编程做笔记的软件（编程做笔记的软件下载）

本篇文章给大家谈谈编程做笔记的软件，以及编程做笔记的软件下载对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、你觉得编程过程中做笔记的重要性是怎样的?
• 2、CUDA编程学习笔记(二):内存管理

你觉得编程过程中做笔记的重要性是怎样的?

其实没有正确与错误之说，如果没有记笔记和看笔记，大部分情况下只能说你学得不够深或者你每天都在重复做某一部分技能，可锻炼性不高，所以笔记意义不大。做笔记不是让你像高中那样每个知识点都去记一遍，而是有针对性去做，这样才能将学习效率最大化。

编程学习过程中，笔记扮演着非常重要的角色。初学者可以根据个人偏好和实际需求选择合适的笔记方式，从而提高学习效率。手写笔记是很多初学者的首选，它有助于加深理解和记忆。虽然手写笔记需要花费更多时间来整理和归纳，但这种过程有助于巩固知识。对于一些需要长期记忆的知识点，手写笔记是不错的选择。

学语言一定要做笔记。课堂上学到的东西，或者自学肯定还是有很多地方一时间弄的不是很明白，还有重点的地方都要做好笔记 ，另外学编程，最重要的就是实践，你每天要敲很多行代码，这样一段时间之后，你的编程能力就会得到很大的提升了。

如果只是实践编程，那不需要做笔记，如果是考等级证书的话，那还是做笔记吧。

优化学习方式 做好笔记，记录经验，我们大多数人并没有过目不忘的神技，很多时候我们学了也不一定马上掌握，需要过后花时间慢慢领悟，而且还有忘掉的风险，所以对于重要的知识点都要做好笔记。

至于培训班，在内容上其实和自学都没有多大出入，但可以帮你强制性的固定一个学习时间，花钱给自己买点儿压力，要是在时间和财力允许的状况下可以选择。而在学习的过程中，切忌无脑的照着别人的代码敲，甚至我都不建议你记笔记。

CUDA编程学习笔记(二):内存管理

1、【CUDA编程】CUDA 统一内存是CUDA 6引入的内存管理革新，为开发者提供了简化数据传输和降低开发难度的解决方案。它整合了CPU和GPU的内存访问，形成一个虚拟的、系统范围的托管内存空间，支持多处理器共享访问，提高了性能。

2、在CUDA编程中，正确选择grid_size和block_size对性能优化至关重要。这两个参数决定了线程块如何在网格中分布，从而影响到GPU的并行处理能力。首先，考虑block_size的选择。它决定了每个线程块中的线程数量，对性能的影响主要体现在共享内存的利用上。

3、在深入了解GPU底层前，建议直接尝试一个编程小例子，学习正反馈更强。一个典型的CUDA程序实现流程如下：首先，内存管理是关键，使用`cudaMalloc`函数类似C语言的`malloc`，还有其他内存管理函数如`cudaMemcpy`。

4、在上篇中，我们已经了解了如何使用Numba对numpy的通用函数进行CUDA加速，通过@vectorize装饰器实现了GPU并行计算。接下来，我们将深入探讨CUDA设备函数和GPU内存管理，以提升程序效率。

5、zip_iterator。2 #include包含了定义和标准库。2 CUBLASXT在CUDA 6中提供矩阵分块算法，解决大规模数据处理问题。2 cuRAND库用于生成GPU上的随机数。2 CUDA同步方式，包括系统级和块级同步。2 on-chip和off-chip内存，共享内存、局部内存和全局内存的特性。2 CUDA内存管理策略。

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