准备：一块计算性能大于等于3.0的NVIDIA的显卡 （不知道自己的NVIDIA GPU的计算性能的可以在这里查到： https://developer.nvidia.com/cuda-gpus ）装有Linux系统的电脑 （本文以Ubuntu 16.04.2 LTS Gnome 64位系统为例展开，其他的也是大同小异）Python 3.6 (建议使用Python3版本，而不是2.7版，部分Lin
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2024-08-07 11:16:04
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python对CUDA扩展有不错的支持，CUDA通过大量线程的并行化可以大幅提高代码计算速度，一般python常用numba、pycuda套件来支持CUDA扩展。numba通过JIT编译器只需将numba装饰器应用到python函数中即可实现CUDA加速，而pycuda需要基于C/C++编写kernel，其移植性、直观性更佳，这里主要介绍pycuda的使用。1.向量加法示例使用了1个block，b
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2023-07-02 21:03:24
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在数据分析和自动化的背景下，Excel作为一个强大的工具被广泛使用。然而，为了提升其功能，许多用户开始探索如何在Excel中集成Python插件，从而使得复杂的数据处理变得更加高效和灵活。
### 问题背景
在实际的工作场景中，用户需要用到Excel来处理大量的数据，这些数据不仅需要常规的分析，还需要集成高级的计算能力使得处理效率大幅提升。尤其是在数据科学和机器学习领域，Python因其丰富的
Qt安装时，如果安装包带MSVC，那么这个Qt是不带编译器的，因为它用的编译器就是VS如果是mingw，则是自带编译器的QT就是一个框架，包含很多模块Qt Creator常用快捷键：1.帮助文件：F1 （对于类的成员变量，如果成员函数有参数，需要先设定个参数，在按F1，才能跳到相应位置）2..h文件和对应.cpp文件切换：F43.编译并运行：Ctrl + R4.函数声明和定义（调用和定
# Dockerfile中如何加入Tini
Docker容器在运行过程中，经常会遇到一些与进程管理相关的问题，比如容器退出时不优雅、容器内进程管理混乱等。这些问题往往会导致容器的稳定性和可靠性受到影响。为了解决这些问题，我们可以在Dockerfile中加入Tini，一个轻量级的进程管理器。
## 什么是Tini
Tini是一个轻量级的进程管理器，它可以帮助容器内的主进程更好地管理子进程。Ti
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2024-07-16 11:54:23
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我需要在我的计算机上的某处放置一个python脚本，以便在另一个文件中我可以使用它。 我该怎么做，我该把它放在哪里？ 在python文档中我在哪里学习如何做到这一点？ 我是初学者+不要使用python。库文件：MyLib.py放在一个众所周知的地方def myfunc():....位于其他地方的其他文件SourceFile.py，不需要知道MyLib.py的位置：something = MyLib
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2024-08-08 14:00:27
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Python学习工具安装第六期 — Windows下 Cuda的下载与安装预导知识这一期我们来介绍如何在Windows上安装CUDA，使得对图像数据处理的速度大大加快，在正式的下载与安装之前，首先一起学习一下预导知识，让大家知道为什么使用GPU可以加速对图像的处理和计算，以及自己的电脑是否可以使用GPU加速。写在前面：在深度学习中，我们常常要对图像数据进行处理和计算，而处理器CPU因为需要处理的事
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2023-10-18 22:21:14
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深入浅出谈CUDA－CUDA详解(3)
7. 利用 CUDA 进行运算到目前为止，我们的程序并没有做什么有用的工作。所以，现在我们加入一个简单的动作，就是把一大堆数字，计算出它的平方和。首先，把程序最前面的 include 部份改成：#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <cuda_run
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2024-08-19 15:47:01
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刚刚入坑，在配置环境上踩了不少坑，所以根据自己的经验整理了帖子，给自己留一个记录，也可以给大家做一个参考。目录一、首先安装python（本人已安装的python版本为3.9.6）二、安装Anaconda3三、安装CUDA四、安装cudnn 五、环境变量添加六、下载pytorch七、如何在pycharm中导入新创建的环境一、首先安装python（本人已安装的python版本为3.9.6）备
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2023-10-25 21:25:40
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文章目录一、简介二、numba 使用Python写CUDA程序有两种方式：NumbaPyCUDAnumbapro现在已经不推荐使用了，功能被拆分并分别被集成到accelerate和Numba了。一、简介numba Numba通过及时编译机制（JIT）优化Python代码，Numba可以针对本机的硬件环境进行优化，同时支持CPU和GPU的优化，并且可以和Numpy集成，使Python代码可以在GPU
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2023-11-01 17:12:15
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20200411更新：经过评论区 @鹤汀凫渚 的指导，我成功的用最简单的方法在python中调用到了GPU加速后的函数，这里把这位朋友的评论贴出来供各位参考： 以下原文：本文的核心目的就是加速，在实时图像处理的路上，没有什么比得上加速，速度足够快就能上更复杂的模型，速度足够快就能有更多的预处理，总之，加速就是一切。为了弥补Opencv-Python接口没有cuda加速的缺
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2023-10-14 18:47:09
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由于之前已经在Ubuntu 14.04 x64上面安装cuda7.0+caffe， 并且已经配置好，caffe也已经跑通。但是最近需要使用Torch，而Torch对cuda的要求是8.0，因此决定对cuda的版本进行升级，以满足Torch平台的需求。而最新版的caffe也已经支持cuda8.0。话不多说，开始安装cuda8.0。 1. 电脑配置显卡：GeForce GTX TITAN X
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2024-04-20 15:17:34
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Cuda编程模型基础知识cuda程序执行流程cuda程序cuda程序的层次结构cuda内置变量向量加法程序实例GPU内存GPU 内存类型内存作用域&生命周期寄存器本地内存共享内存共享内存的访问冲突全局内存内存管理GPU全局内存的分配与释放Host内存分配与释放统一（Unified）内存分配与释放CPU与GPU内存同步拷贝代码实例cuda程序执行与硬件映射GPU流式多处理器warp技术细节
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2023-09-30 13:50:24
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pytorch的安装python库的安装python库的安装可以直接在python官网上下载，但是下载后的只有python本身而没有其他三方库。我们知道在python编程中最头疼的就是版本兼容问题，因此单下python可能会对后续编程产生不必要的bug，因此选择合适的包管理工具尤为重要。“工欲善其事，必先利其器。” Anaconda 是一个基于 Python 的数据处理和科学计算平台，它已经内置了
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2023-11-02 08:45:56
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常用的标准库序列化模块import pickle序列化和反序列化把不能直接存储的数据变得可存储，这个过程叫做序列化。把文件中的数据拿出来，回复称原来的数据类型，这个过程叫做反序列化。在文件中存储的数据只能是字符串，或者是字节流，不能是其它的数据类型，但是如果想要将其存储就需要序列化。Python中的序列化模块叫做 pickle，PHP等其它的一些语言将其称作serialize 或者unserial
# 项目方案：使用元组和列表在Python中管理数据
## 项目背景
在数据管理和处理的过程中，Python的元组（tuple）和列表（list）常被使用。元组是一个不可变的序列，适合用于存储固定的数据集合，而列表则是可以动态修改的序列，适合于需要频繁修改的数据情况。在本项目中，我们将探讨如何将元组有效地添加到列表中，以便更好地管理和操作数据。
## 项目目标
1. 理解元组和列表的基本概念。
1.Python 中的超级参数在Python中，super 在另一个类上调用一个方法。当一个类继承于另一个类时，它被称为父类、基类或超类。使用super 是非常直接的，因为它直接进入父类并调用其方法。参数可以传递给super 。它需要两个参数，一个类和一个类实例。示例代码：class A:
def roo(self):
return 'roo() from A'
class
# 如何开启CUDA Python：解决实际问题的指南
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的一种多线程计算平台，允许开发者使用C、C++和Fortran编写并行计算应用程序。Python也可以与CUDA紧密结合，从而利用显卡进行高效计算。本文将详细介绍如何在Python中开启CUDA，包括环境配置、代码示例，并解决一个实际问题。
# 项目方案：Python如何下载CUDA
## 1. 简介
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA开发的一种并行计算框架，可用于在GPU上加速计算。Python作为一种流行的编程语言，也可以结合CUDA进行GPU编程。本文将介绍如何在Python中下载和安装CUDA，并提供相关代码示例。
## 2. 安装CUDA
### 2.1
原创
2023-09-12 18:49:05
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如何查看Docker中的CUDA
在使用Docker进行深度学习等GPU加速计算时，通常会涉及到CUDA的安装和配置。然而，在已经安装了CUDA并且运行了包含CUDA的Docker容器后，我们可能会想要确认CUDA是否正确地被加载和使用。本文将介绍如何查看Docker中的CUDA，并解决一个实际问题。
## 问题描述
假设我们已经使用以下命令在Docker中启动了一个包含CUDA的深度学习容
原创
2023-12-20 08:18:33
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