小竹's blog

机器学习，顾名思义当然是用机器来学习。本文完。

本文记录了咱对迭代器的一些理解

CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算架构）是由NVIDIA所推出的一种集成技术，是该公司对于GPGPU的正式名称。通过这个技术，用户可利用NVIDIA的GeForce 8以后的GPU和较新的Quadro GPU进行计算。亦是首次可以利用GPU作为C-编译器的开发环境。NVIDIA营销的时候，往往将编译器与架构混合推广，造成混乱。实际上，CUDA可以兼容OpenCL或者自家的C-编译器。无论是CUDA C-语言或是OpenCL，指令最终都会被驱动程序转换成PTX代码，交由显示核心计算。

在论坛上看到有些用户希望在deepin下使用CUDA，但是他们采取的做法往往是手动下载nvidia的二进制文件，直接进行安装。

但是这样会破坏一部分的glx链接，导致卸载的时候无法彻底恢复，结果就是系统因为卸载nvidia驱动而废掉，所以我推荐使用包管理器的方式安装nvidia驱动和cuda相关的东西，尽量不要手动修改。

笔记本一直使用的bumblebee来省电，毕竟我也不想笔记本的电只够从一张桌子移动到另一张桌子，但是今天在调待机唤醒后dde-dock崩溃的问题，我需要切换到私有驱动下，因为笔记本使用bumblebee需要使用acpi的参数，否则会见图形就死。

本篇会介绍一下deepin-dreamscene的插件机制。