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本文介绍了Python中的递归函数和装饰器函数两种重要编程工具。递归函数通过自我调用来解决问题，适用于阶乘计算、树形结构遍历等场景，但需注意递归深度限制；装饰器函数则在不修改原函数代码的前提下扩展功能，常用于日志记录、性能计时、权限验证等场景，具有较高的灵活性和复用性。文章通过具体代码示例详细说明了两种函数的实现原理、应用方法及注意事项，帮助读者深入理解并掌握这些重要的Python编程技巧。
最近你可能听过一个新的AG-UI（Agent-User InteractionProtocol）协议：定义了前端UI和后端Agent之间的集成标准。不过与MCP/A2A协议不同的是，AG-UI是从实际产品中提炼出来的标准。这个产品就是CopilotKit：一个强大的、用来集成前端UI与后端Agent的开源神器，也是AG-UI协议的参考实现。
摘要： 本文介绍了CAPL编程中的系统变量及其事件处理机制。系统变量用于全局数据存储，支持面板组件关联和衍生指标计算（如TTC）。创建时需定义命名空间、数据类型及值范围，并通过@符号或SetSystemVariableInt函数赋值。事件处理分为两种：on sysvar仅在值变化时触发，适用于状态响应；on sysvar update在每次赋值时触发，用于监控操作。系统变量结合事件处理可实现复杂逻
本文系统讲解 Python 函数进阶用法，涵盖参数高级特性（位置 / 关键字参数、默认值、*args/**kwargs）及混合使用规则。深入解析函数注解、闭包、装饰器等高级特性，演示装饰器实现日志、计时等功能的实战案例。介绍生成器函数与 yield 用法，对比生成器与普通函数的内存效率差异。最后讲解函数式编程工具（lambda、map、filter、reduce）及应用场景，帮助开发者掌握函数设计
无
本文介绍线程束洗牌指令的一些用法，不需要通过内存进行线程间数据交换，具有非常高的性能。
如果完全按照requirements.txt来安装的话，会发现安装的torch版本并不是gpu版本，所以得重新安装gpu版本的才能用你的gpu来训练Yolov7。解决办法 将resources.py文件放入libs文件夹，再输入python labelImg.py尝试。下载指令，我选择的是对应cuda 11.1的（其实我的cuda版本是11.2)，复制pip指令，我用的。到previous中去寻找
CUDA编程模型中两个主要的抽象概念：内存层次结构和线程层次结构。它们能够控制大规模并行GPU。GPU架构是围绕一个流式多处理器（SM）的可扩展阵列搭建的。GPU中每一个SM都能支持数百个线程并发执行，每个GPU通常有多个SM，所以在一个GPU上并发执行数千个线程是可能的。当启动一个内核网格时，它的线程块被分布在了可用的SM上来执行。多个线程块可能会被分配到同一个SM上，而且是根据SM资源的可用性
tensorflow2.9+CUDA11.2+cuDNN8.1 环境配置详细使用教程
Ubuntu18.04+python3.8.13+cuda11.2+cudnn8.1.0+mmdet2.24.1+mmcv-full 1.6.0
因为公司网络做了严格限制，必须使用账号登录，才能上网。必须是指定的ip地址和MAC地址设备才可以上网。windows11开启热点，安装第三方虚拟机软件，开启WSL2虚拟机都是被禁止的，否则账号会被封锁，无法上网。挺无奈的，那么就只能使用windows 11系统来安装CUDA Toolkit，Anaconda，PyTorch这些组件，使用DeepSeek 多模态模型 Janus-Pro，识别和生成图
上期CUDA期末复习指南我们主要讲了GPU的串行/并行以及一些背诵的知识点，这篇博客我们继续介绍cuda的函数以及cuda编程，常考的CUDA函数和编程题博主在这里为大家总结一下，希望对大家有所帮助。
待解决的问题：5.2.1.5和5.2.1.6的运行结果待补充。
欢迎大家关注我的公众号"AI不止算法"一起交流学习在上篇写了两个CUDA kernel，它们分别实现dropout中的输出mask和输出y，其中y还接收mask的输入，当时主要为了大家方便理解dropout的计算流程，其实这样做计算结果虽然是对的，但是性能并不好，本文主要从两个方面介绍dropout kernel的优化方法，分别为vectorized load/store和算子融合op fusio
NVIDIA CUDA2023春训营
本次重装是因为这几天安装torch, torchvision(安装torch+cuda时没有一起装上，手动安装后又连累了torch版本，再手动安装torch+cuda), almbumentations后出现以下报错。
_syncthreads()是用于块内同步的，在归约核函数中，用来保证线程进入下一轮之前，每一轮的所有线程都把局部结果写入全局内存。当只剩下一个线程束时（线程<=32），因为线程束执行是SIMT单指令多线程，每条指令之后有隐式的warp内同步过程。归约循环的最后6个迭代（最后一个warp内）可以用语句展开。这个线程束的展开避免了执行循环控制和线程同步逻辑。volatile关键字：表明编译器对访问该
这种演进趋势反映了高性能计算领域的一个重要发展方向：技术门槛的降低和开发体验的改善将推动GPU加速计算在更多应用领域的普及和创新。这不仅扩展了CUDA的开发者生态，更为人工智能、科学计算和数据分析等领域的Python应用开辟了新的性能优化路径。新的CUDA Python支持集成了先进的即时编译（JIT）系统，该系统几乎消除了传统CUDA开发中的预编译需求。NVIDIA为新的Python CUDA环
给定线程——>线程和块索引——>线程和块索引的全局内存偏移量ix,iy——>全局内存的存储单元idx。第二次用16*16的块，运行时间为0.004395 sec。核心：可以看作二维网格二维块的特殊情况，第二个块的维度是1。第二次块的尺寸为128，运行时间为0.004372 sec。第一次块的尺寸为32，运行时间为0.005981 sec。16的块，运行时间为0.004395 sec。1的块，运行时
CUDA GPU并行编程理解并实现centernet batch后处理CUDA GPU并行编程前言一维CUDA核函数下标索引获取方法二维CUDA核函数下标索引获取方法CUDA GPU并行编程前言理解基本单元：线程(Thread)、线程块(Block)、网格(Grid)，线程块数(BlockDim)、网格数(GridDim)其中网格(Grid)是由多个线程块(Block)组成，线程块(Block)是
©作者 | 李逸清单位 | 宁波大学本科生研究方向 | 计算机视觉本来打算寒假学学 CUDA，在 github 上找些项目研究一下，然后碰到一个超好玩的东西——一个可视化的 CUDA 解谜项目！https://github.com/srush/GPU-Puzzles第一题 - MapImplement a "kernel" (GPU function) that adds 10 to each p
CUDA编程模型提供了一个计算机架构抽象来作为应用程序和其可用的硬件之间的桥梁。GPU编程模型根据GPU架构的计算能力，提供了以下几个特有的功能：1、一种通过层次结构在GPU中组织线程的方式，2、一种通过层次结构在GPU中访问内存的方式。
在第六章中，抽象地介绍了CUDA中的各种内存，从本章开始，将通过实例讲解各种内存的合理使用。在各种设备内存中，全局内存具有最低的访问速度(最高的延迟)，往往作为一个CUDA程序的门槛，所以值得特别的关注。本章讨论全局内存的合理使用。
cuda的内存组织，在使用GPU时尽可能提高性能，合理的使用设备的内存也是十分重要的
曼德勃罗特集是一个几何图形，曾被称为“上帝的指纹”。
线程数基本函数与协助组
3、安装完成后这时CMD进入输入conda提示不是内部命令，是因为没有配置Anaconda环境变量的原因。4、配置完成后，在cmd里面输入conda 就会弹出正确的使用说明信息。2、下载安装，建议安装在D盘，例如D:\Anaconda。1、Anaconda官网下载。
julia是2010年开始面世的语言，作为一个10后，Julia必然有前辈们没有的特点。本文着重介绍julia的项目背景、效率问题，如何使用for训练的方式、julia-cuda的实现方式。
学习CUDA11.8编程
答：第一个用在调用cuda_runtime提供的API函数，所以，都会返回一个cudaError_t类型的变量，需要将变量传入到第一个函数，效验调用API是否正常执行。第二个，使用在自己写的核函数时，自己写的，一般没有返回cudaError_t类型变量，不用传参，如果想知道错误，调用getlastcudaError()，获取系统给你报的错，所以，第二个在函数里面点用了getlastcudaErro
PyTorch 提供了与神经网络，任意张量代数，数据整理和其他目的有关的大量操作。但是，您仍然可能会发现自己需要更多的自定义操作。例如，您可能想使用论文中发现的新颖的激活功能，或者实现您在研究过程中开发的操作。在 PyTorch 中集成这样的自定义操作的最简单方法是通过扩展概述的Function和Module在 Python 中编写它。这为您提供了自动区分的全部功能(使您不必编写派生函数）以及 P
我的电脑没有装CUDA，所以使用租了带GPU的云服务器，然后使用vscode SSH远程连接云服务器。云GPU使用的是智星云，0.8元/h。智星云可以使用nvcc --version查看系统中安装的CUDA版本。然后写第一个CUDA程序，两个向量相加结果给到第三个向量登录后复制#include <cuda_run...
简单介绍CUDA,运行第一个GPU程序
1. CUDA中的grid和block基本的理解Kernel: Kernel不是CPU，而是在GPU上运行的特殊函数。你可以把Kernel想象成GPU上并行执行的任务。当你从主机（CPU）调用Kernel时，它在GPU上启动，并在许多线程上并行运行。Grid: 当你启动Kernel时，你会定义一个网格（grid）。网格是一维、二维或三维的，代表了block的集合。Block: 每个block内部包
1、安装显卡驱动安装流程https://blog.csdn.net/tankpanv/article/details/1193377702.ubuntu21.04环境下NVIDIA显卡驱动以及CUDA、CUDNN安装参考原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/3697137242.1安装版本根据后续安装包的兼容性，选择cuda11.1.0版本。具体程序包为cuda_11.1
CUDA从入门到放弃（四）：CUDA 编程模式 CUDA Programming Model。
cuda程序的基本框架熟悉cuda程序的基本框架。
win10环境下，Python、PyCharm的下载安装及PyCharm其中如何import对应包-cv/cuda等
《CUDA by Example》书本学习第0节
开源的力量是越来越强大，Meta这条路子总算是走对了，未来LLAMA成为大模型一个指日可待，干翻闭源模型也指日可待。其实不管怎么说8B的模型大小也就是能随便玩玩，想正式进入商用阶段还得使用70B、甚至405B，如果真的有一天8B的模型能够商用，也就是小模型能在消费级显卡上面支持商用，那真的是人工智能的到来之日。就在发文的功夫，最强开源的位置易主了，已经是LLAMA3.1的霸主之位只坐了一天，再次感
本教程使用🤗HuggingFace TRL框架来完成微调代码的实现。TRL是一个强大且便于使用的微调框架，除了支持SFT外，也能轻松的通过接口调用DPO、PPO、GRPO等流行的强化微调算法。此外也完美兼容Transformers架构。
MindMark（心印）是一款基于 SpringAI 和 AIGC 的问答系统， 采用 RAG 架构，可以和基于 Spring 体系的业务系统进行无缝集成。注意：SpringAI 项目整体上处于预览阶段，并没有正式发布版本，请勿把本项目的代码用于实际业务系统。
作者：禅与计算机程序设计艺术深度学习中的未来之星：Transformer模型及其在自然语言处理中的应用作为一名人工智能专家，程序员和软件架构师，我认为 Transformer 模型在自然语言处理领域具有巨大的潜力和应用前景。Tran
作者：禅与计算机程序设计艺术自然语言处理：如何利用自然语言处理技术来构建机器翻译系统？引言随着全球化的推进，跨语言交流的需求日益增长。机器翻译作为实现全球交流的重要手段，近年来得到了快速发展。而自然语言处理（NLP）技术在机器翻译中扮演着重要角色。本文旨在探讨如何利用自然语言处理技术来构建机器翻译系统，以
最近为了开发需要，想着把老苹果笔记本换掉买一台新的苹果电脑，因为老电脑开发Unity实在是有点太卡了，入手前就知道新的苹果笔记本M1芯片可能存在很多坑，但多年的苹果系统使用已经让我再也提不起兴趣使用windows了，因为在使用windows虚拟机（工作需要）的时候往往安装个软件会有很多广告啥的。因此，我果断割肾买了台苹果笔记本，没想到这次入的坑有点深。。。Unity在苹果电脑上也跑出了一堆问题，好
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