虽然说教程网上都有, 但是缺乏练习总会让自己过眼就忘, 刚好Cu上的shell板块有很多练习, 所以写了个专门抓这些问题的爬虫, 来方便我们做练习....事不宜迟, 简单讲解下分析步骤 准备工作 为了达到练习效果, 咱们不用bs或者pyquery, 所以我们在内容整理方面用re库就够了 python2.x requests库 re库 过程分解 CU shell...sys.argv[1] spider = Spider(output=file_name) spider.start() [root@iZ23pynfq19Z ~]# python spider_cu.py...# 直接输出到屏幕 [root@iZ23pynfq19Z ~]# python spider_cu.py file # 直接输出到文件, 屏幕只是打印写入的问题id 好了,
简要教程 仿佛对于.cu程序的调试是需要关闭x的，所以学习了一下如何用cuda-gdb在tty下调试.cu程序. 1....对于.cu文件是需要编译好才能调试的，首先cd到想要编译的.cu目录下，使用以下命令进行编译： nvcc -g -G filename.cu -arch sm_50 -o outputfilename...240 R1 0xfffc48 16776264 R2 0x7800 307 ps: 使用下面的命令可以编译出ptx代码： nvcc -g -G --ptx print_test.cu
最近部署一桌面项目使用XenDesktop 7.15 LTSR CU3版本，在做文件重定向时遇到“appdata”文件夹重定向始终无法生效，多次检查配置都没有任何问题。...后来开case得到的回复是“很可能是CU3de UPM一个相关设计变更导致的，改变更使appdata/roaming在重定向的UNC路径进行创建时，名称从之前的application data更改为appdata
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安装Mxnet GPU 一般情况下，我使用的都是anaconda，这时创建一个环境，比如名称为mxnet36，然后用命令 conda activate mxnet36 切换到该环境中再安装mxnet-cu101...其命令为， pip install mxnet-cu101 5、测试 在python中import mxnet，如果没有出错，即大功告成。...回过头来再用下面的指令安装， pip install mxnet-cu101 安装cudatoolkit+cudnn 吸取刚才的教训，这次直接指定版本号， conda install -c anaconda...y Successfully uninstalled mxnet-1.5.0 然后再安装mxnet-cu101，如下， (mxgpu36) C:\Users\SpaceVision>pip install...mxnet-cu101 Requirement already satisfied: mxnet-cu101 in d:\anaconda3\envs\mxgpu36\lib\site-packages
对于每一个CTU，由CU64x64 到CU32x32，由CU32x32到CU16x16，及由CU16x16到CU8x8，总共三个层次的递归过程，然后再逐层比较，选出最优模式的CU划分情况。...下面2个图是2个常见场景的CU大小分布情况： 由图，可看出2个1080p系列的CU64x64的占了四分之一以上，也就是说有30%的情况根本不需要坐做CU64x64及后面CU32x32、CU16x16...,CU8x8的计算，另外，还有25%的情况不需要做CU32x32，及后面的CU16x16,CU8x8的计算，还有23%的情况不用再做CU16x16，及后面CU8x8的计算，因此，可以看出，CU划分这块有很大的优化空间...CU计算，如果非0，则需要计算CU深度划分计算。...方案效果 最终方案为svm (p cu64+b cu64)+rskip(p cu32+p cu16+ b cu32+b cu16)，对每层CU都做了快速选择，该方案在x265上落地，并进行多序列测试
该逻辑节点包括eNB/gNB功能的子集，具体取决于功能拆分选项，其操作由CU控制。 CU：负责处理RRC、PDCP等高层协议的中央单元。...gNB由一个CU和一个DU组成，分别通过CP和UP的Fs-C和Fs-U接口连接到CU。具有多个DU的CU将支持多个gNB。...分离架构使5G网络能够根据中传可用性和网络设计，在CU和DU之间利用不同的协议栈分布。CU可以通过中传接口对多个DU进行集中式管理。...需要注意的是，DU / CU拆分几乎不受基础设施类型的影响。新的接口主要是DU和CU之间的F1接口，它们需要能跨不同的供应商互操作，以真正实现Open RAN。...中传（Midhaul）将CU与DU连接起来。 4G / 5G核心通过回传（Backhaul）连接到CU，5G核心距离CU最多可以200公里。 ?
paste.ubuntu.com/p/SyYgwKGy6m/ 原创文章，作者：iks，如若转载，请注明出处：https://www.idc.moe/archives/WikiHost-LAX-CeRa-Gen2-CU-Premium
创新点 作者在这篇论文中引入了CNN来解决CU划分的问题。其创新点使用了一个自适应的策略来解决VVC中不同尺寸CU输入CNN的难题。...该自适应的策略和以前直接下采样输入的图像为同一大小或裁剪输入图像为大小的子块不同，作者提出的自适应策略利用了池化层不需要额外参数进行学习的特点，因此把不同的CU送入神经网络得到特征图通过不同大小的池化层处理得到相同大小的特征图...[图1 卷积过程] 在对数据进行flatten之后，作者还引入了三条信息添加到flatten之后的数据中，这三条信息分别是QP、输入CU的宽和高，论文中作者说这三条信息与是否对CUN进行划分的判断有影响...其次，作者并不是对所有的CU都送入CNN进行判断，而是在送入网络之前就做了一个简单的预判。预判的公式见公式（2），其主要计算一个CU的梯度，然后结合QP得到一个预判的条件来决定对该CU的处理。
表1显示了 VTM-10.0 的每个 CU 大小的划分比率。我们注意到，大多数不同大小的 CU 倾向于选择不划分 (NS)，尤其是矩形 CU。...在对 CU 进行编码之前，我们利用 CU 深度和大小的限制来确定当前 CU 是否可以进一步划分，然后使用分类器 S-NS 和 HS-VS 预测进一步的划分结果。 ?...考虑到 CU 大小不同，我们针对不同大小的 CU 训练了不同的分类器。...我们将大小为 MxN 和 NxM 的 CU 视为相同类型的 CU (M>N)，并且仅针对大小为 MxN 的 CU 训练分类器。...基于以上思路，考虑到特征计算的复杂性，我们选择以下特征： lQP：当前CU的量化参数。 lVar：当前CU像素值的方差。 lGrad：当前CU的梯度，包括水平梯度Gradx和竖直梯度Grady。
在已有 APU 最高规格 8C16T12CU 的基础上，AMD 启动了代号为 STRIX 和 STRIX HALO 的研发计划，预计推出两款APU，规格为12C24T16CU 和 16C32T40CU。
一、nginx 域名绑定 域名 nginx绑定多个域名可又把多个域名规则写一个配置文件里，也可又分别建立多个域名配置文件，我一般为了管理方便，每个域名建一个文件，有些同类域名也可又写在一个总的配置文件里...一、每个域名一个文件的写法 首先打开nginx域名配置文件存放目录：/usr/local/nginx/conf/servers ，如要绑定域名www.itblood.com 则在此目录建一个文件...：www.itblood.com.conf然后在此文件中写规则，如： server{ listen 80; server_name www.itblood.com; #绑定域名...nginx服务器重起命令：/etc/init.d/nginx restart 二、一个文件多个域名的写法 一个文件添加多个域名的规则也是一样，只要把上面单个域名重复写下来就ok了，如： server{...301跳转 如果不带www的域名要加301跳转，那也是和绑定域名一样，先绑定不带www的域名，只是不用写网站目录，而是进行301跳转，如： server { listen 80; server_name
每个OpenCL 设备可划分成一个或多个计算单元(CU)，每个计算单元又可划分 成一个或多个处理元件(PE)。设备上的计算是在处理元件中进行的。...我们知道,可以通过调用clGetDeviceInfo获取CL_DEVICE_MAX_COMPUTE_UNITS参数就可以得到OpcnCL设备的计算单元(CU)数目，但是如何获取每个计算单元(CU)中处理元件...函数不能提供PE个数，如果要获取PE数目，需要调用clGetKernelWorkGroupInfo函数，获取CL_KERNEL_PREFERRED_WORK_GROUP_SIZE_MULTIPLE参数，就是每个CU...kernel编译后，调用getWorkGroupInfo获取CL_KERNEL_PREFERRED_WORK_GROUP_SIZE_MULTIPLE就可以了： /* * 获取OpenCL设备每个计算单元(CU.../调用getWorkGroupInfo获取CL_KERNEL_PREFERRED_WORK_GROUP_SIZE_MULTIPLE， //返回结果就是指定OpenCL设备(device)的每个CU
前段时间，不是写了个扫短位域名的脚本么，然后在网上找whois信息的时候，发现这家的查的挺详细的，然后今天分享一下。...首先是域名Whois查询： Api地址：http://whois.4.cn/api/main 请求类型：可Get可Post 请求参数： domain: vastsa.cn //你要查询域名 isRefresh...然后是Whois历史信息： Api地址：http://whois.4.cn/api/whoishistory 请求类型：可Get可Post 请求参数： domain: baidu.cn //要查询的域名
介绍域名网域名称（英语：Domain Name，简称：Domain），简称域名、网域。域名是互联网上某一台计算机或计算机组的名称。域名可以说是一个 IP 地址的代称，目的是为了便于记忆。...这种服务器就叫做这个域的权威域名服务器（也常称为授权域名服务器），它拥有这个域所有的域名信息。每个域都可以分为多个子域，而每个权威域名服务器可以给一个或多个区域进行解析。...如果有一个询问该子域信息的请求，所返回的应该是该子域的权威域名服务器列表。一个域可以有多台权威域名服务器，但是只有一台是主域名服务器，这台主域名服务器负责向其他辅域名服务器分发每个域名空间的更新信息。...域名解析域名解析包括正向解析和反向解析。正向解析是把域名转换为 IP 地址。这需要由专门的域名解析服务器来完成。反向解析是把 IP 地址转换为域名。...域名的应用域名服务器可以将域名映射为 IP 地址。基于这个特点，域名解析除了可以用于浏览器之外，域名解析还可以用于以下的场景：基于域名实现重定向：使用域名代替 IP 地址。
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