计算机网络教程 高传善 课后答案.pdf 5.66mb
时间: 2023-07-05 15:02:36 浏览: 138
### 回答1:
计算机网络教程高传善课后答案.pdf文件大小为5.66MB。计算机网络教程是一本教授计算机网络知识的教材,高传善是该教材的作者。课后答案是供学生参考的与教材中习题相对应的答案。PDF是一种电子文件格式,可在各种设备上阅读。5.66MB是该PDF文件的大小,表示该文件所占用的存储空间较大。
### 回答2:
计算机网络教程高传善课后答案.pdf的大小为5.66MB。这是一个PDF文件,文件名为“计算机网络教程高传善课后答案.pdf”。
### 回答3:
计算机网络教程 高传善 课后答案.pdf 文件的大小为5.66MB,表示该文件占用的存储空间为5.66兆字节。现代的计算机存储容量通常使用字节作为单位,而MB是指兆字节,表示1024KB,而KB表示1024字节。因此,5.66MB表明该文件的大小为5.66乘以1024乘以1024字节。
相关问题
linux bluez-5.66
BlueZ是Linux官方蓝牙协议栈,它是一个基于GNU General Public License (GPL)发布的开源项目,从Linux 2.4.6开始成为Linux内核的一部分。如果你是Linux平台开发蓝牙的工程师,你可能会接触到BlueZ协议栈,它提供了一些很好用的工具,比如hciconfig、hciattach和hciconfig等。\[2\]
关于你提到的bluez-5.66,我没有找到相关的引用内容。可能是因为这个版本的BlueZ还没有被广泛讨论或记录。如果你有关于bluez-5.66的具体问题,我可以尽力帮助你解答。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Ubuntu 20.04编译安装BlueZ-5.6](https://blog.csdn.net/qq_37182906/article/details/130645060)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [(一)深入理解Bluez协议栈之蓝牙Mesh的支持(1/5)](https://blog.csdn.net/wanguofeng8023/article/details/129213237)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [【无标题】linux平台蓝牙协议栈Bluez的移植](https://blog.csdn.net/u013301596/article/details/121991600)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
CUDA out of memory. Tried to allocate 5.82
引用[1]和[2]中的信息显示,出现了CUDA out of memory的错误。这个错误提示表明在进行CUDA操作时,显存不足。根据引用[1]中的报错信息,尝试分配了50.00 MiB的显存,但是GPU已经分配了4.39 GiB的显存,只剩下35.94 MiB的空闲显存。而引用[2]中的报错信息尝试分配了5.66 GiB的显存,GPU已经分配了2.88 GiB的显存,剩余1.68 GiB的空闲显存。此外,PyTorch总共预留了8.22 GiB的显存。[1][2][3]
因此,解决这个问题的方法是释放一部分显存或者调整显存的分配策略。可以尝试以下几种方法:
1. 减少模型的输入数据大小,例如减少图像的分辨率或者裁剪图像的大小。
2. 减少模型的参数量,可以通过减少模型的层数或者减少每层的通道数来实现。
3. 使用更小的batch size,减少每次迭代时需要的显存。
4. 调整PyTorch的显存分配策略,可以通过设置max_split_size_mb参数来避免显存碎片化。
根据具体情况选择适合的方法来解决CUDA out of memory的问题。