配置环境的方法和流程Linux和Windows大体上都是一样的，可以互相参考的。pytorch不需要额外再装cudnn这些东西了，只需要有一个显卡驱动，但是tensorflow需要自己手动装。 首先要装一个Nvidia显卡驱动，因为有些包下载下来要检测显卡如果没检测到可能会失败,记得安装依
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2024-05-13 09:46:34
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CUDA编程（四）CUDA编程（四）并行化我们的程序上一篇博客主要讲解了怎么去获取核函数执行的准确时间，以及如何去根据这个时间评估CUDA程序的表现，也就是推算所谓的内存带宽，博客的最后我们计算了在GPU上单线程计算立方和的程序的内存带宽，发现其内存带宽的表现是十分糟糕的，其所使用的内存带宽大概只有 5M/s，而像GeForce 8800GTX这样比较老的显卡，也具有超过50GB/s 的内存带宽
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2024-09-27 17:51:43
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CPU和内存频率的关系
我们知道，电脑有许多配件，配件不同，速度也就不同。
在286、386和早期的486电脑里，CPU的速度不是太高，和内存保持一样的速度。后来随着CPU速度的飞速提升，内存由于电气结构关系，无法象CPU那样提升很高的速度（就算现在内存达到400、533，但跟CPU的几个G的速度相比，根本就不是一个级别的），于是造成了内存和CPU之间出现了速度差异，这时
cuda配置是关键1 了解电脑硬件配置1.1 电脑显卡型号对于深度学习任务，大部分是要用GPU进行科学计算的，因为同等价格的GPU运行效率可能是CPU效率的十倍以上，所以我们首先要查看我们的电脑是否有独显：在此电脑-属性-设备管理器-显示适配器中，查看是否有独立显卡python编程代码看不懂怎么办。 在这里可以看到本地的独立显卡型号，然后我们可以查看此型号是否支持cuda，其实几乎所有
作业①：要求：熟练掌握 scrapy 中 Item、Pipeline 数据的序列化输出方法；Scrapy+Xpath+MySQL数据库存储技术路线爬取当当网站图书数据候选网站：http://search.dangdang.com/?key=python&act=input关键词：学生可自由选择输出信息：MySQL的输出信息如下1）、当当网图书数据爬取在settings.py文件中进行设置设
在使用pytorch的时候利用下面的语句指定GPU为仅为"6"，但是用nvidia-smi查看GPU使用时，仍默认为"0"号import torch
import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '6'解决方案： 将上述语句放到当前这个python文件的最开头，即import torch 之前import os
os.environ['CUDA_VI
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2023-09-24 17:49:44
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近期事情太多，有段时间没更新了。今天忙里偷闲，把这两天写的一个小脚本共享一下。这个脚本主要是用面图层中每个独立小斑块来裁剪栅格并统计该部分栅格的属性，最后做了个皮尔森相关分析。实际的含义就是统计栅格每部分的属性值，可能有朋友会问，通过arcmap中的【分区统计】就可以直接得到值啊？笔者一开始也是用的分区统计来做的，但发现分区统计对这种分散的斑块图层非常不友好，做不出来结果，分区统计还
# 使用Python和FFmpeg通过显卡处理视频
在视频处理领域，FFmpeg是一款强大的开源工具，能够处理几乎所有标准和非标准的音视频格式。结合Python编程语言，我们可以创建强大的视频处理应用。此外，使用显卡进行视频处理能显著提升性能，减少处理时间。本文将介绍如何在Python中使用FFmpeg的GPU功能进行视频处理，并附带相应的代码示例和图示。
## 一、什么是FFmpeg
FF
原创
2024-10-28 05:10:19
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最近很多大学生找我来推荐笔记本，我发现这些学生们都有一定的共性，打游戏、要求轻薄、要求性价比高，要求做设计、所以这篇文章，我就为大家进行分类讲解，争取让大家不花冤枉钱，能够找到自己想要的那款笔记本。大学文科类专业笔记本电脑推荐：以轻巧为主文科(法学、哲学、哲学、经济学、教育学、文学、历史学)一般对性能要求不高，大部分情况主要做文件查阅和资料整理，一般普通笔记本即可。但是照顾到女生较多，所以轻薄好看
有些服务器上可能安装了多块GPU供大家共同使用，为了不产生冲突，有时需要按情况指定自己的程序具体在哪些GPU上运行。下面是实验室GPU的情况：下面是具体的方法：1. 在python代码中通过CUDA_VISIBLE_DEVICES来指定比如，我要使用上面编号为“3”的GPU来运行我的程序，则需要在自己的程序中加入以下代码：1 importos2 os.environ('CUDA_VISI
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2023-09-13 12:45:15
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如何搭配CPU和显卡？ 关于这个问题说来话就长了，如果说对电脑有那么一点的了解其实只要稍微提示一下基本上都知道该如何搭配，但是对于新手小伙伴来说就有很多知识点需要了解，不然你根本不知道从哪里入手，想要知道CPU如何搭配显卡我们需要了解三个方面，第一CPU的定位，第二显卡的定位，第三什么样的CPU搭配什么样的显卡，接下来我就站在新手角度来回答这道问题。 这个电脑硬件搭配讲究的就是硬件
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2024-01-20 21:54:33
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# 如何使用显卡进行Python计算
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何使用显卡进行Python计算。这样可以加快计算速度，特别是在处理大规模数据时。在本文中，我将向你展示整个流程，并为每一步提供详细的指导和示例代码。
## 流程概述
在开始之前，让我们先来看一下整个流程的步骤。下面是使用显卡进行Python计算的基本流程：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
原创
2024-06-27 06:15:39
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适用机型：intel和nvidia双显卡机型。
此教程主要包括安装NVIDIA驱动、CUDA、cuDNN三个部分。
本文根据nvidia官方教程CUDA_Installation_Guide_Linux.pdf和cuDNN-Installation-Guide.pdf来操作。由于目前tensorflow1.6版只支持到cuda9.0，还没支持到9.1，故安装9.0版。一、安装
主要参考以下文章进行配置：配置版本略有更新，最新版本时间为2023.12.11一、准备工作个人电脑配置：laptop RTX4060 win11 个人配置版本：cuda（12.1）+ pytorch(2.1.0) + python(3.11)所需工具：1、python集成开发环境：Anaconda 2、CUDA、cuDNN：英伟达提供的针对英伟达显卡的运算平台。用来提升神经网络的运行效
股票经过几年的熊市之后，2019年股市似乎开始回暖，近期有不少用户咨询关于三屏、四屏、六屏等专业多屏炒股电脑配置方案，其实与普通电脑最大的不同在于显卡，需要搭配多屏显卡，由一台电脑代替多台电脑，可以同时支持多屏幕显示。下面装机之家分享一套专业多屏炒股电脑配置推荐，有需要来看看吧。专业多屏炒股电脑配置推荐我们知道，炒股用途对电脑配置要求并不高，但是由于一些用户想要更流畅的运行体验，相信炒股的人不希望
可以用Parallel来多线程执行循环操作
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2023-05-28 15:18:49
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Introduction (简介): CUDA是一个并行计算的平台，是由NVIDIA发明的编程模型，CUDA通过使用图形处理单元（GPU）能够极大的增加计算能力。 CUDA被研发主要出于以下几个设计目标： 为标准程序语言（例如: C）提供一个扩展的小集合，能够允许直接实现并行算法，如果使用CUDA C/C++, 程序员就可以把注意力集中在算法的
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2023-12-25 10:25:55
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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，
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2023-09-18 21:18:43
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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。
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2023-05-28 15:50:09
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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
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2023-08-09 17:38:04
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