列出所有可用的软件包 ---- 在TP6.0框架根目录下执行命令 composer show 2....查看某个包的详细信息 ---- composer show topthink/think-view 3....参数选项（只列出部分常用的，详细的请看官方文档） ---- https://getcomposer.org/doc/03-cli.md#show —all： 列出所有存储库中可用的所有软件包 使用该参数则从存储库读取软件包...composer show --all composer show topthink/think-view --all —path（-P）： 列出软件包路径 composer show -P composer...show topthink/think-view -P —outdated（-o）： 表示 —latest，但是仅列出具有较新版本的软件包 composer show -o
可以用bin/Hadoop fs -ls 来读取HDFS某一目录下的文件列表及属性信息。 也可以采用HDFS的API来读取。
如何使用 systemctl 命令列出 Linux 中的所有服务systemctl 命令是 Linux 中用于管理系统和服务配置的工具。...您可以使用 systemctl 命令来启动、停止、重新启动、启用、禁用和检查服务的状态。您还可以使用 systemctl 命令来列出所有服务。...参考文章：https://www.howtouselinux.com/post/list-all-the-services-with-systemctl-command-in-linux要列出所有服务，...您可以使用以下命令：systemctl list-units --type=service此命令将列出所有服务的名称、状态和描述。...您还可以使用以下命令来列出所有正在运行的服务：systemctl list-units --type=service --state=active此命令将列出所有正在运行的服务的名称、状态和描述。
Python如何列出目录中的所有文件 1、os.listdir()将提供目录中的所有内容，文件和目录。如果只想要文件，可以使用方法过滤os.path。... join onlyfiles = [f for f in listdir(mypath) if isfile(join(mypath, f))] 2、也可以使用os.walk()which将为它访问的每个目录生成两个列表...拆分为文件和目录。如果只想要顶级目录，可以在它第一次产生时打破。...from os import walk filenames = next(walk(mypath), (None, None, []))[2] # [] if no file 以上就是Python列出目录中所有文件的方法
Windows环境下使用命令行进行redis缓存清理 1、redis安装目录下输入cmd 2、redis-cli -p 端口号 3、flushdb 清除当前数据库缓存 4、flushall...清除整个redis所有缓存 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/112334.html原文链接：https://javaforall.cn
上述只是对单个GPU的使用方法，对于多个GPU，pytorch也提供了封装好的接口——DataParallel,只需要将model 对象放入容器中即可：model = Model(input_size,...进一步了解 DataParallel上述文字来自官方文档，在forward阶段，当前GPU上的module会被复制到其他GPU上，输入数据则会被切分，分别传到不同的GPU上进行计算；在backward阶段...，每个GPU上的梯度会被求和并传回当前GPU上，并更新参数。...因此所有在forward期间的update都会被忽略（比如counter什么的），除非是在device[0]上。...，那么在并行计算时，它只会统计当前GPU上这一部分数据的信息而不是所有的输入数据，有可能会使统计得到的均值和标准差出现偏差。
标签：VBA 下面的程序将在一个新工作表中列出当前工作簿中所有工作表中的公式，以及这些公式所有的工作表、单元格及值。...ScreenUpdating .ScreenUpdating = False End With shCnt = 0 ListFormulasAddSheet formulaSht, shCnt ' 列出每个工作表中的公式...Const DATEFORMAT As String = "dd MMM yyyy hh:mm" Dim shtName As String With ActiveWorkbook ' 删除已存在的工作表并创建一个新的工作表....Weight = xlThick .ColorIndex = 5 End With End With End With End Sub 示例工作簿运行代码后的结果如下图
[开发技巧]·PyTorch如何使用GPU加速（CPU与GPU数据的相互转换） 配合本文推荐阅读：PyTorch中Numpy，Tensor与Variable深入理解与转换技巧 1.问题描述 在进行深度学习开发时...在PyTorch中使用GPU和TensorFlow中不同，在TensorFlow如果不对设备进行指定时，TensorFlow检测到GPU就会把自动将数据与运算转移到GPU中。...而PyTorch类似于MxNet，需要显性的指定数据和运算放在哪里执行，这样的操作比较自由，却也有些繁琐。因为如果哪一步忘记转换了就会运行出错。...本文在数据存储的层面上，帮大家解析一下CPU与GPU数据的相互转换。让大家可以掌握PyTorch使用GPU加速的技巧。...2.原理讲解 使用GPU之前我需要安装PyTorch的GPU版本，建议使用conda安装，官方教程地址 conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0
在本指南[1]中，我们将演示如何在 Linux 中列出 systemd 下所有正在运行的服务。...systemctl 要列出系统上所有已加载的服务（无论是活动的、正在运行的、退出的还是失败的，请使用 list-units 子命令和带有服务值的 --type 开关。...# systemctl list-units --type=service OR # systemctl --type=service 要列出所有已加载但处于活动状态的服务，包括正在运行的和已退出的服务...（即所有已加载和正在运行的服务），请运行以下命令。...此外，如果您的服务器正在运行防火墙服务，该服务控制如何阻止或允许进出所选服务或端口的流量，您可以使用 firewall-cmd 或 ufw 命令列出已在防火墙中打开的服务或端口（取决于您使用的 Linux
，深度学习任务的数据和计算规模也越来越大，想要做出个像样的work，没有一台powerful的GPU工作站是万万不能的。...是空闲可用的？...通过执行命令： nvidia-smi --help-query-gpu 我们得到了所有支持的查询参数（太多了不一一枚举） 最有用的参数老司机给我们总结出来了： ?...最后，我们用三个指标衡量： 显存剩余空间 显存剩余比例 当前功率/额定功率 在之前，我们已经把所有GPU的信息存成了一个list，每个list是gpu信息的字典。...GPU设备管理器，考虑列举出所有可用GPU设备，并加以排序，自动选出最空闲的设备。在一个GPUManager对象内会记录每个GPU是否已被指定，优先选择未指定的GPU。
在本文[1]中，我们将首先了解数据并行（DP）和分布式数据并行（DDP）算法之间的差异，然后我们将解释什么是梯度累积（GA），最后展示 DDP 和 GA 在 PyTorch 中的实现方式以及它们如何导致相同的结果...当处理高分辨率图像或占用大量内存的其他类型的数据时，假设目前大多数大型 DNN 模型的训练都是在 GPU 上完成的，根据可用 GPU 的内存，拟合小批量大小可能会出现问题。...和 3. — 如果您幸运地拥有一个大型 GPU，可以在其上容纳所需的所有数据，您可以阅读 DDP 部分，并在完整代码部分中查看它是如何在 PyTorch 中实现的，从而跳过其余部分。...前向传递、损失计算和后向传递在每个 GPU 上独立执行，异步减少梯度计算平均值，然后在所有 GPU 上进行更新 由于DDP相对于DP的优点，目前优先使用DDP，因此我们只展示DDP的实现。...，并展示了如何在没有多个 GPU 的情况下增加有效批量大小。
如何统计数组中比当前元素小的所有元素数量? 数组中元素值都在100以内,数据量不限. 这种数据量大,数据范围不大的统计情况,是非常适合桶排序的. 桶排序并不是一个具体的排序,而是一个逻辑概念....我们再回到问题本身,既然要统计比自己小的数字数量,就需要统计每个数字的总个数,在对统计求和. 为了方便理解将数据范围缩小到10以内,数量也减少些....数据范围是10以内,那需要开辟0-11区间的11个桶进行统计,源数组与桶的对应方式如下: 2. 将原数组遍历统计后,放入数组. 3....统计小于等于当前元素的值: bucket[i] = bucket[i] + bucket[i-1] 最后每个元素对应小于自己的元素个数为当前桶中元素对应的前一值, 即bucket[array[i] -...类似这种统计场景,还有分数排名,也是非常适合的.
学习Excel技术，关注微信公众号： excelperfect 有时，我们可能需要知道工作簿中有哪些模块和相应的过程。...Jon Peltier改编了VBA过程，可以列出当前所有已经打开的工作簿中所含有的VBA模块和过程清单。在输出工作表中，前两行为模块所在工作簿名称和工程名称。...app = Excel.Application '创建新工作簿用于输出数据 Set wsOutput =app.Workbooks.Add.Worksheets(1) '遍历打开的所有工作簿...图1 运行GetVBAProcedures过程，在我的当前环境中的输出如下图2所示。 ?...图2 从图2中可以看出，我当前打开了3个工作簿，其中两个没有保存也没有代码，另外的工作簿就是GetVBAProcedures过程代码所在的工作簿，有2个模块3个过程。
13.pytorch安装后，验证GPU是否可用 >>> import torch # 查看torch版本 >>> torch....() 1 # 查看当前gpu >>> torch.cuda.current_device() 0 # 查看gpu设备名称 >>> torch.cuda.get_device_name(0) 'GeForce...CUDA enabled Pytorch和CUDA版本不兼容的问题上。...__version__) print(torch.cuda.is_available()) 如果输出的结果是False，那么说明当前的Pytorch版本无法使用显卡。...16.如何验证是否正确安装了CUDA nvcc -V //输出CUDA的版本信息（V要大写） 17.安装CUDA 参考资料:https://github.com/pytorch/pytorch/issues
另外，除了存储节点的高可用，其整个链路也需要高可用，比如，咱们的IDC机房，交换机，以及主机服务器等。 ? 下面我们介绍下基础设施的高可用。...下面我们来说下集群的高可用架构，比较有名的就是PXC、MGC、MGR，PXC和MGC是结构比较类似，MGR是官方提供的，具有故障转移的高可用架构。...我们再说回来当节点收到这一信息时，会进行比对，每个节点都有一个缓存，保存当前同步情况，即唯一键对应的GTID SET。...我们腾讯云自己的NewSQL在研发中，只是目前还没有正式上线，我们的名字叫CynosDB，相比来说我们的理念是兼顾两者，未来在高网络新硬件的基础实施下，会发挥更大的性能，更稳健的服务和更高的可用性。...Q：如何在高并发情况下，保证总库的定延时呢？ A：可以开启并行复制，业务做分库分表，分散到多个实例上。 Q：比如说像游戏类的，在游戏高峰期的话会有很多人同时在线，这种情况下怎么在后台看数据呢？
另外，除了存储节点的高可用，其整个链路也需要高可用，比如，咱们的IDC机房，交换机，以及主机服务器等。 下面我们介绍下基础设施的高可用。...下面我们来说下集群的高可用架构，比较有名的就是PXC、MGC、MGR，PXC和MGC是结构比较类似，MGR是官方提供的，具有故障转移的高可用架构。...我们再说回来当节点收到这一信息时，会进行比对，每个节点都有一个缓存，保存当前同步情况，即唯一键对应的GTID SET。...我们腾讯云自己的NewSQL在研发中，只是目前还没有正式上线，我们的名字叫CynosDB，相比来说我们的理念是兼顾两者，未来在高网络新硬件的基础实施下，会发挥更大的性能，更稳健的服务和更高的可用性。...A：腾讯内部有很多自研项目，但基本上我们是基于数据复制的方式。内部有phxsql等分布式集群架构。 Q：如何在高并发情况下，保证总库的定延时呢？
GitHub上有个开源项目：python-office，是专门用来自动化办公的Python第三方库。...在自动化办公中，一个重要的功能就是批量处理文件，那么在处理之前，它是如何一次性获取指定文件夹下所有文件的呢？今天我们一起来学习一下~1、上代码代码实现很简单,一共有2个参数：path 和 name。...功能：获取指定路径下的所有文件参数 path: 必填，指定路径参数 name: 可以不填，名字中包含的内容返回值: 装满文件路径的列表如果不填写name参数，效果如下图1框所示，会取出指定目录下所有文件...name='pdf')print(files_list)图片2、更多说明接下来还会开发2个参数：:param sub: 可以不填，是否获取子文件夹内容:param level: 可以不填，获取第几层文件夹的内容欢迎感兴趣的朋友通过给开源项目...PR的形式，加入一起开发~⭐Github：https://github.com/CoderWanFeng/pofile
上一期我们介绍了CUDA下载安装以及其总结，这一期教大家如何在Anaconda中使用CUDA来进行加速、神经网络依赖cuDNN的下载安装，以及下载和安装Pytorch-GPU安装包的三种方式（conda...上一期我们介绍了CUDA下载和安装以及其总结，这一期教大家如何在VS和Anaconda Anaconda中使用 在CUDA安装完之后，如果想要学习深度学习中的神经网络的话，则额外下载安装cuDNN，可帮助我们加快神经网络的运算...下载安装之前，这里再简要介绍几个关键概念 NVIDIA的显卡驱动器与CUDA NVIDIA的显卡驱动程序和CUDA完全是两个不同的概念，CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架，也就是说...CUDA和cuDNN关系 CUDA看作是一个工作台，上面配有很多工具，如锤子、螺丝刀等。cuDNN是基于CUDA的深度学习GPU加速库，有了它才能在GPU上完成深度学习的计算。...第二步：创建完后，点击py35旁边的绿色三角形箭头，选择Open Terminal，在命令行中打开，我们就可以使用命令的方式在该虚拟环境py35中安装Pytorch-GPU了 ? ?
参考链接： Python vars() vars()函数是返回给出参数所有成员，以字典的方式返回。...scripts" % vars()) 结果输出如下： the library2 book contains more than 350 scripts>>> 在这里可以看到%(book)是从vars()返回的字典里获取参数...五子棋游戏开发 http://edu.csdn.net/course/detail/5487RPG游戏从入门到精通http://edu.csdn.net/course/detail/5246WiX安装工具的使用...edu.csdn.net/course/detail/2592在VC2015里学会使用tinyxml库http://edu.csdn.net/course/detail/2590在Windows下SVN的版本管理与实战...http://edu.csdn.net/course/detail/2579Visual Studio 2015开发C++程序的基本使用 http://edu.csdn.net/course/detail
在 GPU 上存储 Tensors 和运行模型的方法 有多个 GPU 的时候，如何选择和使用它们 数据并行 数据并行的比较 torch.multiprocessing 本文的代码是用 Jupyter notebook...(num): print(cuda.Device(i).name(), "(Id: %d)"%i) def mem_info(self): """获取所有设备的总内存和可用内存...() 但需要注意的是，上述函数并不会释放被 tensors 占用的 GPU 内存，因此并不能增加当前可用的 GPU 内存。...有多个 GPU 的时候，如何选择和使用它们 假设有 3 个 GPU ，我们可以初始化和分配 tensors 到任意一个指定的 GPU 上，代码如下所示，这里分配 tensors 到指定 GPU 上，有...实际上，还有另一个问题，在 PyTorch 中所有 GPU 的运算默认都是异步操作。
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