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AI编程工具cursor试用

事件列表页:展示2_event表中的主要字段,并增加一列,判断对2个csv文件中的数据进行关联,判断2_event 表中的src_ip 是否为1_threat中的indicator。control+L 打开对话区域,描述系统的框架需求、实现方式、数据库要求、语言要求、功能页面需求等,之后即可以自动在本地生成代码,并提供部署运行、访问的方式。免费版使用次数有限制,尝试使用插件方式删除账户并重新创建后

gpu 内存泄漏测试方法

定义:HBM(High Bandwidth Memory),意为高带宽存储器,是一种面向需要极高吞吐量的数据密集型应用程序的DRAM,HBM的作用类似于数据的“中转站”,就是将使用的每一帧,每一幅图像等图像数据保存到帧缓存区中,等待GPU调用。当进程稳定运行后,各指标的数据应保持稳定,如果数据的曲线出现了数据增长、缓慢增长、跳涨、波动、抖动等不稳定情况,可能存在内存泄露的问题。2、表示进程的常驻内

#linux
nvidia-smi:gpu资源使用情况监控(动态获取gpu利用率、内存利用率、温度等参数)

1、显示内存、gpu的占用率,动态显示成列表形式,并输出到csv表格中。lms是毫秒为粒度刷新 如果秒的话,参数设置为l就可以了nvidia-smi -lms --query-gpu=timestamp,pstate,temperature.gpu,utilization.gpu,utilization.memory,memory.total,memory.free,memory.used --f

#深度学习
nvidia-smi参数说明及显存高gpu低的原因

一、nvidia-smiDriver Version和CUDA Version不是一回事CUDA Version实际是环境变量中Path配置的,如果一台机器同时装了多个CUDA,那么这里的CUDA Version显示的是Path中靠前的CUDA版本(和nvcc -V的显示是一样的)下方的GPU使用信息网上有很多资料,但是比较靠谱的资料是去官网查手册,这里不再赘述,只挑几个比较重要的说一下:Temp

#深度学习#人工智能
arm架构下安装conda

2.1 确认系统架构uname -m2.2 根据架构下载对应的conda安装文件。

文章图片
#linux#运维#服务器
python txt文本特定字符串提取

方法一:思路:将txt文件读成一个字符串,在整个字符串中进行匹配,匹配到的是数组,再从数组的对应位置取数据txt样例:------begin checkaccuracy---------Validating batch 10Validating batch 20Validating batch 30Validating batch 40Validating batch 50Validating b

#java#服务器#前端 +1
数据仓库测试方案

21年组内会有一些关于数据仓库的新项目,了解一下相关测试方法https://www.sohu.com/a/253435102_672569

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