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    Ubuntu 21.10 安装NVIDIA驱动并切换到模式

    起因 本人最近开始尝试将Ubuntu作为日用操作系统,以便熟悉Linux有关操作习惯。...但是本人的设备为双显卡笔记本设备,在系统刚刚安装好的时候,界面并非是多么流畅,后查看系统信息发现并没有成功驱动。在经历一天的摸索后终于将驱动安装成功并且切换到模式。...为nouveau并非nvidia,那么意味着你的并没有被识别或者使用了开源驱动nouveau导致并没有被激活。...驱动的目的 blacklist nouveau options nouveau modeset=0 然后reboot重启系统 开机进入系统后,使用Ctrl+Alt+F3进入命令行模式来安装驱动,首先需要关闭...,首先我们安装一些必备软件来对进行控制 安装NVIDIA Settings控制面板 sudo apt install nvidia-settings 然后你就可以在启动器内找到控制面板图标,打开后就可以查看信息了

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    Kali Linux 是什么,你需要

    如果你听到一个 13 岁的黑客吹嘘他是多么的牛逼,是有可能的,因为有Kali Linux的存在。...所有这些繁杂的工作都不需要你去考虑,因此,你只需要专注于要审计的真实工作上,而不需要去考虑准备测试系统 如何使用它? Kali 是一个 Linux 发行版。...你可以在需要测试一个系统时随时来启动它。它也有非常好的灵活性,可以让运行 Kali 的机器随时运行在想要测试的网络上 Kali 可以做什么? Kali 里面有很多的安全工具而不是别的。...完整的了解这些工具需要很多的时间,但是,你可以清楚地看到许多非常流行的工具它都有。 Kali 是为你准备的? Kali 并不是为普通用户准备的。...它并不是一个运行在你的笔记本电脑上的普通 Linux 发行版,而是一个很酷的“黑客操作系统“。

    6.5K50

    需要 GraphQL

    GraphQL 开发初衷 我们在 Facebook 的代码开源网站上找到了 官方回答, 大意是说: 在开发带 WebView 的 APP 时需要兼容 Android、iOS 环境不一致从而设计不同 API...REST 模式痛点 API 爆炸 随着我们做的产品功能越来越复杂,需要依赖后台模块API数量越来越多,逐渐不好维护。...加载太多无用内容 使用 API 的前端开发人员无法限制接口返回内容,而且在接口复用中,通常会接收到很多不需要的字段,导致请求包很大,网络耗时变长。...实现一个功能需要请求多个 API 通常,复杂的功能不是一个 API 可以搞定的。这时我们会并发请求多次,但浏览器也有最大请求数量限制。...同时获取多个数据 我们在上面的 query 里面可以同时放多个对象描述,可以一次性把需要的数据都拉取回来,减少网络请求数量,极大优化了网络请求负载,同时也方便前端开发。

    2.1K70

    “诺基亚大屏计算器”来咯!

    开发winform计算器需要在开发环境的窗体应用程序中进行,并且可以在.cs的设计界面中对进行计算器的简单设计布局, Visual Studio在这一点上的设计十分的方便,我们可以通过设计界面的工具箱直接对界面布局...Winform计算器要实现的基本控件包括数字、小数点、加减乘除、清空、等于、文本显示框等控件,同时小伙伴还可以根据需求自行设计和添加其他的功能,以下这个是大灰狼设计的“诺基亚牌大屏智能计算器”的交互界面...之后我们需要定义一些变量来接收相应的控件触发时发送的内容,这些变量可以在计算器的使用时接收数字、操作符、小数点、结果等信息: private string strOutput = ""; //定义输出...清空函数的编写需要在该控件所关联的函数下进行。该函数的编写思路就是直接将之前定义的所有的接收变量置于初始值即可。...接下来有两种操作方式: 一种是重新键入两个数进行运算,这样需要将结果输出以后,将原来定义的所有的变量赋予初值即可, 另一种是得出运算结果之后,继续点击操作符进行连环运算,这样需要在将运算结果输出之后

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    python程序需要编译

    不过它是针对特定CPU体系的,这些目标代码只能在特定平台执行,如果这个程序需要在另外一种 CPU 上面运行,这个代码就必须重新编译。...而解释型语言是在代码运行期间逐行翻译成目标机器码,下次执行时,还是需要逐行解释,我们可以简单认为 Java、Python 都是解释型语言。...编译型相当于厨师直接做好一桌子菜,顾客来了直接开吃,而解释型就像吃火锅,厨师把菜洗好,顾客需要自己动手边煮边吃。...因为 Python 代码在运行前,会先编译(翻译)成中间代码,每个 .py 文件将被换转成 .pyc 文件,.pyc 就是一种字节码文件,它是与平台无关的中间代码,不管你放在 Windows 还是 Linux...把模块定义成二进制语言程序的这个过程叫做字节编译 python是解释型语言,它的字节编译是由解释器完成的 编译py文件,生成pyc结尾的文件的方法, Import zipfile.py 到此这篇关于python程序需要编译的文章就介绍到这了

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    我们真的需要模型压缩

    然而,由于模型过参数化,它们记住数据 [4],而不是学习数据中的有用模式,这就需要正则化。然后,模型压缩利用这种简单性,只保留解决方案实际需要的参数。...由于我们的目标是训练使用较少 GPU 内存的神经网络,我们可以问一些显而易见的问题: 为什么需要过参数化? 需要多少过参数化? 我们可以通过使用更聪明的优化方法来减少过参数化?...未来方向 我们真的需要模型压缩?这篇文章的标题有些挑衅,但这个idea并不是: 通过收紧过度参数化的边界和改进我们的优化方法,我们可以减少或消除事后模型压缩的需要。...显然,在我们得到一个明确的答案之前,还有很多悬而未决的问题需要回答。下面是一些我希望在未来几年内完成的工作。 过参数化 通过观察数据的质量(使用低计算资源) ,我们能够得到更严格的边界?...我们可以将这些边界扩展到其它常用的架构(RNNs,Transformers)? 优化 在训练过的神经网络中还有其它我们没有利用的冗余

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    你真的需要消息队列

    如果使用消息队列,则需要定义两个系统都能识别的消息格式;如果不使用消息队列,则必须定义一个方法签名。有什么本质的区别?不是真的。 但你可能会有其他想要特别关注某一信息的消费者?...耦合?是的。但是这种耦合没有什么不方便的。 那么如何处理峰值流呢?您可以通过消息队列将请求放置到持久队列中,然后将它们一起处理。...这是一个非常有用的特性,但它也仅限于几个因素——您的请求是在UI背景中处理的,还是需要立即响应?...所以还有一个问题,如果信息丢失了,会有问题?如果应用程序处理请求的节点,可以恢复它?您会发现这种情况经常发生,如果您没有处理所有的消息,那么很难确保功能是正确的。...队列可以有很多配置项和大小是多少,什么行为是(消费者需要需要确认接受,要注重处理失败,多个消费者得到相同的消息,消息有TTL,等等)以及网络和消息传递开销,特别是现在每个人都喜欢与XML或JSON传递信息

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