「Pygors系列」一句话导读：Python、Go、Rust、C程序跨平台GUI框架研究
「Pygors系列」一句话导读：Python、Go、Rust、C程序跨平台GUI框架研究。 一、问题Pygors是什么？Pygors是我自己创造的一个词，就是Python、Go、Rust、C四种语言的合体。目的是为了跨平台GUI应用。至于说怎么多了个C语言
数据库表和表都是有关联的，一般分为一对一、一对多和多对多。 一对一就是一张表的数据与另外一张表的数据是一一对应关系。 一对多是一张表的一条数据对应于另一张表的多条数据。如学校表和班级表，一个学校包含多个班级。 多对多是一张表的多个数据对应另一张表的多条数据。如班级表和学生表，一个班级有多个学生，一个学生属于多个班级。 在ORM中可以跨表执行增删改查，跟单表的增删改查稍有区别。 views.py示例
转载
2023-09-14 18:43:24
89阅读
Oracle RAC 跨节点并行运算 RAC的一大优点就是可以跨节点进行并行计算，那么如何控制并行运算？ 合理设置跨节点并行，需要先设置一些参数：instance_groups：这个参数主要是设置该节点实例是否属于某一个实例组。每个节点可以设置多个不同的实例组名，实例组名用逗号隔开。parallel_instanc
原创
2014-03-05 10:28:57
1312阅读
使用多GPU有助于提升训练速度和调参效率。
本文主要对tensorflow的示例代码进行注释解析：cifar10_multi_gpu_train.py1080Ti下加速效果如下（batch=128）单卡：
两个GPU比单个GPU加速了近一倍 ：1.简介多GPU训练分为：数据并行和模型并行单机多卡和多机多卡2.示例代码解读官方示例代码给出了使用多个GPU计算的流程：CPU 做为参数服务器多个GPU计
转载
2024-02-23 13:52:41
118阅读
Python语言语法简洁，可以跨平台运行。答：对对于新安装的Excel2010，一个新建的工作簿默认的工作表个数为________。答：3睡眠障碍与哪些心血管疾病有关？答：高血压 冠心病 心律失常 心力衰竭目前,世界社会主义运动已经开始复苏,并出现区域性强劲发展,特别是中国特色社会主义成为世界社会主义运动的主要推动力量。()答：正确不属于用电安全的基本要素的是答：不需要明显和准确的标志“天地有大美
# Python 跨节点计算指南
## 概述
在现代的分布式计算环境中，跨节点计算是一项重要任务。跨节点计算指的是将计算任务分配给多个节点来并行处理，从而提高计算效率。在本篇文章中，我将向你介绍如何使用 Python 实现跨节点计算。
## 流程概览
下表展示了实现 Python 跨节点计算的基本步骤。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 创建集群 | 配置并
原创
2024-01-19 04:52:01
456阅读
理论部分1，什么是MNIST数据集？相信大家入门机器学习时，都会从网上下载MNIST的demo进行入门学习，所以少奶奶相信大家对MNIST数据集再熟悉不过了，在少奶奶看来，MNIST数据集是由60k的训练样本和10k的测试样本构成的简单数据集，每一个样本宽高为28x28,都是由0~255像素构成的单通道图片，在神经网络中，我们通常用以下的tensor进行表示：  
# Linux运用多节点并行Python程序
在大数据和云计算时代，如何高效地处理大量数据成为至关重要的问题。多节点并行计算是一种有效的解决方案，可以利用多台计算机的资源，极大提升计算效率。本文将介绍如何在Linux环境下使用Python实现多节点并行计算，并给出相应的代码示例和甘特图展示任务进度。
## 什么是并行计算？
并行计算是将一个大任务分解为多个小任务，并通过多个处理器或计算节点同
原创
2024-08-02 05:08:04
256阅读
# 使用PyTorch实现跨节点训练入门指南
PyTorch是一个流行的深度学习框架，在进行大规模模型训练时，跨节点训练（distributed training）可以显著加速训练过程。对于刚入行的小白来说，掌握跨节点训练的基本流程和代码实现是非常重要的。本文将一步步教你如何用PyTorch实现跨节点训练。
## 一、整个流程
在进行跨节点训练之前，我们需要了解整个实施流程。下面是一个基本步
原创
2024-08-24 05:30:23
108阅读
# Pytorch 跨节点深度学习
## 引言
在深度学习的领域，数据量的迅速增长和计算需求的提升，使得单机训练越来越难以满足实际应用的需求。因此，跨节点（Distributed）训练技术应运而生。Pytorch 提供了强大的工具来帮助开发者在多个节点上进行分布式训练，从而提升整体模型的效率和准确性。
## 什么是跨节点训练？
“跨节点训练”指的是将深度学习模型的训练过程分散到多个计算节点
原创
2024-08-11 07:12:36
79阅读
1，首先查看redis安装在哪个目录下面，找到reids.conf文件，find / -name 'redis.conf';2，复制一份redis.conf ,在同一目录下面新建一个redis6380.conf文件，粘贴redis.conf,找到里面的6379端口，修改为6380端口，3，在框架里面配置6380端口，包括库名等等参数4，开启6380端口防火墙5，执行redis-server /ec
转载
2023-07-07 13:25:52
75阅读
节点流（或文件流）1：读取文件：FileReader（字符流）1.1 建立一个流对象，将已存在的一个文件加载进流1.2 创建一个临时存放数据的数组。1.3 调用流对象的读取方法将流中的数据读入到数组中。1.4 关闭资源。1.5 举例：将本项目下的hello.txt文件内容读入到程序中并输出到控制台2: 写入文件：FileWriter（字符流）2.1 创建流对象，建立数据存放文件2.2 调用流对象
转载
2023-09-26 17:04:38
71阅读
可以用Parallel来多线程执行循环操作
转载
2023-05-28 15:18:49
321阅读
我最初是按照this问题中的解释来处理地图的，但后来我尝试了一种更简单的方法，认为我可以找到更好的解决方案。但是我还没有想出任何东西，所以因为这是一个不同的问题，所以我决定把它作为一个新的问题来发表。
转载
2023-05-28 15:50:09
100阅读
什么是Python中的并行和并发作者：Leah这篇文章将为大家详细讲解有关什么是Python中的并行和并发，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。x并行和并发无论是并行还是并发，在用户看来都是'同时'运行的，不管是进程还是线程，都只是一个任务而已，真是干活的是cpu，cpu来做这些任务，而一个cpu同一时刻只能执行一个任务。并发是伪并行，即看
转载
2023-08-09 17:38:04
59阅读
并行和并发并行处理 是计算机系统中同时执行两个以上任务的一种执行方法。并行可同时工作同一程序的不同方面，并行处理的主要目的是节省大型和复杂问题的解决时间并发处理 指同一时间段中有多个程序都处于已经运行到运行完毕之间，而且这多个程序都是在同一处理机(CPU)上运行，但任意时刻点上只有一个程序在CPU上运行同步和异步同步 指一个进程在执行某个请求时，若该请求遇到IO耗时，那么其他进程将会一直等待下去，
转载
2023-09-18 21:18:43
140阅读
1.并行编程简介基本的并行编程可分为： 指令集并行（如CPU流水线） 分布式并行（如MPI编程） 共享存储式并行（如OpenMP、OpenCL等技术）2. 指令集并行以CPU流水线技术为例，其是一种将指令分解为多步，并让不同指令的各步操作重叠，从而实现指令并行处理，以加速程序运行过程的技术。
其中最为经典的MIPS五级流水线步骤如下：
⑴ 取值（Instruction Fetch）
指
转载
2024-01-11 16:19:25
90阅读
修改data文件和blocks区块文件的路径要想更快加速同步的方法，最好将data文件放到SSD的硬盘里面，没有SSD硬盘的放速度快点的SSD的U盘也行。data文件其实只需要3个多G，区块文件才需要200多G。 区块文件没必要放SSD硬盘，浪费资源，放机械硬盘就可以了。本方法也同样适用于移动你的data文件到一个新电脑,本人亲自测试过，新电脑不需要重新同步。下面介绍一下，如何移动你的data文件
Flannel Vxlan 跨节点通信抓包演示，便于更好的理解 Flannel Vxlan 模式
原创
精选
2022-06-01 11:06:05
1328阅读
1评论
Datanode中读取数据块的两种方式1.普通方式 Datanode读取数据块的普通方式在操作系统层面有四步： (1)Datanode首先将数据块从磁盘存储读入操作系统的内核缓冲区 (2)在将数据跨内核推到Datanode进程 (3)然后Datanode会再次跨内核将数据推回内核中的套接字缓冲区 (4)最后将数据写入网卡缓冲区 显然，上面的步骤(2)和步骤(3)进行了两次多余的数据拷贝操作，此
