立轩 2019-4-8 16:50 我有个问题，有个类书，一个类人，现在人想翻书，那么翻这个方法是放在书的类上，还是人的类上 UMLChina潘加宇 一、区分业务建模和分析工作流中的类 首先，我们要区分业务建模和分析工作流中的类...这里假设谈论的"书"指的是实体书，而不是电子阅读器系统（平时说的"我买了个电纸书"，实际上买的是阅读器系统）。人用电子阅读器系统看书的业务序列图，留个读者自己画。...如果是分析工作流，建模的内容是软件系统内部的结构和行为。如果软件开发人员的大脑容量、运算速度以及身体健壮程度是现在的一万倍，像图2那样做也是可以的，毕竟最早的时候，编程序就是用纸带穿孔嘛。 ?...到底模拟0.00001%还是99.99%，看软件系统需要封装的信息的复杂度了。 之所以啰嗦这么多才说到正题，是想要说明，轻飘飘的一句话背后并没有那么简单。...，翻书是书的责任。
什么是 View Merge View Merge 是 12C 引入的新特性，也是一种优化手段。...View Merge 问题重现 下面是一个安全控制导致语句未能正确选择索引的演示。首先创建相应的测试用户（demo）并授予相应的权限。...--------------------------------- | Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU...------------------------------------- | Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU...研究收获 从上面的案例可以分析出 View Merge 是 12C 的一个新特性，因为这个安全控制导致在查询计划中未能正确选择索引访问方式，只需要取消掉这个新特性或者将 MERGE ANY VIEW
什么是 View Merge ? View Merge 是 12C 引入的新特性，也是一种优化手段。...下面是一个安全控制导致语句未能正确选择索引的演示。首先创建相应的测试用户（demo）并授予相应的权限。...--------------------------------- | Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU...------------------------------------- | Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU...从上面的案例可以分析出 View Merge 是 12C 的一个新特性，因为这个安全控制导致在查询计划中未能正确选择索引访问方式，只需要取消掉这个新特性或者将 MERGE ANY VIEW 授予用户后就可以得到相应正确的索引访问方式
至今还是有很多人觉得C语言依然是编程行业最基础的东西，毕竟现在很多上了年龄的人在当时大学阶段初级的入门编程语言就是用的C语言，在很多人心中都有个编程梦，有些甚至年过半百了还琢磨自己这辈子没有玩编程而遗憾...，也有很多上了年纪的人拿起C语言的书籍一步步跟着网络上的教材进行学习，随着编程语言在国内的普及，编程语言的生态已经发生了很大的变化，特别是高级语言的普及化，倒是显得很多底层语言在编程领域的影响力在下降，...但是其重要性还是在加强，就拿C语言来讲是很多编程语言的基础而存在，主流很多编程语言的底层实现就是利用的C语言或者汇编来完成，C语言在编程领域的角色在发生变化，在早期一个很简单的功能模块可能都需要C语言实现很长时间才能稳定...CSDN等途径进行知识性的拓展，在某种阶段也是小有收获的存在，但在大部分情况下还是处于迷茫的状态，这种属于典型的没有方向感的方式，要摆脱这种模式建议静下心来默默的梳理自己的思路，先从掌握基础的理论开始，...最好的学习编程的方式就是在掌握一定理论的基础上再去实践能够取得意想不到的效果。 ?
现在问题在于每次在Terminal中用pip install torch 后总是cpu版本的 pip install torch import torch print(torch....__version__) print(torch.cuda.is_available()) 这段代码是看torch到底有没有用到cuda（或者我理解为是否用的是gpu版本），输出为False为cpu版本...2.安装cuda 这个我觉得可能很多人电脑上已经安装了cuda 可以自己在电脑中看一下到底有没有，有了更好，没了接下来讲怎么下载NVIDIA cuda （1）查看自己应该下载NVIDIA版本 右键“...此电脑”——管理——设备管理器——显示适配器 这样就能查到自己的显卡型号了 NVIDIA显卡驱动的下载地址：官方高级驱动搜索 | NVIDIA 选择自己合适的型号，开始下载 （2）下载对应的cuda...下载后我是放在我自己创建的pytorch环境中LIB中site-package中，然后在Terminal中写入下面的代码 pip install D:\anaconda\Anaconda\envs\pytorch
开发人员可以编写称为"核函数"（kernel）的代码，这些核函数在GPU上并行执行。CUDA编程模型还提供了一组API（应用程序接口）来管理GPU内存、控制GPU设备和调度核函数的执行。...因此，为了获得最佳性能，你需要选择适用于你的GPU型号和深度学习框架版本的cuDNN版本。 「免费使用」： cuDNN是免费的，可以在NVIDIA的官方网站上下载和使用。...「PyTorch依赖CUDA」：PyTorch 使用 CUDA 来加速神经网络的训练和推理。在 PyTorch 中，张量（Tensor）可以在 CPU 或 GPU 上进行计算。...「PyTorch依赖CUDA和cuDNN」：PyTorch 可以在 CPU 或 GPU 上运行，但为了获得最佳性能，特别是在大规模深度学习任务中，你通常会将 PyTorch 配置为在 GPU 上运行。...❝往往我们在实际项目时，起始首先确定的是PyTorch的版本，进而确定CUDA的版本，再根据CUDA的版本去查看自己平台的驱动是否支持。
基于Grace的系统与NVIDIA GPU紧密结合，性能将比目前最先进的NVIDIA DGX系统（在x86 CPU上运行）高出10倍。...由于AMD的MI200是通过自家的ROCm来支持TensorFlow、PyTorch和ONNX等机器学习框架，并没有CUDA，所以在可用性上，还需要留一个问号。...GPU型号更是支持得极其有限，正式支持的消费级GPU竟然只有好几年之前的Vega 64。 而RX500系列是可能支持，但不保证。...比如你有一张RX580，那么首先就需要了解哪些主板和CPU支持PCIe Atomics，如果不支持的话设备都无法正常加载。...AMD仍然有很长的路要走，尤其是在软件生态的适配和优化上，这注定是一个繁琐费时的工作，可能还需要几代才能稳定下来。
如果是用PyTorch的苹果用户，可能更是盼了一年半的大日子！ 刚刚，PyTorch官宣，在苹果Mac系统上正式支持GPU加速训练。现在，M1芯片强悍的GPU终于可以在机器学习任务上大展身手了！...作为业界应用最广泛的机器学习框架之一，PyTorch在之前很长一段时间内对于Mac系生态的支持一直不太完善。在苹果平台上仅支持CPU加速。...PyTorch称，到目前为止，Mac上的PyTorch训练只能利用CPU，但在PyTorch v1.12版本，开发人员和研究人员可以利用Apple Silicon GPU的优势，大大加快模型训练。...用户不需要将Tensor从一个设备移动到另一个设备。另外，用户还能得到64GB内存的配置，它这算得上是目前市场上最大的移动GPU了。 结果来看，还不错。...在推特上，各路网友也是表达了自己的喜悦。毕竟，已经期待太久了~ 前节跳动AI实验室总监，UCSB助理教授李磊就表示，「PyTorch终于能支持在Mac M1GPU上训练了！是时候把电脑打开了！」
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...，还有一个很好用的包是torchvision，用于图像相关的功能 torch和torchvision的版本对应如下表：（https://github.com/pytorch/vision实时更新） torch...pytorch的版本： https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 由于我是： python3.8.12 cuda_11.6.1_511.6 故选择...cp38-win_amd64.whl pip install torchvision-0.13.0+cu116-cp38-cp38-win_amd64.whl 测试结果 TensorFlow 比较在CPU...和GPU上的运行时间 import tensorflow as tf import timeit def cpu_run(): with tf.device('/cpu:0'):
因此无论是做训练还是做推理，GeForce 3090在很多情况下都比不过企业型号。 02 GPU编程基础 GPU算力的发挥要靠GPU上的程序运行出来，因此需要我们编写GPU的程序。...此外，GPU上还带有硬件编码器，可以将处理后的图片进行编码，输出视频码流。在上述流程中，无论是解码，还是数据的处理，还是最后的编码，都可以使数据留在显存上，这样可以实现较高的运行效率。...第1步：从框架中导出ONNX ONNX是中立计算图表示，PyTorch有TouchScript，TensorFlow有frozen graph，都是框架特有的对于计算图持久化的办法。...也就是说，导出的ONNX不能跑也没关系，我们仍有办法让TensorRT导入。这一点会在下文举例说明。 上图可以看到PyTorch导出ONNX的示例代码。...在CPU上做一次GPU同步，就是让CPU等待此前提交的GPU任务全部执行完。基于以上，我们就可以理解为什么取时间之前要做一次GPU同步。 这里有个问题：这个简易方法在什么时候不准确？
之前只在NVIDIA JETSON TX2上用过CUDA，由于本学期选了并行计算这门课，应该会用到一点CUDA；于此同时，最近又在研究pytorch，还没有试过在GPU上跑pytorch；并且我一查，自己的显卡是英伟达的且支持...确定是英伟达的显卡后，上这个网查一查自己的显卡是否支持CUDA：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 网站里也清楚地标注了不同型号的算力，我的显卡是Quadro...安装pytorch 上这个网址下载pytorch：https://pytorch.org，选择相应的版本，得到下载命令。...对比CPU和GPU的性能差距 装好后检验一下效果，用pytorch分别在CPU和GPU上做一个矩阵乘法，算一下用时： import torch import time print(torch....上特地跑了两次，而且第一次时间甚至比CPU还久，那是因为第一次GPU需要做一些部署的工作，时间自然会长一些，第二次运行时间就明显比 CPU短很多了。
所以没有安卓手机的大款的小伙伴们不要着急，这时候可以在电脑上开个模拟器玩玩，下面就分别介绍两种不同的模拟器：（1）Google自带的（2）夜神模拟器；他们的安装、配置、连接等等。...3、配置模拟器基本信息 --AVD Name:设备名称，自己定义一个，用英文（不要用中文） --Device:设备型号，如下图选项意思是，4.7 寸手机，768*1280 分辨率，屏幕密度：xhdpi...--Target:选对应 API 版本号，Android 版本号 4.4.2，对应 API 版本 19 --CPU/ABI:cpu 型号 --Keyboard:这个最好勾选，带键盘按钮 --Skin:皮肤设置...图3 >解决办法： a、关掉夜神模拟器。同时去任务管理器里看下，adb.exe以及nox_adb.exe这2个进程有没有在运行？有的话就结束掉。...图4 三、小结 1、安装AVD的时候有了上一篇的基础，这次还是比较顺利的，基本没有遇到什么问题，安装夜神模拟器的时候那个版本不一致的问题替换了nox_adb.exe之后，输入adb.exe还是报那个kill
语义分割（semantic segmentation） : 就是按照“语义”给图像上目标类别中的每一点打一个标签，使得不同种类的东西在图像上被区分开来。...最佳的开发环境为Linux，因为在公司的日常工作，基本都是使用Linux云服务器进行模型开发的工作，提前适应Linux操作系统还是有好处的。...配置好后，在cmd中运行conda -V没有报错，有版本信息输出，说明配置成功。 3、cuDNN和Pytorch安装 cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。...CUDA版本查看方法，在命令行中输入nvidia-smi： 确定好版本后，就可以通过Pytorch官网提供的指令安装GPU版本的Pytorch了。 至此，基础的环境搭建已经完成，恭喜。...有没有好看，又好用的Terminal？答案是有的，不过需要自己配置，并且还有一些坑需要慢慢踩。 例如Fluent Terminal，它是现代的、也是我比较推荐的终端工具。
由于 @change的特性是当监听到数据发生变化时则执行，因此差异便是暴露出来： 安卓：选择完年月日，点击确定后，数据变化，监听事件起作用； iOS：点击选择日期，选择年，监听到数据变化一次，执行一次...原因是在安卓机上选完以后， @blur事件并不会触发，除非选择完成之后，点击别的区域来触发此事件。因此，我们又面临一个兼容问题，怎么同时保证在安卓和iOS系统上都能流畅运行呢？...有办法——js辨别系统是安卓还是iOS： const u = navigator.userAgent, app = navigator.appVersion; // Android 判断 const isAndroid...CPU....---- 总结 总结以上，步骤如下： 进入页面，执行js脚本，判断当前设备型号； 如果是安卓设备，执行 @change； 如果是iOS设备，执行 @blur。
今年 3 月，苹果发布了其自研 M1 芯片的最终型号 M1 Ultra，它由 1140 亿个晶体管组成，是有史以来个人计算机中最大的数字。...此前，Mac 上的 PyTorch 训练仅能利用 CPU，但随着即将发布的 PyTorch v1.12 版本，开发和研究人员可以利用苹果 GPU 大幅度加快模型训练。...新设备将机器学习计算图和原语映射到 MPS Graph 框架和 MPS 提供的调整内核上。 每台搭载苹果自研芯片的 Mac 都有着统一的内存架构，让 GPU 可以直接访问完整的内存存储。...M1 CPU 上的速度是 1.855 秒，在 M1 GPU 上则运行崩溃了…… EfficientNetB0 实现了 2.5 倍的加速： EfficientNetB4 实现了 3.5 倍加速： ConvMixer...看上去，M1 CPU 似乎比 M1 GPU 更快。但 LeNet-5 是一个非常小的网络，而 MNIST 是一个非常小的数据集。
还有开端口后直接联机修改参数的工具、性质都是一样的、不管是早期芯片还是目前最新的芯片只要开启了端口、读写参数的地址段都是一样的。区别只在于基带分区有没有写加密。端口开启的方式对不对罢了。...安卓手机设备信息修改是指，通过软件的形式修改安卓设备的：Android_Id、IMEI、手机序列号、手机号码、WIFI-MAC、WIFI-Name、安卓系统版本、ROM固件、手机号码、手机型号、手机品牌...固件、手机号码、手机型号、手机品牌、CPU型号、手机制造商、GPS定位、通话记录模拟、手机短信模拟所有参数 如果您还对如何修改手机设备和型号不太了解，没有关系，今天就由本站为大家分享如何修改手机设备和型号的知识...IMEI是12345678900000； 3、在应用面板中启动串号查询工具； 4、可以看到，在启动查询工具之后，查看到的手机串号IMEI已经变成刚修改之后的IMEI值，也就是一键成功的修改了手机串号。...3、向上滑动手机屏幕，找到“Root设置”并点击，进入后开启“Root浏览器”，在弹出的所有警告中点击“确定”，然后打开以下两个“向上到根目录”、“装载文件系统”。
对于深度学习新手和入门不久的同学来说，在安装PyTorch和torchvision 时经常会遇到各种各样的问题。...安装的PyTorch总是CPU版本： 安装的PyTorch始终是CPU版本而非GPU版本，无法调用CUDA。安装PyTorch一直卡顿： 因为网络问题或者镜像问题导致下载速度慢，卡顿崩溃。...一、Pytorch手动安装1.1、前提准备要安装Pytorch首先你需要安装好对应你GPU型号的CUDA、CUDNN、Anaconda或Miniconda。...设备信息device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")x = torch.tensor([1, 2, 3])x...= x.to(device) // 在GPU上运行Tensor二、 torchvision手动安装2.1、查找对应的版本torchvision需要和pytorch的版本对应才能正常使用，在官方git
上一次写和这个事情相关的内容，还是在 21 年写《近期家用设备（NUC、猫盘、路由器）散热升级记录[1]》， 年初，在文章《廉价的家庭工作站设备改造记录：苹果垃圾桶（Mac Pro 2013）[2]》里...，分享升级 CPU 时，被一个朋友吐槽涂太多了，所以这次就想着有没有更“科学”的方案。...一般的建议是先拆左边不重要的设备，然后再拆右边，这样可以避免你拆左边的时候，右边如果已经拆开了，万一还有没有干透的硅脂，会抹的 CPU 附近到处都是。...第三步：清理老硅脂 第三步，拆散热 拆下散热后，我们在 CPU 外壳和散热片上会看到之前帮助设备散热的老硅脂。...在反复清理的过程中，只要你的纸巾棉片等上面不再有黑色的残留物（硅脂）就说明清理干净啦。 第四步：贴硅脂片 第四步，拆散热 我们购置的硅脂片是台式机型号，所以用在笔记本上是有非常多富裕的：需要裁剪。
从这一点看，物联网设备的安全性，在很大程度上决定于其固件的安全性。 那有没有一些方式可以防止“有心人”获取固件？...，插入电脑，利用配套软件即可读出固件，这时候，“有心人”无需知道这三类存储器在主控器或CPU中的地址映射是怎样的，直接把芯片取下来，对应模块读出即可。...2 直接读存储芯片 上一章我们介绍了分离式固件存储方式下，固件在物联网设备主板上所处的位置。本节介绍“有心人”是如何直接读取存储器中的数据，进而获取到固件的。...一般，如果只是利用串口，在开发调试阶段是没办法设置程序断点的，所以厂商实现了JTAG/SWD硬件模块，以特定的协议，通过一个硬件调试器作为通信协议适配器，方便开发者在PC上动态调试正在运行在芯片中的代码...如果再把芯片的型号信息抹去，此时“有心人”是没有特定的文档做参考，以确定芯片型号，进而确定接口位置的。如果主板上留有这两类接口的焊盘，他们只能通过这些焊盘来盲目测试以确定接口位置。 ?
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