前言 使用Pandas Dataframe执行数千甚至数百万次计算仍然是一项挑战。你不能简单的将数据丢进去，编写Python for循环，然后希望在合理的时间内处理数据。...公众号在此之前的一篇文章专门介绍了一些方法，请点击查看： 高逼格使用Pandas加速代码，向for循环说拜拜！ 尽管如此，即使加速，Pandas仍然只能在CPU上运行。...cuDF cuDF（https://github.com/rapidsai/cudf）是一个基于Python的GPU DataFrame库，用于处理数据，包括加载、连接、聚合和过滤数据。...向GPU的转移允许大规模的加速，因为GPU比CPU拥有更多的内核。 cuDF的API是Pandas的一面镜子，在大多数情况下可以直接替代Pandas。...，并比较不同Pandas操作的速度与使用cuDF在GPU上执行相同操作的速度。
一、前言 在当今计算机应用广泛的领域中，了解系统的内存、CPU和GPU使用情况是非常重要的。对于开发人员和系统管理员来说，准确获取这些信息可以帮助他们优化软件性能、诊断问题并做出相应的调整。...在Windows平台上实现这一目标会涉及到调用Windows系统API，使用合适的工具和库来获取所需的信息。...本文将介绍如何使用Qt和Windows API来读取系统的内存、CPU和GPU使用详细信息。将提供一个完整的示例代码，展示了如何使用这些技术来获取系统的关键性能指标。...通过阅读本文，将学习如何使用Qt框架和Windows API来实现这些功能，以及如何根据需求进行扩展和定制。...示例用法：以下是使用wmic命令获取操作系统信息和CPU信息的示例： wmic os get Caption, Version, OSArchitecture：获取操作系统的名称、版本和体系结构。
/install.sh # 安装过程中注意看提醒，输入前面得到的序列号，除此之外一路都是默认安装 安装完成，安装文件的位置在/opt/intel下 编译Caffe 安装MKL要用cmake重新生成Makefile...关于CentOS6.5下编译Caffe的过程参见我的另一篇博客《CentOS6.5编译Caffe过程记录(系统存在多个编译器)》 编译完成后，ldd查看tools/caffe的动态库依赖，确认使用MKL...MNIST训练测试 这里假设你已经完成了mnist的数据下载及LMDB数据库创建，所以过程略过 在caffe根目录下执行如下命令开始mnist训练 export OPM_NUM_THREADS=4...--solver=examples/mnist/lenet_solver.prototxt OPM_NUM_THREADS用于设置MKL的线程数，详细说明参见《Intel MKL 多线程设置》 在我的电脑上...(CentOS6.5,双至强24核处理器/32GB),用时大约9分钟，比使用OpenBLAS-openmp快了大约1分钟,参见上一篇博文《Caffe:CPU模式下使用openblas-openmp(多线程版本
https://blog.csdn.net/10km/article/details/52723306 从所周知，所有的深度学习框架使用GPU运行是最快的，但是在不具备Nvidia显卡的环境下只使用...根据网上资料的介绍使用OpenBlas要快一些，于是尝试安装使用OpenBlas来加速训练过程。...在/usr/lib64下不仅有libopenblas.so.0(单线程版本)，还有一个libopenblasp.so.0,这个就是前面软件列表中的openblas-openmp的so文件(多线程版本)，...编译时使用USE_OPENMP=1选项 #!...看到Caffe上有人提交了《Parallel version of caffe for CPU based on OpenMP》，据说在CPU模式下有高达10倍的但似乎为了减少代码维护的复杂性，Caffe
问题 各个银行的U盘网盾，需要下载驱动和安全组件（ActiveX），一般都是在IE下运行。比如交通银行网盾。...但是IE已经被微软抛弃，win11上自身也没有带IE，那如何继续使用呢，一种方法是使用"IE模式"。
由于tensorflow-gpu的版本和CDUDA版本，甚至CUDNN版本都有着对应关系，导致在安装TensorFlow- GPU入了很多坑，最后还是通过看错误信息，才顺利安装上的，因此分享这篇文章，避免小伙伴们入坑...（大家可以对照我的模式来安装）。...① 在“系统变量”下面点击“新建”，在弹出的窗口“编辑系统变量”中输入变量名和变量值，然后确定。...【总结】 经过两天的不断尝试，最后总算安装完毕并成功在window10下用GPU运行程序，下图是测试效果，总的来说，环境变量一定要严格设置才能避免各种错误。 测试前： ? 测试中： ?...注：数据部分使用马赛克加以遮挡。 至此整套在Window10下安装Anaconda3和tensorflow-gpu流程结束。
在Linux系统中，Top命令是一种强大的系统监控工具，可以提供实时的系统性能信息，包括CPU、内存、进程等方面的数据。其中，检查和排序CPU使用率是Top命令的一项重要功能。...在终端中，输入以下命令来运行Top命令：top按下Enter键后，Top命令将在终端中显示系统的实时性能信息。默认情况下，Top命令将按照CPU使用率降序排序进程。2....以下是在Top命令中使用排序功能的几种方法：3.1 按 CPU 使用率排序默认情况下，Top命令会按照CPU使用率降序排序进程，最高的CPU使用率进程将显示在列表的顶部。...使用这些命令行参数，你可以在运行Top命令时直接指定排序方式，而无需在交互界面中手动操作。4. 退出 Top 命令当你完成对CPU使用率的检查和排序后，可以通过按下键盘上的q键来退出Top命令。...本文介绍了在Linux中使用Top命令检查和排序CPU使用率的方法，包括运行Top命令、查看CPU使用率、使用交互命令进行排序以及通过命令行参数指定排序方式。
CPU 和 GPU 的基础知识中央处理器（CPU）和图形处理器（GPU）是计算机系统中的两种关键硬件组件，它们在设计和工作原理上存在显著差异。...Elasticsearch 在 CPU 和 GPU 上的运行情况就目前而已，Elasticsearch 所有的工作都是在 CPU 上运行的。...此外，通过集群模式、分片和副本机制，Elasticsearch 能进一步支持各种搜索场景下的并发需求。通过利用这些功能，Elasticsearch能够提供一个最佳的搜索性能和可扩展性水平。...因此，在整个管道中可能涉及到多种NLP任务，并且任务支持多并发，多类型的情况下，CPU拥有用GPU无法匹配的灵活性。即CPU更适合多而杂的环境，GPU会更适合专而精的环境。...图片再者，在各种公有云和私有云环境中，CPU核心和内存资源更适合切割为合适的大小。而GPU的计算核心和显存则是不可切割的。
由于CPU、GPU等硬件设计的区别，一些矩阵运算在不同硬件上的机器码有质的区别。...线性代数部分一般基于Eigen库，这是一个专注于向量和矩阵运算的C++库；Eigen::Tensor是一个使用C++模板技术，它可以为多核 CPU/GPU 生成高效的并发代码。 ?...对于使用英伟达GPU的朋友，第一件事是基于自己的硬件安装最新的驱动。如果驱动、CUDA和cuDNN版本与上层应用不匹配，容易出现各类问题。...拉取二进制文件并安装： pip install lightgbm 使用源码安装，Linux和macOS需要先安装CMake。...LightGBM使用开源的OpenCL而不是CUDA进行GPU加速，因此还要安装OpenCL。
如果需要快速查看变量或表达式而不想打开“监视”窗口，则可以使用“快速监视”。 “寄存器”窗口 “寄存器”窗口用于显示寄存器内容，只有在程序正在运行或处于中断模式时“寄存器”窗口才会显示。...数据提示 数据提示是用于在调试过程中查看程序中的变量和对象的有关信息的最方便工具之一。 在调试器处于中断模式时，可以在当前范围内查看变量的值，方法是将鼠标指针置于源窗口中的变量上。...我们希望在main返回之前查看一下指针p所指数组的内容。...在激活活动计算功能的情况下，“内存”窗口将“地址”表达式视为活动表达式，“地址”框中将显示表达式，程序执行时将对该表达式进行重新计算。...事实上，大多数编译器使用类似的方式传递函数的返回值。表 4列出了在x86平台的32位编译器下各种类型函数返回值的存储方式。
前四篇文章我们介绍了 PaddleFluid 和 TensorFlow 的设计原理基本使用概念，分别通过在两个平台上实现完全相同的模型完成图像分类，语言模型和序列标注三个任务，了解我们的使用经验如何在两个平台之间迁移...，以此来了解非序列模型和序列模型在两个平台之上设计和使用的差异。...到目前为止我们依然遗留了一个对在单机上使用深度学习框架来说最重要 的问题：如何利用 GPU， 也包括利用多个 GPU 进行训练。...鉴于在使用中的通用性和有效性，这一篇中我们主要介绍更加通用的数据并行方法。非常笼统的，数据并行遵从一下的流程，其中一个 | 代表一个计算设备： | 1....鉴于在使用中的有效性和通用性，这一节我们主要介绍了在 PaddleFluid 和 TensorFlow 上通过数据并行使用多个 GPU 卡最简单的方法。
下面介绍一下如何在Mac系统下安装和使用这个语言。 设置环境变量 $GOROOT GO语言的根目录，通常是$HOME/go，当然也可以是任何其他目录。...GOOS 和 GOARCH 标明GO语言所在的系统和处理器类型。...GOOS可以是linux, freebsd, darwin (Mac OS X 10.5 or 10.6)和 nacl (Native Client, an incomplete port)。...获得源文件 如果你的系统中没有安装Mercurial（没有安装它，你就无法使用hg命令），那么使用这个命令来安装它： $ sudo easy_install mercurial 然后使用下面的命令，还获得.../all.bash 如果一切正常，你应该可以在最后看到类似的结果： --- cd ..
redis的出现，很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。...它提供了Python，Ruby，Erlang，PHP客户端，使用很方便。...2、Windows下安装redis 下载地址https://github.com/dmajkic/redis/downloads。下载到的Redis支持32bit和64bit。...这样，Redis windows环境下搭建已经完成，是不是很简单。 这样，Redis windows环境下搭建已经完成，是不是很简单。 环境已经搭建好，总得测试下吧。...Thread Safe 两个版本 首先把php_redis.dll 和 php_igbinary.dll 放入PHP的ext文件夹，然后在php.ini配置文件里添加如下代码： extension=php_igbinary.dll
Linux和Windows系统下安装深度学习框架所需支持:Anaconda、Paddlepaddle、Paddlenlp、pytorch，含GPU、CPU版本详细安装过程 1.下载 Anaconda...）并使环境变量生效打开文件后按i进入编辑模式，按Esc退出编辑模式，shift+冒号然后输入wq 保存文件并退出注意：这里是anaconda的安装路径，根据自己的安装路径即可 source ~/.bashrc...2.2 Windows 环境变量配置 其实，以上的环境变量配置，相当于在window环境下的环境变量加上环境变量。...如在window环境下安装anaconda，安装过程中会提示是否将环境变量加入到path中，如果选上该选项，便可省去很多麻烦，安装完后直接在终端使用conda命令； 图片 如果没有选上，是无法直接使用conda...docurl=/documentation/docs/zh/install/pip/linux-pip.html 图片 windows安装使用win下指令即可 conda安装 conda install
在本文，我们将紧跟趋势介绍如何在本地CPU推理上运行量化版本的开源Llama 2。 量化快速入门 我们首先简单介绍一下量化的概念： 量化是一种减少用于表示数字或值的比特数的技术。...llm已经展示了出色的能力，但是它需要大量的CPU和内存，所以我们可以使用量化来压缩这些模型，以减少内存占用并加速计算推理，并且保持模型性能。...由于已经有许多教程了，所以我们不会深入到复杂和一般的文档问答组件的细节(例如，文本分块，矢量存储设置)。在本文中，我们将把重点放在开源LLM和CPU推理方面。...使用argparse模块是因为我们将从命令行将用户查询传递到应用程序中。 这里为了评估CPU推理的速度，还使用了timeit模块。...并且在gpu上运行LLM推理(例如，直接在HuggingFace上运行)也需要两位数的时间，所以在CPU上量化运行的结果是非常不错的。
当你使用13寸的 Mac 时，Xcode 的全屏模式是唯一救星，以前不能在全屏模式下使用Xcode模拟器，但现在开始可以使用了。...(个人感觉是提高专注度) 从Xcode 9 开始，这个功能将会是系统预设的，所以你无需做任何事情来启用它 可能某些人预设情况下是关闭此功能的，不用担心，可以随时通过 Apple Internal 选单启用此功能
上周的某一天，和一位同样是前端技术极度爱好的开发者朋友聊天，他在提出了一个问题，他写的vue程序为什么在dev模式运行良好，而在production模式就直接报错了。...es6的箭头函数） HelloWorld.vue在mounted方法中调用了do方法，且传入了一个函数表达式（也使用了箭头函数） 2.2 报错位置侦查 通过运行结果对比图，可以看出production模式下的运行是有报错...也就是说在dev模式下这个this.a上是有result这个属性的，而在production模式下this连这个a属性都没有了。 ...作为老鸟的我，突然想到，dev模式和production模式都是运行在有sourcemap的的情况下的。这很不利用我们看编译后的代码。...三、我的推理和总结 通过上述分析，可以大致推理出webpack在dev模式下是按照commonJs模式将各个文件独立模式化加载和引用，而Build之后，各个文件模块被合并成了一个，且对servcie
但在大训练样本和高维度特征的数据环境下，GBDT 算法的性能以及准确性却面临了极大的挑战，随后，2017 年 LightGBM 应势而生，由微软开源的一个机器学习框架；同年，俄罗斯的搜索巨头 Yandex...GPU 训练（只需设置参数task_type =“GPU”）； （5）可以处理缺失的值； LightGBM （1）LightGBM 也能提供比 XGBoost 更高的准确性和更短的训练时间； （2）支持并行的树增强操作...，即使在大型数据集上（相比于 XGBoost）也能提供更快的训练速度； （3）使用 histogram-esquealgorithm，将连续的特征转化为离散的特征，从而实现了极快的训练速度和较低的内存使用率...如果数据集足够大（从数万个对象开始），那么在GPU上的训练与在CPU上的训练相比速度会有显著的提升，数据集越大，加速就越明显； boosting_type：表示在默认情况下，小数据集的增强类型值设置为“...默认情况下，如果在CPU上执行训练，它的值设置为254，如果在GPU上执行训练，则设置为128； LightGBM num_leaves：表示一棵树中最大的叶子数量。
/tmp/w3af_dependency_install.sh 如果有错误提醒：请参考一下解决办法。...所有的插件配置菜单都提供了以下命令： help：获得每个配置参数的详细帮助 view：列出所有可配置参数及其值和说明 set：用于更改值 back：返回上一个菜单，也可以使用Ctrl+C 配置插件——常规扫描的话...，我们建议使用以下的配置运行w3af： crawl类插件使用web_spider插件 audit类插件设置成Enable all grep类插件设置成Enable all 输出扫描报告——output...一般我们再加上输出csv_file（表格）和html_fiel（网页）两种格式的扫描报告。 扫描报告默认会保存在/root目录下，你可以使用out config命令去设置。...sqlmap进行SQL注入漏洞的测试 //假设存在SQL注入漏洞 //这里要记住shell objects(这里是0),等一下要用到 （三）漏洞利用 w3af/exploit interact 0
之前通过FTP来下载Linux机器上的文件，在Windows编辑完后再上传，如此比较麻烦，刚听同事说用sz和rz命令可以实现在SecureCRT中上传下载。 ...配置上传下载目录：选择某个session 标签，点鼠标右键，弹出菜单，选择session option，如下图，设置上传和下载目录 ?...注意f覆盖文件要rz -y一下,只有rz不能覆盖 已有文件 rz不能使用的解决 用习惯了SecureCRT，觉得rz的命令太方便了，但最近遇到一新装的linux服务器，急忙用SecureCRT连上去，...为了使用这个方便的法门，可以手动安装之。...先执行命令make,将给出下面的提示： [root@appuser rzsz]# make 根据自己的系统选择make的位置参数，一般情况下，选posix或linux就可以了。
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