目录一、获取Anaconda二、安装CUDA（1）检查系统（2）查看对应关系（3）下载CUDA三、安装TensorFlow（1）为TensorFlow创建虚拟环境（2）安装TensorFlow——命令行安装（3）安装TensorFlow——自行下载安装（4）测试 一、获取Anaconda要使用TensorFlow，建议先安装Anaconda，配置对应的虚拟环境。 首先去Anaconda的官网下载
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2024-02-27 10:38:38
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# Python Multiprocessing和CUDA的兼容性问题
随着深度学习的迅速发展，CUDA作为 NVIDIA 提供的并行计算平台和编程模型被广泛应用于各类深度学习任务中。而在Python编程中，`multiprocessing`模块常常被用来实现多进程并行计算。然而，当我们将`multiprocessing`与CUDA结合时，可能会遇到一些问题。本文将探讨这些问题并提供解决方案。
文章目录1 配置 python 环境1.1 安装 Anaconda1.2 检查环境安装成功1.3 创建虚拟环境1.4 进入/退出 刚刚创建的环境1.5 其它操作1.5.1 查看电脑上所有已创建的环境1.5.2 删除已创建的环境2 安装 CUDA 和 CUDNN2.1 查看自己电脑支持的 CUDA 版本2.2 安装 CUDA2.3 安装 CUDNN2.4 检查 CUDA 安装成功（查看 GPU 使
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2023-10-17 16:42:24
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# 项目方案：使用Python正确对CUDA进行初始化
## 项目背景
在进行深度学习或者机器学习任务时，通常会使用到GPU加速计算，而CUDA是NVIDIA开发的用于并行计算的平台。正确地对CUDA进行初始化可以提高程序的运行效率，加速计算过程。本项目旨在提供一个正确的方法来对CUDA进行初始化。
## 项目方案
### 步骤一：安装CUDA和cuDNN
首先，需要确保你的机器上已经安装了C
原创
2024-05-30 06:00:44
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文章目录PyCharm 环境初始化1. 新建项目2. 新建文件（Alt+Insert）3. PyCharm的嵌入式工具3.1 Terminal（终端）启动方式：插件配置：3.2 Python Console（解释器）启动方式：插件配置：4. 运行Python程序4.1 第一行4.2 运行5. IDE设置（Ctrl+Alt+S）5.1 设置字体5.2 设置主题5.3 显示行号参考资料 PyChar
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2023-07-23 21:51:00
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1.4、参数初始化的几点要求（1）参数不能全部初始化为0，也不能全部初始化同一个值，为什么，请参见“对称失效”；（2）最好保证参数初始化的均值为0，正负交错，正负参数大致上数量相等；（3）初始化参数不能太大或者是太小，参数太小会导致特征在每层间逐渐缩小而难以产生作用，参数太大会导致数据在逐层间传递时逐渐放大而导致梯度消失发散，不能训练（4）如果有可能满足Glorot条件也是不错的上面的几点要求中，
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2023-10-21 23:03:23
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首先我们来安装python1、首先进入网站下载：点击打开链接（或自己输入网址https://www.python.org/downloads/），进入之后如下图，选择图中红色圈中区域进行下载。 2、下载完成后如下图所示 3、双击exe文件进行安装，如下图，并按照圈中区域进行设置，切记要勾选打钩的框，然后再点击Customize installation进入到下一步： 
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2024-05-08 14:51:13
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提前说明：如果中间 VSCode 提示要装插件，直接点击安装推荐的第一个即可。 下拉框有 g++（编译） gdb（调试） 可以盲选。第一步：下载MinGW64下载地址：https://sourceforge.net/projects/mingw-w64/files/mingw-w64/mingw-w64-release/ 拉到下面下载 x86_64-win32-seh 即可： 下载不了的可以私信我
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2024-06-16 12:11:31
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【推荐9】集合初始化，指定初始化值的大小；HashMap 使用HashMap(int initinalCapacity)初始化；分析：我们先来写一段代码在JDK 1.7 （jdk1.7.0_79）下面来分别测试下，在不指定初始化容量和指定初始化容量的情况下性能情况如何。（jdk 8 结果会有所不同）public static void main(String[] args) {
int aH
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2023-10-13 12:45:01
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文章目录前言为什么要设置HashMap的初始化容量HashMap中容量的初始化HashMap中初始容量的合理值总结 前言在《HashMap中傻傻分不清楚的那些概念》文章中，我们介绍了HashMap中和容量相关的几个概念，简单介绍了一下HashMap的扩容机制。文中我们提到，默认情况下HashMap的容量是16，但是，如果用户通过构造函数指定了一个数字作为容量，那么Hash会选择大于该数字的第一个
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2023-08-24 15:44:38
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前言：临时换了台电脑又要重新安装pycharm，调整pycharm的界面背景色、字体大小和.py文件的头部注释部分。百度找到了设置方法，但每次都分别百度有点麻烦，我记不住就把他们都整合在一起，下次直接打开自己写的这篇博文就能回忆起来了。1.调整Pycharm的界面背景色安装完pycharm的环境，建立project文件，开始编程时发现pycharm的默认背景色是黑色的，我第一次用pycharm的黑
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2023-11-04 22:56:30
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01. 恢复 PyCharm 的初始设置PyCharm 的 配置信息 是保存在 用户家目录下 的 .PyCharmxxxx.x 目录下的，xxxx.x 表示当前使用的 PyCharm 的版本号如果要恢复 PyCharm 的初始设置，可以按照以下步骤进行：关闭正在运行的 PyCharm
在终端中执行以下终端命令，删除 PyCharm 的配置信息目录：$ rm -r ~/.PyCharm2016.3重
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2023-10-27 00:21:23
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每次为了减少初始化的工作量，可以写入下面的宏。#define CUT_DEVICE_INIT(ARGC,ARGV){ \ int deviceCount; \ CUDA_SAFE_CALL_NO_SYNC(cudaGetDeviceCount(&deviceCount)); \ if(deviceCount == 0){ \ fprintf(stderr,"cutil error:no devices supporting CUDA.\n") \ exit(EXIT_FAILURE); \ } \ ...
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2013-10-15 09:44:00
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【SerDe】 –用于做序列化和反序列化 –构建在数据存储和执行引擎之间，对两者实现解耦【Beeline】 –要与HiveServer2配合使用 –服务端启动hiveserver2 –客户端通过beeline两种方式连接到hive –beeline -u jdbc：hive2://localhost：10000/default -n root –beeline beeline>!connec
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2023-11-24 06:40:53
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总体说明 新买来的硬盘，通过USB口插在电脑上时显示不出来。(如下图) 这种情况可能是硬盘尚未初始化造成的。Microsoft网站上有一个详细的新硬盘初始化方法可供参考：https://docs.microsoft.com/zh-cn/windows-server/storage/disk-management/initialize-new-disks&
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2023-05-18 15:18:25
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何为numpynumpy是python里面专门用于处理高维数据计算的包，十分的方便！具体来说，numpy可以说是数据分析领域的基础数组。底层实现中使用了C语言和Fortran语言的机制分配内存。可以理解它的输出是一个非常大且连续的并由同类型的数据组成的内存区域。作用：可以构造一个比普通列表大的多的数组，并且可以很灵活的对其中所有的元素进行并行化操作。我个人认为学习任何一个模块之前，我们必须先对它有
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2023-11-27 23:28:15
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Numpy库是Python的一种开源的数值计算扩展。这个库是 Python 数据分析的基础。Numpy的核心基础是ndarray（N-dimensional array，N维数组），即由数据类型相同的元素组成的N维数组。可利用Numpy包提供的数组定义函数array()将数据转化为数组的形式。数组的计算比python自带的list更高效。python list 列表保存的是对象的指针
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2023-11-26 16:50:04
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C++变量初始化C++变量初始化教程变量 的初始化就是在定义变量的同时，给变量设置一个初始值，在 C++ 中，如果定义变量没有初始化，那么变量有可能会被赋值也有可能不会赋值。如果是定义的 全局变量 或者 静态变量，未初始化的话就是 0，如果是局部变量，那就是以前残留在堆栈里的随机值。因此，在 C++ 中，一个很好的习惯就是在定义变量的同时，给变量初始化，也就是给变量一个默认值。C++变量初始化详解
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2023-11-11 20:25:24
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1.前言在《NumPy Ndarray对象》一节，介绍了创建 ndarray 数组的基本方法，除了使用 array() 方法外，NumPy 还提供了其他创建 ndarray 数组的方法。本节对这些常用方法做简单介绍。2. numpy.empty()
numpy.empty() 创建未初始化的数组，可以指定创建数组的形状（shape）和数据类型（dtype），语法格式如下：numpy.empty(s
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2023-09-05 13:29:28
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一、各种初始化的形式 二、默认初始化 定义变量时没有指定初值（此时变量被赋予了“默认值”） 内置类型：①全局变量被初始化为0，②局部变量不被初始化（值是未定义的） 类类型：①有默认构造函数则由默认构造函数初始化，②无默认构造函数同内置类型 三、拷贝初始化 使用等号=初始化一个变量（编译器把等号右侧的
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2018-03-24 08:48:00
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