1、多线程-用途 CPU是以时间片的方式为进程分配CUP处理时间的，当一个进程以同步的方式去完成几件事情时，此进程必须完成了第一件事情以后再做第二件事，如此按顺序地向CPU请求完成要做的事情。在此单线程的工作模式下，如果把CUP看作是一共有100个时间片的话，CPU可能一直都只是花了其中的10个时间片来处理当前进程所要做的事情
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2024-07-15 08:29:51
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本文是利用dlib库，进行人脸检测、特征点检测、人脸对齐。所有前提是假设已经安装了dlib。参考链接：http://developer.51cto.com/art/201801/564529.htm1、准备工作1.1 安装dilb下载安装包安装或者pip都可以。首先Ubuntu下安装：gpu版本我用的是python+Ubuntu+gpu，安装教程见：当然如果直接cpu版本，使用pip instal
一、综述：在设计播放器1.0时，曾使用vtune和VS自带的性能分析工具测试，对于播放器这样的软件其核心流程分为收流&拼帧、解码、渲染三大块，其中收流&拼帧在大并发模式下不是性能瓶颈。渲染模块使用D3D渲染，渲染操作本身仅占用3%左右的CPU时间。而解码和拷贝操作是非常耗费CPU的。对于ffmpeg解码优化，本文不做赘述，后续详细展开。此处仅讨论内存拷贝优化方案二、内存拷贝优化方案
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2024-09-13 21:54:43
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在这篇博文中，我们将探讨使用Ollama时选择GPU还是CPU的最佳实践。通过详细的环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南以及扩展应用，我们将确保您能够做出明智的选择。
### 环境准备
首先，确保您的硬件和软件环境符合要求。
#### 软硬件要求
- **CPU**: 多核处理器（推荐Intel i5或AMD Ryzen 5以上）
- **GPU**: 支持CUDA的NVIDIA
# 如何查看pytorch使用cpu还是gpu
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[导入torch库] --> B[检查GPU是否可用]
B --> C{使用GPU}
C -->|是| D[使用GPU进行计算]
C -->|否| E[使用CPU进行计算]
```
## 2. 步骤表格
| 步骤 | 操作 |
| ----
原创
2024-04-01 05:31:18
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笔记本： 环境配置创建时间： 2018/10/18 16:52 更新时间： 2020/6/5 15:51标签： Pytorch在别人的基础上多次实践安装多次修改，之前在印象笔记上，共享出来大家可以参考交流URL：
搭建PyTorch环境（linux系统下）www.jianshu.com
anaconda 安装Anaconda1. 下载到官⽅⽹站 https://www.a
NumPy简介：NumPy是 Python 语言的一个扩展程序库，主要用于对多维数组执行计算。NumPy这个词来源于两个单词-- Numerical和Python。支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy 的前身 Numeric 最早是由 Jim Hugunin 与其它协作者共同开发，2005 年，Travis Oliphant 在 Numeric 中结合了
ollama使用gpu还是cpu设置的问题是我们在使用深度学习模型时经常遇到的一个挑战。无论是在资源受限的环境中还是需要优化运算时，如何在 CPU 和 GPU 之间做出合理的选择，都直接影响到我们的工作效率和模型的效果。接下来，我将详细描述解决这一问题的整个过程。
### 背景定位
在使用 Ollama 进行模型推理时，用户会发现处理速度在很大程度上依赖于计算设备的选择。GPU由于其并行计算的
一、计算机的硬件与软件1、计算机组成2、cpu、内存、硬盘数据处理前都要加载到内存，然后通过cpu处理，之所以不从硬盘读取就是因为数据从磁盘读取慢，效率低。cpu从内存读数据时cpu从磁盘读取速度的十多倍硬盘分类：机械硬盘（HDD）、固态硬盘（SSD）以及混合硬盘（SSHD）ps:电脑卡，处理方法1、增加内存，但是前提是本省内存空间不足，增加内存可以加快数据，如果内存空间足再增加没啥作用，内存使用
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2023-08-25 17:59:46
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# 用 PyTorch 判断设备类型：CPU 还是 GPU
在机器学习和深度学习的过程中，选择合适的计算设备（CPU 或 GPU）对于模型训练的效率至关重要。本文将指导新手怎样使用 PyTorch 来判断当前程序运行的设备。
## 流程概览
以下是实现此目标的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ----- | --------------
原创
2024-09-08 05:52:19
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作业1一.舵机的介绍以及区别 舵机的概念、结构以及类型 1.概念：舵机是一种位置（角度）伺服的驱动器，它使信号转化为转矩和转速以驱动控制对象不断变化角度和方向并保持控制。 舵机应用广泛，主要适用于航模（空模，车模，海模），机器人，玩具，工业等。选型时主要考虑精度和扭矩大小，一般高精度舵机价格会更高，应用广泛，伺服对象外观大小等因素。舵机通俗来说就是一种伺服马达。2.舵机的组成： 舵机主要是由外壳、
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2024-09-13 18:29:50
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查看ollama使用打gpu还是cpu是一个需要深入了解技术的任务。通过以下步骤，我将记录如何解决这个问题，并为你提供最实用的信息和技巧。
## 环境准备
首先，以确保我们的环境能够支持对ollama的使用，我列出了以下软硬件要求。
**软硬件要求**：
| 组件 | 要求 |
|-----------------|------
文章目录Java语言的特性简单性完全面向对象健壮性Java完美支持多线程并发可移植性/跨平台JDK JRE JVM三者之间的关系是什么？Java的加载与执行Java程序从开发到最终运行经历了什么？编写java的第一个程序！ Java语言的特性简单性，完全面向对象，健壮性，多线程，可移植性。简单性在Java语言中，真正操作内存的是：JVM（Java虚拟机），Java语言的底层是c++，所以JVM是
在Java开发中，一个常常遇到的问题是“到底是GPU还是CPU更适合开发”。对于开发者来说，这不仅关乎性能，也直接影响业务效率。通过这篇博文，我将分享如何分析、调试和优化这个问题。
### 背景定位
在过去的几个月里，我们的团队在处理数据密集型应用时，发现系统性能逐渐下降。最初，我们认为是代码逻辑上的问题，但随着调查的深入，我们发现，计算资源的配置才是真正的痛点。有效地利用GPU和CPU的优势，
1.内存屏障（memory barriers）是一组处理器指令，用于实现对内存操作的顺序限制2.缓冲行（cache line）CPU高速缓存中可以分配的最小存储单位。处理器填写缓存行时会加载整个缓存行，现代CPU需要执行几百次CPU指令3.原子操作（atomic operations）不可中断的一个或一系列操作4.缓存行填充（cache line fill）当处理器识别到从内存中读取操作数是可缓存
在使用Windows的Ollama进行模型推理时，许多人常常会遇到一个问题：默认情况下，Ollama是使用CPU还是GPU来运行计算？这个问题不仅影响到计算性能，也影响到资源的有效利用。在本博文中，我将通过不同的维度分析如何优化这一默认设置。
## 背景定位
在深度学习和模型推理领域，CPU和GPU的使用效率直接决定了任务的完成速度和性能表现。以Ollama作为一个工具，在不同的应用场景中，用
1、下载安装前提是安装好Anaconda3和pytorch等一大堆AI学习相关环境1.1、下载YOLO5源码Yolov5 Github地址：https://github.com/ultralytics/yolov5
自己的网盘地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1fY_JVs5LiZ428aOdv0BEJQ 提取码：ig02 --来自百度
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2024-10-24 07:55:28
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在Qt5之前，GUI开发使用的是现在的QtWidgets,已经被大家所熟悉，ui描述界面布局组合C++细节实现，实现效果很好，界面开发的速度还算中肯。在不具备开发自定义UI又需跨平台（C++源码）的组织和个人面前，几乎是不二选择。但在移动开发面前不灵了，因为QtWidgets本质是使用平台绘图工具来绘绘制界面，而每个界面的绘制都需要各自有自己的绘制状态，这个消耗对于手机这类移动平台来说是不可忽视的
摘要上一期讲了如何跨过DSP2803x的首个学习门槛，快速入门这个系列芯片。这期给大家介绍一下这款芯片中算法加速利器CLA（Control Law Accelerator）：独立可编程 且具备32bit浮点运算的协处理器。 什么是CLADSP2803x芯片是TI推出的经济型芯片，适用于对成本比较敏感的产品，所以主频相对较低（60MHz），不仅比不上面向高端的
文章目录
生成树协议(STP)
1.STP概述
1.交换网络环路的产生
2.STP简介
2.生成树算法
1.生成树算法三步骤
2.BPDU（桥协议数据单元）
3.交换机端口的STP状态
MSTP（多生成树协议）
生成树协议(STP)
1.STP概述
1.交换网络环路的产生
广播风暴的形成
多帧复制
M
