https://www.cnblogs.com/timlly/p/11471507.html
https://blog.csdn.net/junparadox/article/details/50540602
操作方法： sudo apt-get install gcc-7 g++-7 sudo mkdir /usr/local/gcc7 cd /usr/local/gcc7 ln -sf /usr/bin/gcc-7 cc ln -sf /us
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深度學習是一個計算要求非常高的領域，你對GPU的選擇將從根本上決定你的深度學習體驗。但是，如果你想購買一塊新GPU，主要看哪些特性呢？GPU內存、內核、張量核？如何做出有成本效益的選擇？這篇文章將深入研究這些問題，消除常見的誤解，讓你對如
阿里雲最佳實踐頻道：【點擊查看更多上雲最佳實踐】這裏有豐富的企業上雲最佳實踐，從典型場景入門，提供一系列項目實踐方案，降低企業上雲門檻的同時滿足您的需求！ 場景描述 本方案適用於自然語言處理的訓練場景，使用神龍GPU雲服務器（SCCGN
背景 雲原生已經成爲業內雲服務的一個趨勢。在雲原生上支持異構計算，這個功能在標準的Docker上已經可以很好的支持了。爲了進一步提高GPU的利用率、避免算力浪費，需要在單個GPU上可以運行多個容器，並且在多個容器間隔離GPU應用，這在標準的
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正常運行結束 程序運行結束，線程自動結束。 使用退出標誌退出線程 一般 run()方法執行完，線程就會正常結束，但是，有些線程是伺服線程。它們需要長時間的運行，只有在外部某些條件滿足的情況下，才能關閉這些線程。使用一個變量來控制循環
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繼承 Thread 類 Thread 類本質上是實現了 Runnable 接口的一個實例，代表一個線程的實例。 啓動線程的唯一方法就是通過 Thread 類的 start()實例方法。 start()方法是一個 native 方法，它將
