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CUDA：在当前系统拓扑上查询设备信息的实例编程
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一种用于并行计算的编程模型和平台。它允许开发人员利用GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）的强大并行计算能力来加速各种应用程序。在CUDA中，了解系统中可用的设备和它们的拓扑结构对于优化并行计算至关重要。本文将展示如何使用CUDA API在当前系统拓扑上查询设备信息，并附带相应的源代码示例。
在CUDA中，可以使用CUDA Runtime API提供的函数来查询设备信息。以下是一个示例代码，演示了如何使用CUDA API查询当前系统中的设备数量以及每个设备的拓扑结构。
#include <iostream>
#include <cuda_runtime.h>
int</CUDA编程之CUDA Sample-1_Utilities-deviceQuery
CUDA Samples 中 1_Utilities 文件夹里包含了一些实用工具和小型示例程序,它们通常用于支持和演示其他 CUDA 示例程序的功能。这个sample主要是是查询系统上安装的 CUDA 设备的属性。这个程序可以帮助开发人员了解系统上可用的 CUDA 设备的具体信息,以便编写更高效的 CUDA 应用程序。与其相似的Sample还有deviceQueryDrv，它的功能与一样，区别是使用了cuda runtime API, deviceQueryDrv使用了CUDA driverAPI。
CUDA：查询系统中存在的CUDA设备的属性的实例
CUDA：查询系统中存在的CUDA设备的属性的实例
CUDA：通过CUDA运行时API查询系统中存在的CUDA设备的属性的实例
CUDA：通过CUDA运行时API查询系统中存在的CUDA设备的属性的实例
查询系统中可用的CUDA设备的属性及实例
在进行CUDA编程时，我们通常会需要了解当前系统中所存在的可用的CUDA设备的属性。本文将介绍如何使用CUDA API来查询系统中可用的CUDA设备的属性，并给出相应的代码实现。示例代码中输出的设备信息包含了设备的基本属性、存储器大小、线程块大小等重要信息，这些信息对于编写高效的CUDA代码非常有用。本文介绍了如何使用CUDA API来查询系统中可用的CUDA设备的属性。函数获取每个设备的属性，我们可以知道当前系统中所有可用的CUDA设备的信息。循环，遍历了系统中所有的CUDA设备，并调用。
CUDA编程入门：从内存管理到设备查询
本文将带领读者深入了解CUDA编程的基础知识。我们首先介绍了一个基础CUDA程序的结构和工作原理，包括如何向GPU内核传递参数以及如何在主机和设备之间进行内存分配和数据传输。随后，文章探讨了如何查询设备属性，这对于开发和优化CUDA程序至关重要。本文旨在为CUDA初学者提供一个清晰的学习路径，帮助他们理解和掌握CUDA的核心概念。
SQLSTATE58030
在优化一条SQL的时候遇到了执行错误 gtlions =# select t1.telnumber,t2.ua,t2.url,t1.apply_name,t2.apply_name from tb1 t1 gtlions -# left outer join tb2 t2 on t1.sid = t2.ipsid gtlions-# where t1.sum_date=20141128 a
别再只看读写速度了！聊聊手机闪存eMMC、UFS3.1和SSD背后的功耗与体积玄学
本文深入探讨手机闪存技术eMMC、UFS3.1和SSD在功耗与体积设计上的关键差异。通过对比接口技术、封装工艺和温度管理，揭示移动存储如何在有限空间内平衡性能与能效，为消费者提供选购参考。重点关注UFS3.1的差分信号设计和全双工架构带来的显著优势。
5分钟搞懂超分算法：从插值到深度学习的实战对比（附Python代码）
本文系统对比了从传统插值到深度学习的主流超分算法，包括最近邻、双线性、双三次插值，以及基于边缘、统计模型和SRCNN、ESPCN、SRGAN等深度学习模型。通过实战代码和决策框架，帮助开发者根据图像质量、速度、资源等需求，快速选择最合适的超分辨率算法，实现从低清到高清的有效转换。
YOLOv改进 | YOLOv11添加WTConv小波卷积，能够更有效地捕捉局部和全局特征
在计算机视觉目标检测领域，YOLO（You Only Look Once）系列算法凭借“单阶段检测”的高效性（一次前向传播同时完成目标定位与分类），已成为工业界与学术界的主流选择。从YOLOv1到YOLOv11，算法持续迭代优化，在速度与精度之间寻求平衡，广泛应用于自动驾驶、智能安防、工业质检等场景。为解决上述问题，本文提出一种基于，将输入特征图分解为不同频率的子带（低频全局信息与高频局部细节），并分别通过卷积操作提取局部与全局特征，最后融合多尺度特征，从而更有效地捕捉目标的局部细节与全局结构。
Claude Desktop新功能：让非技术人士也能自主编程
摘要： Anthropic近日在Claude桌面应用中集成了Claude Code功能，显著降低了非技术用户的使用门槛。Claude Code作为代理式编程工具，支持多任务并行处理、Git隔离和可视化会话管理，无需命令行操作即可实现代码调试、重构等复杂任务。新增的“计划模式”通过先分析后执行的流程，确保安全性，使产品经理、数据分析师等非开发者也能参与技术工作。这一更新标志着AI技术正打破专业壁垒，让领域专家无需编码背景即可利用高级工具，推动技术民主化。
097、Zephyr RTOS驱动开发实战：传感器驱动（陀螺仪）
I2C速率别设太高：LSM6DSO支持最高400kHz，但实际布线有寄生电容时，400kHz容易出错。工业产品我统一用100kHz，稳定压倒一切。FIFO水印值要计算：假设ODR=6.66kHz，每150us产生一组数据，如果水印设32组，则每4.8ms触发一次中断。这个间隔要大于I2C读取耗时（实测约200us），否则中断堆积。电源纹波敏感：陀螺仪对电源噪声敏感，特别是3.3V供电时。我遇到过因为DC-DC纹波太大，陀螺仪输出噪声从0.1dps飙升到2dps。
Halcon那些事:Halcon非常核心的1个概念reduce_domain算子的理解和1个详细的使用示例
Reduce是减少的意思。并不是真的去裁剪图像，而是定义一个“感兴趣的区域（Region of Interest, ROI）”。后续的图像处理算子将只在这个定义的区域内有效，区域外的像素将被忽略。在一张白纸（完整图像）上放一张镂空的纸板（Domain）。我们后续的绘画（图像处理操作）只会透过镂空的部分影响到下面的白纸。镂空纸板之外的部分保持不变，也不会被处理。关键步骤：使用ReduceDomain，将图像的域限制为ROI区域,图像在原来图像基础上存在图像区域。
android studio 2022打开了v1 签名但是生成的apk没有v1签名问题
我使用了Android Studio Flamingo | 2022.2.1 Patch 2版本的IDE编译了一个apk，但是apksigner查看apk的签名信息时，发现只有v2签名，没有v1签名。试着改小一下minSdkVersion 为23重新编译apk，再检测一下签名版本v1居然打开了！参考网上搜索到的方法，手动在build.gradle里面添加。但是编译出来的apk还是只有v2的签名。里面提到了v1签名还和。
计算机控制技术及应用
《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术，以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索，主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式，计算机控制系统的数学描述与基本分析方法，以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。
Probability and Statistics - 4th edition
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迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册(内含HL7和ASTM)
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