主要目的： 代码上传到服务器上，环境也搭在了服务器上，本地pycharm能够随时调试和调整远端代码 #配置远端解释器 1. conda info -e 2. conda acivate pytorch_gpu 这是我的环境名 3. 查看当前环境python解释器位置 >>> python >>> i ...
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2020-06-02 18:59:19
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NVIDIA-SMI系列命令总结 Michael丶Bear 2018-07-03 19:48:12 46993 收藏 58展开1 NVIDIA-SMI介绍 nvidia-smi简称NVSMI，提供监控GPU使用情况和更改GPU状态的功能，是一个跨平台工具，它支持所有标准的NVIDIA驱动程序支持的L ...
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2020-06-01 18:05:56
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GPU是典型的单指令多数据（SIMD）的体系结构，善于大规模的并行计算；而CPU是多指令单数据（MISD）的体系结构，更擅长逻辑控制。 一：OPENCL OPENCL是一种异构计算的标准，支持A卡和N卡，还支持CPU计算。 二：CUDA CUDA是一种异构计算的标准，只支持N卡。在此基础上提供Phy ...
Caffe框架GPU与MLU计算结果不一致请问如何调试？ 某一检测模型移植到Cambricon Caffe上时，发现无法检测出结果，于是将GPU和MLU的运行结果输出并保存后进行对比，发现二者计算结果不一致，如下图所示： 第一张为GPU模式下，第二张为GPU模式，二者使用的输入和数据预处理方式均完全 ...
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2020-05-30 21:51:21
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使用 Windows Terminal 连接远程主机 Intro Windows Terminal 是微软新推出来的一个全新的、流行的、功能强大的命令行终端工具。包含很多来社区呼声很高的特性，例如：多 Tab 支持、富文本、多语言支持、可配置、主题和样式，支持 emoji 和基于 GPU 运算的文本 ...
GPU vs CPU GPU： GPU比CPU有更多的核，但是单个核运行很慢，它们之前其实是相互合作而不是单独运行，所以不能直接以cores to cores这样直接比较。 优点是，因为有更多的核，所以在做并行任务，且本质相近的事务时，GPU的处理能力很棒 ...
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2020-05-26 12:28:20
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Google Colab简介（参考链接） Google Colaboratory是谷歌开放的一款研究工具，主要用于机器学习的开发和研究。这款工具现在可以免费使用，但是不是永久免费暂时还不确定。Google Colab最大的好处是给广大的AI开发者提供了免费的GPU使用！GPU型号是Tesla K80 ...
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2020-05-26 12:11:29
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web测试与app测试的区别 首先从系统架构来看的话： web项目，一般都是b/s架构，基于浏览器的，而app则是c/s的，必须要有客户端。那么在系统测试测试的时候就会产生区别了。 web测试只要更新了服务器端，客户端就会同步会更新。而且客户端是可以保证每一个用户的客户端完全一致的。但是app端是不 ...
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2020-05-24 20:55:05
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NVLinkNVLink主要加速CPU和NVIDIA GPU之间的互联速度，需要CPU的支持，例如IBM的Power的某些CPU支持，intel的CPU不支持；也用于加速NVIDIA GPU和NVIDIA GPU之间的互联速度；是一种点对点结构的串行通信协议；版本速度Lans Per Link单向速... ...
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2020-05-24 00:27:02
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1. 输入url到页面加载全过程（必考） DNS解析域名找到对应IP 通过IP找到对应服务器进行三次握手 服务器接收到信息返回对应文件 浏览器判断状态码开始处理 判断是否是压缩文件 解析html构建DOM树、CSSOM树、执行js文件 生成 Render 树，GPU 绘制，合成图层，将内容显示在屏幕 ...
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2020-05-23 12:51:10
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