主要是在看《深入理解TensorFlow 架构设计与实现原理》遇到的问题，其中第3章有一段源码。# -*- coding=utf-8 -*-import tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 打印日志的步长log_step = 50# ================ 1.定义超参...

远程连接VMware主要使用vmrun命令，使用-help查看帮助首先远程登录装有VMware的服务器，再使用vmrun启动各个虚拟机AUTHENTICATION-FLAGS--------------------These must appear before the command and any command parameters.-h <hostName>(not nee

这里有一个普遍的问题：你曾经想要统计一个非常大的列表(上百兆)，或者检索文本信息，又或者一些其他无法并行运行的操作。你可能有4个核心或者更多，但是我们使用的工具却是像grep、bzip2、wc、awk、sed等命令，这些都只使用单线程和单个CPU核心。       借用卡通人物Cartman的话，“我该如何才能使用这些内核”?       这就需要通过使用GNU Parallel，来使用所

处理器的运行速度与外设的速度不在一个数量级上，为了两者能够相互协同合作，就需要引入中断机制。在外设发通知给处理器后，处理器停下手上的工作，先处理完外设的请求后，再继续进行原先的工作，这就是中断的基本原理。在相应中断时，内核会执行一个称为中断服务例程的函数(ISR)。因此在此之前要先注册中断处理程序，卸载驱动时，还要注销中断处理程序。中断API注册中断处理程序int request_ir

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在大规模数据上跑机器学习任务是过去十多年内系统架构师面临的主要挑战之一，许多模型和抽象先后用于这一任务。从早期的MPI，到后来的Hadoop，乃至于目前使用较多的Spark，都曾被广泛应用于大规模机器学习处理任务。John Langford曾经在他的博客(机器学习领域最好的博客之一)上总结和对比了主流的分布式机器学习框架的抽象[1]：MPI Gradient Agg

在大规模数据上跑机器学习任务是过去十多年内系统架构师面临的主要挑战之一，许多模型和抽象先后用于这一任务。从早期的MPI，到后来的Hadoop，乃至于目前使用较多的Spark，都曾被广泛应用于大规模机器学习处理任务。John Langford曾经在他的博客(机器学习领域最好的博客之一)上总结和对比了主流的分布式机器学习框架的抽象[1]：MPI Gradient Agg

在异构系统架构(Heterogeneous System Architecture，简称HSA)上进行并行运算的异构计算(Heterogeneous Computing)技术从上世纪80年代产生，是并行/分布计算领域里的热点之一。