概要Android 调试系统是一个面对客户服务系统，包括三个组成部分:一个在你用于开发程序的电脑上运行的客户端。你可以通过shell端使用adb命令启动客户端。 其他Android工具比如说ADT插件和DDMS同样可以产生adb客户端.[/li]在你用于发的机器上作为后台进程运行的服务器。该服务器负责管理客户端与运行于模拟器或设备上的adb守护程序(daemon)之间的通信。.[/li]一个以后台
去哪儿支付系统自2011年搭建以来，在五年的时间里逐渐从一个高耦合的单一系统发展为众多子系统组成的高并发、高可用、支持多种交易支付业务的分布式系统。业务从最初的非代收到现在多种非代收、代收场景的支持，B2B业务的从无到有，支付方式从单一网银支付到现在银行卡、拿去花、代金券、红包、立减、积分、趣游宝等多种的组合，订单从单笔支付到多个订单同时支付和多次付款。下面对整体的演变过程进行简单的介绍。1. 支
问题提出 在做前端页面的时候，经常会遇到几个问题 1、布局问题，左右两列布局，左侧固定宽度，右侧自适应；左中右三列布局，左右固定宽度，中间自适应； 2、一个div，上下左右居中； 在前端工作中，这两个问题可以说是层出不穷。在布局上有经典的双飞翼布局、圣杯布局等。这些布局就是利用float、pos
系统环境：Ubuntu16.04一、安装Ubuntu16.04双系统1、利用UltraISO制作安装启动U盘《见 Ubuntu 16.04 安装基础入门教程 启动U盘制作部分》2、Windows磁盘分区给Ubuntu《见 Windows下安装Ubuntu 16.04双系统 》3、安装成功二、安装显卡驱动１、去英伟达官网下载驱动（https://www.nvidia.com/Download/ind
作者 | Stuart Cording(Elektor)整个电子行业似乎都被RISC-V冲昏了头脑，这是为什么? RISC-V是什么? 如何能参与其中? 只要稍加了解，你就会知道大众所说的RISC-V 是一种新的处理器核，而且已经有一些采用RISC-V 处理器技术的芯片上市了。你也许还会知道RISC-V 是 “免费和开放”的，这正是RISC-V有庞大“粉丝群”的主要原因。在本文中我们将从技术角度来
思知群里面的一个问题NK(659324338) 2019/8/1 10:44:51有大神对numpy库熟悉的没请教一个问题NK(659324338) 2019/8/1 10:45:46这种程序是否可以转化为矩阵运算而不使用双重for循环NK(659324338) 2019/8/1 10:48:05像这种
玩过Hadoop的小伙伴对MapReduce应该不陌生，MapReduce的强大且灵活，它可以将一个大问题拆分为多个小问题，将各个小问题发送到不同的机器上去处理，所有的机器都完成计算后，再将计算结果合并为一个完整的解决方案，这就是所谓的分布式计算。本文我们就来看看MongoDB中MapReduce的使用。本文是MongoDB系列的第十四篇文章，了解前面的文章有助于更好的理解本文：mapReduce
1. Profileoverview（本节内容引自 Intel NCS2计算棒以及OpenVINO尝鲜） 计算棒需要配合Intel出的OpenVINO推理框架，使用时首先需要将模型文件转换为OpenVINO的模型。OpenVINO目前支持Caffe、TensorFlow、MXNet等主流的深度学习框架。模型可以直接通过OpenVINO的转换工具进行转换。转换时需要输入网络输入节点的名称以及输入图片
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2024-11-01 14:12:04
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如何让ollama优先占用GPU
在日常的开发与模型训练中，尤其是当我们使用ollama这一高效的语言模型时，GPU资源的分配成为了一个至关重要的问题。有效地利用GPU能够显著提升训练与推理的速度，但如果没有优先配置，可能会导致CPU被占用，从而影响整体性能。以下，我将详细阐述如何解决“如何让ollama优先占用GPU”的问题。
### 问题背景
在项目的早期阶段，我深入研究如何利用olla
这两天做了三件事，都是貌似要写一个软件而我找到了代替的方案，一行代码也不用写。其一是，同学找我帮忙写一个定时更换背景音乐的软件，用在他们的营业大厅里，每天定时播放轻音乐、广播体操、以及其它的一些曲目。这个软件我曾经在七八年前写过一个，不是很满意。因为当时的代码也不知弄哪去了，就打算重新写一个。其实也不算复杂，唯一麻烦一些的是定时记录的CRUD操作。到了他那边之后，忽然灵机一动，想到用windows
在这篇博文中，我将详细阐述如何提高使用“Ollama”框架的GPU效率。这项技术对于深度学习和人工智能应用程序的发展至关重要。通过优化计算任务的GPU使用，我希望提升系统性能，进而推动业务增长。
## 问题背景
随着人工智能的广泛应用，GPU资源的有效管理关系到业务的响应速度和处理能力。如果不能充分利用GPU，可能导致运算缓慢，影响业务的实时性和用户体验。
- **业务影响分析**
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如何利用GPU加速深度学习在MATLAB中的应用
在进行深度学习任务时，通常需要处理大量的数据和复杂的计算，这就需要强大的计算资源来提高训练速度和性能。GPU是一种高性能的并行计算设备，能够加速深度学习任务的运行。在MATLAB中，我们可以利用GPU来加速深度学习模型的训练和推理过程。本文将介绍如何在MATLAB中配置和使用GPU来加速深度学习任务，并通过一个实际问题进行演示。
### 配置G
原创
2024-05-01 07:24:00
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今天要来跟大家推荐一个 显卡的跑分和压力测试的软件 -3DMark 这个软件是目前最有公信力的显卡跑分软件。 如果说你很常买显卡的话 我会非常推荐你入手。不过估计没人会愿意花钱买这个软件的吧。那我们接下来教大家如何使用这个软件， 现在下载安装好之后 ，基本上打开首页这边 会，有推荐你测试的项目。 这边我们先不管它， 我们直接点选上面的"Benchmarks"的分页 。包含我经常测试的Time Sp
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2024-03-14 07:36:16
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0. 安装# 启动时选择第二项boot（non-free),Manjaro自带的驱动精灵会帮你安装好所需驱动，笔记本双显卡则会帮你安装bumblebee
driver boot（non-free)如果是WIndows+Manjaro双系统安装，步骤可以参考：
1.系统信息#查看系统信息inxi -Fx
2.网络设置#查看网络状态ping 8.8.8.8---
经常看到有些刚开始进行CAD入门学习的小伙伴问CAD图纸文件太大怎么办？高版本CAD图纸怎么转换为低版本？等等诸如此类的问题，如果你也被这些CAD入门学习问题所困扰，那这些CAD资深玩家总结的CAD技巧，一定不能错过！1、如何给CAD图纸文件「瘦身」？你是否遇到过，打开一个感觉并不大的CAD图纸文件，却使得软件运行缓慢？那么，你需要给图纸文件「瘦身」了。在浩辰CAD中，使用快捷键「PU」来执行PU
目录1.CUDA的下载与安装1.查看电脑支持的CUDA版本2.下载CUDA3.CUDA的安装4.检验CUDA安装成功2.下载安装CUDNN1.下载CUDNN2.CUDNN的配置3.验证是否安装成功3.Pytorch GPU 版本的安装 CUDA仅适用于有英伟达独立显卡电脑的同学. 1.CUDA的下载与安装1.查看电脑支持的CUDA版本按win+R打开cmd 输入 nvidia-smi可以看到你
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2024-07-04 05:34:22
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最后一个包内存放了验证代码。 进入安装包所在路径，执行以下代码即可安装完毕。将之前下载的三个安装包名依次替换到后面。 $ sudo dpkg -i libcudnn7_7.0.5.15-1+cuda8.0_amd64.deb
$ sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.0.5.15-1+cuda8.0_amd64.deb
$ sudo dpkg -i libcudn
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2024-04-03 14:28:57
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代码优化JS开销和如何缩短解析时间【为什么我的JS运行慢】js开销在哪里解决方案减少主线程工作量Progressive Bootstrapping（渐进式启动）配合V8 有效优化代码【路走对了才能快】V8编译原理抽象语法树V8优化机制函数优化函数的解析方式对象优化【JS对象避坑地图】对象优化可以做哪些HTML优化借助工具CSS对性能的影响样式计算开销CSS优化 JS开销和如何缩短解析时间【为什么
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2024-07-23 15:19:38
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深度学习-一文搞定Pytorch环境配置 文章目录深度学习-一文搞定Pytorch环境配置前言Python解释器和Python库安装Anocanda并创建虚拟环境选择合适的GPU配置安装Pytorch库通过Pycharm使用并且验证环境是否安装成功软件之间逻辑与关系 前言最近开始学习Pytorch，贸然安装怕遇到许多坑，于是在B站大学上了解的详细的安装过程，参照的是土堆哥的视频，讲的也是通俗易懂，
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2024-08-20 17:59:29
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如何真真正正算配好tensorflowTensorFlow-gpu安装时要与CUDA、CUDNN版本对应。 明确四个东西： 1.需要安装的tensorflow-gpu的版本。 2.要安装的tesorflow-gpu对应的cuda版本。 3.要安装的tesorflow-gpu对应的cudnn版本。 4.要安装的tesorflow-gpu对应的python版本。准备材料 ： Anaconda(版本不
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2024-04-24 16:23:10
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