gperftools（Google Performance Tools）是一套由 Google 开发的性能分析工具集，主要用于 C/C++ 程序的性能诊断和优化，包含多个实用工具，覆盖内存管理、CPU 性能分析、堆内存检测等场景。1. CPU Profiler（CPU 性能分析器）功能：定位程序中 CPU 消耗较高的函数（热点函数），生成函数调用关系和耗时统计。特点：基于采样（默认每 10ms 采

习惯上把模型单独存一个py文件里面，这里也把这个代码块存在"model.py"下。为了方便，我们这里直接使用pytorch官方的CIFAR10数据集进行训练。下面以具体实例给出上面的步骤。明确定义训练设备是GPU。

策略模式迭代器模式适配器模式工厂模式超级工厂模式享元模式代理模式。

如果需要生成.so库，生成官方sample的二进制文件，需要对源码最外层的CMakeLists.txt进行修改将L20修改为ON之后，可以在build目录下看到googletest自带的sample都编译为了可执行文件。

背景：我们配置网络是为了方便后续调试开发板系统或者应用程序时使用 tftp 协议 nfs 协议等拷贝文件或者设置文件系统启动方式为 nfs 挂载启动。以前我们在 VMware 中使用桥接，这需要保证 Windows、 Ubuntu、开发板三者互通，而很多人的电脑有多个网卡，这涉及的网络设置太复杂了。现在我们使用 NAT 方式，这样会简单很多。硬件连接形式Ubuntu端的操作1. 开启虚拟机，设置N

背景：我们配置网络是为了方便后续调试开发板系统或者应用程序时使用 tftp 协议 nfs 协议等拷贝文件或者设置文件系统启动方式为 nfs 挂载启动。以前我们在 VMware 中使用桥接，这需要保证 Windows、 Ubuntu、开发板三者互通，而很多人的电脑有多个网卡，这涉及的网络设置太复杂了。现在我们使用 NAT 方式，这样会简单很多。硬件连接形式Ubuntu端的操作1. 开启虚拟机，设置N

1. 安装依赖项sudo apt install -y g++sudo apt install -y cmakesudo apt install -y makesudo apt install -y wget unzip2. 安装opecv依赖的库sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libgtk-3-dev libavcodec-d

这样，在生成完毕代码后会自动打开报告。最后点击OK即可完成配置。点击左侧的Code Generation，把System target file选为Embedded Coder。这么配置是告诉Simulink要生成生成嵌入式C代码。点击左侧的Solver，右侧Type选为Fixed-step，Solver选为discrete。Ctrl+B生成代码，会在Matlab当前工作路径下生成。代码生成完毕后

需要注意一个细节，本文说的是安装Notepad++，而不是Notepadqq，这是两个不同的软件，虽然有些同学或说Notepadqq是类Notepad++的编辑器软件。Notepad++官方只有Win系统的版本，因此要在Linux系统中运行，还需要wine运行环境。...

第二种方法则只是保存参数，在读取模型参数前要先定义一个模型（模型必须与原模型相同的构造），然后对这个模型导入参数。虽然麻烦，但是可以同时保存多个模型的参数，而第一种方法则不能，而且第一种方法有时不能保证模型的相同性（你读取的模型并不是你想要的）。加载模型参数的时候，在GPU和CPU训练的模型是不一样的，这两种模型是不能混为一谈的，下面分情况进行操作说明。pytorch 允许把在GPU上训练的模型加