最近在搭建一个基于Renode的裸机仿真Demo，基于RISC-V指令集，自定义硬件及软件，无操作系统，因此需要编译RISC-V的工具链。1. 源码下载工具链源码下载地址：https://github.com/riscv-collab/riscv-gnu-toolchainhttps://github.com/riscv-collab/riscv-gnu-toolchainRISC-V GNU编译

在Ubuntu系统中，使用Docker容器运行Unet工程。从Kaggle上下载数据集“Carvana Image Masking Challenge”时出现了一些曲折，在此记录一下以作后续经验查阅。1. 401 - Unauthorized执行脚本下载数据集，脚本内容如下：#!/bin/bashif [[ ! -f ~/.kaggle/kaggle.json ]]; thenecho -n "K

我们知道，Cgroups可以限制容器资源，比如CPU、Memory、Storage、Network等。最近学习了CPU Cgroup中三个重要的参数：cpu.cfs_quota_us，cpu.cfs_period_us和cpu.shares。在说明这几个参数的意义和作用之前，先了解一下CPU各种状态。1. 用户态与内核态我们通过top命令查看系统中的CPU占用情况，如下图：top结果中，红框框起来

一台配置好的服务器，发到客户处突然业务系统不工作了，一查发现显卡驱动挂了，于是处理了显卡驱动，好了之后，docker服务居然也起不来！提示信息：Job for docker.service failed because the control process exited with error code.See "systemctl status docker.service" and "jour

在Docker容器中利用Pytorch训练模型的时候，出现了题目中的错误：ERROR: Unexpected bus error encountered in worker. This might be caused by insufficient shared memory (shm).ERROR: Unexpected bus error encountered in worker. This

重装Linux系统后，运行一个可执行文件时出现“error while loading shared libraries”，提示找不到某个库的路径。开发过程中经常遇到这种问题，于是也就见怪不怪了。老办法，把程序依赖库的路径加入到/etc/ld.so.conf文件中，执行ldconfig搞定。那么/etc/ld.so.conf文件是啥东东呢？我们看一下它的内容：在加入库路径之前，它只包含了最上面一行

照猫画虎地使用了一段时间TensorFlow，开源项目也调了好些个，但是在深入到具体细节的时候，发现完全不知其所以然。所以决定抽点时间把基础知识补一补，省得以后继续抓瞎。众所周知，TensorFlow是由Google开源的机器学习算法库，自2015年发布以来，在全球范围内受到了极大的关注，用户量一直居于各大机器学习框架之首。TensorFlow支持PC、服务器、移动端、嵌入式等各种平台，开放了Py

在Ubuntu上用Docker容器安装一个目标检测算法的运行环境，过程中出了几个小问题，记录一下。工程的requirements.txt如下：numpytorch>=1.7opencv_pythonloguruscikit-imagetqdmtorchvisionPillowthopninjatabulatetensorboard# verified versions# pycocotool

1. 问题描述运行一个Pytorch的深度学习工程，当安装好各项以来之后，运行程序，出现如下错误：/root/anaconda3/envs/yolox/lib/python3.9/site-packages/torchvision/io/image.py:13: UserWarning: Failed to load image Python tension: libtorch_cuda_cu.s

1. state_dict简介state_dict是Python的字典对象，可用于保存模型参数、超参数以及优化器（torch.optim）的状态信息。需要注意的是，只有具有可学习参数的层（如卷积层、线性层等）才有state_dict。下面就拿官方教程中的一个小示例来说明state_dict的使用：import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim