上一篇请移步【动手学深度学习PyTorch版】22续ResNet为什么能训练出1000层的模型_水w的博客-CSDN博客目录一、深度学习硬件CPU和GPU1.1深度学习硬件◼计算机构成◼程序执行的原理◼内存◼存储器◼中央处理器（CPU）1.2如何提升cpu的利用率？（如何使运算在cpu上进行的更快，特别是数值运算：矩阵乘法、线性运算等）◼提升空间和时间的内存本地性◼尽量使用多核并行计算1.3GPU◼GPU◼cpu和gpu的对比◼如何提升GPU的利用率？◼CPU/GPU带宽◼如何在CPU上进行高性能计算编程？1.4总结一、深度学习硬件CPU和GPU1.1深度学习硬件◼计算机构成（1）CPU（处理
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背景我们在使用kubernetes的客户端k8s.io/client-go进行开发的时候，比如写个CRD的operator,经常会用到队列这种数据结构。并且很多时候，我们在做服务器端后台开发的时候，需要用到任务队列，进行任务的异步处理与任务管理。k8s.io/client-go中的workqueue包里面提供了三种常用的队列。今天给大家演示下三种队列的使用方法与相应的使用场景，大家在工作中可以直接copy这些代码，加速自己项目的开发。这三个队列的关系如下图所示：k8s队列关系队列type(基础队列)下面给出了数据结构，其中dirty,processing两个集合分别存储的是需要处理的任务和正在
背景我们在使用kubernetes的客户端k8s.io/client-go进行开发的时候，比如写个CRD的operator,经常会用到队列这种数据结构。并且很多时候，我们在做服务器端后台开发的时候，需要用到任务队列，进行任务的异步处理与任务管理。k8s.io/client-go中的workqueue包里面提供了三种常用的队列。今天给大家演示下三种队列的使用方法与相应的使用场景，大家在工作中可以直接copy这些代码，加速自己项目的开发。这三个队列的关系如下图所示：k8s队列关系队列type(基础队列)下面给出了数据结构，其中dirty,processing两个集合分别存储的是需要处理的任务和正在
?作者：韩信子@ShowMeAI?Python3◉技能提升系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/56?计算机视觉实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/46?本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail/404?声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处?收藏ShowMeAI查看更多精彩内容?引言我们本次用到的数据集是?Kaggle100种鸟数据集，大家可以通过ShowMeAI的百度网盘地址下载。?实战数据集下载（百度网盘）：公众号『ShowMeAI研究中心』回复
?作者：韩信子@ShowMeAI?Python3◉技能提升系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/56?计算机视觉实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/46?本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail/404?声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处?收藏ShowMeAI查看更多精彩内容?引言我们本次用到的数据集是?Kaggle100种鸟数据集，大家可以通过ShowMeAI的百度网盘地址下载。?实战数据集下载（百度网盘）：公众号『ShowMeAI研究中心』回复
HashMap（Python字典）设计原理与实现（上篇）——哈希表的原理在此前的四篇长文当中我们已经实现了我们自己的ArrayList和LinkedList，并且分析了ArrayList和LinkedList的JDK源代码。本篇文章主要跟大家介绍我们非常常用的一种数据结构HashMap，在本篇文章当中主要介绍他的实现原理，下篇我们自己动手实现我们自己的HashMap，让他可以像JDK的HashMap一样工作。如果有公式渲染不了，可查看这篇内容相同且可渲染公式的文章HashMap初识如果你使用过HashMap的话，那你肯定很熟悉HashMap给我们提供了一个非常方便的功能就是键值(key,val
HashMap（Python字典）设计原理与实现（上篇）——哈希表的原理在此前的四篇长文当中我们已经实现了我们自己的ArrayList和LinkedList，并且分析了ArrayList和LinkedList的JDK源代码。本篇文章主要跟大家介绍我们非常常用的一种数据结构HashMap，在本篇文章当中主要介绍他的实现原理，下篇我们自己动手实现我们自己的HashMap，让他可以像JDK的HashMap一样工作。如果有公式渲染不了，可查看这篇内容相同且可渲染公式的文章HashMap初识如果你使用过HashMap的话，那你肯定很熟悉HashMap给我们提供了一个非常方便的功能就是键值(key,val
摘要：在本案例中，我们将展示如何基于A2C算法，训练一个LunarLander小游戏。本文分享自华为云社区《使用A2C算法控制登月器着陆》，作者：HWCloudAI。LunarLander是一款控制类的小游戏，也是强化学习中常用的例子。游戏任务为控制登月器着陆，玩家通过操作登月器的主引擎和副引擎，控制登月器降落。登月器平稳着陆会得到相应的奖励积分，如果精准降落在着陆平台上会有额外的奖励积分；相反地如果登月器坠毁会扣除积分。A2C全称为AdvantageActor-Critic，在本案例中，我们将展示如何基于A2C算法，训练一个LunarLander小游戏。整体流程：基于gym创建LunarLa
摘要：在本案例中，我们将展示如何基于A2C算法，训练一个LunarLander小游戏。本文分享自华为云社区《使用A2C算法控制登月器着陆》，作者：HWCloudAI。LunarLander是一款控制类的小游戏，也是强化学习中常用的例子。游戏任务为控制登月器着陆，玩家通过操作登月器的主引擎和副引擎，控制登月器降落。登月器平稳着陆会得到相应的奖励积分，如果精准降落在着陆平台上会有额外的奖励积分；相反地如果登月器坠毁会扣除积分。A2C全称为AdvantageActor-Critic，在本案例中，我们将展示如何基于A2C算法，训练一个LunarLander小游戏。整体流程：基于gym创建LunarLa
