作者：七月在线开发/市场团队骁哲、李伟、July一、前言 9月22号，我们开发/市场团队的两同事利用DL学梵高作画，安装cuda 8.0趟遍无数坑，很多朋友求避坑。因此，3天后的9月25日，便把教程《教你从头到尾利用DL学梵高作画：GTX 1070 cuda 8.0 tensorflow gpu版》公布出去。但令人尴尬的是，不少同学没有GTX 1070、甚至没有一块像样的
电脑是cpu重要还是显卡重要？对电脑配置要求高的玩家来说，首要考虑的就是显卡的性能，反倒会觉得CPU没那么重要了，那么我们在选购电脑的时候更看重CPU还是显卡呢？下面小编和你一起讨论这个话题，欢迎留言哦~显卡的重要性现在的消费者越来越关心配置的需求，特别是从事大型设计、游戏玩家来说，非常看重显卡的性能，反倒觉得CPU性能不是很重要。曾经在电脑游戏玩家群体中一直都流传着这样一种观点：“只要你买了泰坦
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2024-04-09 09:46:21
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为了完成导师的任务费了好大力气装好了tensorflow—cpu,作业完成以后下决心装一个gpu版本的，装了大半天终于成功了，在这分享一下。 因为cpu版本的比较简单，这里就不讲了，其实就是不用装CUDA和cuDNN,其余基本一样。 GPU版本安装安装要求：如果要安装GPU版本需要确认你电脑必须装有NIVID
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2024-05-14 22:21:47
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win10小课堂：玩游戏优化设置教程一、开启“游戏模式”二、禁用Nagle算法三、关闭不相干服务四、禁用全屏优化五、GeForce Experience设置六、关闭 Windows Defender七、关闭Xbox后台录制八、调整显卡控制面板 一、开启“游戏模式”游戏模式在Win10中是默认开启的，但有些系统可能会被关闭，建议自行检查一下。Win10的游戏模式有两个作用，一是游戏时阻止Windo
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2024-05-13 19:23:38
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目录一、简介二、Docker的基本组成三、Docker的安装四、配置国内阿里云镜像加速五、Hello World 上手实践六、Docker底层原理 一、简介Docker 是基于 Go 语言实现的云开源项目。主要目标是 “Build，Ship and Run Any App,Anywhere”，也就是通过对应用组件的封装、分发、部署、运行等生命周期的管理，使用户的 APP（Web应用或数据库应用等等
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2024-07-25 17:57:00
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在您的设备上启用 adb 调试要在通过 USB 连接的设备上使用 adb，您必须在设备系统设置中启用 USB debugging（位于 Developer options 下）。在运行 Android 4.2 及更高版本的设备上，Developer options 屏幕默认情况下处于隐藏状态。如需将其显示出来，请转到 Settings > About
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2024-05-22 08:46:16
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继caffe-fasterrcnn后，又一个yolo-darknet的配置教程，希望可以帮助大家。注意：1、请严格按照我提供的安装顺序安装，即ubuntu-opencv2.4.10-darknet-cuda7.5-darknet-test2、有些您复制的终端命令如果不能在终端运行，请注意英文全角半角问题，您可以将命令输入终端，无须复制粘贴命令 第一部分：Ubuntu14.04桌面版下载及
进入Anaconda Promt，在这里面创建虚拟环境找到Anaconda目录中的envs，记住这个的路径 一路转到这个envs目录下，在这里面建虚拟环境。每个人的envs文件在的位置不一样，这只是我自己的位置。为什么要在这里面建虚拟环境，因为我的C盘容量不够了，在e盘建的虚拟环境，下载的pytorch也在e盘。 创建虚拟环境，名字是pytorch-GPU，python版本是3.8#创建环境
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# 如何在 PyTorch 中强制不使用 GPU
PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架，默认情况下，它能够自动识别并使用计算机上的 GPU（图形处理器）以加速计算。然而，有时我们可能需要在 CPU（中央处理器）上运行模型，例如在没有 GPU 的机器上，或者为了调试和测试。在本篇文章中，我将指导你如何在 PyTorch 中不使用 GPU，并确保你了解每一步的细节。
## 流程概述
我们
WINDOWS系统查看nvidia显卡和CUDA的版本号Win+r+cmd后输入nvidia-smi主要是看Driver Version 462.31这个值。2.根据Driver Version的值，对照一下https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html的表，确定你的电脑硬件支持的最高CUDA版本（本电
在最近的讨论中，有人提出了“pytorch需要安装GPU里吗”的问题。实际上，PyTorch可以在CPU上运行，也可以利用GPU来提升计算性能。为了更深入地理解如何配置PyTorch以支持GPU，并确保最佳性能，本文将以复盘记录的形式详细阐述整个过程。以下是本文的结构。
### 环境准备
在开始之前，我们需要确保自己的硬件和软件环境与PyTorch的要求相符。
**软硬件要求**
| 组件
## Docker 需要安装 GPU 驱动吗？
### 1. 流程概述
在讨论 Docker 是否需要安装 GPU 驱动之前，我们需要了解 Docker 和 GPU 驱动的关系以及安装流程。下面是整个流程的概述：
1. 确认是否需要在 Docker 容器内使用 GPU 加速。
2. 检查系统是否已安装合适的 GPU 驱动。
3. 配置 Docker 运行时（runtime）以支持 GPU。
原创
2023-08-25 13:38:28
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上一篇文章当中我们已经简单的了解到mybatis的基本概念、如何搭建的思路以及简单创建我的第一个mybatis工程。我们现在在此基础上补充其CRUD以及了解其的生命周期和作用域。1.CRUD在原有的基础上主要修改接口、*Mapper.xml和测试类（相较于jdbc技术简化开发）1.1功能一：插入一个用户1.1.1 接口文件 （UserMapper）//新增一个用户
int addUser(
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2024-08-29 21:52:49
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# 机器学习 不使用GPU
在机器学习领域，GPU已经成为处理大规模数据和复杂计算任务的重要工具。然而，并非所有人都有条件或需求使用GPU来加速机器学习工作。本文将介绍一些不使用GPU的机器学习方法，并展示如何利用CPU完成一些基本的机器学习任务。
## CPU vs GPU
GPU（Graphics Processing Unit）是一种专门用于图形处理的处理器，其并行计算能力远远超过CP
原创
2024-07-09 04:57:07
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在本文中，我们将探讨“window ollama不使用gpu”的问题，并详细记录解决该问题的过程。从协议背景到性能优化，我们将全面覆盖整个过程。
## 协议背景
Ollama是一款用于处理机器学习模型的工具，它在Windows系统上的运行理应支持GPU加速。但多用户报告称，Ollama在Windows上并没有利用GPU进行加速。这可能是由于软件设置、驱动程序不兼容或环境配置问题等原因。
首先
出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100）近日，OpenAI宣布，允许用户创建自定义版的 GPT-3。OpenAI 表示，开发人员可以使用微调来创建针对其应用程序和服务中的特定内容量身定制的 GPT-3 模型，从而在任务和工作负载中实现表面上更高质量的输出。OpenAI 发言人在一封电子邮件中写道：“据 Gartner 称，到 2024 年，80% 的技术产品和服务将由非技术专
引言随着大规模数据集的出现，即使使用诸如随机梯度下降（SGD）等有效的优化方法来训练深层的神经网络也变得特别难。例如，在16张TPUv3芯片上训练BERT和ResNet-50等深度学习模型需要3天，而在8张Tesla P100 gpu上则需要29小时。因此，研究者们对开发用于解决此问题的优化方法有浓厚的兴趣。本文的目的是研究和开发优化技术，以加快训练大型深度神经网络的速度，主要是基于S
大家好，我是张大刀。上文中提到了yolov7的正负样本匹配策略，这里主要从0开始训练自己的数据集。首先大刀是在windows电脑端完成数据集的标注，linux ubuntu系统中完成模型的训练。对windows系统电脑无要求，训练的电脑最好有gpu（没有gpu在cpu下也能训练，就是速度感人）默认大家已经有conda的环境，如果没有的话，请参考(windows 下：linux下：)1.数据标注在w
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1. 问题描述2. 解决方案3. 打包运行 Nacos是阿里的一个开源产品，它是针对微服务架构中的服务发现、配置管理、服务治理的综合型解决方案Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您实现动态服务发现、服务配置管理、服务及流量管理。 Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。 Nacos 是构建以“服务”为中心的现代应
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2023-12-24 23:07:39
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