共享内存Memo

处理效应模型stata实例_重复测量数据分析系列：再谈多层混合效应模型（基于Stata）...

转自个人微信公众号【Memo_Cleon】的统计学习笔记：重复测量数据分析系列：再谈多层混合效应模型（基于Stata）。感觉从来没有一个模型有这么多的名字。
律姐有范儿·2022-11-26 18:26

PyTorch RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) 15804) exited unexpectedly

@创建于：2021.10.201、报错RuntimeError:DataLoaderworker(pid(s)15804)exitedunexpectedly网络上给出了方案，如：cuda虚拟环境的共享内存不足
条件漫步·2022-11-26 12:49

Heterogeneous Parallel Programming（异构并行编程）学习笔记（七）

一个MPI框架由分布式计算节点组成，每一个节点可以视为是一个“Thread”，但这里的不同之处在于这些节点没有所谓的共享内存，或者说GlobalMemory。
苏幕洲·2022-11-26 10:27

Pthread 并发编程（三）——深入理解线程取消机制

基本介绍线程取消机制是pthread给我们提供的一种用于取消线程执行的一种机制，这种机制是在线程内部实现的，仅仅能够在共享内存的多线程程序当中使用。
jh035·2022-11-26 01:39

torch.as_tensor()、torch.Tensor() 、 torch.tensor() 、transforms.ToTensor()的区别

如果data已经是tensor，且dtype和device与参数相同，则生成的tensor会和data共享内存（浅拷贝）。如果data是ndarray,且dtype对应，d
三世·2022-11-25 19:21

详解PyTorch中的copy_()函数、detach()函数、detach_()函数和clone()函数

detach()参考链接:detach_()参考链接:clone()→Tensor总结:使用clone():解释说明:返回一个原张量的副本,同时不破换计算图,它能够维持反向传播计算梯度,并且两个张量不共享内存
敲代码的小风·2022-11-25 19:50

pytorch中copy_()、detach()、data()和clone()操作区别小结

文章目录1.clone2.copy_3.detach4.data1.cloneb=a.clone()创建一个tensor与源tensor有相同的shape，dtype和device，不共享内存地址，但新
非晚非晚·2022-11-25 19:17

Pytorch numpy 与 tensor 互相转换

Pytorch中numpy与tensor互相转换1.numpy转tensor可以使用torch.tensor()直接将numpy转换为tensor，但是此时数据会被复制，不会与原来的数据共享内存。
Think@·2022-11-25 05:10

torch.from_numpy()、torch.view()、torch.masked_select()、 F.softmax() 、F.log_softmax()、torch.mean()函数

torch.from_numpy()把数组转换成张量，且二者共享内存，对张量进行修改比如重新赋值，那么原始数组也会相应发生改变torch.view()x=torch.tensor(2,2,2)t=x.view
凌波漫步-·2022-11-24 21:49

Linux-线程：posix信号量实现生产者消费者模型

他们的区别主要在于信号量和共享内存。信号量的区别：systemv版本的信号量一般是随内核的，无论有无竞争都要执行系统调用，所以性能上比较差。它的接口是semget,semct
mxrrr_sunshine·2022-11-24 09:54

猿代码浅谈MPI与OpenMP并行程序设计

OpenMP是一种用于共享内存并行系统的多线程程序设计的库(CompilerDirective),特别适合于多核CPU上的并行程序开发设计。
猿代码科技·2022-11-24 05:29

Openmp和MPI并行程序设计的区别

OpenMP是一种用于共享内存并行系统的多线程程序设计的库(CompilerDirective),特别适合于多核CPU上的并行程序开发设计。
猿代码科技·2022-11-24 05:29

cuda 编程：矩阵运算讲解

本文内容涉及到CUDA矩阵1D运算,2D运算,共享内存,CUBLAS的使用文中的全部code:https://github.com/CalvinXKY/BasicCUDA/tree/master/matrix_mul
@BangBang·2022-11-23 07:14

matlab 状态方程离散化,一种将离散化状态方程映射为并行多处理器计算机的方法...

一种将离散化状态方程映射为并行多处理器计算机的方法V1.1摘要：针对大量存在的控制系统(通常包含多个微控制器)以及相应的仿真系统，本文提出了一种通用的理想化的基于共享内存的并行多处理器计算机的模型。
小马宋·2022-11-22 17:28

cuda学习4

第4.1课卷积操作用共享内存的方法进行矩阵的卷积操作，卷积核为[1,1,1;1,-8,1;1,1,1]为了避免一个block的边界点无法计算卷积的值，有以下两种方法：1、设置n*n大小的block，把对应坐标的矩阵数据读取到共享内存里
KAY金·2022-11-22 08:47

2.4 Numpy与Tensor

它与Numpy相似，二者可以共享内存，且之间的转换非常方便和高效。
清风有信·2022-11-21 23:13

tensor和numpy维度转换

1.numpy转tensor（共享内存）使用torch.from_numpy()将numpy转为tensorimportnumpyasnpimporttorchn=np.random.randn(224,224,3
花生吃花生·2022-11-21 23:38

python定时任务框架apscheduler离线安装

项目运行过程中有大量的定时任务，线上运行环境为AIX，在以前的运行中多采用crontab或C++编写的定时调度（其中用到了alarm信号、共享内存、消息队列等，移植起来非常麻烦）。
快乐架构·2022-11-21 23:02

Spark、Filnk简单介绍

所谓分布式，指的是计算节点之间不共享内存，需要通过网络通信的方式交换数据。Spark最典型的应用方式就是建立在大量廉价的计算节点上，这些节点可以是廉价主机，也可以是虚拟的Docker容器。
bugmaker.·2022-11-21 21:33

DelPhi学习笔记

EDIT组件OnChange当编辑框中的内容发生变化时触发该事件OnKeyPress当按下一个按键时，触发该事件OnEnter编辑框获得输入焦点时，触发该事件MEMO组合WordWrap用于设定Momo
Dircou·2022-11-21 18:41

C++ Boost MPI接口详细讲解

您可以使用线程或通过共享内存或网络连接使多个进程相互通信来开发此类程序。MPI的优点是你不需要关心这些细节。您可以完全专注于并行化您的程序。缺点是您需要MPI运行时环境。
·2022-11-21 18:45

Pytorch:Tensor和Numpy

需要注意的是，Numpy和Tensor共享内存。由于Numpy历史悠久，支持丰富的操作，所以当遇到Tensor不支持的操作时，可先转成Numpy数组，处理后再转回tensor，其转换开销很小。
三世·2022-11-21 14:04

pytorch tensor操作：tensor与numpy转换

f"t:{t}")n=t.numpy()print(f"n:{n}")输出：t:tensor([1.,1.,1.,1.,1.])n:[1.1.1.1.1.]cpu上的tensor可以和numpyarray共享内存地址
旺旺棒棒冰·2022-11-21 14:33

python&c++通过共享内存通信

近期想要实现本机c++与python多进程间数据传输，找到了共享内存的方法，搜集借鉴了网络上大佬们的实现方法，最后自认为以最简单的方式实现了python进程间交换数据，python与c++之间交换数据以及
明湖小虾·2022-11-21 05:57

CUDA By Example(四)——线程协作

本章主要就线程协作提供一种解决方案文章目录并行线程块的分解矢量求和使用线程实现GPU上的矢量求和在GPU上对更长的矢量求和在GPU上对任意长度的矢量求和在GPU上使用线程实现波纹效果共享内存和同步点积运算
hhhcbw·2022-11-20 22:01

python和c共享内存数据传输_python和C++共享内存传输图像的示例

原理python没有办法直接和c++共享内存交互,需要间接调用c++打包好的库来实现流程C++共享内存打包成库python调用C++库往共享内存存图像数据C++测试代码从共享内存读取图像数据实现1.c+
许相荣·2022-11-20 22:59

CUDA入门学习（三）:共享内存与线程同步

共享内存实际上是可受用户控制的一级缓存。每个SM中的一级缓存与共享内存共享一个64KB的内存段在开普勒架构的设备中，根据应用程序的需要，每个线程块可以配置为16KB的一级缓存或共享内存。
ClancyLian·2022-11-20 22:28

48、OAK通过共享内存传递变长结构体(Rapidjson)进行数据和图片交互

基本思想：主要学习一下在共享内存中传递变长的数据，这样在c#调用c++dll也可以雷同操作，以oak的检测和共享内存为代码整合，集成了rapidjson的使用,代码自己摘要和参考吧cmakelists.txtcmake_minimum_required
sxj731533730·2022-11-20 22:18

Redis分布式锁的正确打开方式

在单机情况下(单JVM)，线程之间的共享内存，使用本地锁来互斥，以保证共享变量的正确性。常见的单机锁：sy
徐俊生·2022-11-20 20:44

Linux 之 IPC进程间通信（三、消息队列）

每个数据块都被认为是有一个类型，接收者进程接收的数据块可以有不同的类型值;每个数据块的最大长度是有上限的，系统上全体队列的最大总长度也有一个上限；底层是链表；由系统管理，进程关闭仍然在；#ipcs可以查看,共享内存
奥利奥利奥利奥·2022-11-20 16:40

mysql的innodb引擎默认是哪种_mysql的innodb数据库引擎详解

数据库实例：由数据库后台进程/线程以及一个共享内存区组成。数据库实例才是真正用来操作数据库文件的。mysql数据库是单进程多线程的程序，与sqlser
weixin_39938522·2022-11-20 12:42

并行计算基础知识

并行计算基础知识前言并行计算的存在意义并行计算中的计算（以用并行计算实现最小二乘回归的梯度下降为例）并行计算中的通信两种通信机制共享内存（ShareMemory）消息传递（MassagePassing）
浩瀚穹宇 楠林当空·2022-11-20 11:58

【机器学习并行计算】1 MapReduce

通信的方式有两种：共享内存和消息传递；在这里存在多机的情况都是消息传递的方式。
风可。·2022-11-20 00:31

共享内存模型UMA NUMA COMA

共享内存模型多处理器环境的内存共享模型主要有3种：UniformMemoryAccess(UMA)Non-uniformMemoryAccess(NUMA)Cache-onlyMemoryAccess(
@HDS·2022-11-19 20:27

Pytorch中常用的Tensor操作

3,4)#torch.tensor->numpy.ndarrayB=A.numpy()#numpy.ndarray->torch.tensorC=t.from_numpy(B)#Note:#A,B,C共享内存
anshiquanshu·2022-11-19 08:43

【冰糖Python】PyTorch tensor 和 Numpy ndarray 互相转换

进行互相转换牢记以下安全转换方式很有必要1、ndarray转tensortorch.from_numpy(ndarray)将张量numpy.ndarray转换为tensor类型，返回的tensor和ndarray在cpu中共享内存
冰糖炖冰糖·2022-11-19 06:09

Pytorch中Tensor和numpy数组的互相转化

Pytorch中Tensor和Numpy数组的相互转化分为两种，第一种转化前后的对象共享相同的内存区域（即修改其中另外一个也会改变）；第二种是二者并不共享内存区域。
你回到了你的家·2022-11-19 06:49

Pytorch中tensor和numpy互相转换

以前是浮点型，导入就是浮点型注意，torch.from_numpy()这种方法互相转的Tensor和numpy对象共享内存，所以它们之间的转换很快，而且几乎不会消耗资源。这也意味着，如
hxxjxw·2022-11-19 04:56

Pytorch中的 torch.as_tensor() 和 torch.from_numpy() 的区别

之前我写过一篇文章，比较了torch.Tensor()和torch.tensor()的区别，而这两者都是深拷贝的方法，返回张量的同时，会在内存中创建一个额外的数据副本，与原数据不共享内存，所以不受原数据改变的影响
cnhwl·2022-11-19 04:53

进程之间的通信方式

进程之间的通信方式包括管道，消息队列，共享内存，信号，信号量，socket六种方式，下面来对这6种方式分别进行介绍。
流光亦流连·2022-11-18 20:45

进程间的通信方式有哪些？

进程间通信常见方式如下：管道FIFO消息队列信号量共享内存UNXI域套接字套接字（Socket）管道管道是一种古老的IPC通信形式。
一起荡起双桨·2022-11-18 20:45

六种进程间通信方式详解

IPC的方式通常有管道（包括无名管道和命名管道）、消息队列、信号量、共享内存、Socket、Streams等。其中Socket和Streams支持不同主机上的两个进程IPC。
Ccyokk·2022-11-18 20:43

进程间通信

一、管道二、FIFO三、消息队列关于key值的获取四、共享内存五、信号（signal）[^2]信号处理函数的注册六、信
杨映春·2022-11-18 20:42

Pytorch几种修改Tensor尺寸（shape）的方法

view不会改变自身数据，返回的新的tensor与源tensor共享内存，即更改其中一个，另外一个也会跟着改变。#inputimporttorc
慢慢向前-·2022-11-16 18:46

Linux学习——进程间通信

常用通信方式三、无名管道无名管道注意事项：无名管道的读写特性：四、有名管道（命名管道）创建管道特点：注意事项：五、内存映射概念：mmap()的优点：函数定义：注意事项：mmap()映射的种类：六、SystemV共享内存两种共享内存的比较
宇努力学习·2022-11-15 08:56

postgres 源码解析34 进程间通信--2

  本小节将从源码角度重点讲解postgres中共享内存和信号量创建，其接口函数为CreateSharedMemoryAndSemaphores。
Serendipity_Shy·2022-11-14 09:17

OpenMP 共享内存的并行编程框架入门详解

目录简介认识openmp的简单易用性C语言实现C++实现OpenMP实现opnemp基本原理积分例子总结简介OpenMP一个非常易用的共享内存的并行编程框架，它提供了一些非常简单易用的API，让编程人员从复杂的并发编程当中释放出来
·2022-11-11 15:54

linux检查系统内存,Linux查看内存使用情况方法

内容分析：PID：进程的IDUSER：进程所有者PR：进程的优先级别，越小越优先被执行NI：进程Nice值，代表这个进程的优先值VIRT：进程占用的虚拟内存RES：进程占用的物理内存SHR：进程使用的共享内存
南洋浪客·2022-11-11 00:20

分布式锁设计

线程锁只在同一JVM中有效果，因为线程锁的实现在根本上是依靠线程之间共享内存实现的，比如synchronized是共享对象头，显示锁Lock是共享某个变量（state）。进程锁：为了控制同一操作系统中
daiwei-dave·2022-11-10 08:05

什么是分布式锁

线程锁只在同一JVM中有效果，因为线程锁的实现在根本上是依靠线程之间共享内存实现的，比如synchronized是共享对象头，显示锁Lock是共享某个变量（state）。
沉默木头人·2022-11-10 08:32
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