ubuntu安装cuda时出现了标题这个错误，原因是：
还没装显卡驱动或者是显卡驱动没装成功！
安装显卡驱动可以参考：这里
之后安装cuda可以参考：这里
应该就不会出现这样的错误啦！
我正在尝试从/home/cloudera/Documents/flume/读取日志文件，并使用apache-flume将其写入hdfs。我使用以下命令在hdfs中创建flumeLogTest文件夹： 我的配置文件是： 我通过以下命令启动水槽代理： 其中Documents/flume是/home/cloudera/中的一个文件夹，该文件夹包含以下文件 flume-conf.properties。模板
守护进程是在后台运行的程序。所以问题来了：他们怎么告诉你他们在做什么？他们如何告诉你有什么问题？这个问题是由日志文件解决的，其中守护进程写入其状态和操作。在 Debian 中，这个文件位于/var/log目录下。 但谁写入这些文件？最明显的答案是守护进程本身，这实际上往往是错误的。在某些情况下，守护程序确实会自己编写日志文件，但通常它们通过名为rsyslogd的守护程序（称为 日志记录守护程序）来
CUDA 工具包是一种针对支持CUDA功能的GPU（图形处理器）的C语言开发环境。CUDA 开发环境包括: nvcc C语言编译器 适用于GPU（图形处理器）的CUDA FFT和BLAS库 分析器 适用于GPU（图形处理器）的gdb调试器（在2008年3月推出alpha版） CUDA运行时（CUDA runtime）驱动程序（目前在标准的NVIDIA GPU驱动中也提供） CUDA编程手册 CUD
本文向大家介绍Linux 详解 /var/log/xferlog的各个字段解析，包括了Linux 详解 /var/log/xferlog的各个字段解析的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 Linux 详解 /var/log/xferlog的各个字段解析 字段 含义 Thu Dec 1 17:40:46 2016 日期和时间 8 下载文件所花费的秒数 10.11.40.147 远程系统 3203
译者：片刻 torch.cuda 用于设置和运行 CUDA 操作。它会跟踪当前选定的GPU，并且默认情况下会在该设备上创建您分配的所有 CUDA tensors。可以使用 torch.cuda.device 上下文管理器更改所选设备。 但是，一旦分配了 tensor，就可以对其进行操作而不管所选择的设备如何，结果将始终与 tensor 放在同一设备上。 默认情况下不允许跨 GPU 操作，除了 co
torch.cuda会记录当前选择的GPU，并且分配的所有CUDA张量将在上面创建。可以使用torch.cuda.device上下文管理器更改所选设备。 但是，一旦张量被分配，您可以直接对其进行操作，而不考虑所选择的设备，结果将始终放在与张量相同的设备上。 默认情况下，不支持跨GPU操作，唯一的例外是copy_()。 除非启用对等存储器访问，否则对分布不同设备上的张量任何启动操作的尝试都将会引发错
一个用于开发CUDA的VS(Visual Studio)向导。当你安装了 CUDA VS Wizard，你将会在你的Visual Studio已安装的模板目录中看到CUDAWinApp。然后很容易就在VS中创建一个新的CUDA项目。它能支持Windows32位和64位系统。
本文向大家介绍cuda 用CUDA对两个数组求和，包括了cuda 用CUDA对两个数组求和的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 示例 本示例说明了如何创建一个简单的程序，该程序将int使用CUDA对两个数组求和。 CUDA程序是异构的，由在CPU和GPU上运行的部分组成。 利用CUDA的程序的主要部分类似于CPU程序，包括 为将在GPU上使用的数据分配内存 数据从主机内存复制到GPU内存 调用
