---恢复内容开始---一.计算机基础CPU：中央处理器，相当于人的大脑，是计算机的运算中心，控制中心。
CPU处理数据的速度最快内存：暂时存储数据的地方，直接与CPU交互。
存储速度快（硬盘<<内存<CPU） 缺点： 容量小，造价高，断电即消失，数据易丢失。硬盘：长期存放数据的地方 容量大，造价低，断电数据不消失 容量大，造价低，断电数据不消失操作系统：调配以
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2024-07-06 05:27:34
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# Python GPU错误
在使用Python进行GPU编程的过程中，可能会遇到一些错误。本文将介绍一些常见的Python GPU错误，并提供相应的代码示例进行说明。
## 1. CUDA错误
CUDA是一种由NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型，可用于在GPU上进行高性能计算。在使用CUDA进行GPU编程时，常见的错误之一是CUDA错误。这种错误通常与未正确配置CUDA环境或使用CU
原创
2023-08-21 10:36:00
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一、简介Graphite 是一个Python写的web应用，采用django框架，Graphite用来进行收集服务器所有的及时状态，用户请求信息，Memcached命中率，RabbitMQ消息服务器的状态，Unix操作系统的负载状态，Graphite服务器大约每分钟需要有4800次更新操作，Graphite采用简单的文本协议和绘图功能可以方便地使用在任何操作系统上。graphite有三个组件：gr
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2024-09-09 16:46:58
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测开题目如下可以尝试自己先写，写完之后再去看参考解法哦 ~1、编写一段代码，把 list 的数平方(语言不限)ListA = [1, 3, 5, 7, 9, 11]2、使用 Python 语言编写一个日志装饰器3、进程、线程、协程有什么区别?4、请画出 Selenium 框架的工作原理 (Appium 也可以)5、落地自动化测试项目有哪几个关键节点? 请举例说明6、请画出 Django 框架请求流
# Python GPU加速NumPy的入门指南
在现代数据科学和机器学习的背景下，GPU（图形处理单元）因其强大的并行计算能力而备受青睐。将常用的NumPy操作移植到GPU上，可以显著提高计算速度。本文将逐步引导你完成“Python GPU加速NumPy”的实现过程。
## 流程概述
为了帮助你更好地理解整个过程，以下是使用GPU加速NumPy运算的流程表格：
| 步骤 | 描述
# 项目方案：如何检测Python程序的GPU状态
在深度学习和数据处理的领域，GPU的使用已经成为一种标准做法。如何有效地检测和使用GPU资源，对提升代码执行效率至关重要。本项目旨在提供一个简单易用的Python程序，帮助用户判断当前系统是否支持GPU，并提供必要的代码示例，使用户能够利用GPU来提升其程序性能。
## 需求分析
本项目需要实现以下功能：
1. 检测本地机器是否安装了支持
# Python GPU多线程程序实现流程
本文将介绍如何在Python中实现GPU多线程程序。在开始之前，我们需要明确一些概念和前提条件：
- GPU：图形处理器，用于并行处理图形和计算任务。
- 多线程：同时执行多个任务的能力，可以提高程序的效率。
- CUDA：计算统一设备架构，是NVIDIA开发的用于GPU计算的平台和API。
接下来，我将按照以下步骤进行讲解：
1. 安装CUDA
原创
2023-09-22 00:51:16
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# 使用Python和GPU加快运算速度
在当今的数据科学和机器学习领域，处理大规模数据集的需求日益增加。传统的CPU计算方式在面对复杂的计算任务时，可能会变得缓慢。这时，GPU（图形处理单元）可以发挥巨大的性能优势。本文将探讨如何利用Python结合GPU加速运算，并提供相关代码示例。
## GPU的优势
GPU与CPU的架构设计截然不同。GPU拥有成百上千的核心，能够同时处理大量的任务，
前言如果你在使用 Python 进行高性能计算， Numba 提供的加速效果可以比肩原生的 C/C++ 程序，只需要在函数上添加一行 @jit 的装饰。它支持 CPU 和 GPU ，是数据科学家必不可少的编程利器。我们知道，计算机只能执行二进制的机器码，C、C++ 等编译型语言依靠编译器将源代码转化为可执行文件后才能运行，Python、Java 等解释型语言使用解释器将源代码翻译后在虚拟机上执行。
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2023-08-08 07:59:29
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本文介绍了如何利用 CuPy 库来加速 Numpy 运算速度。就其自身来说，Numpy 的速度已经较 Python 有了很大的提升。当你发现 Python 代码运行较慢，尤其出现大量的 for-loops 循环时，通常可以将数据处理移入 Numpy 并实现其向量化最高速度处理。 但有一点，上述 Numpy 加速只是在 CPU 上实现的。
由于消费级 CPU 通常只有 8 个核心或更少，所
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2024-01-17 06:04:55
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Unity开发——CPU优化之UI模块CPU优化之UI模块1.1 UGUI1.1.1 网格重建流程图1.1.2 canvasRenderer.cull1.1.3 cull的变化原因（源码讲解）1.1.4 优化1.2 NGUI1.3 UI制作规范 CPU优化之UI模块1.1 UGUIUGUI遇到过的四类常见问题：Fragment Shader使用带来的GPU过度消耗（如填充率过高）重建一个Canv
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2023-08-18 15:20:50
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前言CPU动态节能技术用于降低服务器功耗，通过选择系统空闲状态不同的电源管理策 略，可以实现不同程度降低服务器功耗，更低的功耗策略意味着CPU唤醒更慢对性能 影响更大。对于对时延和性能要求高的应用，建议关闭CPU的动态调节功能，禁止 CPU休眠，并把CPU频率固定到最高。通常建议在服务器BIOS中修改电源管理为Performance，如果发现CPU模式为conservative或者powersav
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2023-08-18 15:21:12
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Python多线程和多进程谁更快肯定线程快啊,进程要操作系统响应心存渴望，塑造一个具体的梦想，别让年龄束缚自己的梦想，用坚持兑现梦想，不论做什么事，相信自己，别让别人的一句话将你击倒。自己拿定主意，追随自己的梦。python 多线程和多进程的区别 mutiprocessing theaGIL在Python中,由于历史原因(GIL),使得Python中多线程的效果非常不理想.GIL使得任何时刻Pyt
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2023-08-15 14:58:27
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开局一张图由于CPU频率太快了，为解决直接读取内存的数据上的延迟，在CPU和内存之间，存在3级缓存。 CPU在解决和缓存不一致上采用两种方式：缓存一致性协议总线锁机制CPUCPU的一个时钟周期指的是机器码的0和1的变化，是电信号的一高一低的变化是10纳秒左右，1s相当于10的9次方纳秒。市面上的缓存基本采用SRAM存储器，可以不需要电路就能保存内部数据，不像DRAM需要定时刷新充电一次，不然数
前言以下内容是个人学习之后的感悟，转载请注明出处~线程是什么线程是程序中一个单一的顺序控制流程。进程内一个相对独立的、可调度的执行单元，是系统独立调度和分派CPU的基本单位指运行中的程序的调度单位。在单个程序中同时运行多个线程完成不同的工作，称为多线程。GIL是什么为了更有效的利用多核处理器的性能，就出现了多线程的编程方式，Python当然也逃不开，为了利用多核，Python开始支持多线程。而解决
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2023-07-27 20:22:38
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当面临这些问题的时候，有两个关键词无法绕开，那就是并行和并发。首先，要先了解几个...
原创
2022-09-21 11:56:58
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Unity开发——CPU优化之加载模块CPU优化之加载模块资源加载场景卸载场景加载纹理篇UWA给出的建议网格篇建议Shader篇 CPU优化之加载模块前段时间打算总结加载模块，UWA的几篇博客讲的比较针对和详细。 博文地址：性能优化，永无止境—CPU篇Unity加载模块深度解析（纹理篇）Unity加载模块深度解析（网格篇）Unity加载模块深度解析（Shader篇） 具体的内容有兴趣的可以查看下
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2023-08-01 11:04:40
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我们每天都在用电脑，很多人可能每天都要面对多次Windows的启动过程，可是您知道在Windows的启动过程背后，你真真了解过吗？上文中我们认识了计算机的基本硬件，其中讲到BIOS和UEFI，下次内容我们就要使用这些概念了，今天我们就在这里深入学习一下这几个知识。计算机启动的第一个阶段就是初始化硬件，2000 年以前的计算机主板上均使用 BIOS，如今绝大多数计算机采用的是 EFI（Mac 用的就
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2024-06-07 21:12:55
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1 物理cpu 插槽里面实际插入的cpu的个数。 通过不重复的physical id可以获取实际的物理cpu的个数。 2 逻辑cpu cat /proc/info processor 1 processor 2 processor 3 ...... 这些是逻辑cpu。 3 逻辑cpu和物理cpu的对
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2018-09-11 13:52:00
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首先在说明CPU相关的指标之前，必须对系统运转有一个整体的认识。在Linux内核中，每个进程都会被分配一个固定的时间片（默认为10ms）。在这10ms中，该进程享有cpu的所有权。如果该进程用完了10ms，或者有其他优先级高的进程发出请求，系统会触发一个中断，内核重新接管cpu，内核分配cpu给其他进程。10ms的分片让用户，也就是我们觉得我们的系统运转非常流畅，尽管我们可能同时开了很多的应用。1
原创
2022-10-18 21:26:16
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