/tools/caffe | grep openblas # 查看 openblas 库信息 Caffe 实例 Step1 - 准备图像数据库 测试 Caffe 的训练性能需要使用图像数据库作为输入资源...和 VAL_DATA_ROOT 为解压后的原始图像路径 # 设置 RESIZE=true 以便在将图像添加到数据库之前将其调整到适当大小 # 创建图像数据库 $ ....# 考虑到之前曾对系统的gcc降级，这导致了上述错误，对gcc升级。...，cuda8中出现了atomicAdd的定义，从而产生bug 将common.cuh 进行如下修改，注意最后的endif 1....问题31 - CUDA 查询 nvcc -V not installed 问题 问题： $ nvcc -V >> The program 'nvcc' is currently not installed
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...用于支持`runtime API的必要文件(如libcudart.so以及nvcc)是由CUDA Toolkit installe`r安装的。...nvcc是与CUDA Toolkit一起安装的CUDA compiler-driver tool，它只知道它自身构建时的CUDA runtime版本。...也就是说在开发过程中，你只能选择其中一种API。简单理解二者的区别就是：runtime是更高级的封装，开发人员用起来更方便，而driver API更接近底层，速度可能会更快。...这也就能解释，为啥NVIDIA的官网里同时有 CUDA Toolkit 和 NVIDIA Driver 两种下载了 顺便附上cudnn的下载，注意下载cuDNN，需要注册一个账号才能下载 如果你之前使用了
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...2015 年，这一群人又提出了 Faster R-CNN，它在速度上相比 Fast R-CNN 有了更大的提高，主要是改进了怎样在 Fast R-CNN 和 R-CNN 中找 region 的过程，Faster...2018 年，沿着 Faster R-CNN 这条路线提出的方法有 Cascade R-CNN，它将 cascade 结构用在了 Faster R-CNN 中，同时也解决了一些 training distribution...，使用pytorch1.1.0版本解决 cannot find -lcudart sudo ln -s /usr/local/cuda/lib64/libcudart.so /usr/lib/libcudart.so...https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/54342176 unable to execute ‘/usr/local/cuda-9.2/bin/nvcc
足球环境的Github主页也提供了另一种安装方式，通过Docker安装。 Docker是一个开源的引擎，可以轻松的为任何应用创建一个轻量级的、可移植的、自给自足的容器。...简单来说，谷歌提供了包含安装足球环境所需的必要环境在一个Docker配置文件中，安装好Docker后，一条命令就可以创建包含足球环境的整套配置的Docker容器。...run -it gfootball bash ，这样运行Docker的话会导致CUDA相关错误) After entering the image, you can run sample training...配置环境问题： nvidia-smi命令输出的CUDA版本和nvcc -V命令输出的CUDA版本不一样，是出错了吗？ In short....The necessary support for the runtime API (e.g. libcudart.so on linux, and also nvcc) is installed by
本文给出了一种使用gpgpusim提供的vbox虚拟机进行编译，在host的docker环境下运行的方法。 2....使用gpgpusim官方vbox虚拟机 gpgpusim官方提供了vbox虚拟机文件的下载，大概7G多， http://ece.ubc.ca/~taylerh/files/gpgpu-sim/gpgpu-sim.vm.tar.gz...编译 编译成功gpgpusim以后，实际上主要是生成了一个libcudart.so。 4....在该目录下建立libsim，将vbox虚拟机里编译好的/home/gpgpu-sim/gpgpu-sim_distribution/lib/gcc-4.6.4/cuda-4020/release/libcudart.so.../configs/GTX480/文件夹下有三个文件）到test文件夹： nvcc -o vectoradd .
这里第一代的gpu架构的命名也是Tesla，但现在基本已经没有这种设计的卡了，下文如果提到了会用Tesla架构和Tesla系列来进行区分。...[image.png] cudnn 这个其实就是一个专门为深度学习计算设计的软件库，里面提供了很多专门的计算函数，如卷积等。...&nvidia-smi nvcc 这个在前面已经介绍了，nvcc其实就是CUDA的编译器,可以从CUDA Toolkit的/bin目录中获取,类似于gcc就是c语言的编译器。...用于支持runtime API的必要文件(如libcudart.so以及nvcc)是由CUDA Toolkit installer安装的。...两者的共同点是库，库是这两个路径和PATH路径的区别，PATH是可执行文件。
这里第一代的gpu架构的命名也是Tesla，但现在基本已经没有这种设计的卡了，下文如果提到了会用Tesla架构和Tesla系列来进行区分。...cudnn 这个其实就是一个专门为深度学习计算设计的软件库，里面提供了很多专门的计算函数，如卷积等。...&nvidia-smi nvcc 这个在前面已经介绍了，nvcc其实就是CUDA的编译器,可以从CUDA Toolkit的/bin目录中获取,类似于gcc就是c语言的编译器。...用于支持runtime API的必要文件(如libcudart.so以及nvcc)是由CUDA Toolkit installer安装的。...两者的共同点是库，库是这两个路径和PATH路径的区别，PATH是可执行文件。
和libtorch(如果不明白这是什么库的童鞋只知道是两个库就可以，在这里我们的程序中要链接它们)。...可以看到我们这段代码中需要这两个库，而上面的绿色波浪线显示这两个库的头文件还没有找到。...的参数中添加libtorch库的路径。...Cmake插件提供，这样之后，我们就可以在浏览代码中正常显示我们的头文件了(可以看到头文件下面没有绿色波浪线了): C++编译器在不同的操作平台上式不同的。...对于Linux来说就是我们经常见到的GCC，之前我们并没有说我们的编译器是什么，因为我们在配置Cmake的时候其会自动搜索当前系统中所有存在编译器然后让我们去选择: 当然我们在选择后也可以在setting
SQL查询的条件是 WHERE c1 = ? AND c2 = ?，用EXPLAIN查看执行计划，发现优化器优先选择了VARCHAR类型的c2列索引。...他表示很不理解，难道不应该选择看起来代价更小的INT类型的c1列吗？ 2....key_len: 82 ref: const rows: 1 filtered: 100.00 Extra: NULL 可以看到优化器的确选择了...问题分析 其实原因很简单粗暴：优化器认为这两个索引选择的代价都是一样的，只是优先选中排在前面的那个索引而已。...所以，优化器认为选择哪个索引都是一样的，就看哪个索引排序更靠前。
点击上方“码农沉思录”，选择“设为星标” 优质文章，及时送达 介绍 knife4j是为Java MVC框架集成Swagger生成Api文档的增强解决方案（在非Java项目中也提供了前端UI的增强解决方案...功能预览 在线预览 http://knife4j.xiaominfo.com/doc.html 选择不同接口 ? Authorize ?...version>${lastVersion} Spring Boot项目单体架构使用增强功能 在Spring Boot单体架构下,knife4j提供了starter...，包括前端Ui的jar包 Spring Cloud微服务架构 在Spring Cloud的微服务架构下,每个微服务其实并不需要引入前端的Ui资源,因此在每个微服务的Spring Boot项目下,引入knife4j...，无非就是牛逼来形容，切实的解决了swagger ui不够友好的问题，而且还可以集成到其他语言的api项目中，真真切切的需要感谢开发作者提供了这么好的工具供我们使用，小伙伴是不是心动了，赶紧去试试吧！
---- 新智元报道 编辑：好困 袁榭 【新智元导读】在开源程序界惹出「删库跑路」大新闻的开发者Marak Squires，最近发声：「人无完人，编程错误而已，GitHub你就不用再封我号了嘛！...封号十天了，既不让我修复项目的bug，也不回我的邮件。每个人都会时不时地犯编程错误。没有人是完美的。 嗯？「编程错误」？...对于Marak的控诉以及希望能回到GitHub的想法，网友们普遍表示：「大可不必」。 老兄，这不是一个「编程错误」，你知道的。这是在破坏公共资源。...删自己的库，「断」自己的路 作为两个非常受欢迎的开源库，「colors」在npm上每周的下载量就超过2000万次，并且有将近19000个项目正在使用，「faker」在npm上每周的下载量超过280万次，...不过亚伦·斯沃茨的理想主义与不安分性格给自己惹了麻烦。 为标显自己支持「知识开源」的态度，亚伦黑掉了MIT的校园内网，用JSTOR数据库的MIT权限下载了数百万篇期刊文章并公布。
文章大纲 简介 使用 wsl 的docker 进行深度学习与 原生方式的对比 主要步骤 1.安装 wsl-2 版本的windows NVIDIA驱动 2....简介 目前我看官网主要推荐docker 方式了，那我们就用docker 方式试试。...进行深度学习与 原生方式的对比 PyTorch MNIST 测试，这是一个有目的的小型玩具机器学习示例，它强调了保持 GPU 忙碌以达到满意的 WSL2性能的重要性。...做如图所示的选择。...NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 8.6) 参考文献 安装WSL2，官方文档说的比较清楚了
（在非Java项目中也提供了前端UI的增强解决方案），前身是swagger-bootstrap-ui,取名knife4j是希望她能像一把匕首一样小巧,轻量,并且功能强悍!...四、功能预览 在线预览 http://knife4j.xiaominfo.com/doc.html 选择不同接口 ? Authorize ?...${lastVersion} Spring Boot项目单体架构使用增强功能 在Spring Boot单体架构下,knife4j提供了starter...，包括前端Ui的jar包 Spring Cloud微服务架构 在Spring Cloud的微服务架构下,每个微服务其实并不需要引入前端的Ui资源,因此在每个微服务的Spring Boot项目下,引入knife4j...，无非就是牛逼来形容，切实的解决了swagger ui不够友好的问题，而且还可以集成到其他语言的api项目中，真真切切的需要感谢开发作者提供了这么好的工具供我们使用，小伙伴是不是心动了，赶紧去试试吧！
MSE，RMSE，MAE，MAPE，sMAPE…等等有大量不同的错误度量标准，每个错误度量标准都有其优点和缺点，并且涉及的案例比以前更多。那么，如何决定要为我们的项目使用哪种指标呢？...我相信回答这个问题的关键是了解这些最流行的度量标准的优势和局限性。这样，我们就可以选择最适合手头任务的度量标准。这就是为什么在本文中我将介绍我最近使用的两个度量标准。 ?...sMAPE 对称平均绝对百分比误差（symmetric Mean Absolute Percentage Error ） 在讨论了MAPE之后，我们还将介绍它的建议替代方案之一—对称MAPE。...修复了原始MAPE的缺点-它同时具有下限（0％）和上限（200％）。 缺点 当真实值和预测值都非常接近零时不稳定。发生这种情况时，我们将处理非常接近零的数字除法。...在这里，我们得出的sMAPE为22.2％。 结论 在本文中，我描述了对回归问题进行性能评估的两种流行方法。虽然它可以解决MAPE的一些缺点，但仍然存在一些问题，并且还会创建一些新问题。
它的优秀还导致了不少人都喜欢研究它，面试官也喜欢提问面试者，也使整个行业进入了更深的内卷。 我相信多数人还是拒绝选择躺平的，今天我们一起来了解一下，Redis 的 VM 机制。...Redis 之 VM 机制 Redis 的 VM (虚拟内存)机制就是暂时把不经常访问的数据(冷数据)从内存交换到磁盘中，从而腾出宝贵的内存空间用于其它需要访问的数据(热数据)。...当超过最大内存限制后，redis 会选择较老的对象(如果两个对象一样老会优先交换比较大的对象)将它从内存中移除，这样会更加节约内存。...2、设置的交换文件数量达到上限。3、几乎全部的对象都被交换到磁盘了。...总结 Redis 直接自己构建了 VM 机制 ，不会像一般的系统会调用系统函数处理，会浪费一定的时间去 移动 和 请求，而 Redis 不存在。这也是 Redis 能够那么快的一个原因之一了。
它的优秀还导致了不少人都喜欢研究它，面试官也喜欢提问面试者，也使整个行业进入了更深的内卷。 我相信多数人还是拒绝选择躺平的，今天我们一起来了解一下，Redis 的 VM 机制。...Redis 之 VM 机制 Redis 的 VM (虚拟内存)机制就是暂时把不经常访问的数据(冷数据)从内存交换到磁盘中，从而腾出宝贵的内存空间用于其它需要访问的数据(热数据)。...当超过最大内存限制后，redis 会选择较老的对象(如果两个对象一样老会优先交换比较大的对象)将它从内存中移除，这样会更加节约内存。...设置的交换文件数量达到上限。 几乎全部的对象都被交换到磁盘了。...总结 Redis 直接自己构建了 VM 机制 ，不会像一般的系统会调用系统函数处理，会浪费一定的时间去 移动 和 请求，而 Redis 不存在。这也是 Redis 能够那么快的一个原因之一了。
它的优秀还导致了不少人都喜欢研究它，面试官也喜欢提问面试者，也使整个行业进入了更深的内卷。 ? 我相信多数人还是拒绝选择躺平的，今天我们一起来了解一下，Redis 的 VM 机制。...Redis 之 VM 机制 Redis 的 VM (虚拟内存)机制就是暂时把不经常访问的数据(冷数据)从内存交换到磁盘中，从而腾出宝贵的内存空间用于其它需要访问的数据(热数据)。...当超过最大内存限制后，redis 会选择较老的对象(如果两个对象一样老会优先交换比较大的对象)将它从内存中移除，这样会更加节约内存。...设置的交换文件数量达到上限。 几乎全部的对象都被交换到磁盘了。...总结 Redis 直接自己构建了 VM 机制 ，不会像一般的系统会调用系统函数处理，会浪费一定的时间去 移动 和 请求，而 Redis 不存在。这也是 Redis 能够那么快的一个原因之一了。
Mint UI 是饿了么前端团队（elemeFE）推出的专门针对移动端的前端 UI 库，不过其 github 库已经有2年多没有更新了，API 也不是很详细。...不过多评价，还是有很多人用 Element UI的，下面记录一下使用 Mint UI 遇到的问题及解决方法： 如何安装我就不再赘述了，大家可以参考官方文档进行安装。...讲一下多个 UI 库按需引入吧： 我已经配置了 Ant Design Vue 的按需引入了，只需要 Mint 的几个组件，可以引入需要的组件和对应的 css 文件，如下： import { Picker... label="意向薪酬" class="list-item t-border"> 选择...:startDate="new Date(1900,1,1)" 声明：本文由w3h5原创，转载请注明出处：《饿了么Mint UI库Datetime picker日期选择器采坑记录》 https://www.w3h5
最近面了一些公司，拿到一些 offer，这些 offer 的岗位做的事情可以分为工具、业务两种，最终我选择了业务开发的 offer。这篇文章来讲下原因。...文档和代码生成：通过编译的方式，由 ts 生成 markdown、c++ 和 ios 的头文件、android 的抽象类等 因为想去华为做编程语言才离职的，但最终没去，所以又面了一些前端的岗位，拿到了一些...最终，我选择了去一家外企做业务开发，原因有两个： 做工具链主要是写 Node.js，写组件少一些，离浏览器上的前端技术远一些。而且服务的对象是开发者，不是最终产品的用户，离用户远一些。...其实，主要还是第二个原因，比起工作内容，我觉得有更多自己的时间更重要一些。因为我已经具备了在工具领域自主探索的能力，并不需要靠做工具的工作来进入这个领域。...这篇文章主要是讲了前端工作的分类和我对工具 or 业务的 offer 的选择。 每个人的经历不同，想法不同，做的选择也会不同。如果让你来选择，你会想做业务多一点，还是做工具多一点呢？
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...语句用于终止循环的执行。...当在循环体内执行到该语句时候，程序将跳出循环，继续执行循环语句的下一个语句。 continue语句控制跳出循环中的某些语句。...循环的嵌套 （回溯算法可以减少嵌套） 例 求100~200之间第一个被21整除的整数 下面的博客有较为全面的常用函数介绍 https://blog.csdn.net/diaomeijiao3430.../article/details/101345151 （rem用的时候，可以搜“matlab中表示整除的函数”即可） 例 编程生成一个六阶矩阵，使主对角线上元素皆为一，与主对角线相邻元素皆为2，其余元素为
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