小编min*_*ing的帖子

Qt创建者可以将CMakeLists.txt作为项目打开.但是当我在Qt Creator中打开项目时,如何将其保存到下一次的.pro文件中？

我有一些图片网址，我想下载它们。但这些文件具有不同的后缀，例如.jpg、.png或.bmp。我还想把它们改成统一的格式，比如.JPEG. 所以我想使用curl命令将图像下载到内存缓存中，然后使用包convert中的命令ImageMagick将数据格式转换为.JPEG格式。有没有办法完成这项工作？

    `curl http://aa.com/a.jpg`
    `convert a.jpg 00001.JPEG`
    `rm a.jpg`
    `curl http://bb.com/b.png`
    `convert b.png 00002.JPEG`
    `rm b.png`

我想简化这个过程，让临时文件保存到缓存中，然后不直接保存到磁盘中，这样可以减轻磁盘的负担。有没有办法利用pipeline技术来完成这项工作？例如

    `curl http://aa.com/a.jpg | convert ... | ...`

提前致谢。

服务器已设置两张NVIDIA K20m卡,但已ECC启用.我观察到Volatile GPU-Utilization使用该nvidia-smi -a命令很高,即使卡中没有运行任何计算任务.该K20m只是用于计算.我已经搜查Google,并检查了以下链接:https://devtalk.nvidia.com/default/topic/539632/k20-with-high-utilization-but-no-compute-processes-/和https://开头devtalk .nvidia.com /默认/主题/ 464744 /如何对禁用-启用- ECC-ON-c2050- /

它似乎ECC总是一个不好的功能,所以它始终设置为disabled.那么真正意义ECC何在？我只是该服务器的commont用户,所以我没有权利使用该命令nvidia-smi -e 0设置ECC为禁用.普通用户是否可以将其设置ECC为禁用？

当我们关闭时有ECC什么影响？我们什么时候打开它？何时关闭？

我想用c ++学习多核编程,你能给我推荐一些笔记吗？而什么是之间的差异pthread,Intel TBB以及openmp？哪个库可以Intel CPU更有效地使用？谢谢.

以下是[ https://www.tensorflow.org/programmers_guide/datasets]中的一段代码。在此示例中，该map函数是用户定义的函数，用于读取数据。并且在map函数中，我们需要将输出类型设置为[tf.uint8, label.dtype]。

import cv2

# Use a custom OpenCV function to read the image, instead of the standard
# TensorFlow `tf.read_file()` operation.
def _read_py_function(filename, label):
  image_decoded = cv2.imread(image_string, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
  return image_decoded, label

# Use standard TensorFlow operations to resize the image to a fixed shape.
def _resize_function(image_decoded, label):
  image_decoded.set_shape([None, None, None])
  image_resized = tf.image.resize_images(image_decoded, [28, 28])
  return image_resized, label

  filenames = ["/var/data/image1.jpg", "/var/data/image2.jpg", ...]
  labels = [0, 37, 29, 1, ...]

dataset …

该机器已设置4个NVIDIA K80，其输出nvidia-smi是4张卡的信息。他们的GPU ID为0,1,2,3。每个K80都有两种类型的GPU内存：FB和和BAR1，都具有12 Gb。但是CUDA程序始终使用FB内存，而BAR1剩下的内存是空闲的。当CUDA程序在每张卡中分配超过12 Gb的GPU内存时，Out of memory将发生的错误，但BAR1仍不使用该内存。

BAR1在这种设置下如何正确使用内存？

更新 的部分输出nvidia-smi是

      Compute Mode:
         < Default (multiple host threads can use ::cudaSetDevice() with device simultaneously) >
    > Peer access from Tesla K80 (GPU0) -> Tesla K80 (GPU1) : Yes
    > Peer access from Tesla K80 (GPU0) -> Tesla K80 (GPU2) : No
    > Peer access from Tesla K80 (GPU0) -> Tesla K80 (GPU3) …