0. 目录GPU 编程入门到精通（一）之 CUDA 环境安装GPU 编程入门到精通（二）之 运行第一个程序GPU 编程入门到精通（三）之 第一个 GPU 程序GPU 编程入门到精通（四）之 GPU 程序优化GPU 编程入门到精通（五）之 GPU 程序优化进阶 1. 数组平方和并行化进阶GPU 编程入门到精通（四）之 GPU 程序优化 这篇博文中提到了 grid、block、thread 三者之间
linux与windows不同，会存在缓存内存，通常叫做Cache Memory。有些时候你会发现没有什么程序在运行，但是使用top或free命令看到可用内存会很少，此时查看Linux系统 /proc/meminfo 文件，会发现有一项 Cached Memory： # >> cat /proc/meminfo MemTotal: 16414004 kB
原创
2016-06-22 23:02:06
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喜欢用笔记本办公的朋友一定对于以下经历不陌生。在户外办公，明明可以用几个小时的电量，由于运行了一些大型软件，导致电量耗光。跑代码的时候计算量太大，导致机器热量不段升高，风扇声音越来越大。眼看着代码跑完，内存太小被程序吃光被迫中止，得重新调整代码，重新再跑。电脑突然坏了，由于搭建的环境都在这台电脑上，导致无法继续工作。随着工作所需技术的增多，软件越来越大，换新电脑且再瘩搭建工作环境越来越困难。这都是
# MySQL后台程序运行简述
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，广泛应用于Web应用中，负责存储和管理数据。在某些场景中，有必要将MySQL的操作和查询任务放到后台运行，以提高系统性能并解放前端资源。本文将介绍如何在后台运行MySQL程序，并提供相应的代码示例。
## 后台运行MySQL程序
在许多情况下，开发者希望将数据库操作解耦，从而将重负担任务放到后台进行处理。这样可以提高
1.提前初始化矩阵clc
clear
close all
a=2;
b=2.9;
x=zeros(250000,1);
x(1)=0.1;
for n=1:250000
x(n+1)=abs( (x(n))/a^2-x(n)*b );
end
plot(x,'k','markersize',10);
xlabel('n');
ylabel('x(n)'); 加了x=zeros(
好久没有写一些微观方面的文章了，今天写一篇关于CPU Cache相关的文章，这篇文章比较长，主要分成这么几个部分：基础知识、缓存的命中、缓存的一致性、相关的代码示例和延伸阅读。其中会讲述一些多核 CPU 的系统架构以及其原理，包括对程序性能上的影响，以及在进行并发编程的时候需要注意到的一些问题。这篇文章我会尽量地写简单和通俗易懂一些，主要是讲清楚相关的原理和问题，而对于一些细节和延伸阅读我会在文章
# 如何实现Java定时插件跑程序
## 前言
作为一名经验丰富的开发者，我将引导你如何实现Java定时插件跑程序。这个过程需要一定的编程基础，但我会尽力让你能够理解并学会。
### 任务概述
我们的任务是教会一位刚入行的小白如何实现Java定时插件跑程序。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A[开始] --> B{编写定时任务类};
B --
# 使用PyTorch运行程序，并处理C盘空间不足问题
在使用PyTorch进行深度学习实验时，可能会面临C盘存储空间不足的问题。这篇文章将指导你如何有效地管理存储空间，同时顺利运行PyTorch程序。
## 整体流程
为了帮助你理解整个过程，下面是一个简化的步骤流程表格：
| 步骤 | 描述 |
|-----|------------
# 如何用Python判断C盘满了
## 1. 简介
本文将介绍如何使用Python来判断C盘是否已满。当C盘空间不足时，我们可以采取一些措施，比如清理临时文件或者删除一些不必要的文件，以释放磁盘空间。
## 2. 环境准备
在开始之前，我们需要确保以下几点：
- 确保你已经安装了Python解释器
- 有足够的权限去读取C盘的信息
## 3. 流程概述
下面是实现判断C盘是否满的流程概述
原创
2023-10-21 10:42:34
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# 如何在Docker中实现“跑程序有窗口”
## 一、流程概述
首先，我们来看一下整个过程的流程图：
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开始
开始 --> 下载Docker镜像
下载Docker镜像 --> 启动容器
启动容器 --> 运行程序
运行程序 --> 结束
结束 --> [*]
```
## 二、详
def exp( x):...print( '{0:<10} {1:<8} {2:^8}'.format( 'module', 'function', 'time'))exp(Decimal( 150))exp(Decimal( 400))exp(Decimal( 3000))这给出我们如下输出：~ $ python3 .8slow_program.pymodulefunction t
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2023-09-13 19:25:02
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首先，专业图形显卡和游戏显卡区别所谓的游戏显卡就是针对游戏优化的一种显卡，它不适合用作专业及商业领域的工作，而它的侧重就是玩游戏，游戏的场景往往不太复杂，所以游戏的性能瓶颈大多出现在像素或者纹理处理速度上。而专业图形显卡就是绘图显卡，是专门为某些专业应用而优化的显卡，在专业应用中，高级场景渲染、CAD/CAM、影视用三维动画等应用领域往往会遇上非常大规模的模型和许多光源，所以图形系统的几何与光线处
import os import time gpu_device = 0 cmd = "CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py" def gpu_info(gpu_index): info = os.popen('nvidia-smi|grep %').read ...
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2021-09-12 23:46:00
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CPU对我们来说既熟悉又陌生，熟悉的是我们知道代码是被CPU执行的，当我们的线上服务出现问题时可能首先会查看CPU负载情况。陌生的是我们并不知道CPU是如何执行代码的，它对我们的代码做了什么。本文意在简单解释我们代码的生命周期，以及代码是如何在CPU上跑起来的。编译-让计算机认识我一个漂亮 control+c 加上一个漂亮的 control+v，啪～，我们愉快的写下了代码，当代码被保存后，它就被存
# Pytorch程序是否可以在没有GPU的情况下运行？
Pytorch是一个流行的深度学习框架，广泛用于训练神经网络模型。在许多情况下，我们会使用GPU来加速训练过程，因为GPU可以显著提高计算速度。但是，是否可以在没有GPU的情况下运行Pytorch程序呢？答案是肯定的，Pytorch也可以在没有GPU的情况下运行，只是运行速度可能会慢一些。
## Pytorch在没有GPU的情况下运行示
# 如何在云服务器上运行程序
随着云计算的普及，将程序部署到云服务器上已经成为现代软件开发的必备技能。对于刚入行的小白来说，可能感到摸不着头脑。本文将详细介绍在云服务器上跑程序的流程和步骤，包括代码示例，并提供相关的图示帮助理解。
## 流程概述
在开始之前，首先了解在云服务器上运行程序的整体流程。以下是一个简化的步骤表：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
人工智能模型，也称为神经网络，本质上是一个数学千层面，由一层又一层的线性代数方程组成。每个方程都表示一段数据与另一段数据相关的可能性。就其本身而言，GPU 包含数千个内核，微型计算器并行工作，以切开构成 AI 模型的数学。从高层次上讲，这就是人工智能计算的工作原理。作为加速机器学习工作负载的主要计算平台，GPU在过去的五年里基本成为大模型训练的标配。它能够协助处理训练和部署人工智能算法
conda create -n DAN python=3.5source activate DANsource deactivate #不激活＃用清华源加速pip install pip -Upip config set g/simplecd SSTpip install -r ...
原创
2022-10-13 09:40:38
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# Python图像处理的阻塞行为及解决方案
在 Python 编程中，图像处理是一个非常常见的需求，无论是在数据分析、机器学习还是计算机视觉中。使用 `matplotlib`、`OpenCV` 等库显示图像时，很多开发者会遇到程序在显示图像窗口时无法继续运行的问题。这种现象是由图像窗口的阻塞行为引起的。本文将深入探讨这一问题，并提供解决方案。
## 1. 概述
当我们在 Python 中使
GPU基本算法（Part II）Scan应用压缩（Compact）Compact实际上是在一组数据中把我们需要的部分挑出来的一种方法，具体步骤如下：第一步对数据进行一个predicate，将我们需要的数据标为true，其他的数据标为false；第二步开辟一个数组与原数组对应，将prdicate结果为true对应的位置存入1，其他的存入0；第三步，对这个数组进行exclusive scan，就可以得
