我们知道 CPU 做计算靠的是 RAM，GPU 做计算靠的是 VRAM（Video Random Access Memory），VRAM 是 GPU 的专用内存。苹果的 MPS（Metal Performance Shaders）扩展了 PyTorch 框架，可以作为 PyTorch 的后端加速 GPU 训练，它提供了在 Mac 上设置和运行操作的脚本和功能，MPS 通过针对每个 Metal GP

总的来说，我个人比较推荐TensorFlow和PyTorch，它们都是完整的深度学习框架，支持广泛的应用，并且它们的社区和工具都在不断发展。Caffe在某些特定的领域如计算机视觉中仍然是一个高效可靠的选择，尽管它的流行度可能不如前两者。而Keras提供了一个用户友好的接口，使得深度学习更加容易上手，是学习和快速开发的首选。

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本文主要帮助读者理解 HTTP 的协作原理、HTTP 相关的各层协议，在服务端和客户端的架构设计和一些优化的技巧，本文中主要讲述逻辑思想和协议远离，会使用部分 Java 代码，但会有详细的讲解，非开发应该也读的明白。个人实现过一款WebServe...

总的来说，我个人比较推荐TensorFlow和PyTorch，它们都是完整的深度学习框架，支持广泛的应用，并且它们的社区和工具都在不断发展。Caffe在某些特定的领域如计算机视觉中仍然是一个高效可靠的选择，尽管它的流行度可能不如前两者。而Keras提供了一个用户友好的接口，使得深度学习更加容易上手，是学习和快速开发的首选。

本文介绍了 Perfetto 配置生成、抓取 Trace、使用 Perfetto UI 分析 Trace 三块内容。在 Trace 分析时主要介绍了基于 CPU 的分析，没有介绍 GPU、内存、电量分析的细节，因为日常工作中本人用的不是很多，所以暂时写不了就不误导读者了，有机会再补充一篇文章。本文介绍的内容是不到官网的 1/3 的，但是一些细节也是官网没有的，很多人在实操时就卡在这些细节上，这也是

NoFragment支持传统Fragment用法，支持startFragmentForResult，支持一个Fragment启动多个实例，自持自动维护Back Stack，顺序不会错乱，支持Fragment中直接setToolbar()、setTitle()、displayHomeButton()、支持返回键自动处理、你能想到的尽管来吧，反正都可以满足。

版权声明：转载必须注明本文转自严振杰的博客：http://blog.yanzhenjie.com之前我服务器是使用的Windows Server 2003，这段时间由于访问量变大我还是机智的换成Linux了，在搭建FTP的时候看到网上都是推荐vsftpd，不过我不推荐这个家伙，看官且看下文。我推荐使用SSH自带的SFTP，SFTP是Secure File Transfer Prot...

像SpringMVC一样在Android上做Web开发一部分Android开发者看到这个标题时可能有点疑惑，SpringMVC不是用来做JavaWeb开发的吗？难道被移植到Android上来了？答案是否定的，因为SpringMVC是基于Servlet的，在Android上开发一个支持Servlet的容器（Tomcat、JBoss）可不简单，所以我们是在Android上开发了一套全新的WebSer.