刚开始学*opengl，做的第一个实验，就是显示圆柱体这个通过opengl库中的api函数gluCylinder()就可以显示出来，但是极其蛋疼的是，完全看不出它是一个圆柱啊虽然可以通过reshape()来重新定视角，但是每次运行程序，只能显示一个视角，多麻烦啊。第一个想做的就是解决摄像机问题，让我们可以通过鼠标键盘交互，实现360度旋转和放大缩小。 opengl中的投影有两种，一个是（
@PARLPARL介绍特点**可复现性保证。**我们提供了高质量的主流强化学习算法实现，严格地复现了论文对应的指标。**大规模并行支持。**框架最高可支持上万个CPU的同时并发计算，并且支持多GPU强化学习模型的训练。**可复用性强。**用户无需自己重新实现算法，通过复用框架提供的算法可以轻松地把经典强化学习算法应用到具体的场景中。**良好扩展性。**当用户想调研新的算法时，可以通过继承我们提供的
Qt开发信息管理客户端一.Qt的简介二.Qt中的重要概念1.信号与槽机制信号(signal)槽(slot)2.Lambda表达式三.使用Qt设计师快速开发1. 环境搭建（1）连接Mysql数据库2.设计你的窗口（1）添加4个选项卡来切换信息的显示（2）为图书选项卡添加TableView控件和一些功能按钮（3）添加布局（4）将数据库的表与QSqlTableModel绑定，再将QSqlTableMo
作为另一个例子，比较下面两段代码： f()
{ Collection c = new HashSet();
//...
g( c );
}
g( Collection c )
{
for( Iterator i = c.iterator(); i.hasNext() )
do_something_with( i.next() );
} 和 f2()
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2024-10-22 21:54:53
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大家安装过jdk之后，细心的同学都会发现bin目录下自带了一个工具软件javap，如果你想查看文件的字节码信息，有没有简便的方式呢，还是一望无际的使用命令行呢，答案是当然有，下面详细讲解使用设置Idea来查看字节码信息。Ctrl+Alt+s快捷键 或者File-》setting Create Tool创建一个新的工具，填入Name信息，然后设置Tools settings， 先配置Program项
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2023-09-23 07:08:41
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搞一波性能各种类型性能测试理论Ⅰ、并发测试ⅰ性能并发分类ⅱ准备工作ⅲ需求分析：评估系统并提取性能指标...待补充使用工具Ⅰ、Jmeter① 添加常用插件② 测试前准备③ 提取返回数据④验证提取公式⑤从文件中读取参数值Ⅱ、Python①单线程执行②多线程执行③守护线程④阻塞线程⑤并发测试框架数据分析 各种类型性能测试理论Ⅰ、并发测试说明： 并发测试不光可以做性能，也可用于其他业务目的功能并发：单业
Supervisor是用Python开发的一套通用的进程管理程序，能将一个普通的命令行进程变为后台daemon，并监控进程状态，异常退出时能自动重启。它是通过fork/exec的方式把这些被管理的进程当作supervisor的子进程来启动，这样只要在supervisor的配置文件中，把要管理的进程的可执行文件的路径写进去即可。也实现当子进程挂掉的时候，父进程可以准确获取子进程挂掉的信息的，可以选择
前言本文讨论在Unity URP中，如何使用GPU Instancing，以及和Static Batching, SRPBatcher的关系。几种Batching方式的原理简述Static Batching将一组静态物体的模型batch成一个模型，并作为一个整体提交的GPU。绘制的时候这些物体可以正常的做culling，Unity会将通过Culling的物体使用索引偏移的方式绘制。SPR Batc
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2024-06-26 13:20:54
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文章目录引言问题背景错误原因分析可能的解决方案实战举例报错背景验证方案小结结尾 引言随着深度学习在各领域的广泛应用，GPU计算已经成为了许多研究者和工程师的必备工具。特别是在使用诸如TensorFlow、PyTorch等深度学习框架时，我们经常需要指定特定的GPU设备来进行计算。然而，有时尽管已经设置了CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量，程序仍然会默认使用GPU设备“0”。本文将深
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2024-04-28 19:50:54
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在简单的看了一点Java的基本内容后，我开始尝试写自己的第一个Java程序。由于某些原因，学校官方的教务APP看不了自己这学期的平均绩点，就想着自己动手，写一小段代码，算一下自己的平均绩点。程序的功能很简单，输入自己的各科绩点和对应的学分，输出平均绩点。代码：/**
*Program:GPA Calculator
*Version: 1
*CopyRight:jiuwei
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2024-03-01 13:59:37
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进入Anaconda Promt，在这里面创建虚拟环境找到Anaconda目录中的envs，记住这个的路径 一路转到这个envs目录下，在这里面建虚拟环境。每个人的envs文件在的位置不一样，这只是我自己的位置。为什么要在这里面建虚拟环境，因为我的C盘容量不够了，在e盘建的虚拟环境，下载的pytorch也在e盘。 创建虚拟环境，名字是pytorch-GPU，python版本是3.8#创建环境
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正文nvidia-docker run --rm nvidia/cuda:10.0-develdocker开的容器中要想支持gpu，也必须安装cuda(安cuda时会自动安驱动)1、可以直接使用tensorflow、pytorch等官方提供的gpu镜像。2、如果想自己定制，可以基于nvidia/cuda镜像，进行配置(不要从头自己配置)二、Docker19.03之后，内置gpu支持****增加了对
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2024-10-27 19:17:21
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目录1.1、快速入门1.1.1、中文文档：1.1.2、makedown模式下加载图片1.1.3、求积分公式：1.1.4、查看版本信息1.1.5、numpy快的原因1.2、基本使用1.2.1创建1.2.2属性1.2.3形状的改变1.2.4常见数组的创建1.2.5、随机数1.3、切片和索引1.3.1、索引1.4、基本函数1.5、广播机制1.6、级联和分割1.6.1级联操作1.6.2分割操作1.7、函数
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2024-04-25 16:21:40
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framebuffer简介与应用使用GUI测试framebuffer不太方便，最简单的方法是用应用层的小程序来测试1.gpu与fb的关系gpu就是soc中的一个外设，对外体现就是寄存器。cpu可以发命令给gpu，比如给两个端点，gpu就会去做具体的画线操作。这样就减轻了cpu的负担，有点类似于DMA的作用下图是一个典型的嵌入式系统显示机制 2.在系统中查看lcd参数在测试前，最重要的就是把带有刷屏
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2024-04-17 21:53:26
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我使用的keras是基于Tensorflow后端的框架(建议大家使用这个)1、keras 调用gpu方法如果linux服务器中keras 没有默认gpu操作的话，那么在代码前面加入这三行命令即可选择调用的gpu：os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1"（其中0.1是选择所调用的gpu）gpu_options = tf.GPUOptions(allow_g
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2024-03-07 09:28:30
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在虚拟机vmware上安装运行Apollo 6.0 (无GPU)，电脑没有GPU的话，视觉方面的弄不了（车道线识别、交通信号灯识别）主要是参考官网的教程， 但是我自己目前是在vmware上跑而且GPU不能直连，所以安装教程里的GPU部分都跳过。1. 先装好Ubuntu 18.04和DockerUbunut系统中安装Docker，因为apollo需要运行在Docker所创建的容器中。 虚拟机不支持G
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2024-04-24 13:06:38
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文章目录前言一、pgu是什么？下载地址二、使用步骤1.安装库2.制作按钮弹窗3.制作事件触发弹窗4.两种模式完整代码总结 前言现在用pygame制作小游戏的人越来越多，但是pygame它是没有弹窗机制的 一般解决这个问题我们会使用tkinter库或者pgu库两种方式 其中pgu库还没有很适合新手的一个手册介绍，只有下载文件中的一些函数的例子与说明，因此本文主要介绍pgu由按钮与设定事件触发的两种
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2024-03-17 09:48:35
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上次给大家推荐了免费的spark集群之后，就有很多小伙伴来问我有没有好的云GPU平台推荐。我一直没给大家推荐，主要原因是我常年使用Mac，对GPU配置了解不深，不过云GPU平台我倒是用过几个，今天就和大家来简单聊聊。Colab首先来介绍免费的，最著名的免费的平台应该是Colab。Colab是Google提供的免费云服务，并且还支持GPU，所以我们完全可以使用它来做深度学习的学习。Colab嵌入在G
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2023-07-24 20:53:22
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目录1.移动 九天 · 毕昇2.Kaggle3.Colab 横向对比1.九天 · 毕昇2.Kaggle3.Colab现在免费的gpu资源有不少，但很多都限值了只能用自己公司的框架，今天我来给大家分享3个框架不受限制的免费GPU资源。对算法小白用来试手、研究生跑实验极其友好~1.移动 九天 · 毕昇不像百度的AI Studio只能用PaddlePaddle框架，
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2024-05-21 13:38:01
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在了解了三核心A8X的基本情况后，我们再来通过測试数据，全面地了解一下iPad Air 2的性能表现，包含CPU、GPU、存储、电池、屏幕、摄像头、导航等等。
【CPU性能測试：三核太可怕了】 移动处理器已经遍地四核、六核、八核，但三核还是头一次见到。也非常意外。微处理器史上，仅仅有AMD以前出过三核，但也是非常久以前的事情了。 眼下还没有A
