谈起Ajax做过web开发的都非常熟悉，就是通过xmlhttp request与服务器端通信而避免页面刷新。关于Ajax是如何运作的，网上有很多帖子解释其各js文件的作用及调用xmlhttp的原理。但Ajax到底是怎么调用服务器端的C#代码的呢？怎么让后台的方法运行并将结果反馈给xmlhttp的呢？曾经有个同事问起我这个问题，我还真懵了
这里先给出一个webservice的免费接口。用于查询ip地址所在地http://www.webxml.com.cn/WebServices/IpAddressSearchWebService.asmx?wsdl我们先通过浏览器访问。找到头部的一个链接。targetNamespace="http://WebXml.com.cn/"还有对应的service接口名称。<wsdl:service
服务器使用前言一、服务器配置介绍1、服务器系统及硬件：2、服务器系统用户1.root用户：2.lxp用户：3、服务器磁盘挂载情况二、服务器使用介绍1、目录使用：2、数据传输工具使用：1.火狐浏览器：2.wget命令：3.FTP服务器：3、lxp用户下使用yum（权限问题解决）：4、项目环境配置：1、conda虚拟环境创建：2、框架安装：3、cuda安装：4、cudnn安装：5、系统默认cuda切
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2024-04-02 22:36:25
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TensorFlow程序可以通过tf.device函数来指定运行每一个操作的设备，这个设备可以是本地的CPU或者GPU，也可以是某一台远程的服务器。TensorFlow会给每一个可用的设备一个名称，tf.device函数可以通过设备的名称来指定执行运算的设备。比如CPU在TensorFlow中的名称为/cpu:0
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2024-03-19 11:28:22
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1. matlab仿真模型怎么并行计算以单台双核计算机为例。首先打开MATLAB命令窗口，输入matlabpool open就OK了。这样，就相当于将一台计算机的两个核心，当做两台机器用啦。接下来是编程序实现的方法。MATLAB并行计算的模式有几种？主要是两种：parfor模式和spmd模式。两种模式的应用都很简单。第一个中，parfor其实就是parallel+for简化而来，顾名思义啊，就是把
# 使用Python调用GPU的方案
在深度学习和数据处理的时代，计算量的增加和对速度的追求使得GPU（图形处理单元）的使用变得不可或缺。本文将介绍如何在Python中调用GPU，并解决一个具体的问题——使用TensorFlow和Keras进行图像分类。
## 1. 前言
通常，CPU在执行任务时会受到性能瓶颈，而GPU则能够处理大量并行操作，使其在深度学习任务中更为高效。在本文中，我们将详
寄存器 ATPCS 指定用于特殊用途的寄存器 - 使用寄存器 r0-r3 将参数值传送到函数，并将结果值传出。 可以用 a1-a4 来引用 r0-r3，以使此用法透明。请参阅第 3-9 页的参数传递。在子程序调用之间，可以将 r0-r3 用于任何用途。被调用函数在返回之前不必恢复 r0-r3。 如果调用函数需要再次使用 r0-r3 的内容，则它必须保留这些内容。
说明：本文翻译自http://ogldev.atspace.co.uk/www/tutorial01/tutorial01.html教程1：打开一个窗口背景OpenGL规范没有指定任何API来创建和操作窗口。支持opengl的现代窗口系统包括一个子系统，它提供OpenGL环境和窗口系统之间的绑定。在图形用户接口系统的接口称为GLX。微软为Windows提供了WGL，苹果系统有CGL。直接使用这些接
其实在C++ AMP之前已经有了两个异构编程框架：CUDA与OpenCL。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是显卡厂商Nvidia于2007年退出的业界第一款异构并行编程框架。在Nvidia的大力支持下，CUDA拥有良好的开发环境，丰富的函数库，优秀的性能。但是CUDA只能被用于在Nvidia的显卡上进行异构编程，有先天的局限性。OpenCL(Ope
相信很多CAD专业领域的设计工程师都或多或少的遇到慢、卡、顿的情况，按照网上各种设置一通问题依旧，换成昂贵的双路品牌图形工作站依然得不到改善，那么问题到底出在哪儿？！下面就依Solidworks为例，从三维设计与仿真的特点来分析软件如何与硬件尽量完美结合。（一）三维设计与仿真计算的卡顿、计算慢问题分析Solidworks是CAD专业领域全球装机量最大的软件，具有三维设计、动画、仿真模拟计算、数据库
在前面《完全用Deepin Linux娱乐、工作、学习（1）》一文中，我简单和各位分享了关于Deepin Linux的基础体验。对于Deepin Linux来说其中有它的好也有它的不足，我相信任何人、任何事、任何物不是与生俱来的，都是经过慢慢打磨出来的，就像我们从小长大一样，需要经过很多的事情才会真正长大。同样我
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
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2024-04-28 15:52:25
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Jupyter非常好用。之前使用都是单机使用，有时回家了就先远程上学校的电脑（主要是因为要用的数据只有学校的电脑里有）来使用Jupyter，但是网络时好时不好，有时远程的效果并不好。因为Jupyter本身就都可以支持跨网络访问，所以学习了下让Jupyter支持跨网络访问的方法。学习时发现网上的资料说得并不是非常清楚，因此重新归纳总结写下此文。此文的目标是简洁地说明在Windows上己能用Jupyt
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2024-03-16 01:31:21
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目录一、Ubuntu18.04 LTS系统的安装1. 安装文件下载2. 制作U盘安装镜像文件3. 开始安装二、设置软件源的国内镜像1. 设置方法2.关于ubuntu镜像的小知识三、Nvidia显卡驱动的安装1. 首先查看显卡型号和推荐的显卡驱动2. 安装nvidia-390版本驱动3. 重启系统，可以查看安装是否成功四、CUDA9.0的安装1. CUDA版本选择2. 安装CUDA9.03. 设置
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2024-05-18 23:13:28
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一、为什么要用输入法的方式实现要实现点击一个编辑框就跳出来一个软键盘方法很多，为什么要用输入法的方式呢？输入法的方式可以用在任一个QT程序上，而应用程序本身不需要去关心如何去输入，交给输入法就可以了。输入法与程序是独立的，两个程序通过通信的方式进行对话。就比如我们在手机上写个程序，从来就没关心过软键盘怎么去实现，只需要做应用这部分就可以了。二、QT5输入法插件的结构QT5与QT4的输入法框架是不一
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2024-08-16 11:18:16
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一、背景机器学习中的神经网络，有人说是模仿人类大脑的神经元，但说白了，其实就是算数运算，单个人工神经元或者神经元层，其权重与输出，均可以使用矩阵来表示。当然不管是c++还是Python均有矩阵运算的库（这其中Python的会更多一些），还有GPU加速等版本。这里我想实现一个c++版本，用以实现简单的全连接神经网络，起重点是简单，高效，不在乎要实现多复杂的功能。二、矩阵类定义这里以模板的方式来实现矩
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2024-07-25 07:41:57
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文章目录PreparationStep1: 安装Nvidia驱动Step2 安装CudaStep3: 安装CudnnStep4: 安装Tensorflow-gpu包Step5: 测试案例IssuesIssue1Issue2Issue3Issue4Other: Linux 服务器版 NVIDIA 驱动安装1. Download Linux Server Version Drive2. Instal
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2024-09-01 22:43:35
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一、访存问题开发的GPU模块尽可能多的与CPU对应，这样才能方便移植。GPU代表图形处理单元。最开始是为渲染各种图形场景而建立，这些场景是基于大量的矢量数据建立的。由于矢量图形的特殊性，数据不需要以串行的方式一步一步执行的，而是并行的方式一次性渲染大量的数据。从GPU的结构上来说，不像CPU基于数个寄存器和高速指令集，GPU一般有数百个较小的处理单元。这些处理单元每一个都比CPU的核心慢很多很多。
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2024-05-10 17:36:13
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在看Cg教程中，看到关键桢插值来表示一个动画的物体，例如一个动物拥有站着，奔跑，下跪等动画序列，美工将这些特定的姿态称为一个关键桢。为什么要用关键桢这种来表示了，这个比较容易理解，我们知道我们看的一些卡通动画，都不是每桢来画的，都是准备一些关键的过渡动画，然后，美工人员在根据每二幅之间来补充一些中间的动画，以增加精细的效果。 MD2模型文件就是存储一些关键桢的动画模型，格式还是很简单的，对比
# 如何在R语言中调用GPU进行计算
在现代科技的发展中，数据分析和机器学习已经成为重要的研究领域。为了加速计算过程，越来越多的研究者开始将GPU（图形处理单元）引入到他们的工作中。R语言作为一种广泛使用的数据分析工具，也可以高效地利用GPU进行计算。本文将介绍如何在R中调用GPU，解决一个实际问题，并提供相关示例。
## 实际问题概述
假设我们需要对一个大数据集进行线性回归分析。传统的CP
原创
2024-10-14 04:47:48
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