1、连接(connect可简写为CONN) CONN[ECT] {username | /}[@connect_identifier] [edition={edition_name | DATABASE_DEFAULT}] [AS {SYSOPER | SYSDBA}] SQLPLUS下操作系统验证登录DBA角色: connect / AS sysdba 用户名/密码登录格式: connect A
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2024-06-27 05:16:42
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前言ANSYS Electromagnetics Suite电磁场仿真可帮助用户快速、经济地设计出创新性的电子电气产品。Ansys 软件能够对组件、电路和系统设计的电磁性能进行独立仿真，还可以对温度、振动和其他重要机械效应进行评估。对于想要从事有关行业的人来说，学会ANSYS Electromagnetics Suite是必不可少的。软件的GUI对应的名称是ANSYS Electronics，我们
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2024-10-12 08:13:01
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ok,fine，终于到了最关键的时刻了，配置GPUGPU是什么玩意儿我觉得不必多说，只要知道它是可以让你在计算机视觉任务中一步封神的传说级道具就行了，但这个爆率，非常的低，maybe只有1%...Cuda、Cudnn，百度一搜基本上都是这两个内容，接下来由我来解答一下爆率问题：1. 50%的玩家在看到别人写的配置过程后，直接放弃2. 40%的玩家在尝试配置的过程中，各种Bug，然后心灰意冷，发票圈
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2024-05-13 10:05:43
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最近在做机器翻译的实验，在跑代码的时候需要用到NVIDIA的NCCL多GPU加速工具，网上有关NCCL的博客都是基于NCCL2.x版本，而我要用到的是1.x版本，经过很多次尝试终于把环境搞定，在此记录下我的一些经验，希望能够帮助到有需要的小伙伴. 目录1. cuda及cudnn安装2. Torch安装3. NCCL安装3.1. 在NCCL2.x环境运行NCCL1.x代码遇到的问题3.2 放弃NCC
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2024-10-20 18:49:48
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推荐一篇近期出来的NAS(神经架构搜索)论文：Zen-NAS: A Zero-Shot NAS for High-Performance Deep Image Recognition神经架构搜索（NAS）中的一个关键组件是一个精度预测器，可以保证被查询架构的精度。为了建立一个高质量的精度预测器，传统的 NAS 算法依赖于训练大量的架构或一个大的超网。这一步往往要消耗几百到几千天的 GPU，影响总的
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2024-06-12 22:24:07
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# 在GPU上搭建Hadoop的步骤指南
虽然Hadoop通常在CPU上运行，但对于大数据处理，可以通过GPU加速提高性能。本篇文章将指导你如何在GPU上搭建Hadoop，包括详细的步骤、命令及状态图示。我们将会依次完成每一个步骤。
## 基本流程
以下是搭建Hadoop在GPU上所需的基本步骤流程：
| 步骤 | 描述
1.导入numoy包import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt2.建立一个一维数组 a 初始化为[4,5,6], (1)输出a 的类型（type） (2)输出a的各维度的大小（shape） (3)输出 a的第一个元素（值为4）a = np.array([4, 5, 6])
print(type(a))
print(a.shape)
prin
DataLoader是PyTorch中的一种数据类型。
在PyTorch中训练模型经常要使用它，那么该数据结构长什么样子，如何生成这样的数据类型？
下面就研究一下：
先看看 dataloader.py脚本是怎么写的（VS中按F12跳转到该脚本）
__init__（构造函数）中的几个重要的属性：
1、dataset：（数据类型 dataset）
输入的数据类型。看名字感觉就像是数据库，C#里面也有
1.DrawCall是什么？CPU和GPU是并行工作的，它们之间存在一个命令缓冲区。当CPU需要调用图形编程接口的时候就会往命令缓冲区里面增加命令，当GPU完成上一次渲染命令的时候就会继续从命令缓冲区中执行下一条命令，命令缓冲区里面的命令有很多中，而drawcall就是其中的一种。CPU在提交drawcall的时候需要处理很多东西，比如一些数据、状态、命令等等，有些渲染卡顿问题就是因为GPU渲染速
Tensorflow Object Detection API踩坑conda conda是一个方便管理python版本和包的好工具，推荐使用conda来解决复杂的依赖问题。从API的代码中看到，大连理工使用的ssd_mobild_net_v2网络只有tensorflow v1支持，而tensorflow v1只有python版本<=3.7时支持，所以建议创建python=3.7或3
模型通常具有许多很多参数。例如，流行的VGG图像分类模型有大约1.4亿个参数，分为16层！在运行推理(预测)时，你需要将输入数据(图像)传递到每个图层，通常将该数据乘以图层参数。在训练期间，你还必须稍微调整每个参数以更好地拟合数据。那是很大的计算量！CPU很擅长快速完成一些事情。 这通常很好，有足够的分支(如果用户这样做，那样做)，以及大规模并行性实际上不可能的其他顺序约束。GPU很好，可以做很多
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2024-03-04 09:49:18
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本文详细讲解了如何安装YOLOv5网络依赖的GPU版本的Pytorch，本人自从入坑YOLOv5后，前前后后配置了近10次环境，有时代码调好能跑了，放上一两个月再跑，竟然报错了！ 最近重装了一次电脑，重新配置了一遍环境，于是痛下决心要记录下配置环境中可能出现的问题，这里需要强调的是，我是在配好环境后写的这篇文章，大多图片是采用别人博客中的图片（在Refenrence中表明了出处，实在不想再重
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2024-08-28 16:30:24
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1，先下载模型Baichuan-7B找到个网站可以快速的下载模型。https://aliendao.cn/models/baichuan-inc/Baichuan-7Bpytorch_model.bin 13.0 GBBaichuan-7B 是由百川智能开发的一个开源可商用的大规模预训练语言模型。基于 Transformer 结构，在大约 1.2 万亿 tokens 上训练的 70 亿参数模型，支
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2024-09-10 09:55:56
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首先几个软件要弄明白：3dmax maya zbrush Substance painter。3d max:各种大大小小建模同上，人物建模用maya感觉好做点，其实也都差不多，会一样都通，可以学学打灯，学会用vr调效果图，渲染图，绑骨骼，花点时间学学刷权重，还有3d的粒子系统，3d做建筑也特别好用，从小场景慢慢开始做，不要怕难，一点点来，后面可以下那些次世代游戏场景图片来模仿做，3d想学精还是需要
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2024-10-29 10:33:31
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张量表示 1. 张量的另一种表示方法 前面我们学习了张量的基本概念，我们知道，一个标量我们定义为零阶张量，一个矢量我们称为一阶张量，矩阵称为二阶张量。。。 个腿的圆形形表示 阶张量，如下所示： 上图的第一行我们用一个圆形直接表示一个标量，因为标量是零阶张量
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2024-09-28 21:52:58
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1、进度条在网页中，进度条的效果并不少见，比如一个评分系统，比如加载状态等。就如下图所示的一个评分系统，他就是一个简单的进度条效果：进度条和其他独立组件一样，开发者可以根据自己的需要，选择对应的版本：☑ LESS版本：源码文件progress-bars.less☑ Sass版本：源码文件_progress-bars.scss☑ 编译后版本：bootstrap.css文件第4500行～第4575行而
文章目录CUDAGPU并行化的工作流程：修饰符`__global__``__host__``__device__`内存分配 CUDA随着显卡的发展，GPU越来越强大，而且GPU为显示图像做了优化。在计算上已经超越了通用的CPU。如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了，因此NVidia推出CUDA，让显卡可以用于图像计算以外的目的。host 指代CPU及其内存， device指代GPU及其内存。
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2024-05-02 21:19:20
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------------恢复内容开始------------top命令是Linux下常用的性能分析工具，能够实时显示系统中各个进程的资源占用状况，类似于Windows的任务管理器。下面详细了解一下怎么使用top来了解服务器运行情况第一行内容： 21：03：44 当前时间
up 7:44 系统运行时间，格式为时:分
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load averag
## Python Keras在GPU上训练的步骤
### 1. 检查GPU是否可用
在使用Python Keras在GPU上训练之前，我们需要先检查是否有可用的GPU。可以使用以下代码来检查：
```python
import tensorflow as tf
# 检查GPU是否可用
gpu_available = tf.test.is_gpu_available()
print("GP
原创
2023-08-31 05:28:41
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在这篇博文中，我们将探讨如何将“ollama设置跑在gpu上”的问题进行有效解决。随着深度学习和高性能计算的不断发展，越来越多的开发者开始在GPU上运行他们的项目，以加速模型训练和推理。在这里，我们将详细记录设置过程，通过以下几个部分进行分析与讲解：背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、最佳实践和生态扩展。
### 背景定位
在某一天，我们的团队发现“ollama”在CPU上运行时的效率低下
