全站 HTTPS 能够带来怎样的优势？HTTPS 的原理又是什么？同时，阻碍 HTTPS 普及的困难是什么？1、HTTPS 基础HTTPS(Secure Hypertext Transfer Protocol) 安全超文本传输协议 它是一个安全通信通道，它基于 HTTP 开发，用于在客户计算机和服务器之间交换信息。它使用安全套接字层(SSL)进行信息交换，简单来说它是 HTTP 的安全版,是使用
我们的前辈已经帮我们总结了一个基础的值（最终还是要看运行情况自行调整）
1、CPU密集型：操作内存处理的业务，一般线程数设置为：CPU核数 + 1 或者 CPU核数*2。核数为4的话，一般设置 5 或 8
2、IO密集型：文件操作，网络操作，数据库操作，一般线程设置为：cpu核数 / (1-0.9)，核数为4的话，一般设置 40 查询分区的格式： blkid 格式化分区：
移动计算时代大潮袭来，手持设备的应用范围也被大大拓宽。从早期手机只能打电话、发短信、看图片，到今天手机能够看高清视频、玩3D游戏，拥有各种 酷炫的操作界面，除了SOC芯片中CPU部分的进步外，其GPU部分也非常重要。和PC相同的是，移动SOC的CPU和GPU两个部分也可以互相搭配、替 换，很多厂商往往会给相同的CPU核心搭配不同的GPU以区分SOC芯片的档次；和PC不同的是，目前移动计算的GPU
1、为什么要装CUDA，CUDNN：先来讲讲CPU和GPU的关系和差别吧。截图来自（CUDA的官方文档）： 从上图可以看出GPU（图像处理器，Graphics Processing Unit）和CPU（中央处理器，Central Processing Unit）在设计上的主要差异在于GPU有更多的运算单元（如图中绿色的ALU），而Control和Cache单元不如CPU多，这是因为GPU在进行并行
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2024-04-16 17:23:18
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一、nvidia-smiDriver Version和CUDA Version不是一回事
CUDA Version实际是环境变量中Path配置的，如果一台机器同时装了多个CUDA，那么这里的CUDA Version显示的是Path中靠前的CUDA版本（和nvcc -V的显示是一样的）下方的GPU使用信息网上有很多资料，但是比较靠谱的资料是去官网查手册，这里不再赘述，只挑几个比较重要的说一下：
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2024-03-20 20:53:25
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## Python查看GPU编号的实现流程
为了实现"python查看GPU编号"的功能，我们可以按照以下步骤进行操作。下面是整件事情的流程：
```mermaid
classDiagram
开发者-->小白开发者: 教学
小白开发者-->操作系统: 导入相关库
小白开发者-->操作系统: 获取GPU信息
小白开发者-->操作系统: 输出GPU编号
```
接
原创
2023-09-29 20:01:59
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在Fedora系统上安装GPU驱动的步骤和踩坑实验环境安装方式安装步骤1. 关闭secure boot2. 下载.run文件3. 添加 RPMFusion 仓库并下载rpm包4. 退出GUI，在命令行中安装5. 使用root 权限6. 禁用nouveau驱动7. 运行.run文件 实验环境操作系统：Fedora 38GPU型号：Geforce GT 730#查询GPU型号
lspci -vnn
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2024-09-10 09:33:34
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# 教你如何实现GPU cuda架构编号
## 一、整体流程
首先，让我们看一下整个实现GPU cuda架构编号的流程。我们可以通过以下表格展示步骤：
```mermaid
erDiagram
|步骤1|-->|查看GPU信息|
|步骤2|-->|获取CUDA版本号|
|步骤3|-->|获取GPU架构编码|
```
## 二、具体步骤
### 步骤1： 查看GPU
原创
2024-03-16 05:42:43
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Window10+YOLOX推理训练（保姆级教程）前言：旷视科技推出了YOLOX，速度可以说是有很大的提升。 看图0.需要的配置本人显卡：GTX1660(6G)IDE：PycharmCuda11.2+cudnn8.2 （注意必须配套）Cuda下载链接CUDNN下载链接（需要登陆，邮箱登录就行）pip list安装Pytorch+ torchvision+torchaudio GPU版pip ins
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2024-08-15 16:24:51
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# Python获取当前GPU编号教程
作为一名刚入行的开发者，你可能会遇到需要获取当前GPU编号的情况。本文将为你详细介绍如何使用Python来实现这一功能。
## 步骤概览
首先，我们通过一个表格来展示获取GPU编号的整个流程：
| 步骤 | 描述 | 代码 |
| --- | --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 | `import os` |
| 2 | 检查NVIDI
原创
2024-07-29 11:51:17
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文章目录前言DRAW_INDEX命令格式顶点索引VBO ExampleIBO Exmaple使用举例图形渲染简介几个问题为什么传入GPU的是三维坐标？为什么要进行坐标转换？为什么通过矩阵运算可以完成坐标转换？投影和裁剪的目的是什么？流水线输入输出顶点处理VGTSPI处理器像素处理前言介绍GPU的图形流水线文章有很多，因为是原理类的东西，所以比较抽象。本文试图从渲染命令DRAW_INDEX的角度，来
指令集中包含了处理器对多媒体、3D处理等方面的支持，这些指令集能够提高处理器对这某些方面处理器能力，但是需要有必要的软件支持。MMX指令集 MMX（Multi Media eXtension 多媒体扩展指令）指令集是Intel公司在1996年为旗下的Pentium系列处理器所开发的一项多媒体指令增强技术。MMX指令集中包括了57条多媒体指令，通过这些指令可以一次性处理多个数据，在处理结果超过实际
Numba:高性能计算的高生产率 在这篇文章中，笔者将向你介绍一个来自Anaconda的Python编译器Numba，它可以在CUDA-capable GPU或多核cpu上编译Python代码。Python通常不是一种编译语言，你可能想知道为什么要使用Python编译器。答案当然是：运行本地编译的代码要比运行动态的、解译的代码快很多倍。Numba允许你为Python函数指定类型签名，从而在运行时
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2023-08-09 08:08:23
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软件包及插件
安装JAVA
安装显卡驱动
无线网卡补丁
并发线程限制
电源优化
服务开关一.软件包及插件：1.软件安装- flashgot #管理下载软件
- autoproxy #代理
- Tamper Data #记录 Web 浏览器发出的每个请求
- cookie importer
- Cookies Manager
- User Agent Switcher #快速地切换浏
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2024-06-10 05:39:48
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如何在colab上使用mmdetection训练自己的数据集这次受新冠肺炎疫情的影响，开学延期，但是导师要求在mmdetection平台上训练一个特殊的数据集，由于不在实验室缺乏相关的机器设备支撑实验（我自己只有一台gtx860的笔记本）所以考虑使用google免费的colab进行实验，之前没有使用过colab，所以记录一下全部过程。一、Colab的使用1. 访问google 首先，使用谷歌的co
CUDA的线程是多维的，启动一个线程格，线程格可以是多维的，线程格中分为线程块，线程块也可以是多维的，线程块中包含线程，对于GPU来说，同时启动200万个线程是很轻易的事情。blockIdx :当前执行设备代码的线程块的索引dim3 grid(DIM,DIM):声明一个二维的线程格，名字为grid;kernel<<<grid,1>>(dev_t):线程块为一个二维线程
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2024-06-06 19:52:44
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windows下安装anaconda、cuda、cudnn、pytorch、pycharm安装anacondaanaconda官网 https://www.anaconda.com/ 双击下载好的应用程序进行安装安装过程一路默认。需要注意的是下图的地方，第一个选项是自动帮你添加环境变量，我建议选上，我就是选上的。并没有出现什么问题。第二个是安装anaconda自带的python，也选上。 安装完成
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2024-09-29 16:43:57
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由于学习需要，决定安装caffe，之前用的都是基于theano的keras。听说win下caffe很难配置，经过一个下午和晚上的配置终于成功，以此记录。我的电脑：win10 64位，N卡GTX950，Visual Studio 2013，MatLab 2014a, Anaconda2，PyCharm2016. &nb
PowerShell无法使用conda虚拟环境 按教程在VSCode中输入代码，提示缺少模块，于是在终端中安装缺少的模块，发现在VSCode的终端中激活不了conda的虚拟环境。 &
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2024-10-16 12:02:09
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TensorRT 文章目录TensorRT训练和推理的区别TensorRTTensorRT 优化和性能TensorRT 工作原理Python APIImporting TensorRT Into PythonCreating A Network Definition In PythonBuilding An Engine In PythonSerializing A Model In Python
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2024-08-24 19:04:07
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