初次开通博客多多指教

最新推荐文章于 2020-01-06 08:53:48 发布
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很高兴今天在csdn上开通我的第一个Blog，刚入软件行业不久， 希望以后能和大家有一个很好的技术交流， 我会经常把我最近所做的程序，和大家一起分享。请多多指教。
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[Python从零到壹] 四.网络爬虫之入门基础及正则表达式抓取博客案例
杨秀璋的专栏
09-30 2万+
欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍，看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解，真心想把自己近十年的编程经验分享给大家。第四篇文章将开启网络爬虫之旅，首先介绍基础知识及正则表达式的爬虫，希望对您有所帮助，文章中不足之处也请海涵。
以太网phy芯片了解，如有不足请多多指教
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初次见面请多多指教~
qq_41431689的博客
07-09 593
这里是第一次试着写一篇自己的博客，希望自己能在未来多多学习，丰富自己的知识。有所为、有所成!
初来乍到，请多多指教
海盗船长y的博客
05-18 1117
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使用wordPress搭建个人博客
Java旅途
01-06 3992
第一章：前期准备工作 ​ 现在比较流行的博客社区有博客园、开源中国、思否、掘金、优快云、简书等等，平时可以在自己喜欢的社区分享交流相关专业知识。如果你想拥有一个自己的博客，下面就跟我一起了解一下，我们需要准备些什么？毕竟，个人博客更有家的感觉。 ​ 搭建个人博客有很多选择，如果你本人不是从事软件开发行业的人员建议使用GitHub page构建一个静态博客就可以满足使用...
2016,再见 2017,还请多多指教
浅浅同学的开发笔记
01-01 3684
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博客搬家啦！
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博客搬家啦！ [本人个人博客站点：]www.wchuanc.com 欢迎各位IT大牛多多指教，多多交流！Thangk you ! 2015.07.25
docker pull dubbo-admin 报错，各位大神请多多指教啊。。。
lixiaohan1993的博客
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精选优快云的ACM-ICPC五星博客
海岛Blog
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Devexpress学习篇（请大家多多指教）
为无为，事无事，味无味。
07-28 2284
     源代码下载             学习Devexpress有一个多月了，一直没也什么实质的进展和收获，现在遇到问题了，请大家多多指教。问题一：（如图所示）      1.在xaf中是否可以添加如下控件？（图中为ps上去的）      2.如果可以该如何来实现？（实在是想不出什么好办法？官方网站上没有看到相关的例子）      3. xaf是否支持这些操作？
上一篇博客的补充
Together_CZ的博客
01-10 2392
上一篇博客介绍的协方差矩阵的介绍中不知道为何出现乱码这里又重新写了一个文档上传上去，供大家指教。
行动记录（python Turtle库，多多指教).py3
08-17
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正话反说（Python 一级 请各位大佬多多指教，提出不足，加以指导）.py3
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Struts2详细图解（刚学多有不足多多指教）
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今天刚学struts2，看到他的图解很不明白，而且全部是英文，很是头疼，所以就花了小半天的时间直接把详细的流程嵌入到图解里面了，可能有不对的地方，也希望大家能帮我指正，共同学习
1：500地形图请多多指教
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我做了幅1：500地形图请各位高人多多指教
大华PCAPP7.0管理软件
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大华PCAPP7.0管理软件，管理调试存储，平台，摄像头等设备
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12-11
含有本章使用的optimoptions和ga函数的文件夹，来源于官方工具箱，如果没有这些函数可以添加，添加时注意子文件夹也添加。
基于Spring Boot的旅游景点购票系统的设计与实现源码.zip
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以后有关GPU的问题，不懂我就来问了，多多指教哈
09-21
以下列举一些常见的 GPU 相关问题及解答： ### 如何获取 GPU 相关信息 可以使用 Python 的 `psutil` 库获取 CPU 信息，但对于 GPU 信息，`psutil` 无法直接获取。若要获取 GPU 相关信息，在 Python 中可以使用 `pynvml` 库（适用于 NVIDIA GPU）。示例代码如下： ```python import pynvml pynvml.nvmlInit() deviceCount = pynvml.nvmlDeviceGetCount() for i in range(deviceCount): handle = pynvml.nvmlDeviceGetHandleByIndex(i) info = pynvml.nvmlDeviceGetMemoryInfo(handle) print(f"GPU {i}:") print(f" Total memory: {info.total / 1024 ** 3:.2f} GB") print(f" Free memory: {info.free / 1024 ** 3:.2f} GB") print(f" Used memory: {info.used / 1024 ** 3:.2f} GB") pynvml.nvmlShutdown() ``` ### 如何根据空闲显存信息动态分配 TensorFlow 中 Session 运行的 GPU 在 TensorFlow 中，可以通过配置 `tf.ConfigProto` 来控制 GPU 显存的使用。若要根据空闲显存信息动态分配，可以结合 `pynvml` 获取空闲显存信息，然后选择合适的 GPU。示例代码如下： ```python import tensorflow as tf import pynvml pynvml.nvmlInit() deviceCount = pynvml.nvmlDeviceGetCount() free_memories = [] for i in range(deviceCount): handle = pynvml.nvmlDeviceGetHandleByIndex(i) info = pynvml.nvmlDeviceGetMemoryInfo(handle) free_memories.append(info.free) best_gpu_index = free_memories.index(max(free_memories)) config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.visible_device_list = str(best_gpu_index) config.gpu_options.allow_growth = True with tf.Session(config=config) as sess: # 执行 TensorFlow 操作 pass pynvml.nvmlShutdown() ``` ### GPU 算力与实际性能的关系 算力不等于实际性能，GPU 的实际应用性能可能受到多种因素的影响，如算法的并行性、内存带宽、内存访问模式等。因此，在评估 GPU 算力时，需要结合实际应用场景进行测试。同时，软件优化（如 CUDA 编程）和功耗对 GPU 选择也非常重要[^2]。 ### 如何充分发挥 GPU 算力处理任务 为了充分发挥 GPU 算力，要尽可能多地将任务交给 GPU 执行。例如有一个任务数组，数组元素表示在这 1 秒内新增的任务个数且每秒都有新增任务。假设 GPU 最多一次执行 `n` 个任务，一次执行耗时 1 秒，在保证 GPU 不空闲情况下，可通过以下 Python 代码计算最少要多长时间执行完成： ```python def min_time_to_finish(max_tasks, task_array): time = 0 remaining_tasks = 0 for tasks in task_array: remaining_tasks += tasks if remaining_tasks > 0: time += 1 remaining_tasks = max(0, remaining_tasks - max_tasks) while remaining_tasks > 0: time += 1 remaining_tasks = max(0, remaining_tasks - max_tasks) return time max_tasks = 3 task_array = [1, 2, 3, 4, 5] print(min_time_to_finish(max_tasks, task_array)) ```
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