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
在前一阶段的项目中用到了LGB，比起刚开始准备的XGB，结果告诉我LGB速度更快，且准确率更高，鉴于目前各大比赛或者面试中常考这两种算法，总结一下目前两者的区别和联系：xgboost采用的是level-wise的分裂策略，而lightGBM采用了leaf-wise的策略，区别是xgboost对每一层所有节点做无差别分裂，可能有些节点的增益非常小，对结果影响不大，但是xgboost也进行了分裂，带来
一、CPU三级缓存1、缓存的作用 CPU的结构很复杂，简单地说由运算器和寄存器组成。程序运行时，需要CPU去执行运算，运算是由运算器来执行，运算器可以做加减乘除运算以及与或非逻辑运算，运算过程中可能需要临时存放数据到某个地方，寄存器就起到这个作用。 虽然寄存器可以存储一些运行时数据，但是容量是很小的，程序运行时产生的大部分数据（比如Java对象）是存储在内存中的，并且程序指令也是存储在内存中
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2024-09-26 09:47:47
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在探索如何“查看ollama是用CPU还是GPU”的过程中，我们切实体验到了IT技术中的各种交互与分析方法，并将这一过程记录下来，供大家参考。此过程不仅让我们深入了解了ollama的运行机制，还增强了我们对系统资源分配的认知。
## 协议背景
### 关系图及文字描述
在探讨 ollama 的计算资源使用方式时，我们首先需要理解 CPU 与 GPU 的基本架构及其特点。CPU（中央处理单元）是
计算机视觉是一个近几年来日益成熟的领域，OpenCV由一系列C函数和C++类构成。轻量且高效。强大的OpenCV除了用C/C++语言进行开发和使用之外，还支持使用C#、Ch、Ruby等编程语言，同时提供了对Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV官方主页：http://
如何查看ollama是用cpu还是gpu？这一问题对于开发者来说是个非常重要的环节，特别是在使用计算量较大的深度学习模型时。了解我们的模型是使用CPU还是GPU进行推理，可以帮助我们优化计算资源，提升工作效率。
用户在使用ollama时可能遇到这样的场景：
> **用户场景还原**
> 用户正在使用ollama进行深度学习模型的推理，在执行命令后，他们希望确认模型是使用CPU还是GPU进行计算
以前人们常说的绘画都是在纸上，然而科技时代的到来也让绘画的方式有了改变，而且现实中还在发展电子商务，因此大家都开始使用计算机制图，不同的计算机制图的方式不一样，专业使用电脑制图的人都会对电脑比较挑剔。它们还经常用笔记本绘图，这样的话就可以随时随地进行绘图，比较有便捷性，那么大家就来看下制图用什么笔记本更加好，为大家推荐几款好用的制图笔记本。适合作图的 笔记本电脑 介绍：主流配置一般都是cpu：i3
深度学习Pytorch-图像目标检测Faster RCNN0. 往期内容1. 图像目标检测定义2. 模型是如何完成目标检测？3. 深度学习目标检测模型简介4. Pytorch中的Faster RCNN训练5. 代码示例 1. 图像目标检测定义左上角坐标[x1,y1]，右下角坐标[x2,y2]。2. 模型是如何完成目标检测？比如特征图中左上角像素对应原图中左上角14*14的区域。3. 深度学习目标
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2024-10-11 14:29:51
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# 理解 NumPy在这篇文章中，我们将介绍使用NumPy的基础知识，NumPy是一个功能强大的Python库，允许更高级的数据操作和数学计算。# 什么是 NumPy?NumPy是一个功能强大的Python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。NumPy提供了大量的库函数和操作，可以帮助程序员轻松地进行数值计算。这类数值计算广泛用于以
（一般pip安装会比conda安装较高效）。3 用pip 安装本文安装 torch 1.13.0+cuda11.6 ，命令如下pip install torch1.13.1+cu116 torchvision0.14.1+cu116 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116注意：这个命令将
搭建基于Keras的yolo3教程参考：windows10+keras下的yolov3的快速使用及自己数据集的训练 本机情况： 系统：Win10 家庭中文版 CPU：i5-8300 8核 8G内存 GPU：GTX 1060 6G独显注意事项git拉取项目后，第一步看下项目的READ.md: 这个在上面教程中并没有说，一定要指定版本，我是使用conda构建python环境： conda create
更新: 1)因为MS把onnxruntime从github迁移到一个独立的网址了，所以下面的一些链接都指向不对了，需要到ONNX Runtime (ORT) - onnxruntime里去找对应的内容，可能是MS自己都对自己的文档组织太乱看不下去了，迁移到独立网址后重新整理了一下，比原来有条理了，但是对于初学者可能还是
【计算机视觉】关于OpenCV中GPU配置编译的相关事项标签（空格分隔）： 【计算机视觉】前一段发现了OpenCV中关于GPU以及opencl的相关知识，打算升级一下对OpenCV的使用，但是发现从OpenCV官网上下载的都是没有WITH_CUDA这一选项的。于是必须进行OpenCV带CUDA的重编译！下面就记录这一阶段出现的一系列问题。关于OpenCV版本的问题 起初直接尝试使用一直用的Open
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2024-05-14 07:18:03
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一、numpy概述NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包。它是pandas等其他各种工具的基础。NumPy的主要功能：ndarray，一个多维数组结构，高效且节省空间 无需循环对整组数据进行快速运算的数学函数 *读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具 *线性代数、随机数生成和傅里叶变换功能 *用于集成C、C++等代码的工具python中操作方式：安装方法：pip ins
pygame是python的一个模块，可以帮助我们创造一个游戏，以下是pygame的相关知识。一，检查与安装pygame 描述Pygame是一个用于开发2D游戏和多媒体应用程序的Python库检查pip list可以查看已经安装的文件模块，但是要在pycharm的终端上运行，或者是win+r，输入cmd，然后输入pip list即
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2024-06-17 10:30:33
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一、准备工作个人电脑配置：RTX4060 win11 个人配置版本：cuda（11.7）+ pytorch(2.0.1) + python(3.9)所需工具：1、python集成开发环境：Anaconda 2、CUDA、cuDNN：英伟达提供的针对英伟达显卡的运算平台。用来提升神经网络的运行效率，如果电脑显卡不满足要求也是可以不用安装，使用cpu来进行运算。 3、开发工具：PyCharm 4、深度
参考参考轮廓的基本概念在OpenCV中，可以通过cv::findContours()函数，在灰度图中寻找轮廓。函数原型：void findContours( InputArray image, OutputArrayOfArrays contours,
OutputArray hierarchy, int mode,
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2024-09-25 17:41:18
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以下内容都是针对Pytorch 1.0-1.1介绍。很多文章都是从Dataset等对象自下往上进行介绍，但是对于初学者而言，其实这并不好理解，因为有的时候会不自觉地陷入到一些细枝末节中去，而不能把握重点，所以本文将会自上而下地对Pytorch数据读取方法进行介绍。1|0自上而下理解三者关系首先我们看一下DataLoader.next的源代码长什么样,为方便理解我只选取了num_works为0的情况
# PyTorch：CPU与GPU的选择
## 引言
在当今的深度学习领域，PyTorch因其高效、灵活和易于使用而受到广泛欢迎。无论是在学术研究还是实际应用中，PyTorch提供了强大的功能来支持复杂的模型训练。而许多新手初学者在使用PyTorch时，常常问一个重要问题：“PyTorch是运行在CPU上还是GPU上？”接下来，我们将深入探讨PyTorch的计算设备选择，并通过代码示例来帮助大
原创
2024-10-22 05:51:08
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写在开始之前# cd /usr/bin
# ls python*
python python2 python2.7默认Centos7中是有python安装的，但是是2.7版本，这个版本被系统很多程序所依赖，所以不建议删除，保险起见，最好先做好备份。 $ mv python python.bak1、安装python3.6.x$ yum -y install zlib-devel bzip2-de
