参考资料： https://discuss.pytorch.org/t/is-map-location-in-torch-load-and-model-load-state-dict-independent-from-device-in-to/99983 我的问题和参考资料中的一样，在使用torch.load的时候有一个map_location参数，此时可以将checkpoint等加载到对应的device上。但
在进行软件docker化的过程时，很大的一个阻碍就是软件与各种外围硬件设备的交互，网口通信的设备能够很容易地接入容器，但是串口设备则要复杂一些。本文讨论在windows和linux下docker容器使用串口的方法。 由于wsl2也在一直更新，不排除未来有可能直接支持wsl的情况 方案 docker run中
1.7.3 配置EAA和Track联动 1. 组网需求 Device A和Device D、Device E已经建立BGP会话，正常情况下，Device D、Device E发往外网的流量通过Device A转发。现要求通过对Device A进行配置实现：当Device A连接Device C的接口GigabitEthernet1/0/1状态变为Down之后，Device A能够自动感知，并
参考：https://blog.csdn.net/qq_31554953/article/details/107302404 Tensorflow和tf.keras 模型可以在单个GPU上透明运行，而无需更改。 注意：（1）需要使用tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')确认使用的tensorflow可以使用GPU。 （2）在一台机器上运行多个GPU，或者在多台机
导入导出命令 # 导出，两个dir目录在influxdb.conf中有配置 influx_inspect export -datadir "/var/lib/influxdb/data" -waldir "/var/lib/influxdb/wal" -out "/data/test123456" -database lcx # 导入 influx -import -path=/data/lcx123 导出数据结构 # I
平台设备文件 button_device.c #include <linux/module.h> #include <linux/init.h> #include <linux/platform_device.h> static void button_release(struct device *dev) { printk("%s\n", __FUNCTION__); return; } struct resource
目录概述按步教学0. 让浏览器具备时间戳查询功能1. 创建 Queryset 和缓冲对象2. 写入时间戳3. 解析时间戳到缓冲对象中4. 读取查询结果5. (可选)添加标签致谢 原文 https://github.com/OmarShehata/webgpu-compute-rasterizer/blob/main/how-to-use-timestamp-queries.md 本文如
一.锚框个数计算以及锚框高宽计算 二.代码实现 def multibox_prior(data, sizes, ratios): """生成以每个像素为中心具有不同形状的锚框""" in_height, in_width = data.shape[-2:] device, num_sizes, num_ratios = data.device, len(sizes), len(ratios) boxes
经抓包分析，播放量的增加只与一个POST有关 POST https://api-hl.amemv.com/aweme/v1/aweme/stats/?os_api=22&device_type=OPPO%20R11%20Plus&device_platform=android&ssmix=a&iid=1090312220960680&manifest_version_code=850&dpi=240&uuid=866174861732390&a
CUDA(Compute Unified Device Architecture)是NVIDIA推出的异构计算平台，PyTorch中有专门的模块torch.cuda来设置和运行CUDA相关操作。本地安装环境为Windows10，Python3.7.8和CUDA 11.6，安装PyTorch最新稳定版本1.12.1如下： pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-in
注：创建设备服务前，请先确保已经安装了必要的工具和环境信息 https://www.cnblogs.com/azhu1998/p/16601944.html step1:首先，下载并构建适用于 C 的 EdgeX 设备服务 SDK(软件开发工具包) 从 Github 克隆 device-sdk-c（连接不到服务器请science上网or自行百度gitclone的加速方法）： git
在上一章节我们使用了platform框架在没有设备树的时候是如何使用的，不过现在的大多数半导体厂商都把设备树给我们完善了。区别就是在没有设备树信息的时候需要我们自己想总线注册platform设备，设备里主要包含寄存器地址信息等资源，而在有设备树支持的条件下，就不需要我们使用platform_
采集抖音数据时，除了加密参数x-gorgon外，还有一个很重要的点就是设备信息，分别有两个参数device_id和install_id。 一、注册分析 我这边发现，每次安装抖音App后，第一次打开，App会向一个接口发送注册请求（注册接口：https://log3-misc.amemv.com/service/2/device_register），会返回device_id
在上面一章我们借助Linux驱动分离和分层的概念引出来驱动——总线——设备的概念，然后引出来了platform这种基于设备驱动模型的驱动架构，我们下面通过使用来演示下platform架构是怎么使用的。 前面说过，platform驱动架构的设备端分为支持设备树和不支持设备树两种模式，下面我们先看看
kepserverEX5.11连接mysql，测试连接数据库正常， 但是建立设备后提示错误: Date Time Level Source Event2022-08-18 18:24:12 Error ODBC Client Failed to automatically generate tags for device 'Device1'. 一开始尝试通过32位的odbc建立数据
Python小程序（二）：巡检H3C网络设备 读取设备列表或txt文件，自动化巡检H3C设备。 import netmikofrom netmiko import ConnectHandler, NetmikoBaseExceptionimport datetime,time def H3C_Device_Connect(): h3c_device = { 'device_type': 'hp_comware',
qemu运行openeuler-riscv64 参考[https://zhuanlan.zhihu.com/p/440896294]运行了qemu-openeuler 导出容器(可以不看这里) docker export导出的是容器的快照，不会保存元数据,所以，如果你想让其他人也使用也就需要使用docker save，docker save是针对镜像的，所以我们需要先将我们搭建好
torch.nn.DataParallel是一种能够将数据分散到多张显卡上从而加快模型训练的方法。 它的原理是首先在指定的每张显卡上拷贝一份模型，然后将输入的数据分散到各张显卡上，计算梯度，回传到第一张显卡上，然后再对模型进行参数优化。 所以，第一张显卡的负载往往更高，但由于该方法集成度高，书写
§ 一、Stream 1、得到流：Arrays.asStream() 2、中间操作 3、终端操作： § 二、Optional https://baize.rnd.huawei.com/guide-book/java/VolumeBase/tools/chgtsnoOptionalIfElseThrow 非空断言：JDK的Objects.requireNonNull // 简单检查 Objects.requireNonNull(t); // 带Mes
ISE版本2.4.0.357 1、新建设备的类型组（Device Type）和地址组（Location），这里全部命名cisco。 2、新建设备Device，注意Location和Type都选cisco，tacacs的密钥自行设定。 3、新建用户组Group，这里命名home。 4、新建用户User，密码类型是Internal Users（ISE本地用户），用户组用home。 5、身份
任何新的运行时环境都必须实现三个主要方面: DeviceAPI类为特定设备提供了一个句柄，以及用于与之交互的API。它定义了一个通用接口，用于查询设备参数(例如可用内存、线程数量等)和执行简单操作(例如从主机复制内存，或在设备的缓冲区之间复制内存)。 Target类包含函数将在其上运行的
如果要用多GPU训练模型，那就要用到pytorch中的nn.DataParallel()函数对模型进行封装。 1 # code_for_use_cuda 2 device_count = torch.cuda.device_count()#获得本机的显卡的个数 3 print("cuda.device_count",device_count) 4 device_ids = list(range(device_count)) 5 model =
设备树驱动 设备树 设备树将是设备文件，后缀.dts。其用于描述板级设备，开发板的设备信息。（CPU数量，内存基地址，IIC控制器，SPI控制器）。设备树文件在linux内核文件中。 设备树文件格式 设备树源文件扩展名后缀.dts。设备树二进制文件后缀为.dtb。将dts编译为dtb文件，使用的工具是dt
目录一、uboot与设备树二、Linux与设备树head.S的内容start_kernel的调用过程如下：内核如何匹配板子对设备树信息的处理节点信息转化为device_node 结构体信息：device_node转换为platform_device 参考：https://blog.csdn.net/thisway_diy/article/details/84336817 韦东山设备树文章
文章目录 数据表介绍1： 练习1：入门（简单） 数据表介绍2： 练习2：入门（基础） 入门(文本) 数据表介绍1： 用户信息表：user_profile其中device_id指终端编号（每个用户有唯一的一个终端），gender指性别，age指年龄，university指用户所在的学校，gpa是该用户平均学分绩点，active_days_within_30
