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计算机是如何运行的

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简介：
《计算机是如何运行的》是一本深入浅出地介绍计算机硬件与软件基本原理的书籍，适合编程爱好者和技术入门者阅读。本书解释了从CPU到操作系统的工作机制，帮助读者理解计算机的核心运作逻辑。 《计算机是怎么跑起来的》这本书能帮助你对计算机有一个初步的认识和理解。

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  • 计算机是如何运行的
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    《计算机是如何运行的》是一本深入浅出地介绍计算机硬件与软件基本原理的书籍，适合编程爱好者和技术入门者阅读。本书解释了从CPU到操作系统的工作机制，帮助读者理解计算机的核心运作逻辑。 《计算机是怎么跑起来的》这本书能帮助你对计算机有一个初步的认识和理解。
     
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    《电脑是如何运行的》是一本深入浅出解析计算机硬件与软件运作机制的科普读物，适合对电脑原理感兴趣的读者阅读。 程序员入门级读物非常清晰易懂，对于想了解计算机的业余人士来说也是一个很好的资源。
     
  • Reddit的排名算法是如何运作的？
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    本文探讨了Reddit排名机制的工作原理，揭秘了影响帖子热度和可见度的关键因素。 本段落的第一部分主要讨论了新闻排名算法，而第二部分则集中于Reddit的评论排名算法。值得一提的是，提出该想法的人是著名的xkcd漫画作者兰德尔·芒罗。深入理解Reddit的新闻排序系统可以发现它是一个开源项目，并且整个网站的代码都可以获取到。他们的排序机制使用了一种名为Pyrex的语言来编写Python C扩展程序，以提高效率。我已经将这些用Pyrex编写的算法转换为纯Python版本，这使得它们更容易阅读和理解。
     
  • 计算机是怎样运行的 高清PTF
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    本视频详细解析了计算机的工作原理，涵盖硬件和软件层面的知识，高清画质让你更直观地理解数据如何在电脑中流动与处理。 计算机是如何运行的呢？这个问题可以从硬件和软件两个方面来探讨。从硬件角度来看，计算机由中央处理器（CPU）、内存、硬盘和其他外部设备组成。当按下电源键后，主板上的BIOS程序会启动并进行自检，随后加载操作系统到内存中开始执行指令。在软件层面，各种应用程序通过操作系统的接口与硬件通信，从而实现用户所需的各种功能。 要深入了解计算机的运行机制，请查阅相关的技术文档或教程以获取更详细的信息。
     
  • 如何在VMware虚拟机中运行VxWorks 7.0
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    本文将详细介绍如何在VMware环境中配置和安装用于运行VxWorks 7.0操作系统的虚拟机，包括必要的软件设置、硬件配置及调试技巧。适合嵌入式系统开发者学习参考。 VxWorks 7 默认只提供源代码，而不包含二进制的系统库，可能是因为它包含了太多的组件并且过于庞大。因此，无论使用什么目标平台，都需要先编译源码。按照这个步骤，您也可以在 VMware 中运行 VxWorks 7.0。
     
  • 如何在Jupyter中运行C++
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    本文将介绍如何在Jupyter Notebook环境中设置和运行C++代码，包括安装必要的库、配置内核及编写示例程序。通过此教程，读者可以轻松地结合Python与C++进行混合编程。 使用Jupyter Notebook运行调试C++代码的原因包括： - 方便调试：通过交互式界面可以更直观地查看变量状态、执行单行或多行代码。 - 方便配置：支持多种语言内核，便于集成不同编程环境的工具和库。 - 直观生动：提供丰富的可视化功能，使数据分析与算法实现更为便捷。 如何配置Jupyter Notebook以运行C++代码： 首先需要安装相关的组件。注意，在2020年2月19日时必须使用特定版本的包（可能因为兼容性或稳定性原因），不能直接采用最新版。其中最重要的是jupyter_core 4.4.0，但未来情况不确定，具体的原因会在后续解释中说明。 可以通过以下命令安装所需的组件： ``` conda install -c anaconda jupyter_client=5.3.1 conda install -c conda-forge jupyter_core=4.4.0 ```
     
  • 如何在Mac上安装虚拟机运行Windows
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    本教程详细讲解了如何在苹果电脑（Mac）上安装并配置虚拟机软件以运行微软Windows操作系统，包括选择合适的虚拟机程序、安装步骤及注意事项。 一、下载虚拟机 可以从VMware的官方网站进行下载。 二、选择并下载需要安装的Windows版本 推荐访问一个提供多种系统镜像资源的网站来获取所需的Windows版别（该网站包含非常全面的操作系统选项）。 如果在使用过程中遇到问题，比如虚拟机提示找不到有效的对等进程： 可以检查系统的安全与隐私设置，并确认允许相关操作。 另外一种情况是虚拟机显示黑屏，但快照已经安装完成， 可以参考相关的技术文章来解决问题。
     
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    本文提供了一个使用PyTorch框架检查张量（torch.Tensor）和模型是否已移动到GPU（CUDA）上的实例教程。通过具体代码示例，帮助开发者确保其计算图能在加速器设备上高效执行。 今天在训练faster R-CNN的过程中发现之前运行良好的程序（指显卡利用率一直维持在70%以上），今天的显卡利用率却很低。我怀疑可能是由于torch.Tensor或者模型model没有加载到GPU上进行训练，因此查找了如何查看tensor和model所在设备的命令。 ```python import torch import torchvision.models as models model = models.vgg11(pretrained=False) print(next(model.parameters()).is_cuda) # False data = torch.ones((...)) ``` 这段代码用于检查模型参数是否在GPU上，结果为False，说明当前模型并未加载到GPU。