# 如何在Python中使用GPU
在现代计算中，GPU（图形处理单元）被广泛应用于加速深度学习、机器学习等计算密集型任务。通过使用GPU，开发者能够显著提高程序的运行速度和效率。本文将带领您走过一系列步骤，以便在Python中实现对GPU的利用。
## 整体流程
下面是使用GPU进行Python开发的步骤：
| 步骤 | 操作 | 说明
题主的情况够用了~但更多后来着，可能关注这个8G是否足够使用呢？就在我发文时刻，我默默把任务管理器打开了；没错，我的内存是8G的，而且我有独立显卡2G，其中以上浏览器状态，GPU应用4%左右，如果有PS、剪切视频等，显卡会突破到100%级别；8G够用了吗？玩游戏(lol、CF之流)将就着用；搞办公，将就着用，不会有什么卡顿；搞大型设计，不够用；核显的+pS类设计，不够用；剪辑视频略微不够用，核显很
转载
2023-10-31 21:30:57
94阅读
[适用于4.24之后版本]本文介绍适用于普通WEB云端部署，非GPU云按照循序渐进方式，分为五个部分局域网单实例局域网多实例广域网部署WEB云部署后续1、局域网单实例局域网单实例构架图 信令服务器帮助用户浏览器与UE4 Pixel Streaming插件之间建立直接的像素流通讯服务，在同一个局域网内，UE4程序和用户浏览器可以直连通讯，只需运行UE4程序和SignallingWebServer信令
下面是参考网络资源总结的一些在Java编程中尽可能要做到的一些地方。1.尽量在合适的场合使用单例使用单例可以减轻加载的负担，缩短加载的时间，提高加载的效率，但并不是所有地方都适用于单例，简单来说，单例主要适用于以下三个方面：第一，控制资源的使用，通过线程同步来控制资源的并发访问；第二，控制实例的产生，以达到节约资源的目的；第三，控制数据共享，在不建立直接关联的条件下，让多个不相关的进程或线程之间实
上面我们已经知道如何把一副BMP图像从资源文件里面读出来,但是BMP文件太大了,JPG文件应用的相对较多.那么如何把JPG图像读出来呢?用资源文件加流方式即可。具体方法如下: (1)MyJpg JPEG My.JPG (2)Var Stream:TStream;
MyJpg:TJpegImage;
Begin
Stream：＝TResour
Brief:Configuration after setupFedora Gnu/Linux 8AMD ATISigmaTel HD添加软件源livnarpm -ivh http://rpm.livna.org/livna-release-8.rpm显卡安装（ATI）yum install -y kmod-fglrx glx-utils检查是否装好gxinfo | grep rendering应
深度性能测试能协助测试人员发现APP中存在的深层次性能问题，直接定位多项性能问题及瓶颈的根本原因，方便开发者快速提升APP性能表现，使得APP运行得更加稳定。MQC深度性能测试能够帮助开发者发现深层次的性能问题，更精准地定位问题。 功能决定现在，性能决定未来！
一、 内存泄漏 内存泄漏是指由于代码编写不当导致不再使用的对象无法得到及时释放。内存泄漏产生的内存垃圾不仅浪费资源，
# Python吃内存吗？
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现“Python吃内存”。Python作为一种高级语言，自带了垃圾回收机制，因此并不会主动吞噬内存。但我们可以通过编写一些特定的代码来模拟出Python吃内存的效果。
## 实现步骤
下面是实现“Python吃内存”的步骤，你可以按照这个流程逐步进行。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 |
原创
2024-01-13 04:38:22
116阅读
不知道最近是不是到了换笔记本的季节了，好多人问我怎么买电脑，买啥配置卡不卡，所以我觉得还是整理一下答案供大家参考。首先请看这10副聊天记录截图，再看下面的一个性能小对比。不想看可以直接跳到最后结论部分。我把结论直接拿到前头了，大家可以先看结论。结论：1. 【能运行】基础办公，office三件套，看腾讯视频，这些能覆盖90%的人的90%需求的事情，其性能需求低到可以忽略不计。但这里说的仅是“能运行”
转载
2024-03-22 07:38:04
483阅读
一.浏览器渲染页面的原理及流程浏览器的核心部分是渲染引擎，也称为浏览器的内核，负责对网页语法（如HTML、CSS、JavaScript等）的解释并显示网页。Firefox使用Geoko——Mozilla自主研发的渲染引擎，Safari和Chrome使用webkit内核。webkit引擎渲染流程 大概可以划分成以下几个步骤：（0）渲染引擎首先通过网络获得所请求文档的内容 （1）解析HTML文件，构建
转载
2024-10-10 06:28:48
64阅读
1. GPU硬件架构简单理解，GPU就是很多很多非常弱的cpu在做并行计算。个人桌面电脑CPU只有2到8个CPU核心，GPU却有上千个核心。在英伟达的设计理念里，CPU和主存被称为Host，GPU被称为Device。Host和Device概念会贯穿整个英伟达GPU编程。 GPU核心在做计算时，只能直接从显存中读写数据，程序员需要在代码中指明哪些数据需要从内存和显存之间相互拷贝。这些数据传输都是在总
转载
2023-11-16 21:22:12
167阅读
前言“大专人大专魂，大专都是人上人” 当我看到这句话突然就在各个平台火了之后，又开始涌现出了一批又一批抨击专科的网友。 其中有一条评论我记忆犹新：大专生努力做什么都行，就是别做程序员了，别祸害IT届拉低档次了。看完这条评论时我实在耐不住心情促使我敲出这篇文章。作为一个专科毕业成为程序员的人，我发现大家对专科生当程序员这件事恶意满满，不少人说大专能当程序员？大专能进大厂？大专出身，做Java程序员真
转载
2023-11-11 21:33:08
110阅读
文章目录前言一、Deeplabcut是什么？二、使用步骤1.环境配置1.1安装anaconda1.2换源1.2安装CUDA和CUdnn（GPU)2.Deeplabcut安装2.1 下载文件2.2导入文件3.运行Deeplabcut总结 前言是第一次使用deeplabcut遇到的一些问题以及使用方法，会引用一些他人写的文章以及视频链接来帮助大家解决问题，能读其他人文章好解决的我就不写了h
转载
2024-08-15 17:01:14
417阅读
# 如何使用Python脚本吃内存
作为一名经验丰富的开发者，我非常乐意教会刚入行的小白如何使用Python脚本来吃内存。在本文中，我将为你展示整个过程的步骤，并提供每一步所需的代码和解释。
## 步骤概览
首先，让我们来看一下整个过程的步骤概览。下表展示了我们将要执行的步骤，以及每个步骤所需的代码和注释。
| 步骤 | 代码 | 注释 |
| --- | --- | --- |
| 导入
原创
2024-01-18 03:46:03
91阅读
python绘图吃显卡吗？这是一个越来越常见的问题，尤其是在数据可视化需求不断增长的今天。很多用户关心在使用如Matplotlib、Seaborn等库进行绘图时，是否会消耗大量显卡资源。在本篇博文中，我们将深入探讨这个问题，并提供详细的解决步骤和配置指导。
## 环境准备
首先，确保你已经安装了Python环境以及相关的绘图库。以下是前置依赖的安装命令：
```bash
pip instal
4.2、初级（浅层）特征表示 既然像素级的特征表示方法没有作用，那怎样的表示才有用呢？ 1995 年前后，Bruno Olshausen和 David Field 两位学者任职 Cornell University，他们试图同时用生理学和计算机的手段，
模型导入与预测1 输出解码2 对预测框进行筛选（置信度过滤和非极大值抑制）3 将预测框绘制在图片中（1）对输入图片进行调整（letterbox及缩放）（2）将边框绘制在图片中（3）对输出边框进行调整 按照正常顺序，应该是先讲训练，再讲测试，但模型的训练过程中，每训练完一个epoch都会做一次测试，训练的时候包括标签分配、损失函数计算，测试的时候包括损失函数计算、输出值解码、非极大值抑制、mAP
对于爱玩大型游戏的人来说，电脑配置一定要高，如果不高的玩游戏就会卡顿、玩起来游戏会很卡，这样玩起来就很不舒服。最近，有Win7系统的用户，在自己的电脑上玩游戏，觉得很卡。自己配置也不低，那怎么会卡顿呢？出现这样的问题，我们应该怎么去解决？现在小编就和大家说一下Win7电脑玩游戏出现卡顿的解决方法。具体步骤如下：第一步，将电脑的独显打开。电脑的配置高低显卡占很大的比重，因为显卡是一个游戏能否运行的直
之前文章介绍了在win10安装linux子系统，方便我们跑一些支持Linux环境的开源代码。但如果要用到Nvidia的GPU和CUDA，我们最好找个服务器，目的是方便自己快速训练模型；如果只是想跑跑模型，不训练的话，可以在双系统上配置tensorflow环境（虚拟机实在太慢）。 为什么不在子系统配置呢？最主要的原因是，目前win10支持的linux子系统还比较简单，找不到Nvidia的GPU（给你
转载
2024-10-11 14:39:15
121阅读
消费用户市场，普通用户都能用上16核甚至64核处理器的PC。这可不是单纯堆核心就完事儿的。以当前CPU核心的规模，和可接受的成本，消费电子设备上一颗芯片就达到这种数量的核心数目，与chiplet的应用是分不开的。Chiplet是这两年业界的香饽饽。前不久的ISSCC会议上，chiplet也是今年的热门议题。AMD从Zen架构开始，Ryzen系列处理器就全面应用了chiplet技术。Chiplet并
