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Linux CUDA 驱动失效问题的解决办法

在使用 Linux 的时候，如果经常进行升级，时不时会遇到驱动失效的问题:

1$ nvidia-smi 
2NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver. 
3Make sure that the latest NVIDIA driver is installed and running.
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NVIDIA驱动安装成功但无法使用

现象

1$ nvidia-smi
2NVIDIA-SMI has failed because it couldn’t communicate with the NVIDIA driver. Make sure that the latest NVIDIA driver is installed and running.
3
4$ dkms status
5nvidia, 470.86, 5.13.0-22-generic, x86_64: installed
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Ubuntu CUDA 驱动升级失败的问题

升级时失败

1sudo apt update
2sudo apt upgrade

错误信息：

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Windows 上 CMake 找不到 CUDA 工具集的问题

问题1

1CMake Error at C:/Program Files/CMake/share/cmake-3.22/Modules/CMakeDetermineCompilerId.cmake:470 (message):
2  No CUDA toolset found.

需要将 CUDA 目录里的 MSBuildExtensions 赋值 Visual Studio 的目录中:

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C 语言简易日志库

1#ifndef LOG_H
2#define LOG_H
3
4#include <stdio.h>
5
6
7// Log Tag
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SIMD 示例

所谓 SIMD 就是一次指令计算多个数据，例如 AVX256 一次计算 256 位数据。

  • int 是 32 位，所以 AVX256 一次计算 8 个
  • double 是 64 位，所以一次计算 4 个

以计算 double 加法为例:

1__m256d m256x; // 定义标识 AVX 寄存器的变量
2__m256d m256y;
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C++ 函数消抖

函数消抖 指在短时间内连续多次调用同一函数，仅最后一次调用生效。

形如:

1auto debouncedFn = debounce(fn, 100);

通常将需要消抖的函数封装成一个新的函数，新的函数进行延迟后调用原函数:

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C++ 容器内元素重复析构的问题

说明

std::vector 这种连续空间的容器，当空间不足时需要整体重新分配内存，并将旧的数据迁移过去。 首先会使用 std::move_if_noexcept 尝试进行移动。 因此如果元素类型的移动构造函数没有标明 noexcept 则不会被调用。 之后会通过 std::uninitialized_copy 尝试进行拷贝。

这是因为移动中如果产生异常，部分源数据已经被移动，将无法恢复原状。而拷贝中如果发生异常，源数据不应改变，只要返回失败即可。

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在 enum class 中使用 bitmask 组合的方法

可以通过重载 | 运算符实现 bitmask 组合，例如:

1enum class SystemNamespaceType
2{
3    MOUNT   = CLONE_NEWNS,      // Mount Namespace
4    UTS     = CLONE_NEWUTS,     // UNIX Time-Sharing Namespace
5    IPC     = CLONE_NEWIPC,     // Inter-Process Communication Namespace
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CMake 子目录依赖处理

最近开发的一个项目依赖 libgeotiff，同时 libgeotiff 又依赖 libtiff，我将他们都加入 thirdparty 中，通过 add_subdirectory 添加进项目中。

  • thirdparty
    • CMakeLists.txt
    • libgeotiff
    • libtiff
1undefined
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