显卡,显卡驱动,nvcc, cuda driver,cudatoolkit,cudnn的协作与联系
在使用深度学习框架的过程中一定会经常碰到这些东西,虽然anaconda有时会帮助我们自动地解决这些设置,但是有些特殊的库却还是需要我们手动配置环境,但是我对标题上的这些名词其实并不十分清楚,所以老是被网上的教程绕得云里雾里,所以觉得有必要写下一篇文章当做笔记供之后参考。
1|0GPU型号含义
参考【GPU编程系列之一】从深度学习选择什么样的gpu来谈谈gpu的硬件架构
显卡: 简单理解这个就是我们前面说的GPU,尤其指NVIDIA公司生产的GPU系列,因为后面介绍的cuda,cudnn都是NVIDIA公司针对自身的GPU独家设计的。
显卡驱动:很明显就是字面意思,通常指NVIDIA Driver,其实它就是一个驱动软件,而前面的显卡就是硬件。
gpu架构:Tesla、Fermi、Kepler、Maxwell、Pascal
芯片型号:GT200、GK210、GM104、GF104等
显卡系列:GeForce、Quadro、Tesla
GeForce显卡型号:G/GS、GT、GTS、GTX
gpu架构指的是硬件的设计方式,例如流处理器簇中有多少个core、是否有L1 or L2缓存、是否有双精度计算单元等等。每一代的架构是一种思想,如何去更好完成并行的思想
芯片就是对上述gpu架构思想的实现,例如芯片型号GT200中第二个字母代表是哪一代架构,有时会有100和200代的芯片,它们基本设计思路是跟这一代的架构一致,只是在细节上做了一些改变,例如GK210比GK110的寄存器就多一倍。有时候一张显卡里面可能有两张芯片,Tesla k80用了两块GK210芯片。这里第一代的gpu架构的命名也是Tesla,但现在基本已经没有这种设计的卡了,下文如果提到了会用Tesla架构和Tesla系列来进行区分。
而显卡系列在本质上并没有什么区别,只是NVIDIA希望区分成三种选择,GeFore用于家庭娱乐,Quadro用于工作站,而Tesla系列用于服务器。Tesla的k型号卡为了高性能科学计算而设计,比较突出的优点是双精度浮点运算能力高并且支持ECC内存,但是双精度能力好在深度学习训练上并没有什么卵用,所以Tesla系列又推出了M型号来做专门的训练深度学习网络的显卡。需要注意的是Tesla系列没有显示输出接口,它专注于数据计算而不是图形显示。
最后一个GeForce的显卡型号是不同的硬件定制,越往后性能越好,时钟频率越高显存越大,即G/GS<GT<GTS<GTX。
2|0CUDA名称含义
2|1CUDA
看了很多答案,有人说CUDA就是一门编程语言,像C,C++,python 一样,也有人说CUDA是API。CUDA英文全称是Compute Unified Device Architecture,是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。按照官方的说法是,CUDA是一个并行计算平台和编程模型,能够使得使用GPU进行通用计算变得简单和优雅。
2|2cudnn
这个其实就是一个专门为深度学习计算设计的软件库,里面提供了很多专门的计算函数,如卷积等。从上图也可以看到,还有很多其他的软件库和中间件,包括实现c++ STL的thrust、实现gpu版本blas的cublas、实现快速傅里叶变换的cuFFT、实现稀疏矩阵运算操作的cuSparse以及实现深度学习网络加速的cuDNN等等,具体细节可参阅GPU-Accelerated Libraries
2|3CUDA Toolkit
参考CUDA Toolkit
CUDA Toolkit由以下组件组成:
- Compiler: CUDA-C和CUDA-C++编译器
NVCC
位于bin/
目录中。它建立在NVVM
优化器之上,而NVVM
优化器本身构建在LLVM
编译器基础结构之上。希望开发人员可以使用nvm/
目录下的Compiler SDK来直接针对NVVM进行开发。 - Tools: 提供一些像
profiler
,debuggers
等工具,这些工具可以从bin/
目录中获取 - Libraries: 下面列出的部分科学库和实用程序库可以在
lib/
目录中使用(Windows上的DLL位于bin/
中),它们的接口在include/
目录中可获取。- cudart: CUDA Runtime
- cudadevrt: CUDA device runtime
- cupti: CUDA profiling tools interface
- nvml: NVIDIA management library
- nvrtc: CUDA runtime compilation
- cublas: BLAS (Basic Linear Algebra Subprograms,基础线性代数程序集)
- cublas_device: BLAS kernel interface
- ...
- CUDA Samples: 演示如何使用各种CUDA和library API的代码示例。可在Linux和Mac上的
samples/
目录中获得,Windows上的路径是C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples
中。在Linux和Mac上,samples/
目录是只读的,如果要对它们进行修改,则必须将这些示例复制到另一个位置。 - CUDA Driver: 运行CUDA应用程序需要系统至少有一个具有CUDA功能的GPU和与CUDA工具包兼容的驱动程序。每个版本的CUDA工具包都对应一个最低版本的CUDA Driver,也就是说如果你安装的CUDA Driver版本比官方推荐的还低,那么很可能会无法正常运行。CUDA Driver是向后兼容的,这意味着根据CUDA的特定版本编译的应用程序将继续在后续发布的Driver上也能继续工作。通常为了方便,在安装CUDA Toolkit的时候会默认安装CUDA Driver。在开发阶段可以选择默认安装Driver,但是对于像Tesla GPU这样的商用情况时,建议在官方安装最新版本的Driver。
目前(2019年10月)的CUDA Toolkit和CUDA Driver版本的对应情况如下:
CUDA Toolkit | Linux x86_64 Driver Version | Windows x86_64 Driver Version |
---|---|---|
CUDA 10.1 (10.1.105 general release, and updates) | >= 418.39 | >= 418.96 |
CUDA 10.0.130 | >= 410.48 | >= 411.31 |
CUDA 9.2 (9.2.148 Update 1) | >= 396.37 | >= 398.26 |
CUDA 9.2 (9.2.88) | >= 396.26 | >= 397.44 |
CUDA 9.1 (9.1.85) | >= 390.46 | >= 391.29 |
CUDA 9.0 (9.0.76) | >= 384.81 | >= 385.54 |
CUDA 8.0 (8.0.61 GA2) | >= 375.26 | >= 376.51 |
CUDA 8.0 (8.0.44) | >= 367.48 | >= 369.30 |
CUDA 7.5 (7.5.16) | >= 352.31 | >= 353.66 |
CUDA 7.0 (7.0.28) | >= 346.46 | >= 347.62 |
3|0nvcc&nvidia-smi
3|1nvcc
这个在前面已经介绍了,nvcc
其实就是CUDA的编译器,可以从CUDA Toolkit的/bin
目录中获取,类似于gcc
就是c语言的编译器。由于程序是要经过编译器编程成可执行的二进制文件,而cuda程序有两种代码,一种是运行在cpu上的host代码,一种是运行在gpu上的device代码,所以nvcc
编译器要保证两部分代码能够编译成二进制文件在不同的机器上执行。nvcc涉及到的文件后缀及相关意义如下表
文件后缀 | 意义 |
---|---|
.cu | cuda源文件,包括host和device代码 |
.cup | 经过预处理的cuda源文件,编译选项--preprocess/-E |
.c | c源文件 |
.cc/.cxx/.cpp | c++源文件 |
.gpu | gpu中间文件,编译选项--gpu |
.ptx | 类似汇编代码,编译选项--ptx |
.o/.obj | 目标文件,编译选项--compile/-c |
.a/.lib | 库文件,编译选项--lib/-lib |
.res | 资源文件 |
.so | 共享目标文件,编译选项--shared/-shared |
.cubin | cuda的二进制文件,编译选项-cubin |
3|2nvidia-smi
nvidia-smi
全程是NVIDIA System Management Interface ,它是一个基于前面介绍过的NVIDIA Management Library(NVML)
构建的命令行实用工具,旨在帮助管理和监控NVIDIA GPU设备。
3|3nvcc和nvidia-smi显示的CUDA版本不同?
在我们实验室的服务器上nvcc --version
显示的结果如下:
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2018 NVIDIA Corporation Built on Tue_Jun_12_23:07:04_CDT_2018 Cuda compilation tools, release 9.2, V9.2.148
而nvidia-smi
显示结果如下:
+-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 410.104 Driver Version: 410.104 CUDA Version: 10.0 | |-------------------------------+----------------------+----------------------+ | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | |===============================+======================+======================| | 0 Tesla V100-PCIE... On | 00000000:01:00.0 Off | Off | | N/A 28C P0 26W / 250W | 0MiB / 16130MiB | 0% Default | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ | 1 Tesla P100-PCIE... On | 00000000:02:00.0 Off | Off | | N/A 24C P0 30W / 250W | 0MiB / 16280MiB | 0% Default | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ +-----------------------------------------------------------------------------+ | Processes: GPU Memory | | GPU PID Type Process name Usage | |=============================================================================| | No running processes found | +-----------------------------------------------------------------------------+
可以看到nvcc
的CUDA 版本是9.2,而nvidia-smi
的CUDA版本是10.0。很奇怪的是有时候绝大多数情况代码也能整成跑起来,stackoverflow上的一个解释如下:
CUDA有两个主要的API:runtime(运行时) API和driver API。这两个API都有对应的CUDA版本(如9.2和10.0等)。
- 用于支持driver API的必要文件(如
libcuda.so
)是由GPU driver installer安装的。nvidia-smi
就属于这一类API。 - 用于支持runtime API的必要文件(如
libcudart.so
以及nvcc
)是由CUDA Toolkit installer安装的。(CUDA Toolkit Installer有时可能会集成了GPU driver Installer)。nvcc
是与CUDA Toolkit一起安装的CUDA compiler-driver tool,它只知道它自身构建时的CUDA runtime版本。它不知道安装了什么版本的GPU driver,甚至不知道是否安装了GPU driver。
综上,如果driver API和runtime API的CUDA版本不一致可能是因为你使用的是单独的GPU driver installer,而不是CUDA Toolkit installer里的GPU driver installer。
4|0runtime和driver API区别
下图很清楚的展示前面提到的各种概念之间的关系,其中runtime和driver API在很多情况非常相似,也就是说用起来的效果是等价的,但是你不能混合使用这两个API,因为二者是互斥的。也就是说在开发过程中,你只能选择其中一种API。简单理解二者的区别就是:runtime是更高级的封装,开发人员用起来更方便,而driver API更接近底层,速度可能会更快。
两种API详细的区别如下:
- 复杂性
- runtime API通过提供隐式初始化、上下文管理和模块管理来简化设备代码管理。这使得代码更简单,但也缺乏驱动程序API所具有的控制级别。
- 相比之下,driver API提供了更细粒度的控制,特别是在上下文和模块加载方面。实现内核启动要复杂得多,因为执行配置和内核参数必须用显式函数调用指定。
- 控制
- 对于runtime API,其在运行时,所有内核都在初始化期间自动加载,并在程序运行期间保持加载状态。
- 而使用driver API,可以只加载当前需要的模块,甚至动态地重新加载模块。driver API也是语言独立的,因为它只处理
cubin
对象。
- 上下文管理
上下文管理可以通过driver API完成,但是在runtime API中不公开。相反,runtime API自己决定为线程使用哪个上下文:- 如果一个上下文通过driver API成为调用线程的当前上下文,runtime将使用它,
- 如果没有这样的上下文,它将使用“主上下文(primary context)”。
主上下文会根据需要创建,每个设备每个进程一个上下文,并进行引用计数,然后在没有更多的引用时销毁它们。在一个进程中,所有runtime API的用户都将共享主上下文,除非上下文已成为每个线程的当前上下文。runtime使用的上下文,即当前上下文或主上下文,可以用cudaDeviceSynchronize()
同步,也可以用cudaDeviceReset()
销毁。
但是,将runtime API与主上下文一起使用会有tradeoff。例如,对于那些需要给较大的软件包写插件的开发者来说者会带来不少麻烦,因为如果所有的插件都在同一个进程中运行,它们将共享一个上下文,但可能无法相互通信。也就是说,如果其中一个在完成所有CUDA工作后调用cudaDeviceReset()
,其他插件将失败,因为它们使用的上下文在它们不知情的情况下被破坏。为了避免这个问题,CUDA clients可以使用driver API来创建和设置当前上下文,然后使用runtime API来处理它。但是,上下文可能会消耗大量的资源,比如设备内存、额外的主机线程和设备上上下文切换的性能成本。当将driver API与基于runtime API(如cuBLAS或cuFFT)构建的库一起使用时,这种runtime-driver上下文共享非常重要。
5|0Linux中PATH、 LIBRARY_PATH、 LD_LIBRARY_PATH的区别
参考Linux中PATH、 LIBRARY_PATH、 LD_LIBRARY_PATH的区别
5|1PATH
PATH是可执行文件路径,是三个中我们最常接触到的,因为我们命令行中的每句能运行的命令,如ls、top、ps等,都是系统通过PATH找到了这个命令执行文件的所在位置,再run这个命令(可执行文件)。 比如说,在用户的目录~/mycode/
下有一个bin文件夹,里面放了有可执行的二进制文件、shell脚本等。如果想要在任意目录下都能运行上述bin文件夹的可执行文件,那么只需要把这个bin的路径添加到PATH即可,方法如下:
# vim ~/.bashrc PATH=$PATH:~/mycode/bin
5|2LIBRARY_PATH和LD_LIBRARY_PATH
这两个路径可以放在一起讨论,
LIBRARY_PATH
是程序编译期间查找动态链接库时指定查找共享库的路径LD_LIBRARY_PATH
是程序加载运行期间查找动态链接库时指定除了系统默认路径之外的其他路径
两者的共同点是库,库是这两个路径和PATH路径的区别,PATH是可执行文件。
两者的差异点是使用时间不一样。一个是编译期,对应的是开发阶段,如gcc编译;一个是加载运行期,对应的是程序已交付的使用阶段。
配置方法也是类似:
export LD_LIBRARY_PATH=LD_LIBRARY_PATH:XXXX
6|0多版本CUDA切换
参考安装多版本cuda,多版本之间切换
基于前面几个小节的介绍,现在再来介绍如何管理多版本CUDA就会好懂很多了。
6|1cuda 的下载与安装方法选择
到 CUDA Toolkit Download 下载所需版本,以 cuda_9.0.176_384.81_linux.run为例:
建议选择使用 .run
文件安装,因为使用 .deb
可能会将已经安装的较新的显卡驱动替换。
6|2cuda 安装
进入到放置 cuda_9.0.176_384.81_linux.run
的目录:
sudo chmod +x cuda_9.0.176_384.81_linux.run # 为 cuda_9.0.176_384.81_linux.run 添加可执行权限 ./cuda_9.0.176_384.81_linux.run # 安装 cuda_9.0.176_384.81_linux.run
在安装过程中截取其中比较重要的几个选择:
Do you accept the previously read EULA? accept/decline/quit: accept Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 384.81? (y)es/(n)o/(q)uit: n # 如果在这之前已经安装好更高版本的显卡驱动就不需要再重复安装,如果需要重复安装就选择 yes,此外还需要关闭图形界面。 Install the CUDA 9.0 Toolkit? (y)es/(n)o/(q)uit: y Enter Toolkit Location [ default is /usr/local/cuda-9.0 ]: # 一般选择默认即可,也可以选择安装在其他目录,在需要用的时候指向该目录或者使用软连接 link 到 /usr/local/cuda。 /usr/local/cuda-9.0 is not writable. Do you wish to run the installation with 'sudo'? (y)es/(n)o: y Please enter your password: Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda? # 是否将安装目录通过软连接的方式 link 到 /usr/local/cuda,yes or no 都可以,取决于你是否使用 /usr/local/cuda 为默认的 cuda 目录。 (y)es/(n)o/(q)uit: n Install the CUDA 9.0 Samples? (y)es/(n)o/(q)uit: n
前面选择的一些汇总:
Driver: Not Selected Toolkit: Installed in /usr/local/cuda-9.0 Samples: Not Selected Please make sure that - PATH includes /usr/local/cuda-9.0/bin - LD_LIBRARY_PATH includes /usr/local/cuda-9.0/lib64, or, add /usr/local/cuda-9.0/lib64 to /etc/ld.so.conf and run ldconfig as root To uninstall the CUDA Toolkit, run the uninstall script in /usr/local/cuda-9.0/bin Please see CUDA_Installation_Guide_Linux.pdf in /usr/local/cuda-9.0/doc/pdf for detailed information on setting up CUDA. ***WARNING: Incomplete installation! This installation did not install the CUDA Driver. A driver of version at least 384.00 is required for CUDA 9.0 functionality to work. To install the driver using this installer, run the following command, replacing <CudaInstaller> with the name of this run file: sudo <CudaInstaller>.run -silent -driver
安装完成后可以在 /usr/local 目录下看到:
cuda-8.0 # 笔者之前安装的cuda-8.0 cuda-9.0 # 刚刚安装的cuda-9.0 cuda # cuda-8.0 的软连接
6|3多个 cuda 版本之间进行切换
将~/.bashrc
或 ~/.zshrc
下与cuda相关的路径都改为 /usr/local/cuda/
而不使用 /usr/local/cuda-8.0/
或/usr/local/cuda-9.0/
。
#在切换cuda版本时 rm -rf /usr/local/cuda#删除之前创建的软链接 sudo ln -s /usr/local/cuda-8.0/ /usr/local/cuda/ nvcc --version #查看当前 cuda 版本 nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2016 NVIDIA Corporation Built on Mon_Jan_23_12:24:11_CST_2017 Cuda compilation tools, release 8.0, V8.0.62 #cuda8.0 切换到 cuda9.0 rm -rf /usr/local/cuda sudo ln -s /usr/local/cuda-9.0/ /usr/local/cuda/ nvcc --version
感受就是
硬件:显卡
驱动: driver是连接软件和硬件的
cuda:实现并行计算的框架,由3部分组成,
- CUDA驱动API
可以通过直接操纵硬件来实现GPU的使用,但编程复杂,编程难度大,类似与汇编语言。(函数前缀为cu
) - CUDA运行时API
对驱动API中的操作进行了一次封装,使用起来相对更友好,因此在编程过程中使用会比驱动API的频率要高。需要注意的是不可以和驱动API混合使用。(函数前缀为cuda
) - CUDA函数库(官方和第三方)
为了实现更高级的功能,官方或者第三方开发者提供的针对于某个领域的高级函数库,使得普通开发人员能够快速上手实现定制化功能。比如我们安装CUDA时经常会要连带安装的CUDNN,这就是针对于卷积计算的CUDA函数库,使得深度学习开发者能够很容易的调用CUDA实现深度学习算法的构建。
cudnn: 深度学习计算设计的软件库,隶属于cuda的第3种库
CUDA Toolkit:
- Compiler: CUDA-C和CUDA-C++编译器
NVCC
位于bin/
目录中。 - Tools: 提供一些像
profiler
,debuggers
等工具,这些工具可以从bin/
目录中获取 - Libraries: 下面列出的部分科学库和实用程序库可以在
lib/
目录中使用(Windows上的DLL位于bin/
中),它们的接口在include/
目录中可获取。- cudart: CUDA Runtime
- cudadevrt: CUDA device runtime
- cupti: CUDA profiling tools interface
- nvml: NVIDIA management library
- nvrtc: CUDA runtime compilation
- cublas: BLAS (Basic Linear Algebra Subprograms,基础线性代数程序集)
- cublas_device: BLAS kernel interface
- ...
- CUDA Samples: 演示如何使用各种CUDA和library API的代码示例。
- CUDA Driver: 运行CUDA应用程序需要系统至少有一个具有CUDA功能的GPU和与CUDA工具包兼容的驱动程序。
nvcc:
其实就是CUDA的编译器。
总的来说就是,python(等语言或者一些高级的接口)——cuda——driver——显卡
这是我看到的介绍的比较清楚的一篇文章,如果之后需要补充的,会进行补充,感谢作者。
文章源链接:https://www.cnblogs.com/marsggbo/p/11838823.html
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2024/5/6 9:38:23 - Golang Gin框架
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2024/5/5 8:48:03 - InternLM2-lesson2笔记
书生浦语大模型趣味 Demo 视频连接:https://www.bilibili.com/video/BV1AH4y1H78d/?vd_source902e3124d4683c41b103f1d1322401fa 目录 书生浦语大模型趣味 Demo课程总览SIG项目Demo部署的一般流程存在的问题总结 课程总览 InternLM2-chat-1.8B部署八戒-chat-1.8B…...
2024/5/5 8:27:22 - 416. 分割等和子集问题(动态规划)
题目 题解 class Solution:def canPartition(self, nums: List[int]) -> bool:# badcaseif not nums:return True# 不能被2整除if sum(nums) % 2 ! 0:return False# 状态定义:dp[i][j]表示当背包容量为j,用前i个物品是否正好可以将背包填满ÿ…...
2024/5/6 18:23:10 - 【Java】ExcelWriter自适应宽度工具类(支持中文)
工具类 import org.apache.poi.ss.usermodel.Cell; import org.apache.poi.ss.usermodel.CellType; import org.apache.poi.ss.usermodel.Row; import org.apache.poi.ss.usermodel.Sheet;/*** Excel工具类** author xiaoming* date 2023/11/17 10:40*/ public class ExcelUti…...
2024/5/6 18:40:38 - Spring cloud负载均衡@LoadBalanced LoadBalancerClient
LoadBalance vs Ribbon 由于Spring cloud2020之后移除了Ribbon,直接使用Spring Cloud LoadBalancer作为客户端负载均衡组件,我们讨论Spring负载均衡以Spring Cloud2020之后版本为主,学习Spring Cloud LoadBalance,暂不讨论Ribbon…...
2024/5/6 23:37:19 - TSINGSEE青犀AI智能分析+视频监控工业园区周界安全防范方案
一、背景需求分析 在工业产业园、化工园或生产制造园区中,周界防范意义重大,对园区的安全起到重要的作用。常规的安防方式是采用人员巡查,人力投入成本大而且效率低。周界一旦被破坏或入侵,会影响园区人员和资产安全,…...
2024/5/6 7:24:07 - VB.net WebBrowser网页元素抓取分析方法
在用WebBrowser编程实现网页操作自动化时,常要分析网页Html,例如网页在加载数据时,常会显示“系统处理中,请稍候..”,我们需要在数据加载完成后才能继续下一步操作,如何抓取这个信息的网页html元素变化&…...
2024/5/7 0:32:52 - 【Objective-C】Objective-C汇总
方法定义 参考:https://www.yiibai.com/objective_c/objective_c_functions.html Objective-C编程语言中方法定义的一般形式如下 - (return_type) method_name:( argumentType1 )argumentName1 joiningArgument2:( argumentType2 )argumentName2 ... joiningArgu…...
2024/5/6 6:01:13 - 【洛谷算法题】P5713-洛谷团队系统【入门2分支结构】
👨💻博客主页:花无缺 欢迎 点赞👍 收藏⭐ 留言📝 加关注✅! 本文由 花无缺 原创 收录于专栏 【洛谷算法题】 文章目录 【洛谷算法题】P5713-洛谷团队系统【入门2分支结构】🌏题目描述🌏输入格…...
2024/5/6 7:24:06 - 【ES6.0】- 扩展运算符(...)
【ES6.0】- 扩展运算符... 文章目录 【ES6.0】- 扩展运算符...一、概述二、拷贝数组对象三、合并操作四、参数传递五、数组去重六、字符串转字符数组七、NodeList转数组八、解构变量九、打印日志十、总结 一、概述 **扩展运算符(...)**允许一个表达式在期望多个参数࿰…...
2024/5/7 1:54:46 - 摩根看好的前智能硬件头部品牌双11交易数据极度异常!——是模式创新还是饮鸩止渴?
文 | 螳螂观察 作者 | 李燃 双11狂欢已落下帷幕,各大品牌纷纷晒出优异的成绩单,摩根士丹利投资的智能硬件头部品牌凯迪仕也不例外。然而有爆料称,在自媒体平台发布霸榜各大榜单喜讯的凯迪仕智能锁,多个平台数据都表现出极度异常…...
2024/5/6 20:04:22 - Go语言常用命令详解(二)
文章目录 前言常用命令go bug示例参数说明 go doc示例参数说明 go env示例 go fix示例 go fmt示例 go generate示例 总结写在最后 前言 接着上一篇继续介绍Go语言的常用命令 常用命令 以下是一些常用的Go命令,这些命令可以帮助您在Go开发中进行编译、测试、运行和…...
2024/5/7 0:32:51 - 用欧拉路径判断图同构推出reverse合法性:1116T4
http://cplusoj.com/d/senior/p/SS231116D 假设我们要把 a a a 变成 b b b,我们在 a i a_i ai 和 a i 1 a_{i1} ai1 之间连边, b b b 同理,则 a a a 能变成 b b b 的充要条件是两图 A , B A,B A,B 同构。 必要性显然࿰…...
2024/5/6 7:24:04 - 【NGINX--1】基础知识
1、在 Debian/Ubuntu 上安装 NGINX 在 Debian 或 Ubuntu 机器上安装 NGINX 开源版。 更新已配置源的软件包信息,并安装一些有助于配置官方 NGINX 软件包仓库的软件包: apt-get update apt install -y curl gnupg2 ca-certificates lsb-release debian-…...
2024/5/6 7:24:04 - Hive默认分割符、存储格式与数据压缩
目录 1、Hive默认分割符2、Hive存储格式3、Hive数据压缩 1、Hive默认分割符 Hive创建表时指定的行受限(ROW FORMAT)配置标准HQL为: ... ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY \u0001 COLLECTION ITEMS TERMINATED BY , MAP KEYS TERMI…...
2024/5/6 19:38:16 - 【论文阅读】MAG:一种用于航天器遥测数据中有效异常检测的新方法
文章目录 摘要1 引言2 问题描述3 拟议框架4 所提出方法的细节A.数据预处理B.变量相关分析C.MAG模型D.异常分数 5 实验A.数据集和性能指标B.实验设置与平台C.结果和比较 6 结论 摘要 异常检测是保证航天器稳定性的关键。在航天器运行过程中,传感器和控制器产生大量周…...
2024/5/6 7:24:03 - --max-old-space-size=8192报错
vue项目运行时,如果经常运行慢,崩溃停止服务,报如下错误 FATAL ERROR: CALL_AND_RETRY_LAST Allocation failed - JavaScript heap out of memory 因为在 Node 中,通过JavaScript使用内存时只能使用部分内存(64位系统&…...
2024/5/7 0:32:49 - 基于深度学习的恶意软件检测
恶意软件是指恶意软件犯罪者用来感染个人计算机或整个组织的网络的软件。 它利用目标系统漏洞,例如可以被劫持的合法软件(例如浏览器或 Web 应用程序插件)中的错误。 恶意软件渗透可能会造成灾难性的后果,包括数据被盗、勒索或网…...
2024/5/6 21:25:34 - JS原型对象prototype
让我简单的为大家介绍一下原型对象prototype吧! 使用原型实现方法共享 1.构造函数通过原型分配的函数是所有对象所 共享的。 2.JavaScript 规定,每一个构造函数都有一个 prototype 属性,指向另一个对象,所以我们也称为原型对象…...
2024/5/6 7:24:02 - C++中只能有一个实例的单例类
C中只能有一个实例的单例类 前面讨论的 President 类很不错,但存在一个缺陷:无法禁止通过实例化多个对象来创建多名总统: President One, Two, Three; 由于复制构造函数是私有的,其中每个对象都是不可复制的,但您的目…...
2024/5/6 7:24:01 - python django 小程序图书借阅源码
开发工具: PyCharm,mysql5.7,微信开发者工具 技术说明: python django html 小程序 功能介绍: 用户端: 登录注册(含授权登录) 首页显示搜索图书,轮播图࿰…...
2024/5/7 0:32:47 - 电子学会C/C++编程等级考试2022年03月(一级)真题解析
C/C++等级考试(1~8级)全部真题・点这里 第1题:双精度浮点数的输入输出 输入一个双精度浮点数,保留8位小数,输出这个浮点数。 时间限制:1000 内存限制:65536输入 只有一行,一个双精度浮点数。输出 一行,保留8位小数的浮点数。样例输入 3.1415926535798932样例输出 3.1…...
2024/5/6 16:50:57 - 配置失败还原请勿关闭计算机,电脑开机屏幕上面显示,配置失败还原更改 请勿关闭计算机 开不了机 这个问题怎么办...
解析如下:1、长按电脑电源键直至关机,然后再按一次电源健重启电脑,按F8健进入安全模式2、安全模式下进入Windows系统桌面后,按住“winR”打开运行窗口,输入“services.msc”打开服务设置3、在服务界面,选中…...
2022/11/19 21:17:18 - 错误使用 reshape要执行 RESHAPE,请勿更改元素数目。
%读入6幅图像(每一幅图像的大小是564*564) f1 imread(WashingtonDC_Band1_564.tif); subplot(3,2,1),imshow(f1); f2 imread(WashingtonDC_Band2_564.tif); subplot(3,2,2),imshow(f2); f3 imread(WashingtonDC_Band3_564.tif); subplot(3,2,3),imsho…...
2022/11/19 21:17:16 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机...
win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”问题的解决方法在win7系统关机时如果有升级系统的或者其他需要会直接进入一个 等待界面,在等待界面中我们需要等待操作结束才能关机,虽然这比较麻烦,但是对系统进行配置和升级…...
2022/11/19 21:17:15 - 台式电脑显示配置100%请勿关闭计算机,“准备配置windows 请勿关闭计算机”的解决方法...
有不少用户在重装Win7系统或更新系统后会遇到“准备配置windows,请勿关闭计算机”的提示,要过很久才能进入系统,有的用户甚至几个小时也无法进入,下面就教大家这个问题的解决方法。第一种方法:我们首先在左下角的“开始…...
2022/11/19 21:17:14 - win7 正在配置 请勿关闭计算机,怎么办Win7开机显示正在配置Windows Update请勿关机...
置信有很多用户都跟小编一样遇到过这样的问题,电脑时发现开机屏幕显现“正在配置Windows Update,请勿关机”(如下图所示),而且还需求等大约5分钟才干进入系统。这是怎样回事呢?一切都是正常操作的,为什么开时机呈现“正…...
2022/11/19 21:17:13 - 准备配置windows 请勿关闭计算机 蓝屏,Win7开机总是出现提示“配置Windows请勿关机”...
Win7系统开机启动时总是出现“配置Windows请勿关机”的提示,没过几秒后电脑自动重启,每次开机都这样无法进入系统,此时碰到这种现象的用户就可以使用以下5种方法解决问题。方法一:开机按下F8,在出现的Windows高级启动选…...
2022/11/19 21:17:12 - 准备windows请勿关闭计算机要多久,windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机怎么办...
有不少windows10系统用户反映说碰到这样一个情况,就是电脑提示正在准备windows请勿关闭计算机,碰到这样的问题该怎么解决呢,现在小编就给大家分享一下windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机的具体第一种方法:1、2、依次…...
2022/11/19 21:17:11 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”的解决方法...
今天和大家分享一下win7系统重装了Win7旗舰版系统后,每次关机的时候桌面上都会显示一个“配置Windows Update的界面,提示请勿关闭计算机”,每次停留好几分钟才能正常关机,导致什么情况引起的呢?出现配置Windows Update…...
2022/11/19 21:17:10 - 电脑桌面一直是清理请关闭计算机,windows7一直卡在清理 请勿关闭计算机-win7清理请勿关机,win7配置更新35%不动...
只能是等着,别无他法。说是卡着如果你看硬盘灯应该在读写。如果从 Win 10 无法正常回滚,只能是考虑备份数据后重装系统了。解决来方案一:管理员运行cmd:net stop WuAuServcd %windir%ren SoftwareDistribution SDoldnet start WuA…...
2022/11/19 21:17:09 - 计算机配置更新不起,电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?
原标题:电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?win7系统中在开机与关闭的时候总是显示“配置windows update请勿关闭计算机”相信有不少朋友都曾遇到过一次两次还能忍但经常遇到就叫人感到心烦了遇到这种问题怎么办呢?一般的方…...
2022/11/19 21:17:08 - 计算机正在配置无法关机,关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机...
关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!关机提示 windows7 正在配…...
2022/11/19 21:17:05 - 钉钉提示请勿通过开发者调试模式_钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用...
钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用 更新时间:2020-04-20 22:24:19 浏览次数:729次 区域: 南阳 > 卧龙 列举网提醒您:为保障您的权益,请不要提前支付任何费用! 虚拟位置外设器!!轨迹模拟&虚拟位置外设神器 专业用于:钉钉,外勤365,红圈通,企业微信和…...
2022/11/19 21:17:05 - 配置失败还原请勿关闭计算机怎么办,win7系统出现“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”,长时间没反应,无法进入系统的解决方案...
前几天班里有位学生电脑(windows 7系统)出问题了,具体表现是开机时一直停留在“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”这个界面,长时间没反应,无法进入系统。这个问题原来帮其他同学也解决过,网上搜了不少资料&#x…...
2022/11/19 21:17:04 - 一个电脑无法关闭计算机你应该怎么办,电脑显示“清理请勿关闭计算机”怎么办?...
本文为你提供了3个有效解决电脑显示“清理请勿关闭计算机”问题的方法,并在最后教给你1种保护系统安全的好方法,一起来看看!电脑出现“清理请勿关闭计算机”在Windows 7(SP1)和Windows Server 2008 R2 SP1中,添加了1个新功能在“磁…...
2022/11/19 21:17:03 - 请勿关闭计算机还原更改要多久,电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机怎么办...
许多用户在长期不使用电脑的时候,开启电脑发现电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机。。.这要怎么办呢?下面小编就带着大家一起看看吧!如果能够正常进入系统,建议您暂时移…...
2022/11/19 21:17:02 - 还原更改请勿关闭计算机 要多久,配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以...
配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#x…...
2022/11/19 21:17:01 - 电脑配置中请勿关闭计算机怎么办,准备配置windows请勿关闭计算机一直显示怎么办【图解】...
不知道大家有没有遇到过这样的一个问题,就是我们的win7系统在关机的时候,总是喜欢显示“准备配置windows,请勿关机”这样的一个页面,没有什么大碍,但是如果一直等着的话就要两个小时甚至更久都关不了机,非常…...
2022/11/19 21:17:00 - 正在准备配置请勿关闭计算机,正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了解决教程...
当电脑出现正在准备配置windows请勿关闭计算机时,一般是您正对windows进行升级,但是这个要是长时间没有反应,我们不能再傻等下去了。可能是电脑出了别的问题了,来看看教程的说法。正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了方法一…...
2022/11/19 21:16:59 - 配置失败还原请勿关闭计算机,配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机...
我们使用电脑的过程中有时会遇到这种情况,当我们打开电脑之后,发现一直停留在一个界面:“配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机”,等了许久还是无法进入系统。如果我们遇到此类问题应该如何解决呢࿰…...
2022/11/19 21:16:58 - 如何在iPhone上关闭“请勿打扰”
Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...
2022/11/19 21:16:57