goroutine 的调度模型MPG 模式基本介绍M：操作系统的主线程（是物理线程）P：协程执行需要的上下文环境G：协程MPG 模式运行的状态 1当前程序有三个M，如果三个M都在一个cpu运行，就是并发，如果在不同的cpu运行就是并行M1，M2，M3正在执行一个G，M1的协程队列有三个，M2的协程队列有3个，M3协程队列有2个从上图可以看到：Go的协程是轻量级的线程，是逻辑态的，Go可以容易的起上
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2024-07-28 08:40:30
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Go 如何获取文件的大小 文章目录Go 如何获取文件的大小1. Read字节方式2. ioutil方式3. Stat方法4. 终极方案5. 获取文件信息6. 判断文件是否存在7. 小结 1. Read字节方式第一种，是最直观会想到的，也就是打开文件，把文件读取一遍。func main() {
file,err:=os.Open("water")
if err ==nil {
1. 网络编程基本介绍Golang 的主要设计目标之一就是面向大规模后端服务程序，网络通信这块是服务端程序必不可少也是至关重要的一部分。 网络编程有两种 1）TCP socket编程，是网络编程的主流。之所以叫Tcp socket编程，是因为底层是基于Tep/ip协议的。比如：QQ聊天 2）b/s结构的 http编程，我们使用浏览器去访问服务器时，使用的就是http协议，而 http底层依旧是用
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2024-10-23 18:55:16
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上一期我们介绍了CUDA下载安装以及其总结，这一期教大家如何在Anaconda中使用CUDA来进行加速、神经网络依赖cuDNN的下载安装，以及下载和安装Pytorch-GPU安装包的三种方式（conda、pip、轮子）。上一期我们介绍了CUDA下载和安装以及其总结，这一期教大家如何在VS和Anaconda还未下载安装 CUDA 和 Anaconda，点击后面的 1,2 进行跳转：1 ,&
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2024-05-09 10:26:53
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今日头条使用 Go 语言构建了大规模的微服务架构，本文结合 Go 语言特性着重讲解了并发，超时控制，性能等在构建微服务中的实践。今日头条当前后端服务超过80%的流量是跑在 Go 构建的服务上。微服务数量超过100个，高峰 QPS 超过700万，日处理请求量超过3000亿，是业内最大规模的 Go 应用。Go 构建微服务的历程在2015年之前，头条的主要编程语言是 Python 以及部分 C++。随着
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2024-06-20 12:47:18
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# 如何在Go语言中获取GPU信息
## 1. 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的包，如`github.com/shirou/gopsutil/host`和`github.com/shirou/gopsutil/cpu` |
| 2 | 获取GPU的信息 |
| 3 | 打印GPU信息 |
## 2. 代码示例
```go
// 导入必要的
原创
2024-04-15 05:21:12
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GPF是一个非常简陋的PHP"框架",出于个人想法而开发. GPF 是 G PHP Framework 的缩写，其中“G”表示我的名字，可以是gevolution90，也可以是g0。 项目托管在github上：<https://github.com/nameG0/gpf> 关于GPF的开发原因可以参见 [GPF开发记录](). 实际上,严格来讲,GPF并不是一个"框架",只是一些PHP
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2024-07-11 16:44:18
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Rob Pike是Google的Go语言的主要设计者，他在该语言的Google Group上宣布，Go正在向Git和GitHub迁移。Rob提到，“所有的数据都会保存下来”，但是GitHub不会用于处理pull请求和代码复审。Google的工程师解释说，这方面将使用Google自有的Gerrit，因为它更适合像Go这样的大型项目。\\ Go语言于2009年年底开源。Rob提到，其开发最初是在Su
在服务器里利用anaconda科学利用GPU以及管理代码一 使用conda产生虚拟环境1 首先在服务器里下载安装anacodna2 .创建python虚拟环境3 使用激活(或切换不同python版本)的虚拟环境4 对虚拟环境中安装额外的包5 关闭虚拟环境(即从当前环境退出返回使用PATH环境中的默认python版本)6 删除虚拟环境。7 删除环境中的某个包二 使用pycharm连接服务器中的虚拟
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2024-08-07 15:39:03
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简单理解：https://mp.weixin.qq.com/s/hTgIyJN7p-wrDfLj1bP1wQ总结：/runtime/proc.go1、从程序初始化开始主线程，执行调度器shcedinit ，主线程栈上初始化G0调度器， 创建 GMAXPROC 个P 放到调度器的 pidle 上, 将G0调度器 放到tls(thread local storage) [0] 上 ，主线程创建M0 ，
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2024-04-22 11:01:16
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gops简介gops 是Go团队提供的命令行工具，它可以用来获取go进程运行时信息。可以查看：当前有哪些go语言进程，哪些使用gops的go进程进程的概要信息进程的调用栈进程的内存使用情况构建程序的Go版本运行时统计信息可以获取：tracecpu profile和memory profile还可以：让进程进行1次GC设置GC百分比示例代码使用Options配置agent。package
目录Go介绍 特性 安装GO环境 安装编写go的编辑器——vscode总结Go介绍 Go 是一个
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2024-07-29 00:01:34
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在 Go 中使用命名返回变量捕获 panic在下面代码中，如果pressButton发生panic，那么不会执行到return err，导致返回的err是nil。func doStuff() error {
var err error
// If there is a panic we need to recover in a deferred func
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2024-10-18 07:16:01
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作者：凌逆战从事深度学习的研究者都知道，深度学习代码需要设计海量的数据，需要很大很大很大(重要的事情说三遍)的计算量，以至于CPU算不过来，需要通过GPU帮忙，但这必不意味着CPU的性能没GPU强，CPU是那种综合性的，GPU是专门用来做图像渲染的，这我们大家都知道，做图像矩阵的计算GPU更加在行，应该我们一般把深度学习程序让GPU来计算，事实也证明GPU的计算速度比CPU块，但是(但是前面的话都
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2024-03-08 08:59:47
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的一 前言最近写了个又臭又长的代码来验证idea，效果还行但速度太慢，原因是代码中包含了一个很耗时的模块，这个模块需要连续执行百次以上才能得到最终结果，经过实测模块每次执行消耗约20ms，而且两次执行之间没有先后关系，为了保证系统的实时性，我决定将这一部分运算放在GPU上执行。二 环境配置（dirver CUDA + runtime CUDA）要想使用GPU加速计算，首先需要一块性能还可以的Nvi
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2024-04-17 15:19:00
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讲师：周斌GPU架构概览GPU特别使用于：
密集计算，高度可并行计算图形学晶体管主要被用于：
执行计算而不是
缓存数据控制指令流图中分别是CPU、GPU各个部件所占的芯片面积。可以看到，CPU芯片中大量部分是缓存和控制逻辑，而GPU中则绝大部分都是计算单元。CUDA编程相关简介CUDA的一些信息层次化线程集合共享存储同步CUDA术语主机端和设备端HOST - 主机端，通常指
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2024-04-11 10:38:03
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命名规范包名保持package的名字和目录保持一致，尽量采取有意义的简短的包名，与标准库不要冲突。包名为小写单词，不要使用下划线或者混合大小写package model
package main文件名尽量采取有意义的文件名，简短，有意义，应该为小写单词，使用下划线分隔各个单词。sql_user.go结构体命名采用驼峰命名法，首字母根据访问控制大写或者小写struct申明和初始化格式采用多行，例如
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2024-01-17 10:27:11
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Cheney是Go语言开发团队成员，近日，他撰文解释了为什么Go语言如此流行的原因。Cheney指出大多数现代语言都是从简单出发，最后却很少实现强大的目标，他认为复杂语言其内部的笨拙语法其实使用“富有表现力”等词语委婉掩盖了，这些复杂语言不会直接承认他们在简单和直接上做得很失败。大多数语言起初理想目标是简单，但是当他们试图加入前人语言的同样特性以后，反而失去了简单的目标，作为一个新语言通常面对如何
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2024-01-23 23:36:14
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文章目录1. 概述2. 详论2.1. 自动实例化2.2. MaterialPropertyBlock3. 参考 1. 概述在前两篇文章《Unity3D学习笔记6——GPU实例化(1)》《Unity3D学习笔记6——GPU实例化(2)》分别介绍了通过简单的顶点着色器+片元着色器，以及通过表面着色器实现GPU实例化的过程。而在Unity的官方文档Creating shaders that suppo
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2024-03-21 10:27:24
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统一的存储器编程：统一内存简介：Unified Memory是CUDA编程模型的一个组件，首次在CUDA 6.0中引入，该模型定义了一个托管内存空间，其中所有处理器都可以看到具有公共地址空间的单个一致内存映像。（处理器是指具有专用MMU的任何独立执行单元。 这包括任何类型和架构的CPU和GPU。）底层系统管理CUDA程序中的数据访问和位置，而不需要显式的内存拷贝调用。 这有利于两种主要方式的GPU
