今天把主题修改了下，主要就是把 head 图片换张新的，原来的猪好久了，没有鲜新感了，不好看了，换头新的猪，哈哈。然后把侧边栏加大一点，为什么这么干？...在把侧边栏加宽的之后，发现侧边栏的分类和友情链接列表太窄了，非常不协调，于是乎就把它改成两栏，代码如下： #subcontent ul.categories li{ list-style-image...:url(images/categories.gif); width:100px; float:left; margin:2px 0 2px 18px; } 但是发现在 IE7...中，List-type-image 的图片不会显示出来，于是 Google 之，发现在 IE 中，float 和list-style-image 不兼容，建议使用 background-image 来代替...left; list-style:none; width:100px; float:left; margin:2px 0 2px 0; padding-left
1、浮点型变量(float和double) 带小数的变量在Java中称为浮点型，Java的浮点型有两种：float和double。 float类型代表单精度浮点数，占4个字节、32位。...Java还提供了三个特殊的浮点数值：正无穷大、负无穷大和非数，用于表示溢出和出错。例如，使用一个正数除以0将得到正无穷大，使用负数除以0将得到负无穷大，0.0除以0.0或对一个负数开方将得到一个非数。...必须指出的是，所有的正无穷大数值都是相等的，所有的负无穷大数值都是相等的；而NaN不与任何数值相等，甚至和NaN都不相等。...=d2"); } 上面程序运行结果表明，Java的浮点数会发生精度丢失，尤其在算术运算时更易发生这种情况，所以，不要使用浮点数进行运算和比较！...总结： 老鸟建议：浮点类型float，double的数据不适合在不容许舍入误差的金融计算领域。如果需要进行不产生舍入误差的精确数字计算，需要使用BigDecimal类。
在java中使用double和float时，会小概率出现精度不准备的问题，比如System.out.println(0.1+0.2);输出0.30000000000000004。...解决方法是使用BigDecimal。 BigDecimal有几个构造函数，建议用String参数的构造函数。
解决nvidia驱动和CUDA升级问题 注释：升级高版本的nvidia驱动和cuda是不影响现有的docker镜像和容器的。因为是向下兼容的。仅仅升级后重启服务器即可。...This may be because it is in use (for example, by an X server, a CUDA program, or the NVIDIA Persistence...问题分析 应该是你的桌面显示器在使用显卡驱动 关闭即可。就可以升级显卡驱动和CUDA啦。...关闭步骤 ··· $ sudo su # 使用root用户 $ systemctl isolate multi-user.target $ modprobe -r nvidia-drm # unload
NaN) } Float.compare(float f1, float f2) 和 Float.compare(double d1, double d2) 的内部的逻辑处理基本一致。...具体步骤： 先比较他们的大小；如果，值不是简单的大于小于关系的话，需要转为类型在进行比较；一般情况是0.0、-0.0这种特殊的情况。...返回值分为以下三种情况： 如果f1在数字上等于f2，则返回 1； 如果f1在数字上小于f2，则返回小于 0的值； 如果f1在数字上大于f2，则返回大于 -1 的值。...2、使用案例 具体使用Float.compare()和Double.compare() 案例： Float.compare()的使用： int compare = Float.compare(14F,...)的使用 int compare5 = Double.compare(34, 14); System.out.println(compare5); int compare4 = Double.compare
本文将对比Python中常用的float类型和Decimal模块，讨论它们在精度、性能和适用性方面的不同，并提供选择它们的实际建议。...float类型的准确性问题 在Python中，float类型基于IEEE 754标准，并使用64位来表示浮点数。然而，由于float在内部使用二进制表示法，它无法精确表示一些十进制小数。...float和Decimal的性能考量 尽管Decimal能提供更高的精度，但这也意味着牺牲了性能。由于float是使用硬件级支持的二进制浮点数实现的，它在执行数学运算时比Decimal模块要快得多。...何时使用float，何时使用Decimal 总结起来，如果你不需要非常高的数值精度，并且需要快速执行数学运算，使用float是有意义的。...理解float和Decimal的差异并选择适合您需求的类型，将有助于保证程序的准确性和效率。 学习成果校验 再附带几个案例，助你加深对这块的理解。
引言：本文安装CUDA主要用于在GPU上训练深度学习模型，编程语言为Python，与C/C++不同，使用Anaconda安装很方便，没有包管理的冲突。...安装步骤 安装 Anaconda，如果有则跳过此步骤 安装 NVIDIA Driver，即显卡驱动 使用 conda 安装 CUDA Toolkit 使用 Python 扩展库进行 GPU 加速的 CUDA...编程的 GPU，使用如下命令查看当前GPU的型号。...numba -s 【本机硬件信息】： 【本机操作系统信息】： 【本机CUDA信息】： 四、使用Pytorch+CUDA进行GPU加速的Python 编程 先查看conda list...[2] 知乎.Linux 下的CUDA安装和使用指南. [3] linux命令行下适配NVIDIA驱动.
float在java中打印用科学技术法表示 可以打印小数点后8位小数，但是准确表示的只有小数点后6位 public class Test { public static void main...(String[] args) { float f1 = 412345678f; float f2 = 4123456789f; System.out.println...至于为什么后两位表示不准确差异这么大，因为数字在计算机中用二进制存储，而有些小数无法用有限长度的二进制表示。...，才会判别两个float数字之间的差别。...一般不要使用float，除非特殊场景需要，一般用double，银行金额计算用BigDecimal。
这里列出来了删除类型在标量和np.ndarray 上的替代，方便查找 原先类型 标量替换类型 np.ndarray替换类型 np.int int np.int32/np.int64 np.float...下面详细说说事情的来龙去脉。 2. 代码验证 下面我搭建 Numpy 1.20.0 和 1.24.0 的环境进行简单测试，以及分析为什么会弃用这些类型。...其实这是在很早的Numpy版本中错误地引入的，那个版本np.float的含义就是np.float64 ，只不过后来版本中np.float 的含义修改了，但如果直接删除np.float，有人使用老版本的Numpy...带来的影响 这个改动带来的影响可以说是非常大了，简单来说，在 Numpy 1.24.0以上的版本中，使用np.float的代码都会直接报错。...简单在GitHub 搜索了一下，光涉及到np.float的(结果1， 结果2）就有近9万行代码，我自己短期内就在两个仓库中遇到这个问题。好在解决办法也比较直接，希望可以顺利的过渡过去。
数符占1位二进制，表示数的正负。 指数符占1位二进制，表示指数的正负。 尾数表示浮点数有效数字，0.xxxxxxx,但不存开头的0和点 指数存指数的有效数字。...知道了这四部分的占位，按二进制估计大小范围，再换算为十进制，就是你想知道的数值范围。 1、数值范围 float和double的范围是由指数的位数来决定的。...float的指数位有8位，而double的指数位有11位，分布如下： float： 1bit（符号位） 8bits（指数位） 23bits（尾数位） double： 1bit（符号位） 11bits（...2、精度 float和double的精度是由尾数的位数来决定的。浮点数在内存中是按科学计数法来存储的，其整数部分始终是一个隐含着的“1”，由于它是不变的，故不能对精度造成影响。...float：2^23 = 8388608，一共七位，这意味着最多能有7位有效数字，但绝对能保证的为6位，也即float的精度为6~7位有效数字； double：2^52 = 4503599627370496
CUDA纹理内存的访问速度比全局内存要快，因此处理图像数据时，使用纹理内存是一个提升性能的好方法。 贴一段自己写的简单的实现两幅图像加权和的代码，使用纹理内存实现。...输出：两幅图像加权和 ?...blockDim.y*blockIdx.y+threadIdx.y; 25 26 if (tidx<imgWidth && tidy<imgHeight) 27 { 28 float4...lenaBGR,moonBGR; 29 //使用tex2D函数采样纹理 30 lenaBGR=tex2D(refTex1, tidx, tidy); 31...moonBGR=tex2D(refTex2, tidx, tidy); 32 33 int idx=(tidy*imgWidth+tidx)*channels; 34 float
： export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf 添加内容： /usr/local/cuda.../deviceQuery 若是主机安装了英伟达的GPU，则在刷正版Ubuntu系统的过程中，记得修改配置： BIOS Surface –> XXXX –> Security Boot menu –> Other...OS 防止在装 CUDA时出现 “因第三方插件而引起的安全问题”。...- Problem Solution 0 装完 Cuda 重启时，输入密码后又返回登录界面 装 Cuda 时，如果遇到 shell 执行过程中跳出一个粉红色的选择框（关于Security的选择）这时候要选择...因为，nvidia显卡的驱动 对于 Ubuntu 来说就是 第三方软件， Security 会导致第三方软件不能正常安装。 ---- ----
1.2 索引超出范围 在使用索引操作时，如果索引超出了张量的范围，也会触发CUDA设备上的断言错误。比如，在进行分类任务时，如果目标标签的索引值超出了类别数的范围，就会导致该错误。...解决方案 2.1 检查数据类型 确保所有输入张量的数据类型与模型预期的类型一致。在代码中可以使用.float()或.long()方法进行类型转换。...A2: 可以通过逐步检查数据类型、验证索引范围以及确保张量初始化来快速定位错误源。结合CUDA的调试工具也可以更高效地找到问题。...通过检查数据类型、验证索引范围和确保张量初始化，可以有效地解决这一错误。希望本文能够帮助大家在使用PyTorch时更加顺利地解决类似问题，提高模型的训练效率。...希望通过不断的学习和分享，帮助大家更好地掌握和应用人工智能技术。如果你有任何问题或需要进一步的帮助，欢迎在评论区留言讨论。
看以下例子：默认使用的数据类型是torch.float32 ? 当然，你也可以指定生成张量的类别，通过以下方式： ? 在多数情况下，我们都会使用pytorch自带的函数建立张量，看以下例子： ?...接下来还是要看下数据类型之间的转换，主要有三点：张量之间的数据类型的转换、张量和numpy数组之间的转换、cuda张量和cpu张量的转换 （1） 不同张量之间的类型转换 直接使用(.类型)即可： ?...（2）张量和numpy之间的转换 将numpy数组转换为张量：使用from_numpy() ? 将张量转换为numoy数组：使用.numpy() ?...（3） cuda类型和cpu类型之间的转换 cpu类型转换成cuda类型： a.cuda()或者a.to(device)：这里的device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available...（2） 张量和numpy之间的类型转换 numpy转张量：使用tf.convert_to_tensor() ? 张量转numpy：由Session.run或eval返回的任何张量都是NumPy数组。
安装完成之后,运行如下命令检查： import torch # 打印出正在使用的PyTorch和CUDA版本。 print(torch....float_32_tensor.device >>> (torch.Size([3]), torch.float32, device(type='cpu')) 除了形状问题（张量形状不匹配）之外，您在...PyTorch 中遇到的其他两个最常见问题是数据类型和设备问题。...踩坑： 1.默认情况下，NumPy 数组是使用数据类型 float64 创建的，如果将其转换为 PyTorch 张量，它将保留相同的数据类型（如上所述）。..."cuda" 意味着我们可以将所有 PyTorch 代码设置为使用可用的 CUDA 设备（GPU），如果输出 "cpu" ，我们的 PyTorch 代码将坚持使用中央处理器。
在先前版本的 PyTorch 中，我们通常需要指定数据类型（例如float vs double），设备类型（cpu vs cuda）和布局（dense vs sparse）作为“张量类型”。...使用 torch.set_default_dtype 和 torch.get_default_dtype来操作浮点张量的默认 dtype。...方法，用于检查 CUDA 内存使用情况＃4511 如果新的视图尺寸与张量的原始尺寸和步幅兼容，则允许查看非连续张量。...＃4182 使用 numpy 数组，修复创建 CUDA 张量时的崩溃＃5850 在某些操作系统上，修复多处理进程中的空张量共享问题＃6229 autograd 还原 allow_unused 功能：当可微分输入未被使用或无法访问时抛出错误...时的嵌入使用问题＃4686 当输入仅包含 padding_idx 时，修复反向传播过程的稀疏嵌入问题＃6211 处理从 CPU，GPU 空稀疏张量的复制问题。
这一系列文章面向CUDA开发者来解读《CUDA C Best Practices Guide》 （CUDA C最佳实践指南）。...上一次我们讲到：CUDA优化冷知识23|如何执行配置优化以及对性能调优的影响 今天的主要内容是手册里面，对一些函数和指令使用的选择和优化。大致分为普通的计算函数/指令，和访存相关的方面。...第二小节则依然是说的整数，主要涉及到在使用下标和循环控制变量的时候，对有符号整数和无符号整数的选择。...主要有这两点： (1)读者写代码的时候，如果不小心，使用1.0，而不是1.0f这样的常数，根据C的规则，含有这个常数的式子，将在运算过程中，提升到double进行运算，式子算完后，再转换回来成float...例如我们在计算N(0, 0.5)的正态分布的2个西格玛内的概率的时候，使用float p = 1.0f - erfcf(1.0f / 0.707f);类似这种写法（注意好多f结尾），将特别快。
因为inline-block的元素仍然在当前文档流里面，这样就减少了程序的更改操作，并且也不用担心父级边框塌陷的问题。...有两个元素，我们需要一个向左，一个向右排列，这时候我们就只能用float来实现，float能控制排列方向。 ### float和display：都可以设置元素的宽和高，但是都不能设置方位。...### float：浮动设计的初衷，是为了实现文本环绕效果。 **left** ：元素会产生一个块级盒子向左浮动，正常的文档流会从这个盒子的右边和顶部开始。....## 一浮多浮：一个块状元素设置为浮动，则其他的块状元素也需要设置浮动，当一个元素设置为浮动后，他附近的行内元素会自动跟上，即旁边的文字会紧靠着元素。 3.使用浮动如何改变元素定位。...），这也就导致了float元素的这个问题，当元素设置了float之后，它就脱离了文档流，也就是说此时父元素不再包含它，如果这时候盒子内没有其他元素的话，父元素的高度就会变为0。
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