一，转换（transform）是CSS3中具有颠覆性的特征之一，可以实现元素的位移，旋转，缩放等效果。分为两种转换，分别是2D以及3D转换效果。转换可以简单理解为的变形，其主要效果有三种：移动：translate；旋转：rotate；缩放：scale； 1，2D转换前置知识：了解二维坐标系x轴水平向右，y轴垂直向下。2，2D转换的几种变换方法：translate() 
搭建gdb调试go程序前言gdb安装更新brew查看是否存在gdb镜像安装gdbgo build编译gdb执行gdb命令gdb调试问题整理参考前言学会使用gdb进行golang的调试，通过一个简单的go程序进行简单入口程序的源码调用顺序的查看。gdb安装开发环境是Mac，可以使用brew来进行gdb安装更新brewbrew update查看是否存在gdb镜像brew search gdb安装gdb
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2024-07-15 15:47:00
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1. 引言Kaggle是一个进行数据挖掘和数据分析在线竞赛网站, 成立于2010年. 与Kaggle合作的公司可以提供一个数据+一个问题, 再加上适当的奖励, Kaggle上的计算机科学家和数据科学家们(也可能是像我这样的菜鸟)将会领取任务, 提供自己的解决方案. 你在提交自己的解决方案后, 在截止日期之前都可以做出修改. 全世界的人都可以在Kaggle上提供自己的解决方案, 充分发挥了集体智慧.
1. 概述 在深度学习实践中，对于简单的模型和相对较小的数据集，我们可以使用CPU完成建模过程。例如在MNIST数据集上进行手写数字识别，我们可以使用CPU来完成，采用经典的LeNet-5模型只需要十几分钟就能完成（具体取决于电脑配置）。ImageNet数据集。假如使用CPU训练模型将显得无比吃力（将会花费很长长长长长时间），此时GPU就可以派
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2024-04-15 22:36:59
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最好的优化即是不要优化，从一开始就应该把优化当成是游戏设计中的一部分。移动平台特点和PC相比，移动平台上的GPU结构有很大的不同，资源非常有限，因为移动设备上的GPU架构更专注于更小的带宽。由于这些不同，一些游戏往往需要针对不同的芯片发布不同的版本。影响性的因素影响渲染效率的，主要有两个大课题CPU和GPU。GPU主要负责帧率，而GPU主要负责分辨率。 据此，造成瓶颈的主要有几个方面：CPU：过多
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2024-06-19 15:20:46
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1、确保tensorflow是gpu版本的 import tensorflow as tf print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU'))) 运行结果：Num GPUs Av ...
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2021-10-13 16:00:00
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工欲善其事，必先利其器，做UI设计拥有一台配置不错的电脑，既可以大大提升出图的效率，也可以让我们在使用的过程中有更有幸福感，不会因为电脑用起来「三步一卡，五步一停」，严重影响我们的心情。买电脑，本是件开心的事。但面对成千上万的、高度同质化的笔记本电脑，即便是工作多年的设计老司机，也会出现选择困难症。那么，一般UI设计师会选择什么配置的电脑？ UI设计对电脑配置的需求并不是很多，中高端的电脑配
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2024-10-06 13:01:02
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确定自己配好yolov3的环境了，跑官方的例子也成功后，现在考虑自己的数据。首先确定自己cuda环境是否设置好了（我自己是重新加了环境变量，具体请百度）。 按着官方教程顺序来吧。1在darknet-master\build\darknet\x64目录下，复制一个yolov3.cfg，另存为yolo-obj.cfg。打开yolo-obj.cfg（用notepad、vscode之类的），需要做一些修改
在通过 VcXsrv 配置 X11 forwarding 时，打开 XLaunch，却屡次在启动后闪退，而 VcXsrv 主程序却能正常启动。通过net stop winnat取消端口排除范围后仍然闪退。经过反复研究，通过右键单击通知区域（即原托盘区）XLaunch 图标，单击“Show Log”： 这将打开 C:\Users\<username>\AppData\Local\Temp
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2024-07-04 18:09:32
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# 项目方案：使用 GPU 加速 Python 程序
## 一、项目背景
在数据科学和深度学习的快速发展中，计算需求的急剧增加促使研究者和开发者寻求更加高效的计算方法。GPU（图形处理单元）因其强大的并行计算能力被广泛应用于机器学习和深度学习等领域。Python 作为一种高效且易于学习的编程语言，其与 GPU 的结合能够显著提高数据处理速度。
## 二、项目目标
本项目的目标是通过使用 P
原创
2024-08-30 03:59:14
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文章目录〇、写在前面一、百度简介二、百度飞桨三、快速安装四、快速使用五、线性回归模型1）基于paddlepaddle的代码：2）基于TensorFlow的代码：六、总结参考文章 一、百度简介 百度（纳斯达克：BIDU），全球最大的中文搜索引擎及最大的中文网站，全球领先的人工智能公司，据说是中国第一，世界第二。“百度”二字，来自于八百年前南宋词人辛弃疾的一句词：众里寻他千百度，这句话描述了词人对理
在本次博文中，我们将讨论如何在 Windows 系统上使用 Ollama 进行 GPU 加速。随着 AI 模型对计算资源需求的不断增加，合理利用 GPU 变得尤为重要。通过此指南，可以帮助开发者充分发挥硬件的优势，提高模型的处理能力。
### 问题背景
随着机器学习和深度学习的流行，对计算资源的需求显著上升。在使用 Ollama 进行模型推理时，开发者可能会发现 CPU 性能无法满足需求，导致响
# 如何用GPU进行机器学习
## 项目概述
本项目旨在利用GPU进行机器学习，以加快模型训练的速度和提高算法的性能。我们将使用深度学习框架TensorFlow来实现模型，并通过CUDA加速技术来利用GPU进行计算。本项目将涵盖数据预处理、模型构建、训练和评估等步骤。最终我们将通过一个图像分类的示例来展示如何使用GPU进行机器学习。
## 技术栈
- TensorFlow
- CUDA
##
原创
2024-04-09 04:20:23
96阅读
# 使用PyTorch加速深度学习训练：GPU加速
## 引言
在深度学习领域，大规模的神经网络模型训练是非常耗时的。为了缩短训练时间，我们可以利用图形处理单元（Graphics Processing Unit，GPU）来加速计算过程。PyTorch作为一种广泛使用的深度学习框架，提供了简便的方式来利用GPU加速模型的训练。本文将介绍如何在PyTorch中使用GPU进行加速，并通过一个实际问题
原创
2024-01-14 09:02:19
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1 有哪些你熟悉的监督学习和无监督学习算法？监督学习：线性回归、逻辑回归、支持向量机、神经网络、决策树、贝叶斯
无监督学习：K-均值聚类、PCA2 生成模型和判别模型的区别？1、判别式模型评估对象是最大化条件概率p(y|x)并直接对其建模，生成式模型评估对象是最大化联合概率p(x,y)并对其建模。
2、生成式模型可以根据贝叶斯公式得到判别式模型，但反过来不行。3 线性分类器与非线性分类器的区
## 机器学习如何用GPU解决实际问题
在机器学习领域，使用GPU进行加速已经成为一种常见的做法。GPU的并行计算能力能够大幅提高训练模型的速度，特别是在大规模数据集上的训练过程中。本文将介绍如何使用GPU来解决一个实际的问题，并给出代码示例。
### 实际问题
假设我们需要训练一个图像分类模型，用于区分猫和狗的图片。我们有一个包含几千张猫和狗的图片数据集，希望通过机器学习算法训练一个准确率
原创
2024-05-16 07:28:44
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plex 乱码 Why manually dim the lights during movie time when your media server can do it for you? With a little tweaking, you can set Plex Media Server to automatically adjust your Hue s
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2024-09-25 14:33:13
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首先检测是否可用 GPU import tensorflow as tf
print('GPU', tf.test.is_gpu_available()) # GPU True tf.deviceTensorflow 通过 tf.device 指定每个操作运行的设备，可以指定本地的 CPU、GPU，还可以指定远程服务器；Tensorflow 会给每个本地设备一个名
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2023-10-28 12:38:35
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喵~不知不觉到了CUDA系列学习第五讲，前几讲中我们主要介绍了基础GPU中的软硬件结构，内存管理，task类型等；这一讲中我们将介绍3个基础的GPU算法：reduce，scan，histogram，它们在并行算法中非常常用，我们在本文中分别就其功能用处，串行与并行实现进行阐述。
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1. Task complexity task complexity包括step comple
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2024-05-14 19:16:34
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先帖代码，后讲解：
AS 代码(TestShader.as)：
1 package
2 {
3 import flash.display.Sprite;
4 import flash.display.BitmapData;
5 import flash.display.Loader;
6
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2024-06-20 10:55:41
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