前置环境需要安装cuda10.0和对应的cudnn不在赘述，如需查看请参考这两篇博客(面向小白的，十分详细)：手把手教你win10安装Paddlepaddle-GPU(一)手把手教你win10安装Paddlepaddle-GPU(二)尴尬的是，官网好像比较支持CUDA9.2和CUDA10.1，没有CUDA10.0的一席之地…从官网中找到稳定版下载的网址https://download.pytorc

ImportError: libcudart.so.10.1: cannot open shared object file: No such file or directory今儿本来想偷个懒，服务器里的默认 CUDA 环境是 10.0 (必须吐槽一下，都2120年了，还 CUDA10.0)俺想着直接安装 CUDA10.2 的 mmcv 应该也是兼容的，结果在运行：from mmdet.apis

主要内容来自这个课程界面：https://www.nvidia.cn/training/instructor-led-workshops/Nsight Systems (nsys) 原来这么有用啊，我每次安装cuda的时候，都不安装他，不过配置DL环境确实不需要[手动狗头]这样运行文件nvcc -o xx xx.cu -runNsys这么用# 运用 nsys profile 分析刚编译好的可执行文

30天自制操作系统 day1

给个例子吧：思路大概是找到所有的目录，然后用管线传给删除的命令查看当前目录下的文件和文件夹：xxx@xxx:~/xxxx# lslung_001lung_015lung_027lung_038lung_048lung_001.nii.gzlung_015.nii.gzlung_027.nii.gzlung_038.nii.gzlung_048.nii.gz1. find首先我们要先把所有的文件夹筛

windows和linux上的包嗅探import socketimport os# 监听的主机，不是本机的IP也可以host = "localhost"# 创建原始套接字，然后绑定在公开接口上if os.name == "nt":socket_protocol = socket.IPPROTO_IPelse:socket_protocol = socket.IPPROTO_ICMP# window

玩儿renpy时，有一些目录打不开，在终端会返回：/home/xxxx/renpy-7.3.5-sdk/lib/linux-x86_64/libz.so.1: version `ZLIB_1.2.9' not found (required by /lib/x86_64-linux-gnu/libpng16.so.16)从这里下载 Zlib 1.2.9，然后运行：tar -xvf ~/Downlo

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证明 上三角阵的逆(如果有)则也是上三角阵