检查器允许您选择页面上的任何元素并检查其属性。 例如，当我们在Tuts +主页上选择徽标时，检查员将显示以下内容： 我们可以看到使用的标记以及分配给元素的各种类。 我们还可以看到填充，边框和其他样式。 在这种情况下，我们可以看到图像源，向下滚动可以看到更多。 出口 在此阶段，我们可以导出可见的任何资产。 图像文件虽然不是SVG格式，但可以随时获取。 甚至文本和其他样式也可以导出为J
在进行用户信息认证之前，我们需要先知道两个知识点：（1）：http是无状态协议。所以，在进行信息认证时，我们需要引入状态机制，也就是session机制。（2）：cookie，与域名有关，域名不变，cookie不变。也就是说，在同一域名下，请求各种资源都会携带cookie回后端。下面来谈谈两种认证方式：1.session（会话）这种方式依赖于cookie，我们也称它为setCookie（种cooki
上篇讲述了一维FFT的GPU实现（FFT算法实现——基于GPU的基2快速傅里叶变换），后来我又由于需要做了一下二维FFT，大概思路如下。首先看的肯定是公式：如上面公式所描述的，2维FFT只需要拆分成行FFT，和列FFT就行了，其中我在下面的实现是假设原点在F(0,0)，由于我的代码需要原点在中心，所以在最后我将原点移动到了中心。下面是原点F(0,0)的2维FFT的伪代码：//C2DFFT
JWT的组成签名的目的信息会暴露？JWT的适用场景JSON Web Token（JWT）是一个非常轻巧的规范。这个规范允许我们使用JWT在用户和服务器之间传递安全可靠的信息。让我们来假想一下一个场景。在A用户关注了B用户的时候，系统发邮件给B用户，并且附有一个链接“点此关注A用户”。链接的地址可以是这样的 https://your.awesome-app.com/make-friend/?fro
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2024-10-11 11:15:13
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Token 的中文有人翻译成 “令牌”，我觉得挺好，意思就是，你拿着这个令牌，才能过一些关卡 传统身份验证HTTP 是一种没有状态的协议，也就是它并不知道是谁是访问应用。这里我们把用户看成是客户端，客户端使用用户名还有密码通过了身份验证，不过下回这个客户端再发送请求时候，还得再验证一下。解决的方法就是，当用户请求登录的时候，如果没有问题，我们在服务端生成一条记录，这个记录里可以说明一下登
6月17日，新一期全球超算500强榜单出炉，入选500强的所有超算浮点运算速度都突破每秒千万亿次，中国超算也在前四占有两席位置。普通计算机用指令运算速度衡量计算性能，而超算通常用浮点运算速度来衡量其性能。那么，什么是浮点运算速度，超算榜单为什么会选择浮点运算速度来进行比较？500强特别是前十的超算，科学家们都在想哪些办法让浮点运算速度越来越快？节能环保是对超算的另一衡量指标，超算要节能环保，最新的
文章目录声明介绍什么是GPU计算为什么要使用GPU计算CPU与GPU分工与协作GPU计算架构程序架构语言选取编译器GPU硬件架构综述一些名词线程周期CUDA程序执行流程流程CUDA程序CUDA程序层次结构CUDA 内置变量完整代码 介绍什么是GPU计算CPU基本架构GPU架构核心数远远超过CPU，将核心分成小组SM，一个SM有多个SP计算的时候数据存在显存中，也叫全局内存NVIDIA
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2023-08-22 21:58:03
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上一篇博客介绍了如何使用Theano+logistic regression来实现kaggle上的数字手写识别，文末提到了CPU计算实在太慢，因此在做完这个实验之后，博主查阅了Theano的文档，了解到Theano官方仅支持CUDA进行GPU运算，不支持OpenCL，也就是说Theano官方仅支持N卡。原因是，CUDA和OpenCL是两个GPU计算平台，CUDA仅支持N卡，OpenCL支持所有的显
在Web开发中，JavaScript的性能优化是一个至关重要的环节。随着前端技术的不断发展，现代Web应用越来越复杂，性能问题也日益凸显。优化JavaScript代码不仅可以提高应用的响应速度，还可以提升用户体验。本文将探讨JavaScript性能调优中常见的瓶颈及解决方法。一、JavaScript性能调优的重要性在Web应用中，JavaScript主要负责处理用户交互、数据操作和页面动态更新等任
Voronoi图是一种空间分割算法。其是对空间中的n个离散点而言的，它将平面分割为n个区域，每个区域包括一个点，此区域是到该点距离最近的点的集合。由于Voronoi图具有最邻近性，邻接性等众多性质和完善的理论体系，其被广泛的应用在地理学、气象学、结晶学、航天、机器人等领域。本文引用地址：http://www.eepw.com.cn/article/201808/385935.htmVoronoi图
综合CPU 和 GPU 的运算时间区别加速计算
神经网络本质上由大量的矩阵相乘，矩阵相加等基本数学运算构成，TensorFlow 的重
要功能就是利用 GPU 方便地实现并行计算加速功能。为了演示 GPU 的加速效果，我们通
过完成多次矩阵 A 和矩阵 B 的矩阵相乘运算的平均运算时间来验证。其中矩阵 A 的 shape
为[1,?]，矩阵 B 的 shape 为[?, 1]，通过调节 n
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2024-08-01 07:49:40
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斗胆假设看这篇文章的人知道GPU和MIC可以作为协处理器来使用，而且了解CUDA，OpenCL。 其实我写这篇文章就是写点担忧的，并且给出点想法。 现在我们经常听说的协处理器也就是GPU和MIC，个人认为之所以叫做协处理器，是因为它们与CPU是分开的，与CPU使用相互独立的存储器，协处理器一般不能操作CPU的内存，CPU可以通过一些API函数来操作协处理器的内存。要想使用协处理器的计算资源，必须
接触COMSOL也有一年时间了，相信很多朋友都有这样的感触，那就是完全不知所措，无从下手。根据网上的一些经验，参考案例，看用户手册，折腾了几个月甚至大半年的时间，对于模型计算的各种错误一头雾水，完全不知所云，胡乱的瞎改，盲目的调试，在电脑前一坐就是一小天，茶饭不思，那叫一个折磨。甚至有几天下定决心要翻译用户手册，因为有关COMSOL的教程或者知识实在是少的可怜。不过，对于我个人研究方向的模型，经历
时代在变，信息技术也在变。在计算机系统中处于计算和控制核心地位的
处理器
，也在应用中出现了传统中央处理器以外的部件。在本文，我们会从
CPU
到GPU，乃至APU和MIC进行应用分析，并展望未来谁将主导未来计算应用市场。 在谈及计算机的时候，我们就不能不谈计算机的核心——中央处理器CPU。CPU在整个计算机系统里
在当今的技术领域，GPU 运算逐渐成为各类计算任务的核心，尤其是在深度学习和大规模数据处理方面。Ollama 是一个因其简便性和可扩展性而备受瞩目的 GPU 运算平台。在调试和优化 Ollama 中 GPU 运算过程，本文将详细记录解决“ollama GPU 运算”过程中所涉及的各项内容。
### 协议背景
Ollama 的 GPU 运算平台自 2020 年以来逐渐获得广泛应用，特别是在机器学
## 实现“tokenizer python”的步骤
### 1. 导入所需模块
在开始之前，我们需要导入`nltk`模块来实现Python的tokenizer功能。可以使用以下代码导入：
```python
import nltk
```
### 2. 下载所需资源
为了使用`nltk`的tokenizer，我们需要下载一些资源，比如分词器的模型和停用词列表。可以使用以下代码下载：
原创
2023-08-21 05:05:56
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RTX 30显卡的在线发布会上有一个细节特别引人瞩目，那就是公布了一个名为TFLOPS的数据时，如果大家收看的视频有弹幕，一定马上就会弹幕爆炸了。这个参数到底是啥？为什么让大家那么关注呢？咱们今天就来说说吧。 TFLOPS是Tera和Floating-point operations per second词组的组合，后者的意思是每秒浮点运算次数，Tera则是万亿的意思，合起来就是每秒浮
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2024-07-30 14:23:53
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CPU和GPU之所以大不相同，是由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂。而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。于是CPU和GPU就呈现出非常不同的架构（示意图）： 其中绿色的是计算单元，橙红色的是存
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2024-06-13 13:02:03
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最近在做利用GPU实现并行渲染的工作，前天同学问我CPU和GPU在多线程和并行计算方面的区别具体是什么，虽然做了几个月这方面的工作，但我一下子答却不知道从何答起，因此在这里做一下整理。一、CPU和GPU的区别CPU（(Central Processing Unit, 中央处理器）：CPU的结构主要包括运算器（ALU, Arithmetic and Logic Unit）、控制单元（CU, Cont
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2024-05-23 14:11:49
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最近Transformer在CV领域很火，Transformer是2017年Google发表的Attention Is All You Need中主要是针对自然语言处理领域提出的，后被拓展到各个领域。本系列文章介绍Transformer及其在各种领域引申出的应用。本文介绍的Training data-efficient image transformers & distillation t
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2024-06-08 19:23:06
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