GPU型号为NVIDIA的1080Ti,最近出现的状况的是某一个GPU突然就出问题了,如果在该GPU上有运行程序的话则程序中断,nvidia-smi显示出来的GPU则少了这一个. 1.一开始怀疑是温度问题,温度过高导致自动关闭. 2.最好的方法是先看一下nvidia-bug-report,管理员输入sudo nvidia-bug-report.sh 参考:https://devtalk.nvidia.com/default/topic/522835/linux/if-you-have-a-pro

rebuild online时意外中断 再次重建时报错 SQL> alter index PARTY.IDX_CM_INDIV_CUSTOMER_4 rebuild online; alter index PARTY.IDX_CM_INDIV_CUSTOMER_4 rebuild online * ERROR at line 1: ORA-08104: this index object 11652698 is being online built or rebuilt DECLARE isCl

xshell突然中断报错 Socket error Event: 32 Error: 10053.Connection closing...Socket close. Connection closed by foreign host. Disconnected from remote host(dxkj) at 17:10:03. 之后用xshell就登不上服务器,但是第二天就可以登录了 第二天登录服务器后我修改了 /etc/ssh/sshd_config 的UseDNS yes 为no 看结

/** * struct irq_desc - interrupt descriptor * @irq_data: per irq and chip data passed down to chip functions * @kstat_irqs: irq stats per cpu * @handle_irq: highlevel irq-events handler * @preflow_handler: handler called before the flow handler (cur

本文为原创,转载请注明:http://www.cnblogs.com/tolimit/ 关于中断和异常 一般在书中都会把中断和异常一起说明,因为它们具有相同的特点,同时也有不同的地方.在CPU里,中断和异常都会放入到一个中断描述符表中,都需要特定的处理程序进行处理,并且它们都是异步事件,内核完全不知道何时会有一个异常或者中断发生.当异常或者中断发生时,进程都会陷入内核,在内核中执行相应的处理.异常一般都是由CPU内部或者进程产生,而中断一般都是由外部设备产生.异常处理过程实际上和系统调用没什么区

学习的机器 用大量的数据识别图像和语音,深度学习的计算机(deep-learning computers) 向真正意义上的人工智能迈出了一大步. Nicola Jones Computer Science,Vol 505: P146-148, 2014.1.9 3年前,位于Mountain View, California的Google X实验室中研究者从YouTube视频中提取了100,000,000张静态图片,提供给Google Brain(一个由1000台计算机组成的网络,像蹒跚学步的小孩

四.经典入门demo:识别手写数字(MNIST) 常规的编程入门有"Hello world"程序,而深度学习的入门程序则是MNIST,一个识别28*28像素的图片中的手写数字的程序.MNIST的数据和官网:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 深度学习的内容,其背后会涉及比较多的数学原理,作为一个初学者,受限于我个人的数学和技术水平,也许并不足以准确讲述相关的数学原理,因此,本文会更多的关注"应用层面",不对背后的数学原理进行展开,感谢

导语 2016年,继虚拟现实(VR)之后,人工智能(AI)的概念全面进入大众的视野.谷歌,微软,IBM等科技巨头纷纷重点布局,AI 貌似将成为互联网的下一个风口. 很多开发同学,对人工智能非常感兴趣,确不知从何入手进行学习,精神哥也同样被这个问题困扰.直至看见汉彬同学的这篇文章,豁然开朗,让我坚定地迈出了成为"AI 工程师"的第一步! 本文作者:腾讯QQ会员技术团队-徐汉彬 微信公众号:小时光茶社 一.人工智能和新科技革命 2017年,围棋界发生了一件比较重要的事,Master(Alp

中断和异常 1.1中断的由来及实质 Linux内核要管理计算机上的硬件设备,首先要和他们通信.而处理器的速度跟外围硬件设备的速度往往不在一个数量级上,因此,如果内核采取让处理器向硬件发出一个请求,然后专门等待回应的办法,显然差强人意.既然硬件的响应这么慢,那么内核就应该在此期间处理其他事务,等到硬件真正完成了请求的操作之后,再回过头来对它进行处理.想要实现这种功能,轮询(polling)可能会是一种解决办法.可以让内核定期对设备的状态进行查询,然后做出相应的处理.不过这种方法很可能会让内核做不少

我们知道,TensorFlow是比较流行的深度学习框架,除了看手册文档外,推荐大家看看<Tensorflow深度学习>,共分5方面内容:基础知识.关键模块.算法模型.内核揭秘.生态发展.前两方面由浅入深地介绍了TensorFlow 平台,算法模型方面依托TensorFlow 讲解深度学习模型,内核揭秘方面主要分析C++内核中的通信原理.消息管理机制等,最后从生态发展的角度讲解以TensorFlow 为中心的一套开源大数据分析解决方案. 我们应该学习如何分析并改进深度学习模型的表现,通过与标准算

步骤零:安装anaconda.opencv.pytorch(这些不详细说明).复制运行代码,如果没有报错,说明已经可以了.不过大概率不行,我的会报错提示AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled.说明需要安装CUDA,或者安装的pytorch版本是不带CUDA的版本,需要按照以下步骤操作. 步骤一:安装CUDA 步骤二:安装cuDDN 步骤三:测试运行代码 附:电脑不支持CUDA或者不想用gpu加速深度学习的 安装CUDA 这就是用来

从事深度学习的研究者都知道,深度学习代码需要设计海量的数据,需要很大很大很大(重要的事情说三遍)的计算量,以至于CPU算不过来,需要通过GPU帮忙,但这必不意味着CPU的性能没GPU强,CPU是那种综合性的,GPU是专门用来做图像渲染的,这我们大家都知道,做图像矩阵的计算GPU更加在行,应该我们一般把深度学习程序让GPU来计算,事实也证明GPU的计算速度比CPU块,但是(但是前面的话都是废话)我们穷,买不起呀,一块1080Ti现在也要3500左右,2080Ti要9000左右,具体价格还要看显存大

 https://study.163.com/provider/400000000398149/index.htm?share=2&shareId=400000000398149( 欢迎关注博主主页,学习python视频资源,还有大量免费python经典文章)   https://timdettmers.com/2018/12/16/deep-learning-hardware-guide/ 深度学习的完整硬件指南 深度学习是计算密集型的,因此您需要具有多个内核的快速CPU,对吧?或者购买快速C

wget是linux下命令行的下载工具,功能很强大,它能完成某些下载软件所不能做的,比如如果你想下载一个网页目录下的所有文件,如何做呢?网络用户有时候会遇到需要下载一批文件的情况,有时甚至需要把整个网站下载下来或者制作网站的镜像.在Windows下的用户都比较熟悉 Teleport,webzip等等网站下载工具,实际上AIX中也完全可以做到这样的功能,那就是利用wget工具.wget是一个命令行工具,用来下载网络文件或者整个网站,它具有自动重试.断点续传.支持代理服务器等等强大的功能.它可以完全

1:首先查看一下关于UIResponder的定义 NS_CLASS_AVAILABLE_IOS(2_0) @interface UIResponder : NSObject //响应链中负责传递事件的方法 - (nullable UIResponder*)nextResponder; //一个响应对象成为第一响应者的一个前提是它可以成为第一响应者,可以用这个进行判断,默认值为NO - (BOOL)canBecomeFirstResponder; //如果我们希望将一个响应对象作为第一响应者,则可

Go语言类库中,有两个官方的服务器框架,一个HTTP,一个是RPC.使用这个两个框架,已经能解决大部分的问题,但是,也有一些需求,这些框架是不够的,这篇文章,我们先分析一下HTTP 和 RPC服务器的特点, 然后结合这两个服务器的特点,我实现了一个新的服务器,这个服务器非常适合客户端和服务器端有大量交互的情况. HTTP服务器的特点: HTTP的请求 和 响应的周期如下: 对于一个HTTP 长连接,一个请求必须等到一个响应完成后,才能进行下一个请求.这就是http协议最本质的特点,是串行化的.而

转自:互联网那点事 英文原文: http://mobile.smashingmagazine.com/2012/10/22/a-guide-to-mobile-app-testing/ 测试人员常被看作bug寻找者,但你曾想过他们实际是如何开展测试的吗?你是否好奇他们究竟都做些什么,以及他们如何在一个典型的技术项目中体现价值? 作者将带你经历测试人员的思维过程,探讨他们测试移动app时的各种考虑.本文的目的在于揭示测试人员的这一思维过程,并展示他们通常所考虑内容的广度和深度. 测试人员需要询问问

 译者注:本文从测试人员的角度出发,提出了100多个在测试移动App过程中需要考虑的问题.不管你是测试人员.开发.产品经理或是交互设计师,在进行移动App开发时,这些问题都很有参考价值.我和Queen合力译出此文,分享给大家,希望有所帮助和启发. 英文原文: http://mobile.smashingmagazine.com/2012/10/22/a-guide-to-mobile-app-testing/ -------------------------------------------

本文部分内容来源于CDA深度学习实战课堂,由唐宇迪老师授课 如果你企图用CPU来训练模型,那么你就疯了- 训练模型中,最耗时的因素是图像大小size,一般227*227用CPU来训练的话,训练1万次可能要超过1周的时间. 不同的网络结构,可能会有不同图片尺寸的需求,所以训练之前需要了解一下,在生成LMDB环节就直接符合上模型的数据要求. 如果你自己DIY了框架,那么不知道如何检验框架与通用框架比较,是否优质,可以去benchmarks网站,跟别人的PK一下:http://human-pose.m

http://blog.zol.com.cn/874/article_873769.html rm -rf mydir /* 删除mydir目录 */ cd mydir /* 进入mydir目录 */ cd - /* 回上一级目录 */ cd ~ /* 回根目录 */ mv tools tool /* 把tools目录改名为tool */ ln -s tool bac /* 给tool目录创建名为bac的符号链接,最熟悉的应该就是FTP中www链接到public_html目录了 */ cp -a

Android开发技术周报176学习记录 教程 当 OkHttp 遇上 Http 2.0 http://fucknmb.com/2018/04/16/%E5%BD%93OkHttp%E9%81%87%E4%B8%8AHttp-2-0/ 记录 问题:App上的菊花一直在转消失不掉.原因:okhttp3.4.1在http2.0下使用了被关闭的连接,导致出现无限循环.在http code!=200时,重连,没有结束死循环导致的.解决:在http code!=200时流为关闭的情况下,连接意外中断触发了