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ffmpeg - cuda encode - OpenEncodeSessionEx失败：内存不足

我遇到了使用GPU（CUDA）的ffmpeg视频编码问题。我有2个nVidia的1050 GTX钛问题是当我尝试做多并行编码。 2级以上的流程和ffmpeg的死亡是这样的： [h264_nvenc @ 0xcc1cc0] OpenEncodeSessionEx failed: out of memory (10) 的问题是NVIDIA-SMI节目有可用大量的资源在GPU： +-------

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获取Twitter上GAE的所有推文的转推量？

我有1000用户的服务，每个人都有推特约1000次。因此，我服务的推文总数约为1 000 000，而且这个数字一直在增加。我的问题是，我怎么能得到和转推检查每个鸣叫的量，而不必我的服务崩溃，因为从GAE“定时任务异常”的所有的时间？我的问题是，我需要每分钟如果有可能更新锐推的量对所有的鸣叫？我的服务是在谷歌的App Engine（Java）的运行。

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GPU中共享内存和L1缓存有什么区别？

我注意到在CUDA中，对缓存和共享内存的延迟访问权限是相同的。鉴于这个事实他们有什么不同？我们如何以不同的方式使用它们？

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为什么onRestoreInstanceState（）永远不会被调用

我试图将数据保存在我的活动中并进行恢复。我将数据保存在onSaveInstanceState()上，然后尝试恢复onRestoreInstanceState()中的数据。我设置了断点，方法onSaveInstanceState()被调用。但onRestoreInstanceState()或onCreate()从来没有。这里是我的步骤：开始我Activity。按手机上的'Home'按钮。打

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在Caffe中使用多个具有较大batch_size的GPU时内存不足

我现在正在微调VGG-Face（非常大的型号），其中有8个TITAN Xp GPU可用。但是，当我增加batch_size时，Caffe会发生内存不足错误。以下是我所做的：首先，batch_size在训练阶段设置为40，并且它在单个GPU上正常工作。选择的GPU几乎100％被利用。然后，我增加batch_size 128使用 './build/tools/caffe train -solver

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NVRM：RmInitAdapter失败

有两次，当我使用4x1080ti完成训练模型时，服务器发生故障。为什么服务器崩溃？我得到了sysylog，发现Nvidia驱动程序或GPU有问题。 SYSLOGS：（以及nvidia-bug-report.log） [第二个] 9月6日21点11分41秒的GPU-8 - 服务器 - intesight内核：[31429.221258] NVRM： RmInitAdapter失败！（的0x30：

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转化指数迄今为止在大熊猫

我有一个简单的大熊猫数据帧： V1 Index 1 5 2 6 3 7 4 8 5 9 6 10 我想，以适应从statsmodels的ARMA模型。当我尝试做到这一点，我得到以下内容： ValueError: Given a pandas object and the index does n

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活动＃工程的setTitle，但活动＃getWindow（）＃的setTitle不

而在活动，我可以通过更改标题： setTitle("new title"); 这种方式工作。但是，我也可以使用getWindow获取窗口 - 并调用其getTitle方法： getWindow().setTitle("new title"); 这种方式不起作用。为什么？

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在优化

Keras/Tensorflow多GPU InvalidArgumentError我想尝试用后端Tensorflow在Keras多GPU训练。我想在这里的功能描述make_parallel：https://medium.com/@kuza55/transparent-multi-gpu-training-on-tensorflow-with-keras-8b0016fd9012。造成这种情况的代

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日历的getTime（）方法返回错误的小时

那么我想简单地在我的应用程序中获取当前日期。我用这个片段： Calendar cal = Calendar.getInstance(); cal.getTime().toGMTString(); 由于某种原因，它给了我这样的： “2013年2月22日18点00分48秒格林尼治标准时间” 那么它是19:00现在在匈牙利,不是18:00, 还有1小时的差异。这是什么？ :) 我如何实现一个可