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RSS订阅原创 linux系统编译C++文件为so库文件并测试
自己学习总结的简单C++文件封装为so文件的方法并测试，有问题可以指出。我的开发环境是WSL，ubuntu20.04,环境搭建可参考另一篇文章。
2025-05-08 17:15:37
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原创 windows上子系统WSL下载和使用
WSL1:较早的版本，其相当于一个翻译层，将linux指令翻译为Windows NT可理解的系统指令，wsl1不运行linux内核，用windows内核模拟linux系统，因此会出现兼容性问题，比如无法运行docker。直接使用命令行下载：wsl --install （网速慢使用命令wsl --install --web-download）, 出现以下提示,表示默认ubuntu不适配系统。其中win中c盘和d盘，直接作为挂载卷进了linux系统（这种挂载卷的方式IO性能很差，建议直接把文件拷贝过来）
2025-05-04 23:17:43
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原创 C++/Python混合编程之Pybind11的使用
本文主要是通过pybind11简单实现python和C++之间的相互调用环境配置和测试demo, 更复杂的类型需要查看帮助文档学习
2025-03-13 14:46:36
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原创 pyTorch环境搭建及遇到的算力问题
本文记录pyTorch的安装过程及使用，其中开发平台pychram、依赖包管理anaconda3、cuda的安装参考我其它的文章操作。
2024-11-07 11:59:40
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原创 CUDA和cudnn库安装
CUDA（Compute Unified Device Architecture）的中文全称为计算统一设备架构；由NVIDA显卡厂商推出的运算平台，推出一种通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。通俗讲：CUDA就是让python等程序语言可以同时在CPU和GPU上跑的一个平台，为GPU和编程语言(如python)的桥梁应用：图像视觉做性能速度优化，CUDA是个很重要的工具CUDA的体系结构了解：
2024-11-06 11:53:36
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原创 anacoda3安装和虚拟环境创建
Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。Anaconda 的下载文件比较大（约 531 MB），如果只需要某些包，也可以使用Miniconda这个较小的发行版（仅包含conda和 Python）。简言之，装上Anaconda，就相当于把 Python 和一些如 Numpy、Pandas、Scrip、Matplotlib 等常用的库自动安装好了，使得安装比常规 Python 安装要容易。
2024-11-06 11:15:57
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原创 pycharm安装及环境配置
前言：计划学习机器学习、深度学习及python相关的内容，因此打算把相关环境安装一下，pychram、conda、cuda等，本文章是pycharm的环境安装。
2024-11-06 10:51:30
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空空如也
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