在深度学习的过程中，我们肯定会遇到一个问题，那就是神经网络太深导致参数过多，自己电脑的CPU带不动，即使带的动也需要非常多的时间，效率很低。近期我所在的实验室为了解决这个问题，在阿里云租了几台GPU服务器专门来给我们跑代码做实验，实验室里的师兄也帮助我们在PyCharm上配置完毕，但是笔者还是觉得PyCharm在可视化以及修改代码上没有Jupyter Notebook方便（当然如果喜欢PyChar
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2024-03-21 06:28:10
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你在这里因为你有，有一个文件扩展名结尾的文件 .notebook. 文件与文件扩展名 .notebook 只能通过特定的应用程序推出。这有可能是 .notebook 文件是数据文件，而不是文件或媒体，这意味着他们并不是在所有观看。什么是一 .notebook 文件？笔记本文件扩展也被称为其通过SMART T
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2024-04-22 19:16:21
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1.环境搭建：直接在终端运行jupyter notebook将不能看到我们之前搭建的虚拟环境。为了让Jupyter Notebook支持虚拟运行环境，需要在Anaconda里安装一个插件。回到终端下面，用Ctrl+c退出目前正在运行的Jupyter Notebook Server，然后执行： conda install nb_conda 再重新开启Jupyter Notebook： jupyter
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2024-08-29 20:05:14
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引言（你可以学到什么）：安装Anaconda的过程配置Anaconda环境变量汉化jupyter notebook别人或者自己的文件不能运行怎么解决（与网上的解决方法不同,）目录（帮读者快速导航到需要的内容）第一步：安装Anaconda（已经按照过的可以跳过）第二步：配置环境变量。（包含jupyter notebook汉化）第三步：使用jupyter notebook。第四步：不能运行的情况如何处
感受WIN8的侧边栏这个卡掉个人认为没有那么便捷了。 另外WIN10由于进行了多设备同步适配，所以在其高分屏适配上比之WIN8要好的多。在Mac视网膜电脑上，需要调到全分辨率然后设置200%的放大效果会比较OK。磁盘占用有所优化，使用一段时间后没有发现磁盘100%的情况。操作便捷性上还行，能接受，使用升级的方式所有软件都不用动只会更改电脑系统；这个或许能让你的工作不间断。软件的兼容性与WIN8一
随着计算机硬件技术的突飞猛进，现在花少许的Money就可以购置到一台理想的电脑了。然而，还是有些人或企业对电脑的运行速度不满意。对于这些发烧友或高运算速度需求的用户来讲，仅仅是使用高速CPU，大内存，固态硬盘(SSD)仍然不能满足需求。所以，人们开发使用软件来软加速了。于是乎各种各样的RamDisk类软件问世了。在说RamDisk软件之前，先来说下电脑基本提速操作。
系统高级设置
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2024-10-09 09:12:28
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远程连接GPU服务器上的jupyter notebook近期由于要跑一些cv方向的代码，自己的电脑GPU太垃圾，根本跑不动。正好实验室有GPU服务器，配了2块Nvidia Geforce RTX 2080 Ti。然后就涉及到需要在自己的笔记本上远程连接服务器上的jupyter notebook来使用GPU服务器上的算力。以下分为单用户和多用户的解决方案。单用户就是1个账号上运行1个jupyter
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2024-08-12 13:11:30
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学习了一些机器学习的算法，总想找个地方用一用试一试。上网搜索了一番，发现了 Kaggle 这个网站，是各种企业举办机器学习竞赛的地方。Kaggle 上有一个入门级的数据集，要我们通过分析泰坦尼克号上乘客的信息，来判断他们是否获救。
学习了一些机器学习的算法，总想找个地方用一用试一试。上网搜索了一番，发现了 Kaggle 这个网站，是各种企业举办机器学习竞
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2024-08-23 11:00:05
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Jupyter Notebooks 是数据科学/机器学习社区内一款非常流行的工具。Analytics Vidhya 的 Pranav Dar 近日发表了一篇上手使用 Jupyter Notebooks 的指南，从安装到基本功能进行了简洁清晰的介绍。引言应该使用哪个 IDE/环境/工具？这是人们在做数据科学项目时最常问的问题之一。可以想到，我们不乏可用的选择——从 R Studio 或 PyChar
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2024-10-11 06:08:39
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探索GPU-Jupyter：高性能计算与数据科学的新选择 gpu-jupyterLeverage the flexibility of Jupyterlab through the power of your NVIDIA GPU to run your code from Tensorflow and Pytorch in collaborative notebooks on the GPU.项
更新2018.06.14 最近有使用Matlab通过mex调用CUDA加速视频处理的需求，于是折腾了一下，网上的说法可谓千奇百怪众说纷纭，却没有能用的。经过六个多小时的反复搜索和尝试，本人终于成功编译运动了了matlab的mexCUDA例程：mexGPUExample.cu。1.软件环境这个过程涉及三个环境：Visual Studio、Cuda Toolkit和Matlab。其中C
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2024-03-08 09:16:37
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Jupyter Notebook 使用教程基本操作顶部的三个选项卡 顶部的3个选项卡是：Files(文件)、Running(运行)和 Cluster(集群)Files(文件)显示当前 notebook 工作文件夹”中的所有文件和文件夹点击 Running(运行)选项卡会列出所有正在运行的 notebook，可以在该选项卡中管理这些 notebookClusters一般不会用到，因为过去
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2024-03-19 10:38:17
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CPU执行指令的方式就是一个接着另一个地执行。CPU中有许多能够加速串行计算的技术。高速缓存、无次序执行、超标量技术、分支预测……均为抽取指令的技术或一系列指令的串行级并行机制。CPU对片上高速缓存的设计与容量的依赖也非常大。如果程序大小与CPU高速缓存容量不匹配，那么该程序在CPU上的运行速度将会很慢。CPU的主要运作原理，不论其外观，都是执行储存于被称为程序里的一系列指令。在此讨论的是遵循普遍
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2024-06-18 12:17:05
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背景最近发现一个很有趣的GitHub项目SadTalker，它能够将一张图片跟一段音频合成一段视频，看起来毫无违和感，如果不仔细看，甚至很难辨别真假，预计未来某一天，一大波网红即将失业。虽然这个项目目前的主要研究方向还是基于cuda的脸部训练，生成动态的视频，但如果能够接入语音服务，利用ChatGPT实时生成对话prompt，配合这个项目实时渲染动态视频，那么一个灵动的对话机器人就产生了。想想这两
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2024-08-09 17:49:45
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spark中的shuffleshuffle简介shuffle是将数据重新分配 的过程，它是跨分区的，涉及网络IO传输的，成本很高。他是整个大数据的性能杀手，瓶颈所在，故生产中尽量较少有shuffle动作的产生。spark shuffle 演进的历史spark0.8及以前Hash Based ShuffleSpark0.8.1为Hash Based
在当今深度学习和科学计算领域，利用GPU加速运算已经成为至关重要的一步。许多开发者希望通过Python调用GPU进行高效计算，但有时候在实现过程中会遇到问题。因此，本文将详细探讨如何成功实现“Python 如何调用GPU”，从问题背景到解决方案，带您一一了解。
在一个研究项目中，一个数据科学团队正在使用PyTorch进行图像识别模型的训练。他们的数据量庞大，训练过程中希望能够利用GPU加速。然而
上周五碰到了一个线上机器cpu占用率过高的问题。问题本身比较简单，但是定位过程中动用了多个zprofiler的主要功能，感觉是一个很好的介绍使用zprofiler定位此类问题流程的案例。
在开始使用zprofiler之前，先使用perf确认瓶颈点是否在native中。（以下操作需要root权限，需要pe协助操作） 如果线上服务器没有安
之前的文章中讲述过从DLL中导出变量，其中包括了静态加载和动态加载。C#调用C++动态链接库同样分为静态加载和动态加载。fellen的博客“WPF中使用MFC动态链接库（dll）函数”中讲述的是如何C#静态加载DLL，即需要将C++代码编译生成的Dll放在C#程序的Bin目录下，并在引入函数的位置加入[DllImport(“xxx.dll”)] 。由于Dll路径的限制，使用的不是很方便，C#中我们
在移动端做动画，对性能要求较高而通常的改变margin属性是性能极低的，即使使用绝对定位改变top,left这些属性性能也很差因此应该使用transform来进行动画效果，如transform:translateX(100px)原理：首先，浏览器绘制 DOM 的过程是这样子的：获取 DOM 并将其分割为多个层（layer）将每个层独立地绘制进位图（bitmap）中将层作为纹理（texture）上传
Matlab是学术界和业界公认的高级编程语言，其优点在于编程复杂度低，缺点在于for循环的效率极低。为了利用Matlab已有的算法，降低编程复杂度，同时解决for循环效率低的问题，Matlab引入了Mex机制，使得Matlab可以调用C++编写的函数。CUDA是Nvidia推出的并行计算框架，基本遵循了C++语法规则。于是乎出现了Matlab调用CUDA的方法，称之为“MexCuda”。本文就Me
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2024-07-31 15:45:59
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