网上看到很多都是使用nmap工具，这个工具我没有使用过，我自己实现nmap工具的功能，首先我们查询局域网内有哪些电脑是alive的，下面我写了一个脚本：ping.sh 这样局域网内哪些电脑的ip是alive的就可以知道，下面来查看对于IP的MAC地址，使用cat /proc/net/arp 命令：然后在使用netstat -an命令来分析端
如今大家都是ADSL上网，当你查网费时就会发现，每次上网电信都会记录下你的网卡MAC地址，这是因为IP地址是动态的（每次上网都不同），而MAC地址却是不变的——每张网卡都有一个与众不同的MAC（物理）地址，因此MAC地址就成了客户的网上身份证，通过记录MAC地址，即可确认是你上的网！ 一、MAC地址的用途 MAC地址在网卡中是固定的，每张网卡的MAC地址都不一样。网卡在制作过程中，厂家会在它的EP
监控进程：watch -n 0.1 nvidia-sminvidia-smips -A 查看当前有哪些进程top 查看当前耗费资源最多的进程释放进程：sudo kill -9 [PID]多GPU训练：当是/xlaGPU 而不是/GPU，tensorflow要用conda install, pip install不能用。 命令行运行过程中退出进程使用Ctrl+C(能够同时kil
目录一、选择CUDA版本1.1 查看NVIDIA版本1.2 安装CUDA1.3 安装cuDNN二、选择Torch版本三、安装PyTorch 一、选择CUDA版本1.1 查看NVIDIA版本方法一 1 在电脑桌面空白处点击鼠标右键2 选择 NVIDIA 控制面板（若没有该选项，可尝试方法二） 3 查看英伟达版本。(如果未显示版本，请看下一步) 4 点击菜单栏的 帮助（help）——系统信息（Sys
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2024-04-29 09:32:30
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0.检查配置1. VMWare上运行的Ubuntu，并不能支持真实的GPU（除了特定版本的VMWare和特定的GPU，要求条件严格，所以我在VMWare上搭建好了Caffe环境后，又重新在Windows 7 64bit系统上安装了Ubuntu 14.04 64bit系统，链接在此，以此来搭建Caffe GPU版本）；2. 确定GPU支持CUDA输入：lspci | grep -i nvidia显示
clear Trash/
sudo rm -rf ~/.local/share/Trash/*1. cpu、内存
使用top命令
$ top
有一个更直观的监测工具，叫htop
$ sudo apt-get install htop
$ stop2. 查看gpu
使用 nvidia-smi 命令
nvidia-smi
但是这个命令只能显示一次，如果要实时显示，配合watch命令,
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2024-05-21 15:29:15
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【C++】获得本机所有网卡的IP和MAC地址信息
一台机器上可能有多个网卡，每一个网卡只有一个MAC地址，但是每一个网卡可能配置有多个IP地址；如平常的笔记本电脑中，就会有无线网卡和有线网卡（网线接口）两种；因此，如果要获得本机所有网卡的IP和MAC地址信息，则必须顺序获得每个网卡，再依次获取其信息等；在windows sdk中，用IP_ADAPTER_INFO结构体存储网卡信息，包括网
Linux 常用指令记录常用指令方便自己搜索linux压缩指令unzip xxx.zip
unzip -d xxx xxx.zip #解压到指定目录zip -q -r xx.zip xxxxxx代表要压缩的文件夹的位置，xx代表名称，-q代表不显示过程，-r代表文件夹下面递归zip -q -j valid_detect_pred.zip valid_detect_pred/*让zip文件夹里面
二.安装过程1、检查自己的电脑环境是否具备安装CUDA的条件1) 验证自己的电脑是否有一个可以支持CUDA的GPU你可以电脑的配置信息中找到显卡的具体型号，如果你是双系统，在Windows下的设备管理器中也可以查到显卡的详细信息；你也可以在ubuntu的终端中输入命令：$ lspci | grep -i nvidia ， 会显示出你的NVIDIA GPU版本信息，不过不是很详细。 然后去
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2024-04-29 17:26:25
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1、Windows 系统在“运行”对话框中输入dxdiag,点击“确定” 按钮，会打开“DirectX诊断工具”窗口。再点击其中的“显示”标签页，便可查看电脑的显卡信息。我的是win10系统如下：2、Linux 系统直接在terminal 终端输入以下命令：lspci | grep -i vga即可显示结果。我自己的电脑装的是Ubuntu的虚拟机，显示如下：
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2019-11-14 20:58:00
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2020 年，随着 M1 芯片的出现，Apple 开始在部分 Mac 系列中使用自己的台式机处理器，如 24 英寸 iMac、13 英寸 MacBook Pro、Mac mini 和 MacBook Air 中所见。从那以后，我们看到了 Pro 级版本以 M1 Max 和 M1 Pro 的形式首次亮相，它们出现在 2021 年 10 月推出的14 英寸 MacBook Pro和16 英寸 MacB
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2024-09-19 09:41:14
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配置步骤：1.上网搜电脑的gpu是否支持深度学习2.下载nvidia的显卡驱动器 （若电脑桌面点右键能出现NVIDIA的控制面板入口，可略过这一步）。可以先找出自己电脑的gpu型号，再搜索对应的驱动器（e.g. nvidia的NVIDIA Quadro K620驱动下载） 查看电脑gpu型号的方法： 控制面板点性能3.找对应关系 在tf官网https://www.tensorflow.org/in
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2023-11-29 16:20:09
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下载packageapt-get update apt-get install packageName下载网络资源wget -c http:qaejgpoqih34tlihuq进程管理查看进程：ps
ps a
ps au
ps aux
ps -aux | grep "ssr.py"kill process: kill -9 进程号PIDGPU查看命令：nvidia-smi watch -n 0.5
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2024-02-29 22:52:55
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Tensorflow有Pip,Docker, Virtualenv, Anaconda 或 源码编译的方法安装 ,本文中采用Pip安装。因为国内中文教程中有关Pip安装的很少，官方中文文档也有一些顺序上的错误，语义的模糊，按照上面的来很容易出错。所以我就在这里写一篇教程吧。注：建议 Ubuntu 16.04版本配置：Linux Distribution: Ubuntu 16.04 64位Cpu:
# 如何在Ubuntu上查看PyTorch GPU
在深度学习的开发中，选择合适的硬件是至关重要的。对于使用PyTorch的开发者来说，了解如何查看和确认GPU的状态和能力是必要的。本文将为刚入行的开发者详细介绍如何在Ubuntu系统中检查PyTorch对GPU的支持。
## 流程概述
以下是完成这一任务的步骤：
| **步骤** | **描述**
原创
2024-10-10 06:57:53
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Ubuntu 实时查看显存调用命令 free 及详解 文章目录Ubuntu 实时查看显存调用命令 free 及详解1 free 作用1.1 语法：1.2 单独显示例子1.3 组合显示例子2 输出介绍3 原理解释3.1 buff / cache（即 buffer / cache）3.1.1 buffer 缓冲区3.1.2 cache 页高速缓存3.1.3 对比3.2 free 与 available
一、驱动部分
$ sudo apt remove --purge nvidia* #卸载已有的驱动##禁用驱动nouveau，否则肯能安装后会卡在登录界面
$ sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf #最后一行添加blacklist nouveau
$ sudo update-initramfs -u #更
这次决定记下来，以后就不用去翻别人的帖子了安装ubuntu略 记得修改软件源+修改目录中文路径为英文（选择安装English忽略）1.安装显卡驱动查看支持的驱动版本：ubuntu-drivers devices *** 如果没有想要的驱动可以尝试添加PPA源 ***sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get updat
文章目录安装显卡驱动卸载已有的nvidia显卡驱动（如果已安装的话）添加ppa源更新源列表查看可安装的驱动列表(见下图选择recommended那项进行安装)安装nvidia显卡驱动安装完成后重启检查nvidia显卡的相关信息输出： 安装显卡驱动卸载已有的nvidia显卡驱动（如果已安装的话）不确定之前是否安装过nvidia显卡驱动，最好执行下。sudo apt remove --purge n
# Ubuntu查看电脑架构
在使用Ubuntu系统时，有时我们需要查看电脑的架构信息，以便了解硬件配置、选择合适的软件版本等。本文将介绍如何在Ubuntu系统中查看电脑的架构信息，并给出相应的代码示例。
## 1. 查看CPU架构
要查看电脑的CPU架构信息，可以使用命令行工具`lscpu`。打开终端（快捷键`Ctrl + Alt + T`），输入以下命令：
```bash
lscpu
原创
2024-07-11 05:46:20
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