玩过Hadoop的小伙伴对MapReduce应该不陌生，MapReduce的强大且灵活，它可以将一个大问题拆分为多个小问题，将各个小问题发送到不同的机器上去处理，所有的机器都完成计算后，再将计算结果合并为一个完整的解决方案，这就是所谓的分布式计算。本文我们就来看看MongoDB中MapReduce的使用。本文是MongoDB系列的第十四篇文章，了解前面的文章有助于更好的理解本文：mapReduce
1. Profileoverview（本节内容引自 Intel NCS2计算棒以及OpenVINO尝鲜） 计算棒需要配合Intel出的OpenVINO推理框架，使用时首先需要将模型文件转换为OpenVINO的模型。OpenVINO目前支持Caffe、TensorFlow、MXNet等主流的深度学习框架。模型可以直接通过OpenVINO的转换工具进行转换。转换时需要输入网络输入节点的名称以及输入图片
去哪儿支付系统自2011年搭建以来，在五年的时间里逐渐从一个高耦合的单一系统发展为众多子系统组成的高并发、高可用、支持多种交易支付业务的分布式系统。业务从最初的非代收到现在多种非代收、代收场景的支持，B2B业务的从无到有，支付方式从单一网银支付到现在银行卡、拿去花、代金券、红包、立减、积分、趣游宝等多种的组合，订单从单笔支付到多个订单同时支付和多次付款。下面对整体的演变过程进行简单的介绍。1. 支
0. 安装# 启动时选择第二项boot（non-free),Manjaro自带的驱动精灵会帮你安装好所需驱动，笔记本双显卡则会帮你安装bumblebee
driver boot（non-free)如果是WIndows+Manjaro双系统安装，步骤可以参考：
1.系统信息#查看系统信息inxi -Fx
2.网络设置#查看网络状态ping 8.8.8.8---
作者 | Stuart Cording(Elektor)整个电子行业似乎都被RISC-V冲昏了头脑，这是为什么? RISC-V是什么? 如何能参与其中? 只要稍加了解，你就会知道大众所说的RISC-V 是一种新的处理器核，而且已经有一些采用RISC-V 处理器技术的芯片上市了。你也许还会知道RISC-V 是 “免费和开放”的，这正是RISC-V有庞大“粉丝群”的主要原因。在本文中我们将从技术角度来
概要Android 调试系统是一个面对客户服务系统，包括三个组成部分:一个在你用于开发程序的电脑上运行的客户端。你可以通过shell端使用adb命令启动客户端。 其他Android工具比如说ADT插件和DDMS同样可以产生adb客户端.[/li]在你用于发的机器上作为后台进程运行的服务器。该服务器负责管理客户端与运行于模拟器或设备上的adb守护程序(daemon)之间的通信。.[/li]一个以后台
title: 深度学习环境配置（pytorch) date: 2023-04-22 11:26:28 目录深度学习显卡与CUDA安装Anaconda创建虚拟环境GPU与CUDA准备工作安装pytorch验证pytorch是否安装成功安装PyCharm并进行配置给下载的项目设置合适的虚拟环境 深度学习显卡与CUDACPU(Central Processing Unit) vs GPU(Graohic
1.利用setpriority调整“进程”优先级，测试优先级对进程的影响（注：是进程而不是线程）定义函数 int setpriority(int which,int who, int prio);参数1 ： PRIO_PROCESS who为进程识别码 PRIO_PGRP who 为进程的组识别码 PRIO_USER who为用户识别码参数2 ：参数3 ：prio介于-20至20之间。代表进程执行
@article{hu2016finding,
title={Finding Tiny Faces},
author={Hu, Peiyun and Ramanan, Deva},
journal={arXiv preprint arXiv:1612.04402},
year={2016}
}1、首先根据自己的英伟达型号去官网下载对应的英伟达驱动我的是gtx1050,计算能力是6.
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2024-05-06 15:37:19
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GPUImage是一个基于OpenGL ES 2.0的开源的图像处理库，作者是Brad Larson。GPUImage将OpenGL ES封装为简洁的Objective-C或Swift接口，可以用来给图像、实时相机视频、电影等添加滤镜。对于诸如处理图像或实况视频帧的大规模并行操作，GPU相对于CPU具有一些显着的性能优点。在iPhone 4上，简单的图像滤镜在GPU上的执行速度比等效的基于CPU的
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2024-10-24 10:48:05
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可视化1、基本概念1.1、处理图形窗口1.2、显示1.3、A First Example2、扩展概念2.1、处理图形窗口2.2、显示2.3、 鼠标交互2.4、Gnuplot3、编程示例3.1、显示 HALCON 数据结构4、选择算子4.1、处理图形窗口4.2、显示4.3、鼠标交互4.4、Gnuplot5、提示与技巧5.1、保存窗口内容5.2 执行时间处理时间6、高级主题6.1、编程环境6.2、无
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2024-10-21 09:09:27
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在《聊聊Goroutine-线程模型与调度器（一）》一文中提到过，goroutine的调度实质上就是程序代码按照一定算法在一定时间挑选出合适的goroutine并放到CPU上运行的过程，这句话搞定了调度系统的三大核心问题：调度时机：什么时候会发生调度？调度策略：使用什么策略挑选下一个进入CPU运行的goroutine？切换机制：如何将挑选出来的goroutine放到CPU上运行？本文主要聊的就是调
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2024-09-27 09:21:30
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目录1.CUDA的下载与安装1.查看电脑支持的CUDA版本2.下载CUDA3.CUDA的安装4.检验CUDA安装成功2.下载安装CUDNN1.下载CUDNN2.CUDNN的配置3.验证是否安装成功3.Pytorch GPU 版本的安装 CUDA仅适用于有英伟达独立显卡电脑的同学. 1.CUDA的下载与安装1.查看电脑支持的CUDA版本按win+R打开cmd 输入 nvidia-smi可以看到你
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2024-07-04 05:34:22
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在简单的看了一点Java的基本内容后，我开始尝试写自己的第一个Java程序。由于某些原因，学校官方的教务APP看不了自己这学期的平均绩点，就想着自己动手，写一小段代码，算一下自己的平均绩点。程序的功能很简单，输入自己的各科绩点和对应的学分，输出平均绩点。代码：/**
*Program:GPA Calculator
*Version: 1
*CopyRight:jiuwei
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2024-03-01 13:59:37
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最后一个包内存放了验证代码。 进入安装包所在路径，执行以下代码即可安装完毕。将之前下载的三个安装包名依次替换到后面。 $ sudo dpkg -i libcudnn7_7.0.5.15-1+cuda8.0_amd64.deb
$ sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.0.5.15-1+cuda8.0_amd64.deb
$ sudo dpkg -i libcudn
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2024-04-03 14:28:57
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加速未来：掌握GPU计算，助力Java应用飞跃前言随着计算需求的不断增加，GPU计算和并行处理技术成为提高应用程序性能的关键。在Java生态系统中，有许多强大的库和工具，可以帮助开发者充分利用GPU的并行计算能力，从而加速各种应用程序。本文将介绍几个主要的GPU计算与并行处理库，深入探讨它们的特性、用法，并提供实例代码，以帮助开发者更好地了解如何将并行计算引入Java应用。 文章目录加速未来：掌握
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2024-06-01 01:11:10
256阅读
# Java 优先队列使用指南
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何实现Java优先队列的使用。优先队列是一种具有优先级的队列，元素按照优先级顺序排列，优先级高的元素先出队。在Java中，我们可以使用PriorityQueue类来实现优先队列的功能。
### 状态图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 小白
小白 --> 开发
原创
2024-06-08 04:40:37
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根据需要，调整Ollama使用的GPU资源，如显存分配或指定特定GPU。确保系统已安装GPU驱动和CUDA工具包，并验证CUDA是否正常工作。如果
我们知道队列是遵循先进先出（First-In-First-Out）模式的，但有些时候需要在队列中基于优先级处理对象。举个例子，比方说我们有一个每日交易时段生成股票报告的应用程序，需要处理大量数据并且花费很多处理时间。客户向这个应用程序发送请求时，实际上就进入了队列。我们需要首先处理优先客户再处理普通用户。在这种情况下，Java的PriorityQueue(优先队列)会很有帮助。PriorityQ
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2023-07-25 12:39:03
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前言 阿里巴巴出了一本Java规范，在国内java开发眼里被赋予了神圣的殿堂，我不推荐你用阿里巴巴的开发手册。 正文 Joiner/Splitter/CharMatcherJDK提供的String还不够好么？也许还不够友好，至少让我们用起来还不够爽，还得操心！举个栗子，比如String提供的split方法，我们得关心空字符串吧，还得考虑返回
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2024-09-01 22:30:13
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