发现一篇神文,解决了困扰许久的远程桌面OpenGL/GPU 等问题... 原地址在这:http://www.tanglei.name/how-to-run-gpu-programs-using-remote-connection/ 有时候往往需要通过远程桌面连接进行coding工作,像一般的比如web之类的可能不需要GPU等支持的coding工作直接用windows远程桌面连接编码然后debug即可,而一些需要依靠显卡支持的工作如渲染.cuda等GPU操作时,往往远程桌面连接debug会失败.因

今天来分享一个"高大上"的技术--使用python编写一个能够用微信远程控制电脑的程序! 先来分析一下控制的详细流程: 我们使用微信给特定的邮箱发送一封邮件,当中包括了我们想要电脑运行的命令.然后电脑上的python程序获取到这封邮件,然后解析当中的命令,再交付给电脑运行.能够看出.这当中基本的技术难点就是获取邮件了!可是!这没有不论什么问题.大家看到我的上一篇博客<python 收发邮件> http://blog.csdn.net/ivan_zgj/article/det

首先,我们要先看看微信远程控制电脑的原理是什么呢? 我们可以利用Python的标准库控制本机电脑,然后要实现远程的话,我们可以把电子邮件作为远程控制的渠道,我们用Python自动登录邮箱检测邮件,当我们发送关机指令给这个邮箱的时候,若Python检测到相关的指令,那么Python直接发送本机的相关命令. 下面来分析一下该项目: 1.需求分析 1.范围:用Python开发一个远程操控电脑的项目. 2.总体要求:  2.1  总体功能要求:能够通过该软件远程控制该软件所在的电脑的重启或关机操作.  

由于一般密码破解工具的破解速度实在是太慢,而且支持的密码破解协议也不多,暴力破解的话,有的密码1年时间也破不出来,用字典跑的话必须要明文密码在字典里才行,而且密码字典太大的话,也很浪费时间,跑不出来也是很常见的事情,下面推荐一款世界上破解密码速度最快的工具,hashcat,hashcat github地址,选择最新版的下载即可. hashcat支持多种计算核心: GPUCPUAPUDSPFPGACoprocessor 下载官方NVIDA驱动程序 到NVIDA官网下载与自己电脑显卡型号相对应的显卡

python拥有大量的第三方库,且语法简单.今天老杨就用python实现远程控制电脑 ​ 所谓,谋定而后动,在实现任何一个需求之前,我们需要先分析,捋清楚一个思路,远程控制电脑,无非就是接收远程的命令和根据命令去执行对应的操作.那这里,我们借助微信来接收命令,利用我们的一个itchat库实现远程控制电脑 ​ 按上所说,我们要完成需求,无非是把任务细分,首先,接收到消息指令,再根据对应的指令执行相对应的操作,其中我们需要考虑一个问题就是误触问题. ​ python有大量的第三方库,这里我们借助it

这篇文章写的是利用Remote Desktop安卓软件实现手机远程控制电脑. 电脑上的操作: 鼠标右击计算机>属性>远程设置>计算机名 如下图:

哈喽,大家有没有遇到用真机跑monkey的时候,跑到一半结果小手一抖不小心把线碰掉了,结果报告就没获取到啦~ 今天就来解决这个问题 1.如何保存不连着电脑跑monkey? 1).输入命令进入shell环境:adb shell 2).输入monkey语句执行:monkey -p com.android.mms -s 100 --throttle 1000 -v -v -v 15000 > /mnt/sdcard/monkey_test.txt& 这样只要命令发送到手机上去了,就算拔掉线报告还是

创建ASP.NET Core MVC应用程序(2)-利用MySQL Connector NET连接到MySQL 用惯.NET的研发人员都习惯性地使用SQLServer作为数据库.然而.NET Core都玩开源了,那么本文我就采用MySQL数据库. 安装MySQL 首先从官网下载MySQL安装包.在Mac下会安装到/usr/local/mysql/bin/mysql文件目录下. Mac下安装完成之后可以在系统偏好设置查看到MySQL: 然后将MySQL路径加入到环境变量之中: 打开终端,输入如下命

安卓手机与电脑无线传输文件(利用ftp服务) 手机与电脑无线传输文件,手机开启ftp服务,电脑能够对手机内全部文件进行全方位管理,包括上传.下载.新建.删除等,而且手机和电脑能够双向传输,很方便.手机端安装的软件以swiftp.ES文件管理器.文件大师为例,ES文件管理器和文件大师不但支持手机与电脑互传文件,而且支持手机与手机互传文件.电脑端推荐flashfxp工具. 一.手机安装swiftp(swiftp只有74kb)1.如果附近有无线路由器,手机和电脑都连接至路由器.如果附近没有无线路由器,

问题描述: TQ2440的官方裸跑程序中,对SD卡先进行读操作,然后再写,发现不能程序卡死.倘若对SD卡先写后读,程序可以正常运行,奇哉怪哉? 写数据的关键代码--> while(i < BlockSize) { //开始传递数据到缓冲区 status=rSDIFSTA; if((status&0x2000)==0x2000) { //如果发送FIFO可用,即FIFO未满 rSDIDAT = *TxBuffer; TxBuffer++; i++; } } 调试与问题分析: 调试的时候发

canvas不用说html5带来的好东西,游戏什么的,么么哒 记得有一天玩手机游戏,就是一个跳跃过柱子那种,其实元素很简单啊,app能开发,借助html5 canvas也可以啊, 于是就开始了. --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

0x00 前言 我想很多开发游戏的小伙伴都希望自己的场景内能渲染越多物体越好,甚至是能同时渲染成千上万个有自己动作的游戏角色就更好了. 但不幸的是,渲染和管理大量的游戏对象是以牺牲CPU和GPU性能为代价的,因为有太多Draw Call的问题,如果游戏对象有动画的话还会涉及到cpu的蒙皮开销,最后我们必须找到其他的解决方案.那么本文就来聊聊利用GPU实现角色的动画效果,减少CPU端的蒙皮开销:同时将渲染10,000个带动画的模型的Draw Call从10,000+减少到22个.(模型来自:RTS

hadoop 升级到cdh5后,队列管理被取消,而是统一用资源池分配. hadoop2.0版本,Hadoop采用了平级队列组织方式,,管理员可将用户分到若干个扁平队列中,在每个队列中,可指定一个或几个队列管理员管理这些用户,比如杀死任意用户的作业,修改任意用户作业的优先级. 但这还不够,需要将资源划分到这几个队列中,并按照一定的策略完成资源分配,这就需要Hadoop作业调度器的支持. 总之,在Hadoop中,队列的组织是队列管理和资源分配的基础. 线上环境,设置成三个队列,分别是default,

有时候我们在服务器上跑程序,会发现当我们离开窗口时,正在执行的程序中断了,这让人非常郁闷.下面介绍防止程序中断的方法: 新建一个名为yourname的Screen窗口: screen -S yourname (大写S) 然后就可以在该界面中执行你的代码(命令)和在服务器窗口执行一样. 暂时离开Screen session窗口(把程序丢到后台执行即使断网也不影响): ctrl+a+d (同时按下)或者直接点击session右上角的“x”,关掉会话. 查看当前正在运行的screen session:

https://zhuanlan.zhihu.com/p/28836892?utm_source=qq&utm_medium=social 首发于Runtime 写文章 利用GPU实现翻页效果 陈嘉栋 1 个月前 0x00 前言 有一段时间没有更新博客了,在考虑写点什么的时候正好赶上了这个月我的书<Unity 3D脚本编程>又加印了.因此写篇小文聊聊利用shader来实现翻书的效果吧. 虽然本文是这个周日下午雨天的临时起意,而演示的Demo也有广告之嫌,但是还是希望各位看官如果觉得有收

PyTorch 官网 60 分钟入门教程在介绍什么是 PyTorch 时有一句话:A replacement for NumPy to use the power of GPUs PyTorch 是 NumPy 的替代品,可以使用GPU的强大功能.难道强大的 NumPy 不利用 GPU? Stack Overflow 上有同样的问题:Does Numpy automatically detect and use GPU? 给出的回答是:NumPy 不会主动检测并利用 GPU. 而为了利用 GPU

最近一直在研究Linux下利用GPU进行硬件加速转码的方案,折腾了很久,至今没有找到比较理想的硬加速转码方案.似乎网上讨论这一方案的文章也特别少,这个过程中也进行了各种尝试,遇到很多具体问题,以下便对之前所作的一些工作做一些总结和分享,省的时间长了自己也忘记了,也希望后来者能少走弯路,并找到适合自己的最佳方案. 背景: 项目需要在指定的linux服务器上对视频源进行转码存储,以节省存储空间.操作系统必须是Linux,用来硬加速转码的GPU是nViDIA的GT440. 方案1: 由于nViDIA的

原文: https://www.cnblogs.com/murongxiaopifu/p/7250772.html 利用GPU实现大规模动画角色的渲染 0x00 前言 我想很多开发游戏的小伙伴都希望自己的场景内能渲染越多物体越好,甚至是能同时渲染成千上万个有自己动作的游戏角色就更好了. 但不幸的是,渲染和管理大量的游戏对象是以牺牲CPU和GPU性能为代价的,因为有太多Draw Call的问题,如果游戏对象有动画的话还会涉及到cpu的蒙皮开销,最后我们必须找到其他的解决方案.那么本文就来聊聊利用G

Jupyter Notebooks 在 Kubernetes 上部署往往需要绑定一张 GPU,而大多数时候 GPU 并没有被使用,因此利用率低下.为了解决这一问题,我们开源了 elastic-jupyter-operator,将占用 GPU 的 Kernel 组件单独部署,在长期空闲的情况下自动回收,释放占用的 GPU.这篇文章主要介绍了这一开源项目的使用方式以及工作原理. Jupyter Notebooks 是目前应用最为广泛的交互式开发环境,它很好地满足了数据科学.深度学习模型构建等场景的代

1.     硬件方面 a. 流处理器个数    Gpu内部的计算单元个数,决定分析模块实时性的关键因素.    实测效果: gtx760  1152个 Gtx960  1024个 单路1080p运动检测  760的实时性好于960  b.内存到显存(北桥)传输带宽 暨pcie总线带宽,  PCI-E 3.0 x16双向速度大约为32GB/s 8路1080p 25fps双向吞吐量为 3G/s,   按照理论减半原则16G/s的带宽是足够使用. 但相比现在显存的带宽达到112GB/s及以上, 所以

https://blog.csdn.net/qq_26591517/article/details/82469680 查看机器上GPU情况 命令: nvidia-smi 功能:显示机器上gpu的情况 命令: nvidia-smi -l 功能:定时更新显示机器上gpu的情况 命令:watch -n 3 nvidia-smi 功能:设定刷新时间(秒)显示GPU使用情况 其中左上侧有0.1.2.3的编号,表示GPU的编号,在后面指定GPU时需要使用这个编号. 在终端执行程序时指定GPU CUDA_VI