1、Nodejs快速入门1.1、安装官网：https://nodejs.org/zh-cn/download/ 一路next安装即可 cmd查看（是否）安装成功1.2、什么是Nodejs注意：ES6语法完全兼容。1.3、第一个Nodejs程序1、建立一个项目文件夹， 并建立hello.js文件的hello world 2、启动终端：ctrl + shift + y或者：点击左边 3、解释运行：no
Ubuntu18.04.2使用GPU跑程序最简单的方法！安装CUDA9.0 以及CUDNN7.1还有Tensorflow 对应GPU版本亲测有效！注意！别的系统不一定适用但大部分流程相同今年考了研究生，研究课题需要跑网络，代码以及数据都准备好，用我自己的CPU跑了一下，7个小时才跑完一边！我的笔记本是某想G50，14年本科大一时候买的，现在已经不堪入目了，好在导师有独显GPU，就让我使用，但是装了
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2023-11-02 11:00:31
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-----最近从github上找了一个代码跑，但是cpu训练的时间实在是太长，所以想用gpu训练一下，经过了一天的折腾终于可以用gpu进行训练了，嘿嘿~首先先看一下自己电脑的显卡信息：可以看到我的显卡为MX250然后进入NVIDIA控制面板->系统信息->组件 查看可以使用的cuda版本这里我先下载了cuda10.1的版本，不过后来我发现tensorflow-gpu 1.8.0仅支持c
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2023-09-14 21:38:33
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# 使用 GPU 加速 Python 计算：解决一个实际问题
在当今的计算密集型应用场景中，深度学习、图像处理和大数据分析等任务对计算性能的要求越来越高。传统的 CPU 在处理复杂的数学运算时，往往存在性能瓶颈。与此相比，GPU (图形处理单元) 由于其并行计算的能力，成为了加速计算的重要选择。
本文将演示如何利用 GPU 来加速 Python 中的计算，并通过一个实际的示例来解决一个常见问题
GIL 的存在一直是富有争议的，它导致 Python 程序无法真正利用现代操作系统的多进程特性。需要注意的是，对于 I/O 图形处理、NumPy 数学计算这样的耗时操作都发生在 GIL 之外，实际上基本不受影响，真正受影响的都是 Python 字节码的执行，GIL 会导致性能瓶颈的出现。总之，只有在使用纯 Python 做 CPU 密集的多线程运算时 GIL 会是问题。GIL是什么Pyt
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2024-06-01 15:02:32
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文件名.js 函数的简写 箭头函数和普通函数的this指向不一样，f1的未定义，f2的为张不x 使用for in遍历时会吧属性也遍历出来，for of不会赋值可以这样简写 异步处理错误消息用catch 调用函数要在前面加async和await
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2023-08-29 10:33:50
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# 使用GPU加速Python计算的方案
在现代计算中，GPU（图形处理单元）以其强大的并行计算能力被广泛应用于各种科学计算和深度学习任务。相较于传统的CPU，GPU能够处理更多的并行任务，提高计算效率。本文将通过一个具体的机器学习问题，展示如何使用GPU加速Python程序。
## 问题背景
我们希望通过使用GPU来加速对MNIST手写数字数据集的分类任务。MNIST数据集包含70,000
**怎么用GPU跑Python程序**
使用GPU（图形处理单元）来加速Python程序的运行是一种常见的优化方法。GPU具有高度的并行计算能力，适用于处理大规模的数据和矩阵操作。本文将介绍如何使用GPU来跑Python程序。
**1. 安装CUDA**
CUDA是NVIDIA提供的用于GPU编程的平台和工具集。首先，需要安装NVIDIA驱动程序和CUDA Toolkit。具体安装步骤可
原创
2023-08-16 06:22:13
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转自＝easyrock（2路转4路）＝的原创，很少看见这么深入底层的与性机制详解，牛人啊，膜拜ing进而收藏之！街机模拟器工作原理 这几天学习了一下finalburn的源代码，有一些心得，惊喜之余，整理出来与大家分享。
我们
常说的芯片，通常都是接受一定的输入，完成特
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2024-01-06 23:14:10
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# 用Python制作地铁跑酷：从基础到实现
## 引言
地铁跑酷（Subway Surfers）是一款备受欢迎的无尽跑酷游戏，玩家需要在轨道上奔跑，躲避障碍物和追捕者。在这篇文章中，我们将逐步探讨如何用Python制作一个简化版的地铁跑酷游戏。我们会涉及基本游戏机制的实现、图形用户界面（GUI）的设计以及一些基础的游戏逻辑。
## 项目结构与规划
在开始之前，我们需要制定一个项目计划，以
原创
2024-08-27 08:53:42
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# 项目方案：线性拉伸用Python表示
## 摘要
线性拉伸是一种常见的数学操作，尤其在图像处理、数据分析和机器学习领域中都具有重要应用。本文将提出一个基于Python的线性拉伸项目方案，包括理论基础、代码示例、状态图和旅行图，帮助读者更好地理解和实现线性拉伸。
## 一、理论基础
线性拉伸是一种用于调整图像或数据值范围的技术，并通过线性映射将原始数据压缩或扩展到新的范围。线性拉伸可用来
由于python的算法开发常常会用到pytorch、sklearn、tensorflow这种动不动几个G的大包和大的语料，而我们开发的模型常常需要用于大数据环境的预测，所以避免不了使用pyspark、greenplum这种集群环境去跑数据。 Spark on YARN又分为client模式和cluster
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2023-11-11 20:48:14
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这篇文章主要讲TensorFlow在原生Windows下的安装教程。安装环境：TensorFlow0.12+cuda8.0+cudnn v5.1+window7+python3.5(1) 先安装Python3.5从官网下载Python3.5，https://www.python.org/downloads/windows/，双击安装即可。接着将安装路径添加进环境变量中。具体步
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2023-12-22 09:48:15
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讲得很好，记下来以后可以借鉴：
如何跑通第一个模型面对一个全新的任务时，可能会遇到深度神经网络的训练不收敛的情况：loss不下降或者计算过程中浮点数越界，处理这种情况有一些常见的技巧。总体的思路是尽量简化训练，使得网络参数很容易学，即使性能不够优，切忌在跑通第一个模型前就做很多为性能优化服务的、增加训练难度的事项，例如数据增强、网络加宽加深等。模型参数选择尽量找一个已经跑通过的、与当前任务相似的任
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2023-07-27 17:06:56
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一. 前言这篇就是总结一下Anaconda里也就是jupyter notebook中如何安装使用tensorflow的GPU版本，踩了好多好多坑，各种各样的错误，写这篇文章也是为了记录一下步骤和各种错误，以防自己忘了还要在踩坑。(这里我就默认已经装好了Anaconda和jupyter notebook了)二. 所有步骤1）通过Anaconda建造一个虚拟环境，保证不会影响到全局，一切都在虚拟环境中
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2024-06-05 04:10:11
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文章目录1、k近邻分类2、sklearn中的k近邻函数2.1、KNeighborsClassifier2.2、fit2.3、predict3、收集和预处理数据4、训练和测试 手写识别是不是很高大上？但是，只要你想学，还是对你很友好的。 Python大法好啊，Python中有好几种机器学习通用库，提供了类似于STL那样的算法模板函数。由于Python函数参数传递的特殊用法，它们还支持手动调参。目
Nginx 能做什么1.反向代理2.负载均衡3.HTTP 服务器（包含动静分离）4.正向代理以上就是我了解到的 Nginx 在不依赖第三方模块能处理的事情，下面详细说明每种功能怎么做 反向代理反向代理应该是 Nginx 做的最多的一件事了，什么是反向代理呢，以下是百度百科的说法：反向代理（Reverse Proxy）方式是指以代理服务器来接受 internet 上的连接请求，然后将请求转
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2024-09-08 11:09:35
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在仿真的时候添加适当的物理场，在系统中添加载荷及约束。添加物理场这里添加的都是单接口的物理场。 这是一个支架热应力分析教学案例。 我们需要定义一个热物理场（这个定义过程通用）添加物理场确定你的模型应用于哪个物理领域。如果你选择创建模型向导来创建模型的时候，这一步已经在选择物理场中选择完了 如果是创建空模型进入的，在点击添加物理场后，从右侧选择你要添加的场。 添加后就可以在左侧功能树下见到，一个物理
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2024-09-05 12:17:26
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搜了下知乎居然没有一个吐槽Python的，吐槽js的倒挺多。作为近年在AI加持下大热的语言，我来斗胆吐槽一下，看看是否有人感同身受，也欢迎资深Python程序员反驳start:没有Let等局部变量声明（Scala有block，Haskell，Idris，Ocaml，es6的Let, js的 var)，你无法可靠地在局部引入一个变量，一不小心就把全局变量改了。我觉得这个是最无法忍受的。所有绑定都是可
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2024-08-30 19:35:15
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## Python 用显卡跑
### 引言
随着数据处理和机器学习的飞速发展，对计算资源的需求也越来越高。传统的中央处理器（CPU）在处理大规模数据和复杂计算任务时可能会遇到性能瓶颈。因此，使用图形处理器（GPU）来加速计算已成为一种流行的选择。Python作为一种广泛使用的编程语言，也提供了使用显卡进行加速计算的方法。本文将介绍如何在Python中使用显卡进行计算，并给出相应的代码示例。
原创
2023-10-04 10:27:47
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