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
算术运算符用在算术表达式中，其作用和数学中的运算符相同，下表列出了Java语言支持的算术运算符。示例1：加减乘除操作符运算在D盘Java目录下，新建“OperationSample.java”文件。用记事本打开“OperationSample.java”文件，输入以下代码：public class OperationSample {代码结构分析程序功能主要是演示+、-、*、/运算符的使用方法。程序
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2024-02-21 14:12:45
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第一章 python介绍1、python简介:Python（英语发音：/ˈpaɪθən/）, 是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言(它不仅仅是一门脚本语言!!!)，由Guido于1989年发明，第一个公开发行版发行于1991年。2、风格:Python在设计上坚持了清晰划一的风格，这使得Python成为一门易读、易维护，并且被大量用户所欢迎的、用途广泛的语言。Python的作者有意的设计限制性很
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2023-08-22 18:10:29
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3、位运算代替乘除法在所有的运算中，位运算是最为高效的。因此，可以尝试使用位运算代替部分算术运算，来提高系统的运行速度。比如在HashMap的源码中使用了位运算static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4; // aka 16
static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;对于
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2023-11-15 18:37:59
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# 如何在显卡中运算Python
## 1.整体流程
下面是实现“python在显卡中运算”的流程：
```mermaid
pie
title 流程
"准备环境" : 20
"导入相关库" : 30
"数据准备" : 20
"在显卡中运算" : 30
```
## 2.具体步骤及代码
### 1.准备环境
首先，你需要确保你的电脑已经安装了CUD
原创
2024-04-16 03:50:15
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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
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
首先说明一下我的电脑配置以及准备工作： ubuntu18.04 华硕主板z390 双卡RTX 2080Ti准备工作：必须保证你的CPU有核显，我在平常使用的时候已经把两个显示器都插在主板上了(没有插在GPU上)，且在BIOS里面＂高级—北桥—显示设置—首选显卡—选为CPU），同时将iGPU设置中改为enable＂了痛点来源：因为每次看到代码跑起来时候卡0总会比卡1少1GB左右的显存，有的时候就是差
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2023-11-07 01:39:11
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# 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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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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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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# 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
# Python 使用 GPU 运算教程
## 介绍
在现代计算机领域，由于数据量的不断增加以及复杂计算任务的出现，使用图形处理器（GPU）进行运算已经成为一种常见的解决方案。GPU 相比中央处理器（CPU）拥有更多的并行计算单元，因此在处理大规模数据和复杂计算任务时具有更高的计算能力。本教程将向你介绍如何在 Python 中使用 GPU 运算。
## 整体流程
下面是使用 GPU 运算的整体
原创
2023-10-16 10:13:44
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# Python使用GPU运算
随着深度学习和神经网络等机器学习模型的发展，我们通常需要处理大规模的数据集和复杂的计算任务。为了加速计算过程，许多人开始使用图形处理器（GPU）来进行计算。GPU相对于中央处理器（CPU）在并行计算方面具有更强大的性能，可以大大加快训练模型的速度。
Python作为一种流行的编程语言，也提供了许多库和工具来利用GPU进行并行计算。本文将介绍如何在Python中使
原创
2024-07-02 03:21:59
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# 使用Python的Threading库结合显卡进行深度学习任务
在深度学习等处理大量数据的场景中，显卡（GPU）往往能够提供显著的加速性能。通过使用Python的`threading`库，我们可以利用多线程来并行处理任务，提高计算效率。本文将以图像处理为例，探讨如何使用Python的`threading`库结合显卡来加速图像处理。
## 问题背景
在处理大量图像数据时，通常需要对每张图像
# 使用Java实现显卡加速的指南
在现代计算中，使用显卡（GPU）进行计算可以大幅度提高性能，尤其是在处理大量数据或复杂计算时。虽然Java本身没有直接对GPU的支持，但我们可以通过使用一些库和工具来实现这一目标。以下是实现“Java使用显卡”的基本步骤及其详细说明。
## 步骤流程概述
| 步骤 | 描述
在现代计算中，显卡作为加速器被广泛应用于许多深度学习和计算密集型的任务。在使用 Ollama 进行模型训练和推理时，显卡资源的有效利用显得尤为重要。以下是如何解决“ollama使用显卡”的过程记录，涵盖备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、监控告警和迁移方案。
## 备份策略
在 Ollama 的环境中，制定一个有效的备份策略是至关重要的。这一策略可以通过思维导图来表现，以可视化方式展示不
