不知道怎么回事，从一次电脑突然断电重启后，系统就有一个inetinfo.exe进程，占用99%以上的CPU，让我的电脑奇慢无比！关掉后,进程又会自动重启,在网上找了半天资料,没有一个能解决的,好像有很多人遇到这种情况,怎么解决啊?一开始认为可能是病毒，或者是有人在攻击服务器（自用电脑）但问题是在断电，机器马上重启后产生的，所以排除攻击断开网络链接，IIS重启后，就没问题，连接网络，自己连上去，才又
引言 随着大数据时代的到来，地理空间数据的处理和分析往往面临数据密集和计算密集的挑战。极大的数据量与的极高的计算复杂度使得部分地理空间计算算法的可扩展性低、可应用性低。地理空间领域中广泛使用的栅格数据(如遥感影像、街景图像、土地覆盖与土地利用数据、数字高程模型等)大都是由规则排列的网格组成，每个网格的处理与分析具有一定的独立性，因此栅格计算算法可并行性往往较高。使用并行计算工具解决栅格
前言项目指定MindSpore为推理框架，可惜该框架不支持在Windows系统中调用gpu，于是想通过Docker在Win10中调用MindSpore的Linux镜像，本文记录一下配置过程。1.下载Docker-desktopDocker的基础原理和安装可参考我之前的博文Docker学习笔记 Docker-desktop官网下载：https://www.docker.com/products/do
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2024-10-23 16:02:29
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“容器”这两个字很少被 Python 技术文章提起。一看到“容器”，大家想到的多是那头蓝色小鲸鱼：Docker，但这篇文章和它没有任何关系。本文里的容器，是 Python 中的一个抽象概念，是对专门用来装其他对象的数据类型的统称。在 Python 中，有四类最常见的内建容器类型： 列表（list）、 元组（tuple）、 字典（dict）、 集合（set）。通过单独或是组合使用它们，可以高效的完成
1.虚拟机的安装图形界面的安装：virt-manager在真机中执行：virt-manager（选择左上角的电脑）（2）输入虚拟机的名称第一行：镜像安装iso第二，三行：网络安装第四行：快照导入安装（3）选择镜像的绝对路径（4）选择Rom以及cpu的配置（5）选择虚拟机的硬盘大小（6）确认信息，选择安装完成后手动配置（7）移动光标选择安装：（8）可以选择安装的类型，有图形的，有仅有基本功能的等，按
中国移动免费GPU资源九天 · 毕昇还属于内侧阶段，没有充值入口。没有GPU算力的同学可以体验一下，不算广告，纯属安利羊毛。引言 最近想跑一个模型，但突然发现手头没有可用的算力了。然后朋友推荐了中国移动的一个名为九天 · 毕昇的人工指南平台，说是可以免费领取 Tesla V100 算力，并且是独占模式。于是，笔者就去尝试了一下，这里将体验分享给大家。简介 九天 · 毕昇是一个人工智能平台，提供了人
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2024-03-08 09:27:39
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首先对IIS做一个简要的介绍：IIS（Internet Information Services）互联网信息服务的简称。本质是一种Web（网页）服务组件，其中包含Web、FTP和SMTP三大服务器，分别用于网页浏览、文件传输、新闻服务和邮件等方面。作用是方便在网络上发布信息，包括互联网和局域网。具体IIS的相关知识不多说，这里主要展示在Win7下怎么用IIS发布局域网站。1、开启支持IIS的系统服
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2024-03-29 06:43:21
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文章目录前言一、pgu是什么？下载地址二、使用步骤1.安装库2.制作按钮弹窗3.制作事件触发弹窗4.两种模式完整代码总结 前言现在用pygame制作小游戏的人越来越多，但是pygame它是没有弹窗机制的 一般解决这个问题我们会使用tkinter库或者pgu库两种方式 其中pgu库还没有很适合新手的一个手册介绍，只有下载文件中的一些函数的例子与说明，因此本文主要介绍pgu由按钮与设定事件触发的两种
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2024-03-17 09:48:35
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spark源码学习(八):spark具体是如何使用集群的资源去运行任务 在前面的blog中谈到了sparkContext,DAGScheduler的初始化，TaskSeceduler的启动。Driver，Master，Wo
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2024-10-17 07:20:59
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【章节概览】 现代实时图形应用程序最困难的问题之一是必须处理庞大的数据。复杂的场景结合多通道的渲染，渲染起来往往会较为昂贵。首先，多流（Multistreaming）技术由微软在DirectX 8.0中引入。而这章介绍了一种用多流来优化资源管理的解决方案，可以用来处理庞大的数据，且在每个通道中只传输当前需要的顶点分量。 【核心要点】 这章介绍了当前的应用程序如何克服由
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2024-04-01 08:44:10
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针对于小型模型、多用户测试的情况，可以用 GPU 虚拟化或切割来提高单卡利用率。这样才是有理有据且有策略分层的做法。
# 释放Python Flask占用的GPU资源
当使用Python Flask进行深度学习或其他需要GPU加速的任务时，有时候会出现GPU资源没有被正确释放的情况。这可能导致其他程序无法使用GPU，也会造成GPU资源的浪费。下面我们来介绍一些方法来释放Python Flask占用的GPU资源。
## 方法一：在代码中显式释放GPU资源
在Python Flask的代码中，我们可以显式地释放
原创
2024-06-23 04:37:37
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Windows10 explorer资源管理器长时间CPU占用过高问题的调试解决过程1.系统基本信息2.explorer高占有率现象分析3.解决方法 ？4. 附加：CPU状态5.第一次复发6.第二次复发7.真·解决办法用了1个多月，并没有复发，问题服务定位到了Network List Service。写个cmd脚本手动运行开启关闭服务即可（即需要设置网络的时候打开，不需要设置网络的时候关闭）。
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2024-03-03 15:25:13
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构建无与伦比的深度学习环境：在CentOS上实现GPU资源管理容器的终极指南前言这篇博文将深入探讨在CentOS操作系统上创建高度优化的深度学习环境的完整过程。我们将从零开始，逐步指导读者完成配置，并重点介绍如何有效地管理 GPU 资源，以及如何运用容器技术来提高环境的灵活性和可维护性。 本文旨在为初学者提供一站式的解决方案，无论你是否有经验，都能够轻松地搭建出功能强大、高效稳定的深度学习环境。N
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2024-08-20 18:12:25
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贴图资源是游戏中最常用的一种资源，做为游戏引擎的开发者，我们不仅要了解如何使用这些贴图，还要考虑运行性能，内存，磁盘空间，网络流量等一些产品化的东西。通常我们需要考虑以下几个因素：贴图读取的时间内存占用及创建，销毁的次数网络流量磁盘空间占用对美术开发是否友好贴图格式与纹理格式纹理格式是为显卡设计的，对于显卡来说，贴图资源就是一块显存，cpu需要按照纹理格式在内存中将纹理数据准备好，然后通过图形AP
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2024-05-17 09:39:00
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D3D12的资源管理已经移交到上层应用了，为此我们需要自己做资源管理，我们先来看一下一个资源从创建到销毁需要经过哪些步骤：磁盘的文件读取，不同的资源有自己的文件格式，其中还可能涉及文件的压缩，因此一个文件首先要从磁盘加载到内存，然后解压缩，解析，最后再转换成显卡识别的内存布局。申请上传堆或者默认堆的内存空间，也就是创建ID3D12Resource资源。接下来使用memcpy函数将资源上传到驱动内存
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2024-05-19 16:35:28
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1.Anaconda创建tensorflow gpu环境conda create -n tf2-gpu1 python=3.72.查看NVIDIA驱动版本右键->NVIDIA控制器我电脑最新刚买的，可以看到对应的NVIDIA驱动版本是11.4。3.准备各版本CUDA Toolkit 11.4.0、cuDNN v8.2.xtensorflow-gpu:2.7.0(最新版)、Anaconda:最
背景 Slurm集群一般是由一个主节点（master）和各个带有GPU资源的子节点组成的，每次要想使用GPU需要通过主节点跳转到子节点。那么如果我们想使用jupyter使用子节点的GPU应该怎么做呢？ 我有试过连接子节点后直接运行jupyter命令，然后再本地电脑上打开127.0.0.1:8888/
原创
2022-08-05 17:15:13
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硬件资源 在硬件上，GPU的资源有SP和SM。SP：最基本的处理单元，streaming processor，也称为CUDA core。最后具体的指令和任务都是在SP上处理的。GPU进行并行计算，也就是很多个SP同时做处理。我们所说的几百核心的GPU值指的都是SP的数量；SM：多个SP加上其他的一些资源组成一个streaming multiprocessor。也叫GPU大核，其他资源如：warp
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2024-04-26 14:53:18
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深度学习基本环境配置一.CUDA二.cuDNN三.Anaconda四.PyCharm Anaconda：提供虚拟环境 tensorflow：深度学习常用框架 CUDA：使用Gpu进行计算 cuDNN：一个SDK，专门用于神经网络的加速包 PyCharm：一种Python IDE，用它编写代码和链接虚拟环境 一.CUDA官网下载 版本选择参考： 安装，一路next就行 它最终会被安排在c
