文章目录场景(Scene)控制面板(Panels)左面板(Left Panel)右面板(Right Panel)工具栏(Toolbars)上工具栏(Upper Toolbar/ Main Toolbar)底部工具栏(Bottom Toolbar)菜单(Menu) 场景(Scene)场景是仿真器的主要部分。 在这里，仿真对象以动画的形式显示，你可以在这里与环境进行交互。控制面板(Panels)Ti
注：网上流传多种版本的安装教程，查看了自己的电脑并没有GPU，所以找到了这一款最简单的安装教程，保证您绝对能安装成功caffe 第一步下载caffe官网提供的工具包，复制Windows下CommonSettings.props.example，后缀改为CommonSettings.props，如下：第二步由于我电脑无GPU，所以修改复制过来的CommonSettings.props配置文件：第三步
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2024-07-26 17:23:29
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上次给大家推荐了免费的spark集群之后，就有很多小伙伴来问我有没有好的云GPU平台推荐。我一直没给大家推荐，主要原因是我常年使用Mac，对GPU配置了解不深，不过云GPU平台我倒是用过几个，今天就和大家来简单聊聊。Colab首先来介绍免费的，最著名的免费的平台应该是Colab。Colab是Google提供的免费云服务，并且还支持GPU，所以我们完全可以使用它来做深度学习的学习。Colab嵌入在G
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2023-07-24 20:53:22
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目标检测 One Stage Detection (Yolo系列下)因为YoloV4信息量其实是比较大的，但是创新点确实是比较少。所以把它单独拿出来讲。其中还有很多的优化和网络参数的调节技巧。YoloV4：很可惜，Joe Sir退出了CV界，虽然Yolo系列仍然在更新，但是还是不免有些寂寞了。YoloV4的更新主要是有以下几个方面：数据増广方面，还有模型Module方面，把CBN改成了CmBN，小
在我最近的一次开发实践中，我遇到了一些问题：“ollama 没使用到 GPU”。这让我开始思考，这个问题是如何产生的，又该如何解决。本文将详细记录我的调查和解决过程，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化和案例分析等。
## 背景描述
“ollama 没使用到 GPU”的问题主要体现在系统未能有效利用 GPU 资源，从而导致性能瓶颈。在许多 AI 模型和数据处理任务中，使用 GP
首先说明一点这是无GPU的配置方式，本人是从VS2013+caffe的环境配合不了才来的ubuntu，结果一次就成功了。因为Ubuntu14.04 也比较稳定，所以选择的是这个版本。1. 安装各种库建议先运行以下命令sudo apt-get update 更新当前apt-get缓存中的软件包信息；安装boost(Boost库是一个可移植、提供源代码的C++库，作为标准库的后备，是C++标准化进程的
ollama容器没使用GPU的问题成为了我最近的一个技术焦点。在使用ollama构建AI模型并进行训练时，我发现容器并未充分利用可用的GPU资源。为了彻底解决这个问题，我进行了深入研究，并记录下我解决“ollama容器没使用GPU”的过程。
## 背景定位
随着深度学习和机器学习技术的发展，各种框架和工具的更新迭代愈加频繁，特别是在容器化部署和GPU加速方面，ollama成为了热门选择。oll
以下是一些关于如何加速gazebo仿真的话题。gazebo仿真提速：（无gpu加速）在不考虑用gpu的情况下，肯定首先考虑的是内部调整参数。提高real_time_update_rate当然可以提高仿真速度，但很显然在计算机硬件的限制下，real_time_update_rate提高到一定数值后，对仿真速度提高的作用就不大了。max_step_size（单位是秒）也会显著影响仿真速度，放大max_
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2024-04-25 19:16:41
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在使用 Windows 系统调用 Ollama API 时，有时会遇到 GPU 未被利用的问题。这可能会导致计算效率低下，尤其是在处理大型模型时。为了帮助开发者高效地解决这一问题，以下内容将详细记录环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和生态扩展等方面的内容。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保系统的环境符合 Ollama API 的运行要求，这包括硬件支持和软件兼容性。以下是
YOLOv5如何训练自己的数据集学会如何简单使用YOLOv5和如何制作yolo数据集后，我们便要开始学习如何使用YOLOv5来训练自己的数据集了，那么接下来便开始我们的愉快学习吧！一.将制作好的数据集放入制作好数据集后我们需要把数据集放到代码根目录下，直接复制丢进去就行。当然在此之前你最好再检查一下数据集有没有出什么问题，比如图片与标签数量对应不上等问题，所以最好检查一下，数量多的话最好编写程序来
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2024-09-19 12:50:00
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这年头显卡厂商卯足了劲推出鸡血驱动以提升显卡附加值，以往年底才有的鸡血驱动，似乎成为每个季度的常事儿了，可眼睁睁看着鸡血驱动却不能安装是个什么梗？光追性能提升100%的鸡血驱动CES 2020可不光只有硬件产品，驱动同样是上游厂商发布的重点产品。在CES展会期间，NVIDIA倒是推出了一款新的驱动——CES 2020 Game Ready，给上市半年的游戏《Wolfenstein Youngblo
Gazebo教程（使用roslaunch启动Gazebo,world文件和URDF模型）启动Gazebo，打开world模型以及向仿真环境中插入机器人模型的方法有很多．在这个教程中，我们将使用rosrun和roslaunch来实现．这里包括将URDF文件存储在ROS包中，并保留相对于ROS工作区的各种资源路径。一．使用roslaunch打开world模型roslaunch是一个启动ROS节点并插入
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2024-10-28 10:16:37
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1.使用roslaunch加载一个世界模型roslaunch gazebo_ros willowgarage_world.launch运行效果如图： 下面看一下willowgarage_world.launch里的内容：<?xml version="1.0"?>
<launch>
<!-- We resume the logic in empty_world.l
一、GPU驱动相关安装新驱动新装系统或出现以下提示可以重新安装驱动Failed to initialize NVML Driver library version mismatch先卸载旧驱动sudo /usr/bin/nvidia-uninstall
sudo apt-get --purge remove nvidia-*
sudo apt-get purge nvidia*
sudo a
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2024-06-19 09:08:42
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文章目录Gazebo GPU加速1. 问题2. 解决办法2.1 本机运行2.2 headless3. 补充3.1 如何确定的Gazebo为OpenGL渲染3.2 显卡驱动--no-opengl-files3.3 nouveau Gazebo GPU加速1. 问题Gazebo仿真帧率极低，fps在10以下，同时显卡驱动已安装，但是跑Gazebo仍然消耗CPU严重。 通过nvidia-smi查看，gz
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2024-09-11 11:26:44
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1) 安装英伟达驱动 1.卸载原有驱动 2.禁用nouveau 3.禁用显卡 &
1 前言在咱们编写 SQL 语句操作数据库中的数据的时候，有可能会遇到一些不太爽的问题，例如对于同一字段拥有相同名称的记录，我们只需要显示一条，但实际上数据库中可能含有多条拥有相同名称的记录，从而在检索的时候，显示多条记录，这就有违咱们的初衷啦！因此，为了避免这种情况的发生，咱们就需要进行“去重”处理啦，那么何为“去重”呢？说白了，就是对同一字段让拥有相同内容的记录只显示一条记录。那么，如何实现“
在调试 Java 程序时，时常会遇到“java xms 实际没使用”的问题。这种情况往往让人困惑，尤其是当你试图优化应用的性能的时候。本文将详细介绍如何排查和解决“java xms 实际没使用”问题的步骤，涵盖了环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧及生态集成等方面。
### 环境配置
为了解决该问题，我们首先需要确保我们的运行环境是正确的。以下是环境配置的步骤：
1. 确认 JD
# MySQL Count 没使用索引
在使用 MySQL 数据库的过程中，经常会用到 Count 函数来统计符合某些条件的数据行数。然而，有时候我们会发现 Count 查询的效率并不高，尤其是当 Count 查询没有使用到索引的时候。本文将介绍为什么会出现这样的情况，以及如何优化 Count 查询以提高性能。
## 为什么 Count 没有使用索引会影响性能
在 MySQL 中，当执行 C
原创
2024-04-12 07:26:07
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系统版本：Ubuntu20.04显卡：NVIDIA GeForce RTX 3090驱动：535.146.02 不管机器有没有装独显，gazebo在跑px4仿真的时候总是默认使用CPU，跑起来页面总会卡顿，帧率很低，为了解决这个问题，需要使
