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学习编程用什么软件做笔记比较好?
CherryTree - 类似维基，支持层次结构和链接功能，特别适合程序员记录想法和任务，以及代码文档。 Sublime Text - 虽然作为文本编辑器，但其强大的编辑功能和插件支持使其成为程序员记笔记的理想选择。
OneNote是学生记笔记的最佳方式之一，对于计算机和工科学生来说，这是一个特别好的消息。笔记共享功能使得OneNote协作项目起来也非常方便。
对于编程学习者来说，选择一个合适的笔记工具至关重要。在众多选择中，语雀因其强大的功能和专门针对程序员设计的特性，成为了许多人的首选。接下来，我们将深入探讨语雀在编程学习中能提供的便利与支持。首先，语雀提供了令人愉快的在线编辑体验。
首先，Boostnote（适用于Windows， Mac， Linux）是为编码者精心打造的，它支持直接嵌入代码块和创建代码片段注释，还具备任务管理和番茄钟功能。它的开源特性使其成为计算机科学学生的理想选择。接着是MedleyText，虽然功能相对简洁，但深度挖掘，支持代码高亮和自定义快捷键，特别适合大项目管理。
Visual Studio Code 这款免费且开源的代码编辑器支持多种编程语言和开发环境，功能强大且易用性高，是程序员必备的工具。 Docker Docker是一种流行的容器化平台，广泛用于部署和运行应用程序。学习Docker有助于更好地掌握容器化技术，使程序更高效、稳定。
CUDA编程学习笔记(二):内存管理
1、在CUDA编程中，全局内存和设备内存是核心***。全局内存对内核中的所有线程可见，同时对CPU可见。而合并与非合并内存访问在理解CUDA编程模型中至关重要，尤其是与warp的概念紧密相连。优化全局内存访问策略，如改善数据布局以提高局部性，是提升性能的关键。
2、- **CUDA程序流程**：说明了典型CUDA程序的实现步骤，强调了kernel启动后控制返回给host的异步特性。内存管理 - **内存管理函数**：介绍了CUDA中用于在GPU上申请和管理内存的函数，如`cudaMalloc`和`cudaMemcpy`。
3、在探讨CUDA编程的高效实践时，理解GPU的内存体系是关键。冯·诺依曼架构下，高效的计算依赖于良好的访存和计算性能。CUDA内存模型结合了主机和设备内存，具有多级结构，对内存的控制和优化至关重要。GPU内存体系详解 GPU内存分为全局、常量、纹理、表面、寄存器和局部内存。
4、统一虚拟寻址（UVA）是一种CUDA特性，它将设备内存和主机内存映射到同一虚拟内存地址空间中。这一改进简化了内存管理，使得设备和主机可以使用相同的指针访问数据，从而减少了代码复杂性。通过UVA，cudaHostAlloc函数分配的固定主机内存具有统一的主机和设备地址，使得数据传输更加直观和高效。
5、超出寄存器的变量会溢出到本地内存。共享内存对线程块内的所有线程可见，而全局内存则对所有线程开放，还有常量内存和纹理内存。后续笔记会更详细地探讨这些内存的使用和管理。理解这些硬件细节，能帮助你更有效地编写CUDA程序，实现GPU的高性能计算。让我们继续关注后续内容，以提升CUDA编程的实战技巧。
6、CUDA设备函数是CUDA编程中的关键，例如，下面这段代码通过@cuda.jit（device=True）将Python函数转变为能在GPU上运行的函数，它只允许在GPU上执行，有助于代码的优化和GPU***的充分利用。内存管理是另一个关键点。在计算过程中，频繁的CPU与GPU之间的数据传输会显著增加耗时。
Dreamwe***er+ASP网络编程学习笔记内容简介
本文为Dreamwe***er与ASP网络编程学习笔记的概述，分为四大部分。第一部分讲解Dreamwe***er 8的基本知识，包括页面编辑、网页布局定位、CSS样式表、表单、框架技术及JavaScript脚本语言。第二部分结合Dreamwe***er 8，深入探讨ASP技术基础，详细介绍了ASP中的Request、Response、Server和application等5大对象的应用。
本书由经验丰富的程序员撰写，深入解析Dreamwe***er+ASP网络编程。作者凭借丰富经验，将复杂理论知识与实际操作紧密结合，使读者能快速掌握编程技术。本书最大特色在于其独特的讲解方式。书中***用图形化方式解读源代码，将抽象理论形象化，帮助读者轻松理解编程奥秘。
这本详尽的指南深入解析了如何使用Dreamwe***er 8和ASP进行动态网站开发，从入门到精通的全过程。它全面涵盖了Dreamwe***er 8的操作技巧，VBScript的基本语法，ASP编程基础，以及数据库操作等核心内容。
CUDA编程学习笔记-02(GPU硬件架构)
1、CUDA编程要想发挥最大效能，需要理解GPU的底层硬件结构。从NVIDIA历代GPU架构出发，我们可以看到GPU组件的发展和优化。从Fermi架构[_a***_]，GPU计算架构逐渐完善，特别是针对图形渲染和AI加速的计算核心。每一代架构都有详细的whitepaper供深入研究，如Volta架构。
2、Maxwell架构的GPU有4个GPC，每个GPC内含4个SM。Turing架构则包括6个GPC，36TPC，72 SM，每个GPC下有6个TPC，每个TPC包含2个SM，共有4608 CUDA核，72 RT核，576 Tensor核，288纹理单元，以及12*32 GDDR6内存控制器。GPU微观物理结构包括GPC、TPC、SM与CORE。
3、CUDA编程模型 - **CUDA编程模型概述**：提供了一个计算机架构抽象，连接应用程序和硬件。- **CUDA编程结构**：解释了异构环境中的CPU（host）与GPU（device）的区分，以及CUDA编程的核心在于合理划分数据和编写高效kernel函数。
4、本教程将深入探讨CUDA编程模型，从硬件到软件层面剖析GPU并行计算原理。首先，理解GPU的异构并行计算至关重要，它起源于早期CPU无法满足图形处理需求，GPU因其众多轻量级线程，适合大规模并行计算。异构架构包括CPU和GPU，通过PCIe总线相连，应用由CPU初始化，管理GPU环境和代码数据。
