事实上，它甚至可以运行一个完整的Ubuntu栈，包括X（如果你有时间等它启动）和gnome。 RAM（随即存取存储器） 是的，没错，完整的Linux安装需要数兆字节的RAM和32位带有MMU的CPU。...目前，它通过串行端口连接到我PC运行的minicom上，但是它可测的替代连接是连接到电路上的一个键盘和一个字符LCD，可以使其完全独立。电路板上还有两个LED。它们指示SD卡的访问情况。...请注意，这些不写入仿真的RAM，它们使用另一个超级调用填充了仿真用户访问的仿真器内部缓冲区，一次一个字。我的意思是实现DMA，但是还没有抽出时间去做。...要在PC上建立仿真器并进行尝试输入“make”。要运行使用“./uARM DISK_IMAGE”。要建立优化的PC版本使用“make BUILD=opt”。...要建立AVR运行的版本使用“make BUILD=avr”。现在，它的编译目标是ATmega1284P。
通过参数剪枝、知识蒸馏、量化等技术手段，小型模型可以有效减小体积和计算量，从而适应各类用户设备的运行条件。 这其中，模型量化技术的进步为模型小型化提供了关键支撑。...量化技术在 AI 模型上也有类似效果，它通过减少数值表示的精度，显著缩减了模型的存储和计算量，使其更适合在低算力设备上运行。...BitNet.cpp旨在通过优化内核为 CPU 上运行的 1.58-bit 模型提供快速且无损的推理支持，并在未来版本中计划支持 NPU 和 GPU 。...BitNet.cpp的开源为1-bit LLM的普及和大规模推理打开了新的大门，其在CPU上的高效推理性能，极大地扩展了大模型在本地设备上的可行性。 有这么好的开预案项目，当然要尝试一下。...下面介绍在 deepin v23 上如何使用 BitNet.cpp。
前 言 / 2022.8.29 昨日，谷歌宣称正在推出新的跨设备 SDK ，其中包含开发者需要的工具，以使他们的应用能在安卓设备上运行良好。好家伙，这是新时代要来了？...而这次推出的跨设备 SDK ，主要目的就是让开发者们的应用能在安卓设备上良好运行，构建丰富的多设备体验。 并且最终也能够在非安卓手机、平板电脑、电视以及汽车等设备上运行。 02 真的能实现跨平台吗？...功能主要是能够实现安卓用户将文件传输到使用 Chrome OS 和其他运行安卓系统的设备上。...跨平台也是 SDK 支持在 Windows 或者 Mac 上部署，让不同设备的应用通过 wifi 、蓝牙、 uwb 等一起运行。...但值得注意的是，谷歌方称目前最新的跨设备 SDK 只提供开发者预览版，只能在平板和手机上使用。 由于该功能还处于早期阶段，我们可能在短期内还无法看到应用在 iOS 和安卓之间的跨设备运行。
Docker-compose 运行MySQL 连接不上 千寻简笔记介绍千寻简笔记已开源，Gitee与GitHub搜索chihiro-notes，包含笔记源文件.md，以及PDF版本方便阅读，且是用了精美主题...@toc简介在服务器部署 mysql 遇到了一个问题，起初根据文档去启动 MySQL，正常启动后发现，远程连接不上，起初怀疑是服务器防护墙没关，后来我把服务器防火墙关闭以及放行云服务器厂商的防火墙，还是连接不上...my.cnf' is ignored.这个错误是MySQL创建容器没有使用上我们的配置文件my.conf，my.conf其中指定的 MySQL 的端口，但是由于没有加载成功，所以映射端口不一致导致远程连接不上数据库...、MySQL 连接不上、MySQL8、docker-compose、docker实现步骤1 重新分配权限我们知道了问题出在哪里就比较好解决了。...将配置文件设置可读的权限，重启 docker-compose 容器chmod go-w /etc/my.cnf使用 down 命令停止运行的容器，并且会删除已停止的容器以及已创建的所有网络docker-compose
你好，我是郭震 本次介绍的是一个独特且实用的Python库：joblib。 joblib是专门用于Python中的轻量级流水线和并行计算的库。...安装joblib 安装joblib非常简单，只需通过pip即可完成安装。...打开你的终端或命令行界面，输入以下命令： pip install joblib joblib简介 joblib的主要特点是其能够提供高效的磁盘缓存和延迟加载，这意味着它可以将函数的返回值缓存到磁盘上，...此外，joblib还提供了简单的并行计算功能，使得在多核心处理器上运行代码变得轻而易举。...通过利用joblib的缓存和并行计算功能，你可以显著提高大规模计算任务的效率。
从类别上讲编程语言主要分成两种，一种在运行之前提前生成二进制文件，机器上电直接运行就可以了；另外一种是一边运行一边编译最终的结果也是转化成二进制文件，这样机器才能准确的识别出来。...只要是遵循冯诺依曼的架构都要转化成二进制的文件让机器去运转执行，可能在未来量子计算机发展起来架构会有所改变，起码在很长的一段时间内还会继续这种架构存在。 ?...编程语言如何实现跨平台运行 就拿典型的编程语言Java作为例子来阐述，java属于典型的跨平台语言，跨平台的语言编程的好处是在任何一个操作系统上完成代码编写之后就可以在任何平台来运行，一般开发java都在...windows平台上开发，但真正在部署的时候既可以在linux服务器上运行，也可以在windows服务器上运行。...对于编程语言的编译原理以及运行过程还是要多去涉猎，如果纯正的高级编程语言可能很少去关系这些个原理，都是去操心如何架构等方面的问题，底层如何实现功能对于上层调用方式都有决定性因素，尽管很多人不推荐第一门编程语言选择
Dask能够自动将计算任务分解成小块并在多核CPU或分布式计算集群上执行，非常适合处理超出单机内存限制的数据集。Dask还提供了一个分布式任务调度器，可以管理计算资源，优化任务执行顺序。...它允许程序利用多核处理器的能力，通过创建独立的进程来执行任务，从而实现并行计算。...joblib joblib 是一个轻量级的并行处理和内存缓存库，广泛应用于机器学习和科学计算中。...四种Python并行库批量处理nc数据 运行Fork查看 若没有成功加载可视化图，点击运行可以查看 ps:隐藏代码在【代码已被隐藏】所在行，点击所在行，可以看到该行的最右角，会出现个三角形，点击查看即可...资源改为4核16g时，并行超越了单循环 当你核数和内存都没困扰时当然是上并行快 ，但是环境不一定能适应多线程 资源匮乏或者无法解决环境问题时还是老实循环或者在列表推导式上做点文章
关于Caffe-Windows的安装与配置请参考下面的链接即可： 教程 | Caffe在Windows10系统上安装与配置 LeNet网络 只有五层的卷积神经网络，实现0～9数字识别！...Caffe中只需要运行下面的脚本工具即可实现。...运行mnist example 第一步：制作LMDB数据 发现caffe widnow的工具压根无法在windows系统环境下运行，最后我只好下载已经制作好的LMDB数据。...第三步：修改训练配置文件参数 打开lenet_solver.prototxt文件，其中： solver_mode // 表示是CPU运行还是GPU运行 max_iter: 10000 // 表示运行steps...，mnist示例caffe运行get！
中文包含了一个很大的字符库，在这些移动设备上支持中文手写识别就带来了一组独特的挑战。...SCUT-COUCH数据库的容量也在同一个水平上。 这些字符集基本反映了全中国的作家们的常用字。然而在个人层面上，每个人之间的“最常用字”经常都会有所不同。...最后，输出层上给每一个类都有一个单独的节点，对于 GB2312-80 中级别1的汉字就有3755个节点，拓展到所有字符的时候就要接近30000。...相比之下，虽然苹果自己的前10位准确率和其它研究中的在同一水平上，但第一位准确率要稍低。...实际上，对于更大的模型，错误率升高得要慢得多。所以，构建一个覆盖了3万个字符（而不是仅仅3755）、同时还有高准确率的中文手写字符识别系统，不仅是可能的，还是可行的。
在使用 Linux 或者 Windows 的时候，我们有可能需要去定时运行一些代码，比如在每个凌晨备份一下数据库，如果这些操作都由人工控制就显得太傻了，使用 Linux 的 crontab 设置定时任务是一个非常不错的选择...比如使用 crontab 运行下面的命令可以启动 cron 的相关服务： $ crontab -u # 设定某个用户的 cron 服务 $ crontab -e # 编辑某个用户的 cron...codes/backup_mysql.sh 这就是每天凌晨4点整备份指定数据库的定时任务，其中需要注意，执行的命令脚本需要填写绝对地址，并且有时候执行的命令也要写绝对地址，比如这个例子中的 sh 有时候需要些上命令的绝对地址...2、写一个执行 Python 脚本的 shell 脚本，可以命名为 ptest.sh 当然，这一步其实可以省略，可以直接在任务中运行 Python 脚本，但是我习惯只在任务中运行 shell 脚本。
GIL，这个Python解释器层面的独特机制，虽在一定程度上守护了内存管理的秩序，却也成为了多线程并行的紧箍咒，限制了Python在多核处理器上的性能发挥。...这就意味着，即便你在程序中创建了多个线程，它们也无法真正意义上并行执行，而是通过时间片轮转的方式，在GIL的调度下依次运行。...但随着多核处理器的普及，GIL的局限性愈发凸显。对于CPU密集型任务，多线程的优势被GIL消磨殆尽，程序无法充分利用多核的并行计算能力，性能提升十分有限。...joblib 库则提供了并行计算的功能，它可以自动管理进程池和线程池，让我们在不深入了解多进程和多线程细节的情况下，轻松实现并行计算。...在进行机器学习模型训练时，我们可以使用 joblib 库并行计算不同的数据子集，加速模型的训练过程。这些第三方库通常经过了大量的优化和测试，使用起来相对简单，是我们突破GIL限制的得力助手。
可扩展性强：Tune-sklearn基于Ray Tune——一种用于分布式超参数优化的库——来高效透明地实现在多核上，甚至在多台机器上进行并行计算，交叉验证。...并行计算 另外一种提升模型训练速度的方法是使用 joblib 和 Ray 实现并行计算，并将训练进行分发。...默认情况下，Scikit-learn只用单核完成模型训练，但是，现在很多计算机都已经是多核了，比如我现在用的MacBook Pro具有4核。因此，在个人计算机上，就具备了提升模型训练速度的可能性。...应用joblib，能让Scikit-Learn实现单个节点上并行训练，默认情况下joblib使用loky并行模式[4]，还可以选择其他模式，如：multiprocessing，dask和ray等。...如果执行分布式计算，可能需要考虑更多东西，如： 多台机器之间的任务调度 数据的高效传输 故障恢复 幸运的是，如果设置为joblib.parallel_backend('ray')，即ray并行计算模式，
github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes❞ 1 简介 我们在日常使用Python进行各种数据计算处理任务时，若想要获得明显的计算加速效果，最简单明了的方式就是想办法将默认运行在单个进程上的任务...而对于我们这些从事数据分析工作的人员而言，以最简单的方式实现等价的加速运算的效果尤为重要，从而避免将时间过多花费在编写程序上。...2 使用joblib进行并行计算 作为一个被广泛使用的第三方Python库（譬如scikit-learn项框架中就大量使用joblib进行众多机器学习算法的并行加速），我们可以使用pip install...joblib对其进行安装，安装完成后，下面我们来学习一下joblib中有关并行运算的常用方法： 2.1 使用Parallel与delayed进行并行加速 joblib中实现并行计算只需要使用到其Parallel...n_jobs：用于设置并行任务同时执行的worker数量，当并行方式为多进程时，n_jobs最多可设置为机器CPU逻辑核心数量，超出亦等价于开启全部核心，你也可以设置为-1来快捷开启全部逻辑核心，若你不希望全部
/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 我们在日常使用Python进行各种数据计算处理任务时，若想要获得明显的计算加速效果，最简单明了的方式就是想办法将默认运行在单个进程上的任务...而对于我们这些从事数据分析工作的人员而言，以最简单的方式实现等价的加速运算的效果尤为重要，从而避免将时间过多花费在编写程序上。...2 使用joblib进行并行计算 作为一个被广泛使用的第三方Python库（譬如scikit-learn项框架中就大量使用joblib进行众多机器学习算法的并行加速），我们可以使用pip install...joblib对其进行安装，安装完成后，下面我们来学习一下joblib中有关并行运算的常用方法： 2.1 使用Parallel与delayed进行并行加速 joblib中实现并行计算只需要使用到其Parallel...n_jobs：用于设置并行任务同时执行的worker数量，当并行方式为多进程时，n_jobs最多可设置为机器CPU逻辑核心数量，超出亦等价于开启全部核心，你也可以设置为-1来快捷开启全部逻辑核心，若你不希望全部
我们可以使用多线程，使用一个叫做joblib的模块，来实现groupby的并行运算，然后在组合，有那么一点map-reduce的感觉。 ...如果大家的电脑是多核的，大家在运行的时候会发现，其实只会有一个核被完全使用，而其他的核都是空闲着的。...import pandas as pd from joblib import Parallel, delayed import multiprocessing import statsmodels.api...multiprocessing.cpu_count())(delayed(func)(group) for name, group in dfGrouped) return pd.concat(retLst) 使用了joblib
但Pandas在使用上有一些技巧和需要注意的地方，如果你没有合适的使用，那么Pandas可能运行速度非常慢。本文将整理一些Pandas使用技巧，主要是用来节约内存和提高代码速度。...在阿里云安全赛中我是用joblib库写的并行特征提取，比单核特征提取快60倍。 建议4：如果能并行就并行，用第三方库或者自己手写多核计算。...建议5：在优化的过程中可以按照自己需求进行优化代码，写代码尽量避免循环，尽量写能够向量化计算的代码，尽量写多核计算的代码。
在我们基于训练集训练了 sklearn 模型之后，常常需要将预测的模型保存到文件中，然后将其还原，以便在新的数据集上测试模型或比较不同模型的性能。..." joblib.dump(model, joblib_file) # Load from file joblib_model = joblib.load(joblib_file) # Calculate...random_state=None, solver='liblinear', tol=0.0001, verbose=0, warm_start=False) 使用 JSON 进行数据序列化实际上是将对象保存为字符串格式...•Python 版本兼容性 ：两种工具的文档都指出，不建议在不同的 Python 版本之间对对象进行序列化以及反序列化。...这两个工具都可能包含恶意代码，因此不建议从不受信任或未经身份验证的来源加载数据。 结论 本文我们描述了用于保存和加载 sklearn 模型的三种方法。
云服务器
ICP备案
云直播
即时通信 IM
对象存储
