1、Transformation转换算子RDD整体上分为Value类型、双Value类型和Key-Value类型1.1，Value类型 1.1.1，map()映射 object value01_map {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//1.创建SparkConf并设置App名称
v
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2024-07-17 10:07:53
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文章目录一、设备树二、驱动程序三、测试四、编译进内核1. 拷贝文件2. 修改对应的 Makefile3. 编译运行4.测试 一、设备树记得注释掉共用的引脚（有好几处） 在pinctrl_tsc节点下添加：pinctrl_tsc: tscgrp {
fsl,pins = <
MX6UL_PAD_GPIO1_IO09__GPIO1_IO09 0x10B0 /* TSC_INT*
1. 概述阿里云云服务总线（Cloud Service Bus,简称CSB）提供常用协议服务的接入、开放和转换，可以应用于公共云、专有云，以及混合云场景，实现企业的跨系统跨协议服务互通。CSB在公共云上面向企业用户提供两种类型的服务实例：共享实例和专享实例。共享实例共享实例仅用于体验试用目的，不建议正式生产使用。本文主要介绍CSB专享实例的创建及部署。2. 创建CSB实例2.1 前提条件1. 需要
一、Fermi GPU Fermi GPU如下图所示，由16个SM（stream multiprocessor）组成，不同的SM之间通过L2 Cache和全局内存进行相连。整个架构大致分为两个层次，①总体架构由多个SM组成 ②每个SM由多个SP core（stream processor）组成。SP之间通过互连的网络和L1 Cache和Warp
参考文档：华为模型库：DeepSeek-R1手把手教你玩转DeepSeek-R1量化模型DeepSeek模型量化方法介绍Docker方式步骤1：两台机器都模型下载，从DeepSeek-R1 ，放在/home/models/deepseek/DeepSeek-R1目录下步骤2：执行python fp8_cast_bf16.py --input-fp8-hf-path /home/models/dee
SD卡为移动设备提供了安全的，大容量存储解决方法。它本身可以通过两种总线模式和MCU进行数据传输，一种是称为SD BUS的4位串行数据模式，另一种就是大家熟知的4线SPI Bus模式。一些廉价，低端的MCU，通过硬件（或软件）SPI就能和SD卡进行通信，实现大容量存储的要求，这也是SD卡的魅力所在。在一篇文章很好可以参考一、引脚定义 &nb
1 术语 1.1 与 NVIDIA 术语对应关系 大部分人目前还是对 NVIDIA GPU 更熟悉，所以先做一个大致对照，方便快速了解华
每日英文 Rain falls because the clouds can no longer handle it's weight; just like tears fall, because the heart just cannot handle the pain.雨水落下来是因为天空无法承受它的重量，眼泪掉下来是因为心再也无法承受那样的伤痛。 每
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2024-07-16 06:40:17
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安装之前，我们还是先了解一下Windows XP的安装方式，因为不同的安装方式会导致不同的结果。安装方式可以大致分为三种：升级安装、全新安装和多系统共享安装。升级安装即覆盖原有的操作系统，如果想将操作系统替换为Windows XP专业版，升级可以在Windows 98/Me/2000等操作系统中进行；全新安装则是
使用 GPUStack 在昇腾 Ascend 910B 上运行 Qwen2.5 全系列的推理性能表现
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一.什么是PyG?PyG全称是Pytorch Geometric，它是一个基于Pytorch构建的库，可以帮助用户快速构建和训练自己的图神经网络模型。PyG中实现了很多先进（state of the art）的GNN模块，例如GCN、GraphSage、GAT、SGC、GIN等等。此外，PyG中还包含了大量的benchmark图数据集、丰富的图数据操作方法、支持多GPU。二.PyG的安装关于PyG
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2024-04-18 12:51:01
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深度学习Pytorch（二）前言：关于Pycharm终端显示PS而不显示虚拟环境名解决办法：打开Pycharm的设置（File——>setting）,找到Tools，点击Terminal可以看到Shell path处给的路径是powershell.exe,所以终端才会一直显示PS将此处路径改为 C:\Windows\system32\cmd.exe,一般路径都是这个，改好之后点击OK即可关掉
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2024-06-20 18:38:59
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实际上，本文讨论如何在PyTorch中启用融合算子（Operator Fusion），这对于提高模型的运行效率和减少计算资源消耗至关重要。融合算子技术可以在深度学习模型中通过将多个运算合并成一个，来降低内存带宽的需求和提高计算速度。这在模型推理和训练过程中都能大幅度提升性能。
在实际应用中，用户会经历以下场景：在使用PyTorch进行深度学习模型推理时，用户发现其运行时间较长，特别是在处理大规模
基本数据Tensor可以保证完成前向传播，想要完成神经网络的训练，接下来还需要进行反向传播与梯度更新，而PyTorch提供了自动求导机制，autograd，将前向传播的计算记录成计算图，自动完成求导 在PyTorch 0.4 版本之前，Tensor仅仅是对多维数组到的抽象，使用自动求导机制需要将Tensor封装成torch.autograd.Variable类型，才能构建计算图。PyTorch 0
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2024-02-23 10:03:23
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思路：首先建立一个数据集用来拟合函数，要拟合函数我们就需要建立一个神经网络，建立好神经网络后，我们再通过训练网络来减小神经网络拟合函数的误差，最后再可视化拟合过程。建立数据集 我们创建一个一元二次函数：y=a*x^2 + b, 我们给y数据加上一点噪声来更加真实的展示它。import torch
import matplotlib.pyplot as plt #可视化函数库
x = torch.
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2023-11-07 00:10:37
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一个电脑小白的自我成长之路。1.常见的距离算法1.1欧几里得距离（Euclidean Distance）公式如下：标准欧氏距离的思路：现将各个维度的数据进行标准化：标准化后的值 = ( 标准化前的值 － 分量的均值 ) /分量的标准差，然后计算欧式距离欧式距离的标准化（Standardized Euclidean distance）公式：1.2马哈拉诺比斯距离（Mahalanobis Distan
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2023-12-06 16:00:45
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边缘检测学习目标了解Sobel算子，Scharr算子和拉普拉斯算子掌握canny边缘检测的原理及应用1 原理边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。边缘的表现形式如下图所示：图像边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，保留了图像重要的结构属性。有许多方法用于边缘
1.并行处理机制DataParallel系统通过将整个小型批处理加载到主线程上，然后将子小型批处理分散到整个GPU网络中来工作。具体是将输入一个 batch 的数据均分成多份，分别送到对应的 GPU 进行计算。与 Module 相关的所有数据也都会以浅复制的方式复制多份。每个 GPU 在单独的线程上将针对各自的输入数据独立并行地进行 forward 计算。然后在主GPU上收集网络输出，并通过将网络
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2023-08-07 23:59:07
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TensorFlow算子融合 TensorFlow的特点： 真正的可移植性 引入各种计算设备的支持，包括CPU，GPU，以及能够很好的运行在各种系统的移动端 多语言支持 支持C++，python，R语言等 高度的灵活性和效率 边学习边体验 支持 由谷歌提供支持，谷歌希望其可以成为机器学习研究和开发人
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2021-07-10 06:20:00
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