这样的反问，那么像电视剧《裸婚时代》中刘易阳和童佳倩在没有房子、车子的情况下，冲破双方父母的重重阻拦、勇敢裸婚的“裸婚时代”，真的已经一去不复返了吗？ ?...，这一比例是男性的两倍。...此外，有69%的单身女性表示婚房以后由对方提供就好，自己不需要准备；认可租房结婚的女性仅占一成，超过半数的女性都不认可租房结婚这样的选择，理由是“房子不是自己的，没有安全感”。 ?...世纪佳缘数据显示，六成单身男与半数单身女的身边都发生过因“买不起房而分手”这样的爱情悲剧，有63%的二线城市男士曾因买不起房而“被分手”，可见，即使是在二线城市，想要结婚的男士面临的压力也不容小觑。...这样的“金句”，还是此次调研报告中半数以上的单身女性所表现出来的“无房不嫁”的坚定决心，都表明当下社会人们的婚恋观与以前相比已经出现了偏差，似乎越来越多的人开始为了互惠互利而抱团、为了增加财富而结婚。
实际上使用的是指定的 在tensorflow 中日志打印的是可见GPU的编号 如指定 1,2,3 ， 日志中是0,1,2 指定1 ，日志中的是0, 但实际使用的是自己指定的
一、需求背景 部门通常指的是在一个组织或企业中组成的若干人员，他们共同从事某一特定工作，完成共同的任务和目标。...在组织或企业中，部门通常是按照职能、工作性质或业务范畴等因素进行划分的，如财务部门、人力资源部门、市场部门等。...部门编号是公司或组织内部对不同职能部门的标识符号，通常采用数字、字母或其组合的形式来进行表示。部门编号的作用在于方便管理者对各个部门进行辨识和分类，同时也有利于人力资源管理和工作流程的优化。...三、基础工作 同学们在创建完成项目之后，在 cn.zwz.entity 新建一个 User 员工类，如下图所示。 在员工类中定义 部门编号 和 姓名 两个字段，代码如下。...同学们在开发自己的商业订单时，可以采取这个方案来处理大量的选择逻辑。
背景 用户在TKE中部署TensorFlow, 不知道如何部署已经如何验证是否可以使用GPU,还是用的cpu....下面主要演示如何部署TensorFlow以及验证TensorFlow在TKE中是否可以使用GPU 在TKE中添加GPU节点 在TKE控制台中添加GPU节点 [GPU] 检查状态: 节点状态为健康说明添加成功...访问测试: [image.png] 获取token 在TKE控制台登陆到TensorFlow 容器中执行一下命令: jupyter notebook list [image.png] 登陆时输入这个token...[image.png] 到目前为止我们的服务部署完成了 验证GPU 在TensorFlow的jupyter web页面中选择new-> python3： [image.png] 输入一下代码: import...这是一个特定于平台的配置 第二种方法是使用 tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration 配置虚拟 GPU 设备，并且设置可在 GPU
这是当前项目的第二个需求，返回当前的位置 这个需求在百度地图里面实现很简单，但是出了一大堆的乱起八糟的错误，错误等到后面的文章再说，先说要获取当前位置怎么做 原理很简单： 第一个需要是的通过 GPS...BDLocationListener 我们需要去实现他就可以了 3.结果的反编译 因为返回的结果是经纬度 百度里面是 GeoCoder 只需要用到这三个东西就可以实现获取当前的位置，首先我们看看怎么使用百度提供的... 这里的参数是this 他在全局变量application里面已经初始化地图了， //但是我觉得还是需要改成getapplicationContext()为好 mLocClient.registerLocationListener...demo方法 接下来看看，在需要调用定位的时候更简单的操作呢，那就是把定位的操作放在application里面，在自己定义的application里面加上下面的代码就可以： 这是变量： public...，不管你是在onCreate里面启动，还是按钮触发事件启动 下面三行代码就可以： initLocation();//这行代码有时候是多余的，看你在哪里用 mLocationClient.start(
安装TensorFlow GPU版本 !pip install tensorflow-gpu Collecting tensorflow-gpu [?...是否可以用 tf.test.is_gpu_available() True 列出本地的机器信息 from tensorflow.python.client import device_lib # 列出所有的本地机器设备...} incarnation: 3717203045672747445 physical_device_desc: "device: XLA_CPU device" , name: "/device:XLA_GPU...: "device: XLA_GPU device" , name: "/device:GPU:0" device_type: "GPU" memory_limit: 11276946637 locality...=True) #代表显示设备的相关信息 with tf.Session(config=tfconfig) as sess: result = sess.run(sum_result
线性代数领域专用编译器，优化TensorFlow计算的执行速度(编译子图减少生命周期较短操作执行时间，融合管道化操作减少内存占用)、内存使用(分析、规划内存使用需求，消除许多中间结果缓存)、自定义操作依赖...XLA 支持x86-64､NVIDIA GPU JIT编译，x86-64､ARM AOT编译。AOT更适合移动、嵌入式深度学习应用。 JIT编译方式。XLA编译、运行TensorFlow计算图一部分。...XLA 运行TensorFlow计算方法。一，打开CPU、GPU设备JIT编译。二，操作符放在XLA_CPU、XLA_GPU设备。 打开JIT编译。在会话打开。把所有可能操作符编程成XLA计算。...有效设备XLA_CPU、XLA_GPU： with tf.device("/job:localhost/replica:0/task:0/device:XLA_GPU:0"): output = tf.add...技术解析与实战》 欢迎推荐上海机器学习工作机会，我的微信：qingxingfengzi
分析Vue.js组件中的data为何是函数类型而非对象类型 引言 正文 一、Vue.js中data的使用 二、data为对象类型 三、data为函数 结束语 引言 要理解本篇文章，必须具备JavaScript...正是因为没有进行挂载，所以这个Vue实例是可以被反复使用的，也就是说可以在很多个页面都注册一次。...Vue() //此时vm2是这样的 vm2 = { //这里的data，是先获取了函数Vue中的data（data的值为函数），然后得到了data的返回值 data: { name: '李四...这是因为这两个实例对象在创建时，是先获得了一个函数，将该函数的返回值作为了自己属性data的值，并且这两个实例对象中data的值在栈中对应的堆中的地址也不一样，所以他们不会互相影响。...因为我们刚开始定义了构造函数Vue时，给他内部的data设置了一个值，该值为对象类型，对象类型在js中称为引用数据类型，在栈中是存储着一个指向内存中该对象的堆中的地址。
在vue组件中data的属性值是函数,如下所示 export default { data() { // data是一个函数,data: function() {}的简写 return...// data是一个对象 name: 'itclanCoder', }, }; 当一个组件被定义,data必须声明为返回一个初始数据对象的函数,因为组件可能被用来创建多个实例 也就是说,在很多页面中...,定义的组件可以复用在多个页面 如果data是一个纯碎的对象,则所有的实例将共享引用同一份data数据对象,无论在哪个组件实例中修改data,都会影响到所有的组件实例 如果data是函数,每次创建一个新实例后...Person(); p1.data.name = '川川'; console.log(p1.data.name); // 川川 console.log(p1.data.name); // 川川 挂载在原型下属性如果是一个对象...,实例化出来的对象(p1,p2)都指向的是同一份实体 原型下的属性相当于是公有的 修改一个实例对象下的属性,也会造成另一个实例属性跟着改变,这样在组件复用的时候,肯定是不行的,那么改成函数就可以了的,如下代码所示
C.49: Prefer initialization to assignment in constructors C.49:构造函数中应该做的是初始化而不是赋值 Reason（原因） An initialization...初始化明确地表明所做的是初始化而不是赋值，而且可以做得更优美，更有效率。防止“赋值之前使用”的错误。...; p = new int{10}; } // accidental use before initialized // ... }; Example, better still（更好的示例...general way to present arguments to a function: 相对于那些const char* s，我们应该可以使用gsl::string_span或者(C++17引入的）...std::string_view作为表达函数参数怒的更加普遍的方式（https://github.com/isocpp/CppCoreGuidelines/blob/master/CppCoreGuidelines.md
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...小编使用的dialog是如下： var d = top.dialog({ title: '【哈哈】查询结果', url:'${base}/commonDig/appl?...可能不用人用的dialog不同，现实也会有差异，这里仅提供了小编的解决办法。仅供参考。
我曾试为了省钱，试过在廉价的 CPU 而不是 GPU 上训练我的深度学习模型，出乎意料的是，这只比在 GPU 上训练略慢一些。...同时 GPU 是深入学习硬件的奥卡姆剃刀问题的解决方案。由于谷歌财大气粗，可抢占实例提供了巨大的价格差，所以目前选择使用 CPU 而不是 GPU 进行深度神经学习训练是划算的（尽管这有些违背直觉）。...为了支持最新的 TensorFlow (1.2.1)，我重建了 the Docker container，并且创建了 CPU 版本的容器，而不是只安装对应 CPU 版本的 TensorFlow。...在新容器中训练模型时，大多数警告不再显示，（spoiler alert）确实在训练时有加速作用。...最后，这是一个黑盒子，也就是我为什么更喜欢黑盒测试的硬件配置而不是搞纯理论。 ? 由于 vCPU 数量对训练速度的影响很小，那么显然减少它的数量是有好处的。
版本还不能高于2.10）中，已经同时支持CPU、GPU训练，不需要再区分是配置CPU版本的库还是GPU版本的库了。 ...由于我这里希望将tensorflow库配置到另一个已有的Anaconda虚拟环境中（这个虚拟环境的名称为py36tf，Python版本是3.6的），而不是当前这个默认的base环境，因此需要按照文章Anaconda...其中，由于我这里Python版本是3.6的，而不是最新的Python版本，因此从下图可以看到tensorflow库版本也并不是最新的，而是2.6.2版本的——当然对我而言，这也就足够了。...此外，这里有必要提一句——如果我用如下所示的代码进行tensorflow库的配置，配置得到的tensorflow库则是1.X版本的，而不是上面我们刚刚得到的是2.X版本，始终无法获取最新版本的tensorflow...不知道具体是哪里的问题，从上图可以看到这种方法得到的tensorflow库始终是1.X版本（例如上图中显示tensorflow库就是1.2.1版本的）。
这里tensorflow应该是检测出了gpu，但是因为某些库无法打开而导致tensorflow无法调用，返回了false，详细查看错误信息可以看到一行： ?...怀疑是cuda有问题，服务器本身是装的cuda10.1，跟tensorflow2.2应该是吻合的，但是一直无法调用，所以一开始我想重新安装cuda，覆盖掉服务器本来的cuda，下好安装包之后，因为我不是管理员...linux版本的cudnn中是可以看到libcudnn.so.7这个文件的。...，那是不是把对应的文件加载在别的目录下，引导tensorflow去另一个我可以操作的目录下找这个libcudnn.so.7文件，就可以解决问题呢？...当然，这只是我一种猜测，tensorflow2.1和2.2用的应该都是cuda10.1，但是我不清楚为什么2.2只有一个文件无法打开，而2.1就有好几个文件打不开，而在1.9版本上，由于1.9似乎用的不是
也就是说，人类的学习过程往往不需要大规模的训练数据，而现在的深度学习方法显然不是对人脑的模拟。...在已经发布的 CUDA 版本中，有些是有补丁包的。补丁包的作用是对该版本的功能扩充和问题修复。建议读者安装。...图5 在显示结果中可以看到，当前虚环境的名字是“base”，是 Anaconda 默认的 Python 环境，还有一个py27和py3.7，分别是Python2.7的环境和Python3.7的环境。...具体命令如下: python --version 执行该命令后会显示如下内容: Python 3.7.4 在显示结果中可以看到，当前 Python 的版本是 3.7.4。...pip uninstall tensorflow 如果成功完成前面的步骤，那么可以在tf1和tf2之间切换，会返现tf1中的tensorflow是1.x版本，而在tf2中是2.x版本。
GPU 图形处理器(英语:Graphics Processing Unit，缩写:GPU)，又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备(如平板电脑、智能手机等...考虑到 GPU 主要用来处理图像，而图像在计算机中的存储是一个二维数组或者三维数组，因此，图像的各种变换可以看作是对这个数组的各种变换。...为了可以迅速做出变换，GPU 的构造就比 CPU 要复杂得多，CPU 当中只有几个大核，而 GPU 中确有几千个小核，只不过小核频率会比较低（现在普遍都是 1GHz），但是毕竟 GPU 是靠着数量取得胜利的...稍微想一下都应该知道，1 和 3 还是处在一个数量级的，而几个和几千个就不是一个数量级了，因此，我们在进行巨型矩阵的运算过程中，使用 GPU 是必须的。下面我们就来看一下如何使用 GPU 运行代码。...接下来我们就需要让 GPU 支持基于 tensorflow 的程序，在此之前还有一个问题，是不是所有的 GPU 都可以支持，其实不是的，官网上有提到，要求 CUDA 计算能力大于等于 3.5 的 NVIDIA
本文将介绍在 Windows 计算机上配置深度学习环境的全过程，其中涉及安装所需的工具和驱动软件。出人意料的是，即便只是配置深度学习环境，任务也不轻松。你很有可能在这个过程中犯错。...使用专门虚拟环境的另一大优势是你可以将软件包与全局设置隔离开。这样，就算你在该环境中使用软件包时搞错了，你也可以轻松地丢弃它们，而不对全局软件包产生任何影响。...> conda env list 要验证每个环境是否都已安装了各自的软件包，你可以进入各个环境，执行 conda list，这会显示该环境中已安装的所有软件包。 不要因为这个列表很长而感到困扰。...如果你的电脑是笔记本，你应该看右边的列表；如果你的电脑是台式机，你显然就该看左边的列表。 之前已经提到，我的 GPU 是右侧列表中的 RTX 2060 Max-Q。...在 Python prompt 中验证 TensorFlow 的安装情况 你在 Python prompt 中使用 TensorFlow 时可能会看到这样的信息：「Opened Dynamic Library
安装环境 Anaconda安装 首先安装python环境，推荐Anaconda+jupyter，而不是Pycharm 1.首先下载Anaconda： https://www.anaconda.com...环境，就可以直接安装Tensorflow了 pip install tensorflow import tensorflow as tf 检测GPU环境 win下面搜索设备管理器 在显示适配器下面看到自己的显卡...： 接下来查看电脑显卡型号是否支持CUDN，查看链接：https://developer.nvidia.com/zh-cn/cuda-gpus 可以看到我的显卡是在支持列表里的 接下来安装显卡驱动，...cuda-toolkit-archive 这里我选择exe(local)本地安装 下载到本地后双击exe文件安装： 安装完成后在环境变量中检查： C:\Program Files\NVIDIA GPU...，若没有这两个路径则手动添加： 在CMD中输入： nvcc -V 有消息提示则安装成功 cuDNN cuDNN下载需要进行一个漫长的登陆 https://developer.nvidia.com/
使用专门虚拟环境的另一大优势是你可以将软件包与全局设置隔离开。这样，就算你在该环境中使用软件包时搞错了，你也可以轻松地丢弃它们，而不对全局软件包产生任何影响。...要验证每个环境是否都已安装了各自的软件包，你可以进入各个环境，执行 conda list，这会显示该环境中已安装的所有软件包。 ? 不要因为这个列表很长而感到困扰。...如果你的电脑是笔记本，你应该看右边的列表；如果你的电脑是台式机，你显然就该看左边的列表。 之前已经提到，我的 GPU 是右侧列表中的 RTX 2060 Max-Q。...在 Python prompt 中验证 TensorFlow 的安装情况。...你在 Python prompt 中使用 TensorFlow 时可能会看到这样的信息：「Opened Dynamic Library」，但这并不是坏消息。
target_type=exelocal 如果电脑上本身就有Visual Studio Integration，要将这个取消勾选，避免冲突了 点开Driver comonents，Display Driver这一行，前面显示的是...cuda文件下： （注意这里是将文件下的文件复制到cuda对应的文件夹里面，而不是将文件夹直接替代cuda下的文件夹（这步特别重要）） c....PATH配置 查看CUDA环境路径 我的电脑——>属性——>高级系统设置——>环境变量 在系统变量中找到PATH C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit...确认显卡 安装前要确认显卡是不是NVDIA的 命令行 pip install tensorflow-gpu==2.0.0-beta0 b....() 显示True，说明gpu版本已经安装成功
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