-
第四章 分布式和并行计算
第四章 分布式和并行计算 4.1 引言 4.2 分布式系统 4.2.1 C/S 系统 4.2.2 P2P 系统 4.2.3 模块化 4.2.4 消息传递 4.2.5 万维网上的消息 4.3 并行计算 4.3.1 共享状态的问题 4.3.2 并行计算的正确性 4.3.3 保护共享状态：锁和信号量 4.3.4 保持同步：条件变量 4.3.5... -
查看或配置网卡信息：ifconfige
查看或配置网卡信息：ifconfige 测试远程主机连通性：ping 网络路由设置：route 监控网络状态：netstat 局域网工作机制和网络地址配置 IP地址 NETMASK GATEWAY DNS hosts文件 网络配置 查看或配置网卡信息：ifconfige 如果，我们只是敲：ifconfig，它会显示所有网卡的信息：... -
自定义 C++ 和 CUDA 扩展
自定义 C++ 和 CUDA 扩展 动机和示例 编写 C++ 扩展 使用setuptools 构建 编写 C++ 操作 正向传播 反向传播 绑定到 Python 使用扩展程序 性能比较 GPU 设备上的性能 JIT 编译扩展 编写混合的 C++/CUDA 扩展 使用访问器 将 C++/CUDA 操作与 PyTorch 集成 性能比较 ... -
使用Nunjucks
转义 格式化 简单逻辑 Nunjucks 性能 参考源码 Nunjucks是什么东东？其实它是一个模板引擎。 那什么是模板引擎？ 模板引擎就是基于模板配合数据构造出字符串输出的一个组件。比如下面的函数就是一个模板引擎： function examResult ( data ) { return `${data.n... -
Apache HBase 性能调优
Apache HBase 性能调优 114.操作系统 114.1。记忆 114.2。 64 位 114.3。交换 114.4。中央处理器 115.网络 115.1。单开关 115.2。多个开关 115.3。多个机架 115.4。网络接口 115.5。网络一致性和分区容忍度 116. Java 116.1。垃圾收集器和 Apache HB... -
torch
torch Tensors (张量) Creation Ops (创建操作) Indexing, Slicing, Joining, Mutating Ops (索引, 切片, 连接, 换位) 操作 Random sampling (随机采样) In-place random sampling (直接随机采样) Serialization (序列化... -
使用自定义 C++ 运算符扩展 TorchScript
使用自定义 C++ 运算符扩展 TorchScript 在 C++ 中实现自定义运算符 使用 TorchScript 注册自定义运算符 构建自定义运算符 环境设置 将 CMake 用于构建 在 Python 中使用 TorchScript 自定义运算符 在跟踪中使用自定义运算符 将自定义运算符与脚本一起使用 在 C++ 中使用 TorchSc... -
零、前言
零、前言 关于程序设计 为什么编程语言重要 什么是 JavaScript 代码及相关工作 本书概览 本书版式约定 零、前言 原文：Introduction 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 部分参考了《JavaScript 编程精解（第 2 版）》 We think we are c... -
四、数据结构：对象和数组
四、数据结构：对象和数组 松鼠人 数据集 属性 方法 对象 可变性 松鼠人的记录 计算关联性 数组循环 分析结果 数组详解 字符串及其属性 剩余参数 Math对象 解构 JSON 本章小结 习题 范围的和 逆转数组 实现列表 深层比较 四、数据结构：对象和数组 原文：Data Structures: Obj... -
15.6 Java与CGI的沟通
15.6 Java与CGI的沟通 15.6.1 CGI数据的编码 15.6.2 程序片 15.6.3 用C++写的CGI程序 15.6.4 POST的概念 15.6 Java与CGI的沟通 Java程序可向一个服务器发出一个CGI请求，这与HTML表单页没什么两样。而且和HTML页一样，这个请求既可以设为GET（下载），亦可设为POST（上传）...
