前面几天写了三维重建中的特征提取部分，下面接着写，不过今天写一下CUDA的内容，这个下面要用到，要学习，首先装环境，装了CUDA5.0，网上有一个windows7+CUDA5.0的教程，挺好的，按照那个基本上没有问题，不过实际在运行的过程中发现了一个问题，就是不同通过windows的远程桌面连接，远程桌面不能调用显卡。于是想远程操作的则可以下载一个Symantec pcAnywhere，远程控制软
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2024-08-25 16:54:19
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# Python中使用`wq`的基本流程
在Python开发中，`wq`通常用于处理文件和数据流。在这一篇文章中，我们将重点讲解如何在Python中实现`wq`的功能。以下是将要实现的流程图，以及详细的步骤和代码示例。
## 实现流程
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-10-13 05:42:55
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torch.cuda会记录当前选择的GPU，并且分配的所有CUDA张量将在上面创建。可以使用torch.cuda.device上下文管理器更改所选设备。但是，一旦张量被分配，您可以直接对其进行操作，而不考虑所选择的设备，结果将始终放在与张量相同的设备上。默认情况下，不支持跨GPU操作，唯一的例外是copy_()。 除非启用对等存储器访问，否则对分布不同设备上的张量任何启动操作的尝试都将会引发错误。
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2024-06-26 08:10:24
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HashMap的数据结构在JDK 8 之前 HashMap 的数据结构组成：数组 + 链表 两种数据结构。数组 优点：存储区间连续，寻址容易 ，按下标随机访问效率高O(1) 缺点：占用内存严重，插入删除困难 链表 优点：存储地址不连续，可宽展空间，插入，删除效率高 缺点：访问效率低 O(n) 哈希表 综合了数组和链表的特性，既寻址容易，插入删除效率又高在 JDK 8 中，由三种数据结
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2023-10-08 21:19:42
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# 如何释放Java HashMap使用后的内存
## 引言
在Java开发中，HashMap是一个常用的数据结构，用于存储键值对。然而，在使用完HashMap后，如果不正确地释放内存，会导致内存泄漏问题，最终影响程序的性能和稳定性。本文将介绍如何在使用完Java HashMap后正确地释放内存，以及每一步需要做什么。
## 流程概述
下面的表格展示了释放Java HashMap内存的流程。
原创
2024-01-26 11:03:23
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Ubuntu16.04下安装多版本cuda和cudnn前言因为之前针对Pytorch，caffe，torch等，装了cuda8.0和对应cudnn5.1，但是最近在装MxNet的时候，发现官网上能下载到的MxNet版本仅支持cuda9.0和对应cudnn7.0.5，所以无奈不想卸载cuda8.0只能在电脑上安装多个版本的cuda和对应cudnn。安装cuda好了进入正题，首先安装cuda 
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2024-10-20 21:10:54
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在Ubuntu16/18上安装CUDA大体上是相同的，这里OS是Ubuntu16.04，目标CUDA版本是10.1准备条件在此之前Ubuntu需要安装好Nvidia对应的显卡驱动当然
原创
2022-01-05 14:16:33
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文章目录前言一、CUDA二、Anaconda1.Anaconda2.安装完先检查一下通道配置3.cuDNN和Pytorch安装参考 前言安装cuda一、CUDACUDA，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。我们需要根据自己显卡的型号选择支持的CUDA版本，例如RTX 2060显卡，先查看驱动版本，在NVIDIA控制面板，系统信息中查看：显卡驱动版本为497.29 CUDA安装地址：https:
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2024-04-24 20:25:56
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在使用 Python 开发应用后，通常需要将其打包并在 Linux 系统上进行部署与运行。本文将详细介绍在这一过程中所需的备份策略、恢复流程、可能出现的灾难场景、工具链的集成、迁移方案，以及一些扩展阅读材料。
### 备份策略
为了确保我们的应用在 Linux 上的运行数据能够安全有效地备份，我制定了如下的备份流程。备份过程的自动化可有效减少人工操作带来的风险与错误。
```bash
#!/
# 在Linux上使用Python打包和运行你的应用
在现代软件开发中，将Python应用打包为可在Linux上运行的形式是一项重要技能。这不仅使得分发应用更加方便，同时也确保了应用在不同环境中的一致性。本文将为你提供一个详细的指南，通过一系列步骤帮助你完成Python应用的打包和部署。
## 目录
1. 流程概览
2. 详细步骤
3. 总结
## 1. 流程概览
以下是将Python脚
原创
2024-09-03 03:42:51
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在深入研究深度学习和CUDA编程时，一个常见的挑战是确保你的计算机上安装的CUDA版本与你的应用程序或框架兼容。不匹配的CUDA版本可能导致程序无法正常运行。本篇博客将指导你如何卸载当前不匹配的CUDA版本，并安装正确的版本来避免兼容性问题。步骤1：卸载当前CUDA版本在开始之前，重要的是先清理你的系统，移除所有不需要的NVIDIA程序。通过以下步骤卸载当前的CUDA版本：打开控制面板。确保保留以
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2024-08-28 15:56:16
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## 如何在Hadoop中安全断开连接
在进行完Hadoop相关的数据处理作业后，安全地断开连接是确保系统资源得到释放的重要步骤。本文将指导你了解如何在Hadoop环境中执行这个操作，确保数据安全与系统稳定。
### 整体流程
以下是使用Hadoop后断开的主要步骤：
| 步骤 | 操作 |
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win10+vs2019+cuda10.2+pycuda开发环境的搭建和测试为了学习CUDA+python ，在自己笔记本呢搭建pycuda环境，没想到踩了如此多的坑，所以，记录一下。一、安装步骤1.Anaconda-pythonanaconda会提供一些常用的工具包，在它下面运行python会比较方便(LCX语)。从官网下载安装包默认安装即可，建议在安装时将它添加到环境变量中方便使用。下载官网
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2023-09-05 19:03:28
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//dataset 釋放 public void DataSet_Dispose(DataSet ds) { if (ds != null) { ds.Dispose(); ds = null; } ...
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2008-11-13 14:37:00
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# 如何在 PyTorch 上查看 CUDA 兼容关系
在深度学习的实践中，选择适合的硬件和软件并确保它们的兼容性是至关重要的。特别是，当我们在使用 PyTorch 进行模型训练时，了解所需的 CUDA 版本对保证程序的正常运行至关重要。本文将探讨如何查看 PyTorch 与不同 CUDA 版本的兼容关系，并通过实际示例来说明。
## 1. CUDA 简介
CUDA（Compute Unif
原创
2024-10-17 11:08:07
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Django 模型之模型类查询
1. 查询集all, filter, exclude, order_by调用这些函数会产生一个查询集，QuerySet类对象可以继续调用上面的所有函数。1.1查询集特性1) 惰性查询：只有在实际使用查询集中的数据的时候才会发生对数据库的真正查询。2) 缓存：当使用的是同一个查询集时，第一次使用的时候会发生实际数据库的查询，然后把结果缓存起来，之后再使用这个查
前言 今天是第一天的深度学习，我算是明白了什么叫废物的专业词汇量捉襟见肘。虽然咱们有些名称听不懂但是应该后面听着听着就应该能懂吧，这个咱们不着急。但是李老师第一波安装就把我这个小菜鸡整懵了，咱们就是说这么这一大堆在无桌面的linux系统下的安装操作差点给我劝退了。 阅读提示 这篇文章包括windows安装教程，以及本人对b站
1.关于CUDA安装出现的问题1.CUDA是我们进行SLAM学习所必定需要的工具，以下便是我在ubuntu系统下安装CUDA9.0时出现的问题以及解决办法2.由于本人，不会打开命令行界面（学着网上操作也打不开），所以我使用的是图形界面.但是使用图形界面的话安装CUDA自带的驱动可能会出现问题，所以我推荐的是，点在Ubuntui系统中的软件与更新中[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片
# CUDA 安装后 Python 无法识别的解决方法
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是 NVIDIA 提供的并行计算平台和编程模型，它让开发者能够利用 NVIDIA 图形处理器（GPU）进行通用计算。然而，有许多用户在安装 CUDA 后，发现 Python 似乎无法识别 CUDA。这篇文章将探讨这个问题，并提供解决办法。
## 问题现象
原创
2024-09-07 06:14:47
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