这一期我们来介绍如何在Windows上安装CUDA,使得对图像数据处理的速度大大加快,在正式的下载与安装之前,首先一起学习一下预导知识,让大家知道为什么使用GPU可以加速对图像的处理和计算,以及自己的电脑是否可以使用GPU加速. ​写在前面: 在深度学习中,我们常常要对图像数据进行处理和计算,而处理器CPU因为需要处理的事情多,并不能满足我们对图像处理和计算速度的要求,显卡GPU就是来帮助CPU来解决这个问题的,GPU特别擅长处理图像数据,而CUDA(Compute Unified Device

让DB2跑得更快——DB2内部解析与性能优化 (DB2数据库领域的精彩强音,DB2技巧精髓的热心分享,资深数据库专家牛新庄.干毅民.成孜论.唐志刚联袂推荐!)  洪烨著 2013年10月出版 定价:79.00元 编辑推荐 本书作者在DB2China数据库论坛担任热点讨论版块版主,主持多次热点讨论以及专家现场诊断,擅长DB2数据库及相关产品的性能调优及故障分析,对DB2技能及实践经验有多年积累,并且近年来多位业界专家一直在积极推动DB2领域的技术交流,真正理解DB2技术人员真正的需求与痛楚,是DB

[UOJ#62]怎样跑得更快 题面 这个题让人有高斯消元的冲动,但肯定是不行的. 这个题算是莫比乌斯反演的一个非常巧妙的应用(不看题解不会做). 套路1: 因为\(b(i)\)能表达成一系列\(x(i)\)的和,所以我们尝试通过反演将\(x(i)\)表达成一系列\(b(i)\)的和的形式,那么就可以解出来了. 然后一个简单的化简:\(gcd(i,j)^c\cdot lcm(i,j)^d=i^d\cdot j^d\cdot gcd(i,j)c-d\). \[ \displaystyle b_i=\

[UOJ#62][UR #5]怎样跑得更快(莫比乌斯反演) 题面 UOJ 题解 众所周知,\(lcm(i,j)=\frac{ij}{gcd(i,j)}\),于是原式就变成了: \[\sum_{j=1}^n gcd(i,j)^{c-d}i^dj^dx_j\equiv b_i\] 于是我们就可以写成函数的形式: \[\sum_{j=1}^n f(gcd(i,j))h(i)h(j)x_j\equiv b_i\] 然后就开始枚举\(gcd\). \[\begin{aligned} b_i&=\sum_{

「UR#5」怎样跑得更快 膜这个您就会了 下面是复读机mangoyang 我们要求 \[ \sum_{j=1}^n \gcd(i,j)^{c-d} j^d x_j=\frac{b_i}{i^d} \] 随便设一下 \[ \sum_{j=1}^n f(\gcd(i,j))h(j)=g(i) \\ \sum_{d|i}\sum_{j=1}^n [\gcd(i,j)=d]f(d)h(j)=g(i) \\ \sum_{d|i}\sum_{d|j}f_r(d)h(j)=g(i) \] 这里用到了第一个莫比

前言 代码都是由 CPU 跑起来的,我们代码写的好与坏就决定了 CPU 的执行效率,特别是在编写计算密集型的程序,更要注重 CPU 的执行效率,否则将会大大影响系统性能. CPU 内部嵌入了 CPU Cache(高速缓存),它的存储容量很小,但是离 CPU 核心很近,所以缓存的读写速度是极快的,那么如果 CPU 运算时,直接从 CPU Cache 读取数据,而不是从内存的话,运算速度就会很快. 但是,大多数人不知道 CPU Cache 的运行机制,以至于不知道如何才能够写出能够配合 CPU Ca

Node.js 受益于它的事件驱动和异步的特征,已经很快了.但是,在现代网络中只是快是不行的.如果你打算用 Node.js 开发你的下一个Web 应用的话,那么你就应该无所不用其极,让你的应用更快,异常的快.本文将介绍 10 条,经过检验得知可大大提高 Node 应用的技巧.废话不多说,让我们逐条来看看. 1. 并行 创建 Web 应用的时候,你可能要多次调用内部 API 来获取各种数据.比如说,假设在 Dashboard 页面上,你要执行下面这几个调用: 用户信息 -getUserProfil

1.关闭家庭组,因为这功能会导致硬盘和CPU处于高负荷状态. 关闭方法:Win+C-设置-更改电脑设置-家庭组-离开 如果用不到家庭组可以直接把家庭组服务也给关闭了:控制面板-管理工具-服务-HomeGroup Listener 和 HomeGroup Provider 禁用 2.Windows Defender 全盘扫描下系统,否则打开文件夹会卡顿. 然后可以排除信任的EXE程序,建议排除explorer.exe(资源管理器进程),如果你不用系统自带的杀毒软件,也可以直接关闭它. Win+X-

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TensorRT 3:更快的TensorFlow推理和Volta支持 TensorRT 3: Faster TensorFlow Inference and Volta Support 英伟达TensorRT 是一个高性能的深度学习推理优化器和运行时,为深度学习应用程序提供低延迟.高吞吐量的推理.NVIDIA去年发布了TensorRT,其目标是加速产品部署的深度学习推理. Figure 1. TensorRT optimizes trained neural network models to

作者:曹彬 | 旷视 MegEngine 架构师 简介 从 2080Ti 这一代显卡开始,所有的民用游戏卡都取消了 P2P copy,导致训练速度显著的变慢.针对这种情况下的单机多卡训练,MegEngine 中实现了更快的集合通信算法,对多个不同的网络训练相对于 NCCL 有 3% 到 10% 的加速效果. MegEngine v1.5 版本,可以手动切换集合通信后端为 shm(默认是 nccl),只需要改一个参数.(由于 shm 模式对 CPU 有额外的占用,且只有在特定卡下才能提高效率,因此

介绍 基于语言.视觉和语音的 Transformer 模型越来越大,以支持终端用户复杂的多模态用例.增加模型大小直接影响训练这些模型所需的资源,并随着模型大小的增加而扩展它们.Hugging Face 和微软的 ONNX Runtime 团队正在一起努力,在微调大型语言.语音和视觉模型方面取得进步.Hugging Face 的 Optimum 库,通过和 ONNX Runtime 的集成进行训练,为许多流行的 Hugging Face 模型提供了一个开放的解决方案,可以将训练时间缩短 35% 或

装好ubuntu系统后的第一见事就是替换自带的更新源,原因是系统自带的源有些在中国访问不了,可以访问的速度又特别慢.幸好国内的一些公司和大学提供了速度不错的更新源.下面介绍如何使用更快的更新源 方法/步骤 备份sources.list文件:      cp /etc/apt/sources.list etc-backup/etc-apt-source.list  打开sources.list:     sudo gedit /etc/apt/sources.list   修改sources.li

导读 PHP 7 比5.x 快上很多,即使只有单纯的版本升级就已经很有感,不过大家还是希望它变得越来越快,这时再做些小调整就会更有fu,Let's try it! 事前准备 说到PHP 7,那一定跑不了LAMP 或是LEMP,请先准备好底层服务的安装. [CentOS 7] 整合Apache.MySQL.PHP 7 组成LAMP Server [CentOS 7] 整合Nginx.MariaDB.PHP 7 组成LEMP Server 以前我们要让PHP加快处理速度,通常会配合APC.eAcce

xgboost的出现,让数据民工们告别了传统的机器学习算法们:RF.GBM.SVM.LASSO.........现在,微软推出了一个新的boosting框架,想要挑战xgboost的江湖地位.笔者尝试了一下,下面请看来自第一线的报告. 包含以下几个部分: 一. 基本介绍 二.  XGBOOST原理及缺点 三. LightGBM的优化 四. 建模过程(python) 五. 调参 一. 基本介绍 LightGBM 是一个梯度 boosting 框架,使用基于学习算法的决策树.它可以说是分布式的,高效

NVIDIA TensorRT 让您的人工智能更快! 英伟达TensorRT™是一种高性能深度学习推理优化器和运行时提供低延迟和高通量的深度学习推理的应用程序.使用TensorRT,您可以优化神经网络模型,精确地校准低精度,并最终将模型部署到超大规模的数据中心.嵌入式或汽车产品平台.在对所有主要框架进行培训的模型的推理过程中,基于TensorRT的gpu应用程序的执行速度比CPU快100倍. TensorRT提供INT8和FP16的优化,用于深度学习推理应用程序的生产部署,如视频流.语音识别.推

原文地址:https://dave.cheney.net/2014/06/07/five-things-that-make-go-fast 翻译放在每个小段下面 Anthony Starks has remixed my original Google Present based slides using his fantastic Deck presentation tool. You can check out his remix over on his blog, mindchunk.bl

来源: 前些天说了一下如何修复损坏的MyISAM表,可惜只会修复并不能脱离被动的境地,只有查明了故障原因才会一劳永逸. 如果数据库服务非正常关闭(比如说进程被杀,服务器断电等等),并且此时恰好正在更新MyISAM表,那么发生损坏的概率就比较大.今天我要说的是另一种情况:频繁的打开关闭MyISAM表文件造成MyISAM表损坏. 什么时候会出现频繁的打开关闭MyISAM表文件的情况呢? 先查看当前系统的table_cache设置,它的作用就是缓存表文件描述符,降低打开关闭表的频率,如果这个参数设置得

SOLOv 2:实例分割(动态.更快.更强) SOLOv2:  Dynamic, Faster and Stronger 论文链接: https://arxiv.org/pdf/2003.10152.pdf 代码链接:https://github.com/aim-uofa/AdelaiDet 摘要 在这项工作中,本文的目标是建立一个简单,直接,快速的实例分割框架,具有很强的性能.本文遵循王等人SOLO的原则."SOLO:按位置分割对象"[33].重要的是,本文进一步通过动态学习对象分段

摘要:为大家梳理了针对常见精度问题的调试调优指南,将以"MindSpore模型精度调优实战"系列文章的形式分享出来,帮助大家轻松定位精度问题,快速优化模型精度. 本文分享自华为云社区<技术干货 | 更快定位精度问题!MindSpore模型精度调优实战(一)>,原文作者:HWCloudAI . 引言: 在模型的开发过程中,精度达不到预期常常让人头疼.为了帮助大家解决模型调试调优的问题,我们为MindSpore量身定做了可视化调试调优组件:MindInsight. 还为大家梳理

​  前言 本文主要探究了轻量模型的设计.通过使用 Vision Transformer 的优势来改进卷积网络,从而获得更好的性能. 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读.CV招聘信息. ​ 论文:https://arxiv.org/abs/2203.03952 代码:https://github.com/hkzhang91/EdgeFormer 核心内容 本文主要探究了轻量模型的设计.通过使用 Vision Transformer 的优势来改进卷积