学习吧。TFRecord数据格式对于数据量较小而言，可能一般选择直接将数据加载进内存，然后再分batch输入网络进行训练（tip:使用这种方法时，结合yield 使用更为简洁,之前我一直用的这个方法）。 如果数据量较大，这样的方法就不适用了，
# Python在GPU上进行概率运算的实现指南
在现代计算中，尤其是在处理大型数据或进行复杂计算时，使用GPU（图形处理单元）可以极大地加快计算速度。本文将带领你一步步实现“在GPU上进行概率运算”的目标，特别是使用Python语言。
## 流程步骤
下面是实现“Python在GPU上进行概率运算”的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-31 10:23:24
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最近公司要做一个火灾图像识别程序，要在板子上跑。板子是firefly3399pro，这板子性能比较好，带gpu，但是这次时间的关系就选择opencv来做图像识别，gpu性能就无法发挥了，但cpu也是6核。由于用的netcore，在nuget上用了opencvsharp库，使用还是很方便，对opencv封装比较好，函数名基本一致，但是有个最大的
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2024-03-25 20:58:21
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GPU加速技术&原理介绍
1、GPU&CPUGPU英文全称Graphic Processing Unit，中文翻译为“图形处理器”。与CPU不同，GPU是专门为处理图形任务而产生的芯片。从这个任务定位上面来说，不仅仅在计算机的显卡上面，在手机、游戏机等等各种有多媒体处理需求的地方都可以见到GPU的身影。在GPU出现之前，CPU一直负责着计算机中主要的运算工
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2024-05-05 22:03:44
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??我是上进小菜猪，沈工大软件工程专业，爱好敲代码，持续输出干货。HadoopHadoop是一个由Apache基金会开发的分布式计算框架，可以处理海量数据。它包括两个核心组件：Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算框架。HDFS是一个分布式的文件系统，可以存储大量的数据，并且可以在集群的多个节点上进行读写操作。它将文件分割成多个块（默认大小为128MB），并将这些块分布在不
原创
2023-05-04 23:46:38
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0 项目背景见《AI视频行为分析系统项目复盘——技术篇1》1 为什么不使用CPU解码？原因提炼如下： CPU利用率冲顶，而GPU利用率低：视频流的解码工作，一般视频处理函数库由于历史原因，默认使用CPU解码视频流，但如果要实时解码多路视频流，CPU的计算资源将耗费非常严重。这种情况下，服务器内的CPU会经常感觉不够用成为瓶颈，但是与此同时，GPU的利用率通常还很低。导致GPU
前言我想很多开发游戏的小伙伴都希望自己的场景内能渲染越多物体越好，甚至是能同时渲染成千上万个有自己动作的游戏角色就更好了。但不幸的是，渲染和管理大量的游戏对象是以牺牲CPU和GPU性能为代价的，因为有太多Draw Call的问题，如果游戏对象有动画的话还会涉及到cpu的蒙皮开销，最后我们必须找到其他的解决方案。那么本文就来聊聊利用GPU实现角色的动画效果，减少CPU端的蒙皮开销；同时将渲染10，0
一、运行环境1、python版本 2.7.13 博客代码均是这个版本2、系统环境：win7 64位系统二、需求 对杂乱文本数据进行处理部分数据截图如下，第一个字段是原字段，后面3个是清洗出的字段，从数据库中聚合字段观察，乍一看数据比较规律，类似（币种 金额 万元）这样，我想着用sql写条件判断，统一转换为"万元人民币' 单位，用sql脚本进行字符串截取即可完成，但是后面发现数据并不规则，条件判断太
截止到本文为止，llama.cpp，ctransformer还不支持多GPU推理，好像llama.cpp在6月有个多GPU的merge，但是我没看到官方更新，所以这o。
原创
2024-05-04 00:38:34
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如何利用Java进行大数据处理？ 大家好，我是微赚淘客系统3.0的小编，也是冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！ 1. 引言 在当今信息爆炸的时代，处理大数据是许多应用程序和系统的核心需求之一。Jav
用途 更改文件系统的属性。 语法chfs [ -n NodeName ] [ -m NewMountPoint ] [ -u MountGroup ] [ -A { yes | no } ] [ -p { ro | rw } ] [ -t { yes | no } ] [ -a Attribute=Value ] [ -d Attribute ] FileSystem 描述chfs 命
# 如何在Python中调用GPU进行数据处理
作为一名经验丰富的开发者，你可能已经意识到了在数据处理中利用GPU的重要性。现在，让我们来教一位刚入行的小白如何实现在Python中调用GPU进行数据处理。
## 流程概述
首先，让我们看一下整个过程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 安装CUDA Toolkit |
| 2 | 安装相应的GPU加速库
原创
2024-03-11 04:53:29
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1 关于继承：不可否认良好的抽象设计可以让程序更清晰，代码更看起来更好，但是她也是有损失的，在继承体系中子类的创建会调用父类的构造函数，销毁时会调用父类的析构函数，这种消耗会随着继承的深度直线上升，所以不要过度的抽象和继承。2 象的复合：对象的复合和继承很相似，当一个对象包含其他对象构造时也会引起额外的构造。关于这点可能会有很多人不解，认为这是不可避免的，举个例子，你的一个对象中用到数组和字符串，
一、读取excel中的数据首先引入pandas库，没有的话使用控制台安装 —— pip install pandas 。import pandas as pd #引入pandas库，别名为pd
#read_excel用于读取excel中的数据，这里只列举常用的两个参数（文件所在路径，忽略头字段）
data = pd.read_excel('excel路径', header
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2023-11-21 18:38:51
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海量数据价值的挖掘，需要大数据技术框架的支持，在目前的大数据平台搭建上，Hadoop是主流的选择之一，而精通Hadoop的大数据人才，也是企业竞相争取的专业技术人才。大数据技术Hadoop所得到的重视，也带来了大家对Hadoop的学习热情。今天我们就从大数据入门的角度，来分享一下Hadoop是如何工作的。 Hadoop最初由雅虎的Doug Cutting创建，其核心的灵感，就是MapReduce，
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2023-09-14 13:44:27
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内容来自官方文档，记录下 参考使用 代码 from typing import List from pydantic import BaseModel from openai import Oata(BaseModel): index:
原创
2024-08-19 12:03:20
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在现代大数据处理和分析的场景中，Apache Spark 已成为一种流行的工具，尤其是在批量数据处理方面。随着企业数据量的暴增，如何高效地使用 Spark 进行批量数据处理就显得尤为重要。本博文记录了在使用 Spark 进行批量数据处理时遇到的一个现实问题的解决过程，包括错误现象、根因分析、解决方案、验证测试和预防优化方面的内容。
### 问题背景
在某次使用 Spark 进行大规模数据处理的
backdrop filter属性允许我们使用css对元素后面的内容应用过滤效果。此属性是定义筛选器属性的筛选器效果模块级别1的扩展。它使用与filter属性相同的语法，但效果将应用于元素的背景。这种影响常见于运行ios7及以上版本的设备接口，以及os x yosemite及以上版本的设备接口。如果没有这个特性，这种效果只能通过编辑背景图像本身并应用剪裁和定位技术来实现。若要使属性具有任何可见效果
