我们平时使用Verilog进行状态机编码时，通常使用parameter对状态名进行定义，这样写Case语句的时候就不会对这一串10摸不着头脑。可是通常这样做的话，在Modelsim里看到的还是一串10，使排错非常困难，特别是在用OneHot编码的时候，就看到一串0中间的一个1 #_# 简直要疯掉。Question: 我们可不可以像VHDL一样，在仿真的时候看到状态名字，而不仅仅是状态编码呢？答
许多朋友买来了3D打印机，但却不知道如何下手，其实，3D打印机远远没那么复杂。那么，今天就来简单说一下3D打印机怎么用? 第一步：创建模型 想要玩转3D打印，最重要也是必不可少的环节就是建模!现在可以绘制三维图形的软件有很多，关键是要看它是否能够生成.stl格式的文件，像AutoCAD、3Dsmax、solidworks等这些比较常用的3D制图软件都是可以输出或者转换成STL格式的。
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2024-09-03 13:03:08
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前面我们已经介绍了在开始一个A/B实验之前，计算实验所需样本量的方法。 详见:并且还有一个计算样本量的工具，它也内置了计算P值并判断显著：https://www.evanmiller.org/ab-testing/sample-size.html ……………………………………………………………………判断实验结果是否显著，一般来说有两种方法：根据经验，你了解实验所关注指标一般的波动范围，而实验组该指
作为3D设计师的你，会不会有时候不知道去哪找免费又好看的精美3D模型，无论你是机械设计师、工业设计师、cg动画师还是单纯看3D模型，接下来的五个模型网站将轻松实现你对找模型的需求！（不仅能找，还能让你进行3D模型的在线分享与查看）免费3D模型库推荐：一、GrabCAD排名第一的毋庸置疑就是grabcad了，里面主要偏机械类的3D模型，全球机械工程师用户几百万，3D模型包括solidw
介绍：在最近的3D编程中，想开始做一些多模型的Demo，而网上显然没有那么多直接可供DirectX使用的模型文件(.x)，而3D模型文件格式中的obj文件则具有较好的通用性，不仅支持各类3D建模软件的互相导入导出，在Maya上还可以直接读写。 OBJ文件结构：以一个立方体模型的obj文件为例： # 一些注释
mtllib cube.mtl
g def
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2024-10-17 11:45:42
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模型问题排查问题关键2个环节：环节1：因子分布异常缺失率异常均值异常极值异常方差异常因子时间趋势性变化出现以上现象需要进行2个分析：成因分析和影响分析，完毕之后再形成解决方案。 环节2：模型输出 PSI异常：PSI公式参考：https://www.zhihu.com/question/24490261/answer/229524690（1） 均匀尺度评分表现为高分区堆积（2）
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2024-07-07 07:15:33
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模型检查技术软件和硬件验证中的逻辑 基本设置： 系统（例如，软件或硬件） 描述系统行为的标记转换系统 单次运行系统 由标记转换系统生成的轨迹 系统的一个属性（例如，每个请求最终都会被授予） 表达属性的某种形式语言的公式。模型检查： 检查给定系统是否满足给定规范。SAT解决： 检查是否可以实现给定的规范（或集合）。命题逻辑 公式描述了基于布尔真值的复合语句。 谓词逻辑 公式描述了由关系编码的复杂系统
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2024-05-16 10:09:00
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下面的命令可以帮助我们查看Pytorch是否使用GPU：# 返回当前设备索引torch.cuda.current_device()#
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2022-01-25 09:54:49
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OpenGL学习第一课第一步，选择一个编译环境现在Windows系统的主流编译环境有Visual Studio，Broland C++ Builder，Dev-C++等，它们都是支持OpenGL的。但这里我选择Visual Studio 2003作为学习OpenGL的环境。第二步，安装GLUT工具包GLUT不是OpenGL所必须的，但它会给我们的学习与开发带来一定的方便，推荐安装。Windows环
## 如何使用Python查看GPU是否被使用
在进行深度学习或机器学习任务时，我们经常需要利用GPU来加速计算，以便更快地训练模型。但是，有时候我们需要确认GPU是否被正确地使用。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python来查看GPU的使用情况。
### GPU的使用情况
GPU是图形处理器的缩写，是一种专门用于处理图形和计算的处理器。在深度学习和机器学习中，GPU通常被用来加速计算，因
原创
2024-04-21 05:30:40
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查看Python是否使用GPU的流程如下：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 检查是否存在可用的GPU |
| 3 | 查看当前使用的GPU |
下面是每一步的具体操作和代码示例：
步骤1：导入必要的库
在Python中，我们需要导入`tensorflow`库来进行GPU检查和设置。首先，在代码中导入`tensorflow`库：
原创
2023-12-27 06:06:50
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# 如何查看 PyTorch 是否使用 GPU
在深度学习的实际应用中，利用 GPU 加速计算是非常重要的。对于刚入行的小白，了解如何检查 PyTorch 是否成功地使用 GPU 进行计算是第一步。本文将提供一个简明的流程和示例代码，帮助你快速上手。
## 流程步骤
以下是检查 PyTorch 是否使用 GPU 的主要步骤：
| 步骤 | 说明
原创
2024-08-28 04:44:47
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如何查看docker下ollama是否使用gpu
在本篇文章中，我将与大家分享关于如何检查在 Docker 环境下的 Ollama 是否有效利用 GPU 的一系列步骤和解决方案。如果你和我一样，在使用 Ollama 进行深度学习的过程中遇到了 GPU 识别的问题，这篇博文将显得尤为重要。
### 问题背景
我们在设定深度学习模型时，利用 GPU 可以显著提升训练速度。然而，有时在 Docke
在Linux系统中， /proc 目录下提供了很多的文件来显示系统的软硬件信息。如果想了解系统中的CPU提供者及相关配置信息，可以查看 /proc/cpuinfo 。比如我们要获取物理CPU的数量、每个物理cpu的核心数、是否开启超线程等信息。首先要搞清楚物理CPU、核心数、逻辑CPU数的概念：① 物理CPU数量（physical id）：主板上实
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2024-09-03 11:29:37
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目录准备工作查看代码 r命令断点相关命令逐语句|逐过程|调用堆栈冯诺依曼结构 习题 1习题2 习题3 习题4 习题5 习题6 准备工作 注意makefile要加-g选项我们写一段代码，并且使用makefile 输入gdb 可执行程序：进入调试模式 输入quit退出gdb模式查看代码&nb
下面的命令可以帮助我们查看Pytorch是否使用GPU：# 返回当前设备索引torch.cuda.current_device()# 返回GPU的数量torch.cuda.device_count()# 返回gpu名字，设备索引默认从0开始torch.cuda.get_device_name(0)# cuda是否可用torch.cuda.is_available()我的结果是：参考文档pytorch中查看gpu信息怎么用 pytorch 查看 GPU 信息...
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2021-06-18 14:08:26
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Geometric Glovius Pro：适用于多CAD环境的现代CAD查看器，Glovius是现代的CAD查看器，提供了用于3D和2D数据使用，分析，工作流自动化和报告生成的强大工具。Glovius CAD查看器支持CATIA，NX，STEP，IGES，Pro/ENGINEER和Creo，SolidWorks，Inventor和Solid Edge文件。进行准确的测量，剪切动态截面，比较模型之
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2024-05-01 19:47:03
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我的程序使用多线程处理复杂的数据运算操作我想再想做一个进度条来告诉用户 当前进度请问有什么好方法，该如何作，最好有个程序例子在读取大型文件或者其它大批量数据输入操作时，希望能够通过一个进度条显示当前的进度，现在在Java中非常容易实现，仅仅需要几行代码即可。Java的swing包提供了ProgressMonitorInputStream类，该类提供了自动地弹出进度窗口和事件处理机制。使用这个类也非
# Python 如何查看 TensorFlow 是否使用了 GPU
在深度学习的开发中，TensorFlow 是一个流行的框架。为了提升模型训练的效率及性能，通常会使用 GPU。在某些情况下，我们可能希望验证 TensorFlow 是否正确地识别并使用了 GPU。如果您希望确认这一点，下面的方案将为您提供一系列步骤和示例代码，帮助您检查 TensorFlow 是否在使用 GPU。
## 环境
目录一、CPU与GPUGPU in PyTorch：二、数据迁移至GPU1. to 函数：转换数据类型/设备2. torch.cuda常用方法三、多GPU并行运算1. 原因2. PyTorch中实现多GPU计算3. GPU加载的常见问题四、参考 一、CPU与GPUGPU in PyTorch：CPU(Central Processing Unit,中央处理器)：主要包括控制器和运算器；GPU(G
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2023-08-22 20:48:27
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