linux文字转代码,linux编码转换(Linux code conversion).doc

linux编码转换(Linux code conversion)

linux编码转换(Linux code conversion)

Nginx Tomcat can achieve load balancing

1. test the encoding and conversion of the document, which is good for Chinese support, recommend this. When Chinese characters are less, he doesn't know the code.

In Linux development or system management, garbled is often encountered, the main windows under the Chinese default encoding is GB2312, and under Linux is utf-8. Most of the time involved in transforming communication and windows platform system without encoding, most people are using iconv function library (contained in glib) and the iconv command to perform the encoding conversion, today I want to recommend is a tool enca encoding another shell. It can not only convert encoding, but also view the original encoding of the file, and it is more convenient to use than iconv.

Installing enca under Ubuntu is simple, apt is OK, enca usage follows:

Enca -L zh_CN file checks the encoding of the file

Enca -L zh_CN -x UTF-8 file converts the file encoding to "UTF-8" encoding

Enca -L, zh_CN, -x, UTF-8, < file1 > File2, so if you don't want to overwrite the original file, you can do that

In addition to check the file encoding function, "enca", another advantage is that if you want to convert the file is that it is not an error, encoding, or print results, and "iconv" is wrong. This is more convenient for scripting.

Install enca

Apt-get install enca

Querying the encoding of a single file

Enca index.html

Convert the encoding of a single file

Enca -L none -x UTF-8 index.html

Convert batch file encoding

Find / -type f -name *.htm* cat $1 sort | | | grep -v SVN > files.list

VIM enca_list.sh

Insert the following code:

# /bin/sh!

Cat $1 while read LINE |

Do

Echo $LINE

#enca $LINE

Enca -x UTF-8 $LINE

#enca $LINE

Done

Save after exit

Chmod +x enca_list.sh

Execute script:./enca_list.sh files.list

Source address: /content-detail/140488.html

//========================================

//========================================

2. conversion file name convmv

Pytorch是一种基于Python语言的开源深度学习框架,其提供了强大的GPU计算能力。在Pytorch中,使用GPU加速可以显著地提高模型的训练速度和效率,尤其是在处理大规模数据集和深层网络时。 然而,当使用Pytorch进行大规模的深度学习训练时,可能会出现GPU内存超出的问题。这是因为深度学习网络通常需要处理大量的数据和参数,需要更多的内存空间来存储中间结果和计算缓存。如果GPU内存不足,就会导致程序崩溃或者无法正常运行。 为了解决这个问题,可以采用以下几种方法: 1. 减小batch size:减小批量大小可以减少每个小批量所需要的内存量,从而减少GPU内存的压力。但减小批量大小会降低训练速度和模型的收敛速度,需要权衡利弊。 2. 使用分布式训练:分布式训练可以将训练数据分布到多个GPU上,并行计算,从而降低每个GPU的负担。但需要对代码进行一定的修改和调整,并且需要在多个GPU之间进行通信,涉及到一定的技术难度。 3. 调整模型结构:可以通过精简模型结构、减少模型参数等方式来降低模型的计算复杂度,从而减少GPU内存的占用。但调整模型结构可能会影响模型的性能和精度。 4. 提高GPU显存的利用率:可以通过将数据存储和计算转化为张量形式、采用深度学习库的API等方式来提高GPU显存的利用率,从而减少内存的占用。 在使用Pytorch进行深度学习训练时,需要根据具体情况采用以上的一种或多种方法来解决GPU内存超出的问题,以保证训练的稳定性和效率。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值