一、建立工作区1、搭建好了环境，在编写代码之前，首先应该建立golang的工作区2、在Mac或Linux下，golang的工作区应该设置在$HOME/go，所以要在$HOME目录下创建go目录3、而在Windows下，工作区应该设置在 C:\Users\username\go，所以要在C:\Users\YourName目录下创建go目录4、也可以通过设置GOPATH环境变量，用其他目录来作为工作区
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2024-04-24 11:28:06
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在现代数据科学和深度学习的研究中，随着数据集规模的不断增加，使用CPU进行计算的效率逐渐无法满足需求。因此，借助GPU（图形处理单元）来加速计算成为了时下热门的话题。通过CUDA（Compute Unified Device Architecture）来利用GPU的强大计算能力，Python已经成为了最流行的解决方案之一。
对于许多科研人员和算法工程师而言，熟练掌握如何通过CUDA来在Pytho
一：直播简介 在线教育，娱乐直播等近几年已是遍地开花，其中核心脱离不了低延时音视频技术。我们抛开互动技术不谈，来了解一下视频直播技术。 采集： Windows（dshow，dsound）， ios，mac（AVFoundation，AVCaptureSesssion）， android（Camera，AudioRecord），Linux（v4l2） 
假如有一个项目在客户的手里运行的很稳定，也比较满足客户提出的需求，后期会根据客户的要求在添加一些新的功能，但是把项目代码拿到手里之后我还是忍不住要重构其中的代码。项目需要重构的原因不外乎有以下几种原因：一、没有实现客户的所要求的的功能 这个是主要的原因，开发的软件运行的再好，如果没有达到客户的要求就等于做了无用功，这个项目也是没有价值的。还需要根据客户的需求继续添加修改代码以实现客户要求的功能。这
前面写过一篇修复Ubuntu14.04启动时黑屏卡死的文章。自以为知道如何解决问题，于是尝试了用nvidia-settings切换到核心显卡省电。在又要用CUDA的时候切换回来，却发现又黑屏了。而且前面的方法无法解决。经过7个小时的探索，有了新解决方案，记录如下。 （注意：本方法仅适用于双显卡笔记本。）1. 软件版本我使用的软件版本如下：系统内核版本Nvidia 驱动版本CUDA版本Ubuntu
0、前言和相关知识PaddlePaddle运行在Docker中，在这其中我有两个疑问： 1、怎么与Docker交互？ paddlepaddle的book项目就是教程，里面有paddle的项目环境，可以用jupyter botebook来写代码和学习，但是总是觉得有点变扭，毕竟浏览器没有IDE那种质感，其实官方是有如下说法以交互容器方式运行开发镜像：
docker run -it --rm pa
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2024-08-12 09:11:50
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实时监控python进程中某个函数使用nvidia GPU情况的python代码代码import os
import copy
import pynvml
import time
import threading
def monitor_gpu_usage(func):
"""
`@monitor_gpu_usage`是一个装饰器，它的主要功能是监控并打印出装饰的函数在执行过
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2024-06-17 10:47:34
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1.打开VS2008主界面，文件→新建→项目,在项目类型中选择VC++→win32 然后在右侧模板中选择win32控制台应用程序，再在下面输入一个名称（项目名称，不用带.C）选择保存，弹出个对话框，不管它，下一步. 2.接下来注意了，这个对话框中，应用程序类型要选择控制台应用程序，附加选项一定要选中“空项目”。然后点完成。然后对话框消失.3.回到VS主界面，这时会在
Vulkan没有指定官方的着色器编程语言，而是采用SPIR-V二进制中间格式进行表示。开发人员一般需要基于某种着色器编程语言开发着色器，之后再编译为SPIR-V格式。可以选用GLSL着色器编程语言进行开发。 大型游戏场景中，一般预先将着色器编译为SPIR-V格式保存在文件中，程序运行时直接加载SPIR-V数据，提高效率。&nb
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2024-09-05 15:24:00
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注意了，鱼鹰这里说的测试只是初步测试，并不是真正意义上的测试。所谓初步测试就是，能初步达到自己写这份代码的目的，但是在后期长时间测试遇到的那些问题暂时先不管，所以这里说的半小时只是排除那些逻辑错误，基本功能错误，仅此而已。不是说你花半小时就能把这份代码进行完完全全的测试，这几乎是不可能的，因为每一份代码必须长时间经过实际测试才能真正用在产品上。而且功能也有大有小，不是所有的功能都能很快完成测试。在
GC全称Garbage Collection1、常见垃圾回收算法目前比较常见的垃圾回收算法有三种：引用计数：为每个对象维护一个引用计数，当引用该对象的对象销毁时，引用计数 -1，当对象引用计数为 0 时回收该对象。代表语言：Python、PHP、Swift 优点：对象回收快，不会出现内存耗尽或达到某个阈值时才回收。 缺点：不能很好的处理循环引用，而实时维护引用计数也是有损耗的。标记-清除：从根变量
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2024-07-16 07:37:48
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2016年，机器学习在 Alpha Go 与李世石的世纪之战后变得更加炙手可热。Google也在今年推出了 TensorFlow Serving 又加了一把火。TensorFlow Serving 是一个用于机器学习模型 serving 的高性能开源库。它可以将训练好的机器学习模型部署到线上，使用 gRPC 作为接口接受外部调用。更加让人眼前一亮的是，它支持模型热更新与自动模型版本管理。这意味着一
文章目录前言一、安装步骤1. Anaconda 安装2. PyCharm 安装3. PyTorch安装(GPU)3.1 查看版本信息3.2 cuda 安装3.3 cudnn 安装3.4 PyTorch 安装二、问题&解决方法1.步骤3.3(2)中无法复制：需要管理员权限2.步骤3.4(7)中运行错误：没有相应模块3.运行代码出现4.运行代码出现5.运行代码出现6.安装Pytorch出现总
# 使用GPU加速Python代码运行
## 1. 项目背景和目标
在处理大规模数据集、进行深度学习模型训练等任务时，使用GPU加速可以大幅提升计算速度。本项目的目标是探索如何在Python中利用GPU运行代码，以提高程序的运行效率。
## 2. 硬件和软件要求
为了使用GPU加速Python代码运行，我们需要满足以下硬件和软件要求：
### 硬件要求：
- 一台带有GPU的计算机，如N
原创
2023-07-22 04:30:38
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CUDA编程可以使程序能在GPU上跑，只需要有一台带有GeForce显卡的笔记本就能跑起来并行程序，加快程序运行速度。使用显卡的好处在于功耗和成本低，但性能好。就是GPU比CPU会跑的快！快！快！先是安装VS和CUDA，这里据说要先装VS再装CUDA才行，反正窝是装自闭了qwq，最后给电脑重装系统才好。。心痛然后介绍一下下如何在VS中给GPU变编程（留坑）程序遵循以下流程：主机端准备数据 ->
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2024-03-04 20:01:26
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Linux以其游戏能力和可能性而闻名，而且自然而然，没有多少GPU基准测试工具可供用户测试他们的图形硬件。 然而，一些基准测试套件可以帮助您精确地确定GPU性能的各个方面。 这些对于得出坚实的结论，技术和数值比较，或者对于(事物)事情的工作感到满意是非常重要的。 从技术上讲，Linux中的所有可用的GPU基准测试工具只能在OpenGL渲染器下进行测试。 虽然您的GPU可能与某些版本的Direct3
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2023-12-19 23:29:59
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1. keras新版本中加入多GPU并行使用的函数下面程序段即可实现一个或多个GPU加速：注意：使用多GPU加速时，Keras版本必须是Keras2.0.9以上版本from keras.utils.training_utils import multi_gpu_model #导入keras多GPU函数
import VGG19 #导入已经写好的函数模型，例如VGG19
if G <= 1:
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2024-04-23 10:56:28
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我们先从主机最重要的部件 CPU 开始，聊聊如何通过提升 CPU 缓存的命中率来优化程序的性能。任何代码的执行都依赖 CPU，通常，使用好 CPU 是操作系统内核的工作。然而，当我们编写计算密集型的程序时，CPU 的执行效率就开始变得至关重要。由于 CPU 缓存由更快的 SRAM 构成（内存是由 DRAM 构成的），而且离 CPU 核心更近，如果运算时需要的输入数据是从 CPU 缓存，而不是内存中
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2024-10-20 13:58:57
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现实世界是多姿多彩的，为了能够使计算机模拟真实世界，达到逼真的效果，众多的科研人员也在不断努力，开发新的技术。针对个人计算机，IBM公司1981年开始提供单色显示卡MDA，能够显示黑白两种颜色，分辨率也只有720X350。同时提供的彩色显示卡CGA，也只能显示4种颜色，分辨率也只有640X200。1985年推出的EGA，能够支持16种颜色，分辨率达
# Golang运行Python代码
## 引言
Golang是一种强类型的静态编程语言，而Python是一种动态解释型编程语言。虽然两者在设计和使用上有很大的差异，但在某些情况下，我们可能需要在Golang代码中执行Python代码，以便利用Python强大的科学计算和数据处理库。
本文将介绍如何在Golang中运行Python代码，并提供一些示例代码和实用技巧。
## 方案一：使用os
原创
2023-10-01 10:19:34
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