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1、Anacond下载Anaconda 的下载地址:https://www.anaconda.com/distribution/(目前,页面上是 Python3.9 的版本) Anaconda历史版本链接:https://repo.continuum.io/archive/ 2、Anaconda 安装双击进行安装,需要注意以下几点: 记住安装路径,之后会用到 跳过安装 Microsoft VSCode 为了检验是否安装成功,在开始菜单出,左击 Anaconda Prompt 如果可以成功打开,且左边有 (base),即安装成功。 3、显卡配置(无 Nvidia 显卡的略过)只要你打开任务管理器,在 GPU 那里看到了你的 NVIDIA 显卡,即可。说明你的硬件驱动,已安装。 如果你的 NVIDIA 显卡未显示,可以使用驱动人生,或者去官网下载驱动。 绝大多数的NVIDIA的显卡,都是支持深度学习的。你可以去 这里 查阅,如果这里面有你的显卡的话,那么说明你的显卡是支持深度学习的。 如果你的显卡支持深度学习,请在命令行处,输入 nvidia-smi ,查看自己驱动的版本。 !!! ...
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创建多个线程、数据共享问题分析与案例代码创建和等待多个线程在实际的工作中,可能要创建的线程不止一个,也许有多个。所以,这里展示一下创建多个线程的一种写法,大家可以举一反三。 在lesson4.cpp的上面位置,书写线程入口函数 myprint: 1234567void myprint(int inum){ cout << "myprint线程开始执行了,线程编号=" << inum << endl; // 干各种事情 cout << "myprint线程结束执行了,线程编号=" << inum << endl; return;} 在main主函数中,加入如下代码: 1234567891011vector<thread> mythreads;// 创建5个线程。当然,线程的入口函数可以用同一个,这并没什么问题for (int i = 0; i < 5; i++){ mythreads.push_bac ...
线程传参详解、detach坑与成员函数作为线程函数传递临时对象作为线程参数前面学习了创建一个线程的基本方法,在实际工作中,可能需要创建不止一个工作线程,例如需要创建10个线程,编号为0~9,这10个线程可能需要根据自己的编号来确定自己要做什么事情,如0号线程加工前10个零件,1号线程加工第11到第20个零件,以此类推,这说明每个线程都需要知道自己的编号。那线程如何知道自己的编号呢?这就需要给线程传递参数。 本节的主要目的是分析各种容易犯错的问题。 以一个范例开始,在lesson3. cpp上面增加如下线程入口函数: 123456void myprint(const int &i, char *pmybuf){ cout << i << endl; cout << pmybuf << endl; return;} 在main主函数中,加入如下代码: 123456int mvar = 1;int &mvary = mvar;char mybuf[] = "this is a te ...
线程启动、结束与创建线程写法范例演示线程运行的开始和结束通过前面的学习已经知道,一个程序运行起来就生成了一个进程,该进程的运行也代表着该进程所属的主线程开始自动运行。主线程就从main主函数开始执行,如果main函数执行结束,也就是主线程运行结束,这意味着整个进程就运行结束了(也可以说这个程序运行结束)。 看看如下范例: 1234int main() { cout << "I love China!" << endl; //实际上这个就是主线程在执行,主线程从main函数返回,则整个进程执行完毕 return 0;} 上面这个程序很简单。下面写一个线程程序,自己创建一个线程(自己创建的线程可以称呼为子线程)。不难想象,程序运行起来后(进程)就有了一个自动生成的主线程,程序员再创建一个线程,这样这个程序运行起来后就会有两个线程,相当于这个程序有两条线在跑(主线程一条线,程序员创建的线程一条线)。 主线程是从main主函数开始执行的,自己创建的线程也得从一个函数(初始函数)开始执行,就好像主线程执行完main 主函数后会退出一 ...
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