一.基础研究 我们之前研究过变量.数组.函数和指针,他们都可以看作是内存中存储的一段数据,当程序需要用到它们时,会通过它们的地址找到它们并进行调用,只是调用的用途不同而已:变量和数组元素是作为常量来处理,对它们进行赋值.运算.取址等操作,而程序是从首地址开始执行直到返回,指针是用来对地址进行操作,或者对指向的内容进行操作.但是我们要知道,它们在内存中都是以一个字节一个字节的数据形式存储的,我们可将他们的存储空间都看作是一个char型数组. 现在定义了一个有200个元素的char型数组a,要我们向

先说下 需要的依赖包 <dependency> <groupId>org.apache.poi</groupId> <artifactId>poi-excelant</artifactId> <version>3.12</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.poi</groupId> <arti

在古老的Turbo C中有个GotoXY可以让你在指定坐标中输出文字,可恨的是我看过的C语言书籍,有一半都是关于它的.我现在用着Windows系统,不可能还让我去写着DOS程序啊,起码也得从Win控制台程序开始啊.于是搜罗N多资料,终于找到一个Windows控制台程序API可以实现跳转到指定位置中进行输出. #include <stdio.h> #include <Windows.h> #include <conio.h> #include <stdlib.h&g

Keras 是一个高层神经网络API,Keras是由纯Python编写而成并基于TensorFlow,Theano以及CNTK后端.Keras为支持快速实验而生,能够将我们的idea迅速转换为结果.好了不吹了,下面继续学习Keras的一些用法,其中这篇博客包括了Keras如何指定显卡且限制显存用量,还有一些常见函数的用法及其问题,最后是使用Keras进行的练习. Keras如何指定显卡且限制显存用量 Keras在使用GPU的时候有个特点,就是默认全部占满显存.若单核GPU也无所谓,若是服务器GP

keras在使用GPU的时候有个特点,就是默认全部占满显存. 若单核GPU也无所谓,若是服务器GPU较多,性能较好,全部占满就太浪费了. 于是乎有以下三种情况: - 1.指定GPU - 2.使用固定显存的GPU - 3.指定GPU + 固定显存 一.固定显存的GPU 本节来源于:深度学习theano/tensorflow多显卡多人使用问题集(参见:Limit the resource usage for tensorflow backend · Issue #1538 · fchollet/ke

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6591923.html 参考网址: http://stackoverflow.com/questions/36668467/change-default-gpu-in-tensorflow http://stackoverflow.com/questions/37893755/tensorflow-set-cuda-visible-devices-within-jupyter 1 终端执行程序时设置使

//编写函数,将一个数的指定位置置0或置1 #include <stdio.h> unsigned int set_bit(unsigned int num, int pos, int flag) { int n = 1; n = n << (pos - 1); //将n的第pos位置1,其它全为0 if (flag == 0) { num = num&(~n); } else if (flag == 1) { num = num | n; } else printf(&q

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 本文目录 1 终端执行程序时设置使用的GPU 2 python代码中设置使用的GPU 3 设置tensorflow使用的显存大小 3.1 定量设置显存 3.2 按需设置显存 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6591923.html 参考网址: http://stackoverflo

CUDA9的编译器和语言改进 使用CUDA 9,nvcc编译器增加了对C ++ 14的支持,其中包括新功能 通用的lambda表达式,其中使用auto关键字代替参数类型; auto lambda = [](auto a,auto b){return a * b;}; 功能的返回类型扣除(使用auto关键字作为返回类型,如上例所示) 对constexpr函数可以包含的更少的限制,包括变量声明,if,switch和循环. CUDA 9中的NVCC也更快,与CUDA 8相比,编译时间平均减少了20%,

问题描述&模拟 线上登录接口,通过监控查看,有类型转换异常,具体报错如下图 此报错信息是dubbo consumer端显示,且登录大部分是正常,有少量部分会报类型转换异常,同事通过更换方法名+显示指定序列化id解决此问题,但是产生这个问题的真正原因是什么呢?没有指定序列化id吗?还是dubbo方法重载问题?为什么服务端不显示此错误信息呢?,下面根据错误模拟下情况. 线上运行情况说明,报错的这台客户端部署在容器内,jdk版本 服务方是混跑,有虚拟机和容器,容器的jdk版本相同,虚拟机jdk版本 一

视频教程请关注 http://edu.csdn.net/lecturer/lecturer_detail?lecturer_id=440/*** OpenGL8-直接分配显存-极速绘制(Opengl1.5版本才有)例子中展示了如何直接 分配显存,使用了glBindBuffer(GL_ARRAY_BUFFER_ARB, _vertexBufer)这个例 子中同样适用该函数分配显卡缓冲区,只是参数有所变化,传递的参数如下所示 glBindBuffer(GL_ELEMENT_ARRAY_BUFFER_

视频教程请关注 http://edu.csdn.net/lecturer/lecturer_detail?lecturer_id=440 /** * 这个例子介绍如何使用显卡内存进行绘制 下载地址 :http://files.cnblogs.com/zhanglitong/Tutorial8-%E7%9B%B4%E6%8E%A5%E5%88%86%E9%85%8D%E6%98%BE%E5%AD%98.rar 这里使用显卡缓冲区绘制,而不是使用内存缓冲区进行绘制 可以减少数据从内存传递到显存的过程

本文记录了在JOS(或在任意OS)上实现图形界面的方法与一些图形库的实现. 本文中支持的新特性: 支持基本图形显示 支持中英文显示(中英文点阵字库) 相关:VBE VESA MMIO 点阵字库 Github : https://github.com/He11oLiu/JOS About VESA Video Electronics Standards Association(视频电子标准协会,简称"VESA")是制定计算机和小型工作站视频设备标准的国际组织,1989年由NEC及其他8家

项目简介 本项目基于Altera公司的Cyclone IV型芯片,利用NIOS II软核,2-port RAM与时序控制模块,实现64*48分辨率的显存(再大的显存板载资源m9k不够用) 实现效果如下: VGA时序控制模块 VGA时序简介 网络上针对VGA时序的讲解已经非常多了,简单的理解,VGA主要有H_sync和V_sync这两个坐标同步信号,与RGB这三个色彩信号.当H_sync与V_sync达到特定的值的时候,对应一个特别的坐标(x,y)上的颜色为RGB.VGA上的RGB信号是模拟信号,

如何解决python进程被kill掉后GPU显存不释放的问题 1 重新开一个shell,然后输入: ps aux|grep user_name|grep python.所有该用户下的python程序就会显示出来(很多在用watch命令都不会显示的进程在这里可以看到): 2 然后再一个个用kill命令清理 两台Linux系统之间传输文件的几种方法 连接服务器shell窗口关闭导致程序中断,让程序在linux后台运行nohup - CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 nohup pytho

用JS把HTML添加到指定位置有两种写法,一种是用字符串,一种是用javascript中的方法 第一种: 用字符串写 <h2>利用JS无限添加一个相同部分</h2> <h5>第一种写法</h5> <%--有多少个相同的这里面的值就是几--%> <asp:HiddenField ID="hfCount" runat="server" Value="-1" /> <%--每

背景 作者:DeepLearningStack,阿里巴巴算法工程师,开源TensorFlow Contributor] 使用GPU训练时,一次训练任务无论是模型参数还是中间结果都需要占用大量显存.为了避免每次训练重新开辟显存带来计算之外的开销,一般框架的做法是在真正的训练任务开始前,将每个节点的输入和输出,以及模型参数的shape计算出来并全局开辟一次,例如Caffe就是这种做法.随着深度学习模型的发展和迭代,不仅模型训练的数据shape可能发生变化,就连模型本身在训练过程中也可能发生变化,那么

技术背景 笔者在执行一个Jax的任务中,又发现了一个奇怪的问题,就是明明只分配了很小的矩阵空间,但是在多次的任务执行之后,显存突然就爆了.而且此时已经按照Jax的官方说明配置了XLA_PYTHON_CLIENT_PREALLOCATE这个参数为false,也就是不进行显存的预分配(默认会分配90%的显存空间以供使用).然后在网上找到了一些类似的问题,比如参考链接中的1.2.3.4,都是在一些操作后发现未释放显存,这里提供一个实例问题和处理的思路,如果有更好的方案欢迎大家在评论区留言. 问题复现

本文出处:http://www.cnblogs.com/wy123/p/6189100.html 标题有点拗口,来源于一个开发人员遇到的实际问题 先抛出问题:一个查询没有明确指定排序方式,那么,第二次执行这个同样的查询的时候,查询结果会不会与第一次的查询结果排序方式完全一样? 答案是不确定的,两个完全一样的查询,结果也完全一样,两次(多次)查询结果的排序方式有可能一致,有可能不一致. 如果不一致,又是什么原因导致同样的查询默认排序方式不一致? 以下简单分析几种情况,说明为什么查询同样的查询会出现

jQuery滚动条回到顶部或指定位置 在很多网站,为了增强用户体验,我们会看到回到顶部的按钮,不用手动拖拽滚动条就能回到顶部,非常方便.下面就介绍用jquery实现的滚动到顶部的代码 $(function(){ //点击id为go_top的元素时网页回到顶部 $("#go_top").click(function(){ $(’html,body’).animate({scrollTop:0},1000);//回到顶端 return false; }); }); 当然我们也可以返回某个元