基于git上的【RDM.dev GUIforRedis】工具总是崩溃和目前网络平台上比较流行的【HslRedisDesktop】在加载大批量数据时总是假性卡死（一般超过15000条数据需要缓冲10秒以上，数据量越多，时间越久,本人测试电脑的CPU是i5-9400，具体时间可能会根据电脑型号不一样而不一样）的情况下迫不得已自己动手使用核心库StackExchange.Redis开发一个在Windows电脑能使用并且扩展性强的【RedisTool】。
https://blog.csdn.net/cao443647116/article/details/111035700
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2024/11/15 15:16:48
12.93MB
1
Greenplum的架构采用了MPP(大规模并行处理)。
在MPP系统中，每个SMP节点也可以运行自己的操作系统、数据库等。
换言之，每个节点内的CPU不能访问另一个节点的内存。
节点之间的信息交互是通过节点互联网络实现的，这个过程一般称为数据重分配(DataRedistribution)。
与传统的SMP架构明显不同，通常情况下，MPP系统因为要在不同处理单元之间传送信息，所以它的效率要比SMP要差一点，但是这也不是绝对的，因为MPP系统不共享资源，因此对它而言，资源比SMP要多，当需要处理的事务达到一定规模时，MPP的效率要比SMP好。
这就是看通信时间占用计算时
在MPP系统中，每个SMP节点也可以运行自己的操作系统、数据库等。
换言之，每个节点内的CPU不能访问另一个节点的内存。
节点之间的信息交互是通过节点互联网络实现的，这个过程一般称为数据重分配(DataRedistribution)。
与传统的SMP架构明显不同，通常情况下，MPP系统因为要在不同处理单元之间传送信息，所以它的效率要比SMP要差一点，但是这也不是绝对的，因为MPP系统不共享资源，因此对它而言，资源比SMP要多，当需要处理的事务达到一定规模时，MPP的效率要比SMP好。
这就是看通信时间占用计算时
2024/11/11 5:46:03
37.53MB
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Sciblog支持信息和代码此仓库包含支持我的博客的项目，其他信息和代码：。
您可以找到我在发表的所有帖子的列表。
笔记本项目：在这个项目中，我们解释什么是卷积以及如何使用带有MNIST字符识别数据集的MXNet深度学习库来计算CNN。
这里是。
：在本项目中，我们使用PyTorch解释迁移学习的基本方法（微调和冻结），并分析在哪种情况下更好地使用每种方法。
这里是。
：在这些笔记本中，我们展示了如何使用Char-CNN和VDCNN模型执行字符级卷积以进行情感分析。
这里是。
：在本笔记本中，我们展示了许多简单的技术来生成图像，文本和时间序列中的新数据。
这里是。
降：在本项目中，我们使用sklearn和CUDA展示t-SNE算法的示例。
我们使用CNN从图像生成高维特征，然后展示如何将其投影并可视化为二维空间。
这里是。
：在本笔记本中，我们使用GPU上的LightGBM（也可在CPU上）设计实时欺诈检测模型。
然后使用Flask和websockets通过API对模型进行操作。
这里是。
：在本笔记本中，我们演示如何创建图像分类API。
该系统与使用CNTK深度
您可以找到我在发表的所有帖子的列表。
笔记本项目：在这个项目中，我们解释什么是卷积以及如何使用带有MNIST字符识别数据集的MXNet深度学习库来计算CNN。
这里是。
：在本项目中，我们使用PyTorch解释迁移学习的基本方法（微调和冻结），并分析在哪种情况下更好地使用每种方法。
这里是。
：在这些笔记本中，我们展示了如何使用Char-CNN和VDCNN模型执行字符级卷积以进行情感分析。
这里是。
：在本笔记本中，我们展示了许多简单的技术来生成图像，文本和时间序列中的新数据。
这里是。
降：在本项目中，我们使用sklearn和CUDA展示t-SNE算法的示例。
我们使用CNN从图像生成高维特征，然后展示如何将其投影并可视化为二维空间。
这里是。
：在本笔记本中，我们使用GPU上的LightGBM（也可在CPU上）设计实时欺诈检测模型。
然后使用Flask和websockets通过API对模型进行操作。
这里是。
：在本笔记本中，我们演示如何创建图像分类API。
该系统与使用CNTK深度
2024/11/9 20:51:10
11.23MB
1
计算机组成原理实验多周期CPU设计VivadoMIPS基本指令都有实现，包括bgtzjjalbne等等基本指令
2024/11/9 19:19:29
144KB
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从软件编码，硬件实现，操作系统支持的角度介绍OpenCL+GPU并行编程和CPU多线程并行编程的不同点,以加深听众对OpenCL+GPU并行编程的理解。
2024/11/9 2:16:19
15KB
1
教程中的英文很简单，我相信学OpenCL的人都能看得懂，而且看原汁原味的英文表述，更有利于我们了解各种术语的来龙去脉。
我把这些教程翻译成自己的中文表述，主要是强化理解需要，其实我的英文很烂。
在计算机术语中，并行性是指：把一个复杂问题,分解成多个能同时处理的子问题的能力。
要实现并行计算，首先我们要有物理上能够实现并行计算的硬件设备，比如多核CPU，每个核能同时实现算术或逻辑运算。
通常，我们通过GPU实现两类并行计算：任务并行：把一个问题分解为能够同时执行的多个任务。
数据并行：同一个任务内，它的各个部分同时执行。
下面我们通过一个农场主雇佣工人摘苹果的例子来描述不同种类的并行计算。
1.摘苹果的工人就
我把这些教程翻译成自己的中文表述，主要是强化理解需要，其实我的英文很烂。
在计算机术语中，并行性是指：把一个复杂问题,分解成多个能同时处理的子问题的能力。
要实现并行计算，首先我们要有物理上能够实现并行计算的硬件设备，比如多核CPU，每个核能同时实现算术或逻辑运算。
通常，我们通过GPU实现两类并行计算：任务并行：把一个问题分解为能够同时执行的多个任务。
数据并行：同一个任务内，它的各个部分同时执行。
下面我们通过一个农场主雇佣工人摘苹果的例子来描述不同种类的并行计算。
1.摘苹果的工人就
2024/11/8 17:26:16
298KB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB