main 要不要返回值？

最新推荐文章于 2025-05-30 08:05:08 发布

StaR_00303

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分类专栏：菜鸟文章标签： c++ 开发语言 c语言

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/StaR_00303/article/details/128293633

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我刚刚接触C语言，看到很多大佬写代码会写 int main ，最后写个 return 0；我试了一下，不写的话DEV-c++也可以编译，这是有什么区别吗？有没有懂得说一下，感谢

确定要放弃本次机会？

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Linux系统中的Cron定时任务详解

常备不懈

03-31

1788

在Linux系统中，Cron是一种强大的定时任务调度器，它允许用户安排在特定时间自动执行的命令或脚本。本文将详细介绍如何在Linux系统中使用Cron定时任务，包括Cron的基础知识、如何配置和管理Cron任务，以及一些高级用法。

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详解GPU显存和batch size的关系

orangerfun的博客

09-15

5045

GPU显存、规格指标；神经网络训练，显存占用

详解GPU、CPU差异

we chat：玩转测试开发

09-17

2049

CPU除了负责浮点整形运算外，还有很多其他的指令集的负载，比如像多媒体解码，硬件解码等，因此CPU是多才多艺的。CPU注重的是单线程的性能，要保证指令流不中断，需要消耗更多的晶体管和能耗用在控制部分，于是CPU分配在浮点计算的功耗就会变少。GPU的缓存就很简单，目前主流的GPU芯片最多有两层缓存，而且GPU可以利用晶体管上的空间和能耗做成ALU单元，因此GPU比CPU的效率要高一些。CPU有大量的缓存结构，目前主流的CPU芯片上都有四级缓存，这些缓存结构消耗了大量的晶体管，在运行的时候需要大量的电力。

详解GPU的内存带宽与CPU的不同

Free雅轩的博客

08-13

883

我们谈到GPU相比CPU有更大的内存带宽，此言不虚，这也是众核GPU有源源不断数据弹药供给，能够发挥强大算力的主要原因。在先前的文章中我们谈到GPU相比CPU有更大的内存带宽，此言不虚，这也是众核GPU有源源不断数据弹药供给，能够发挥强大算力的主要原因。如下表所示(GDDR和HBM都是GPU的显存规格)，基本上GPU的内存带宽要比CPU多一个数量级。但是考虑到GPU运算核心的数量，平均下来显存带宽真的足够富裕吗?参考资料1的《Memory bandwidth》文章提供了很有趣的视角，我们在这

详解GPU和CPU的区别

weixin_41367158的博客

03-07

803

CPU(Central Processing Unit-中央处理器),是一块超大规模的集成电路，是一台计算机的运算核心（Core）和控制核心（ Control Unit）。它的功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。GPU（Graphics Processing Unit-图形处理器），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）上图像运算工作的微处理器。

gpu浮点计算能力floaps_详解GPU技术关键参数和应用场景

weixin_29669143的博客

01-03

3199

随着云计算，大数据和人工智能技术发展，边缘计算发挥着越来越重要的作用，补充数据中心算力需求。计算架构要求多样化，需要不同的CPU架构来满足不断增长的算力需求，同时需要GPU，NPU和FPGA等技术加速特定领域的算法和专用计算。以此，不同CPU架构，不同加速技术应用而生。备注：笔者对算力服务器相关知识做了梳理，整理成“数据中心服务器知识全解”电子书，全书共190页，分18个章节，详情可通过原文链接获...

详解GPU虚拟化技术

架构师技术联盟

11-02

5118

GPU英文名称为Graphic Processing Unit，GPU中文全称为计算机图形处理器，1999年由NVIDIA公司提出。一、GPU概述GPU这一概念也是相对于...

详解GPU服务器与普通服务器之间的差异

HPC_Evan的博客

09-05

668

GPU服务器与普通服务器之间的差异，犹如赛车与家用车的对比，不仅在于表面的速度与力量，更深入到其核心技术与应用场景的广泛适应性。

GPU Instancing详解

qqaazzzqaz的专栏

07-30

1422

一种Draw call的优化方案，使用一个Draw call就能渲染具有多个相同材质的网格对象。而这些网格的每个copy称为一个实例(Instancing)。此技术在一个场景中对于需要绘制多个相同对象来说是一个行之有效办法，例如树木灌木丛或者大量重复性物体。PropertiesSubShaderLOD 100PassCGPROGRAM//第一步： sharder 增加变体使用shader可以支持instance//第二步：instancID 加入顶点着色器输入结构。

从硬件和运算策略角度详解GPU工作原理：显存、多核、高宽带、高线程比

csdnouioui的博客

07-29

3329

GPU拥有显存、多核、高宽带、高线程。相比CPU，这些硬件配置和运算策略使GPU实现高并行度的图形图像运算。

一文详解GPU结构及工作原理

04-19

### GPU结构及工作原理详解 #### 一、GPU概述 GPU，全称为Graphics Processing Unit（图形处理器），是一种专为高效处理图形数据而设计的处理器。它的主要职责在于执行与图形渲染相关的复杂运算，如顶点变换、纹理...

详解GPU技术关键参数和应用场景.docx

11-29

【GPU技术关键参数详解】 GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）是计算机硬件中的一种重要组件，主要用于处理图形和计算密集型任务。随着科技的发展，GPU的应用不再局限于图形渲染，更在云计算、大数据、...

详解GPU架构-适用于已熟悉计算机结构的用户.pdf

07-23

本书面向那些希望了解图形处理器单元（GPU）架构的人员，并介绍越来越多的研究人员如何改进他们的设计。假设读者熟悉计算机体系结构概念，例如非流水线和高速缓存，并且有兴趣进行与GPU体系结构相关的研究和/或开发...

Github 2025-05-30Java开源项目日报Top10

最新发布

老孙正经胡说

05-30

792

OpenCV CUDA模块直方图计算------在 GPU 上计算输入图像的直方图（histogram）函数histEven()

jndingxin的专栏

05-29

654

该函数用于在 GPU 上计算输入图像的直方图（histogram）。它将像素值区间均匀划分为若干个 bin（桶），并统计每个 bin 中像素的数量。

Prompt Tuning：优化提示调优全攻略

ZJQ的博客

05-26

1015

Prompt Tuning（提示调优）是一种通过优化提示词来调整预训练语言模型行为的技术。主要变体包括：Prefix Tuning（添加可训练前缀向量）、Hard-Prompt Tuning（直接使用自然语言提示）、Soft-Prompt Tuning（学习通用提示向量）、Prompt Ensemble（多提示集成）和Auto-Prompt（自动搜索最优提示）。其中Hard-Prompt Tuning最为直观，可通过自然语言指令（如"这段文字的情感是积极的"）引导模型输出。代码示例展示了

智能体商业化落地实战指南：破解技术变现“最后一公里“难题

2401_88740939的博客

05-28

1111

AI智能体开发遇变现难题，井云平台推出解决方案。当前智能体开发者面临三大困境：用户管理低效、支付链路缺失、流量转化乏力。井云平台通过三大引擎帮助实现商业化闭环：1）灵活计费模式和支付系统；2）独立官网生成与会员运营工具；3）企业级定制服务。典型应用场景包括法律咨询、文案生成、虚拟偶像等，支持从开发到变现的零代码快速部署，解决AI技术落地最后一公里问题，让智能体真正实现商业价值。

【第4章图像与视频】4.6 结合剪辑区域来绘制图像

奋斗的小猪

05-29

880

本节将综合运用图像处理、离屏 canvas 以及剪辑区域等技术实现墨镜效果。

AI大模型赋能客服中心：实施路径与关键策略

2202_75469062的博客

05-29

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AI大模型正在重塑客户服务行业格局，为企业客服数字化转型提供创新解决方案。文章系统阐述了AI大模型在客服领域的完整应用路径：首先明确业务需求与量化目标，选择适配的AI模型；其次做好数据准备与系统集成，通过试点验证模型效能；然后持续优化训练，逐步扩大应用范围；最后建立长期运营机制。实施过程中需应对技术适配、品牌契合和成本控制等挑战，采用"敏捷试点、快速迭代"策略。通过科学的全生命周期管理，AI大模型可显著提升客服效率40%以上，降低运营成本30%，同时改善客户体验，实现服务数字化转型。