如果你想提高电脑开机和运行的速度，最直接和标本兼治的方法就是加物理内存。倘若你有幸拥有一台有着4G内存的电脑，那你工作学习的心情一定是心旷神怡的。除此之外，如果你稀罕自己囊中的“大米”，不愿给自己的机器剖腹加RAM，那么，你可以试试下面六种方法：
一：尽量删除桌面文件
每次Mac启动都要对桌面的内容进行索引，为桌面每个文件建立缩略图标（thumbn
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2024-08-18 10:26:50
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TensorRT Inference引擎简介及加速原理简介简介TensorRT加速原理TensorRT直接支持的层TensorRT--8-bit Inference结果 简介最近在做CNN卷积神经网络量化方面的工作，查阅资料发现TensorRT有新颖的思想，记录学习的知识，如有问题请指教！TensorRT是NVIDIA 推出的一款基于CUDA和cudnn的神经网络推断加速引擎(C++库)。相比于
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2024-03-21 14:53:24
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##一次性关闭所有Finder窗口按住option键点击左上角的x按钮##使用sips命令批量处理图片 如果你想批量修改一匹图片（尺寸，旋转、反转等），但你不会或没有PS，可以使用sips命令：#把当前文件夹的JPG宽度缩小为800px，高度按比例缩放
sips -Z 800 ~/Pictures/*.JPG
#顺时针旋转90°
sips -r 90 ~/Pictures/*.JPG
#垂直反转
1. YOLO2代码在window下的训练代码： https://github.com/AlexeyAB/darknet原始代码： https://pjreddie.com/darknet/Tips: 1. 虽然要求OPENCV版本为2.4.13或2.4.3以上，VS2015，但实际上改一下代码中opencv和VS的配置信息，低版本也可以，本人版本opencv2.4.10 + VS2013。
这是一篇简单介绍在Mac利用最新M1处理器回事TensorFlow模型训练的文章，作者应该是google的人，但文章中引用的 github 仓库来自苹果公司。
原文链接： https://
blog.tensorflow.org/202
0/11/accelerating-tensorflow-performance-on-mac.html
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2024-05-28 10:38:14
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Mac上鼠标会有加速，就是鼠标移动的越快，移动距离就越远。如果是Windows设备刚转Mac或者是Windows和Mac一起用可能会非常难受。首先苹果搞这个是苹果鼠标移动距离单位是像素，并且Mac分辨率都很高，例如iMac的5k像素数就已经差不多是4k的两倍了，如果没有加速的话，在27英寸大小的5k屏幕移动光标会很慢很慢。所以如果你使用的不是24英寸4k或者27英寸5k再或者32英寸6k级别的屏幕
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2024-07-02 06:04:14
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目录一、简介1.题目：2.时间：3.来源：4.简介：5.论文主要贡献：二、相关名词三、 相关背景知识1.YOLO网络2.Winograd快速卷积计算（针对3x3卷积层）3.GEMM快速卷积计算（针对1x1卷积层）4.卷积层、归一化层的合并计算四、处理流程概述1.动态量化2.针对3x3卷积层的加速计算引擎PE13.针对1x1卷积层的加速计算引擎PE2（融合了重排序计算模块）4.双缓存系统和多DMA通
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2024-08-27 15:02:46
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最近了解了一下用css3开启硬件加速的这个功能，不得不感叹浏览器这些东西太神奇了，要不是师兄提起，我根本就不知道居然有这种东西。所以还是要提高一下自己的信息来源渠道的。 巴拉巴拉了一下，下面我们正式来看下css3是如何开启硬件加速的： 其实，所谓的加速，就是浏览器中用css开启硬件加速，使GPU (Graphics Processing Unit) 发挥功能的一系列活动。（写在前面重点之中
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2024-10-22 21:05:50
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# JavaCV 在 macOS 上利用 GPU 加速
随着深度学习和计算机视觉技术的迅猛发展，越来越多的开发者开始关注如何提升图像处理的效率。在这方面，JavaCV 是一个值得关注的库，它为 Java 提供了 OpenCV 的接口，并支持 CUDA 等 GPU 加速功能。本文将带您了解如何在 macOS 上使用 JavaCV 进行 GPU 加速，并提供相关的示例代码。
## JavaCV 简
目录1.NVDIA概述2.FFmpeg集成到GPU3.FFmpeg uses Video Codec SDK4.ffmpeg对NVIDIA GPU的编译步骤 4.1configure命令4.2 make4.3 ffmpeg测试4.4 编解码器使用方法4.5 程序开发使用方法5.源码分析5.1 h264部分5.2h265部分1.NVDIA概述FFmpeg可通过Nvidia的GPU进行加速，
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2024-03-20 21:19:16
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这是我们正在撰写的系列文章中的第一篇。所有帖子都在这里：1.加快算法速度，第1部分—PyTorch2.加快算法速度，第2部分-Numba3.加快算法速度，第3部分—并行化4.加快算法速度，第4部分--Dask这些与Jupyter Notebooks配套，可在此处获得：[Github-SpeedUpYourAlgorithms]和[Kaggle]（编辑-28/11/18）-添加了“torch.
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2024-05-08 12:46:39
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1 引言算法在工程化过程中，最躲不开就是算法的优化问题。优化分很多个方向，最简单的实现方式是并行化加速。如：一个向量相加，在cpu中你是串行一个元素一个元素的加减，如果采用并行化加速，你可以一次操作，可以将向量加法完成。当然，并行化的实现方式大概分两类：(1) cpu多线程的方法，如：openmp，(2)异构计算的方法。如gpu加速，fpga加速，NPU加速等。cpu多线程的方法的必要条件就是你得
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2024-03-28 17:08:07
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实时目标检测一直是yolo系列的追求之一，从yolo v1开始，作者就在论文中强调real-time。在后期的v2和v3的发展过程中，慢慢在P&R(尤其是recall rate)上下不少功夫。同时，计算量的增大也牺牲了yolo的实时性。tiny-yolo是轻量级的yolo，在不那么要求mAP的场景下，tiny-yolo可以作为v2甚至v3的代替结构。事实上，对于无GPU的设备来讲，tiny
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2024-03-19 21:14:48
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OpenCV中配置CUDA，实现GPU加速按语：首先感谢博主的方法，在这个基础上编译之后发现了很多问题，所以进行了改正，有了以下方法：1、 查看本机配置，查看显卡类型是否支持NVIDIA GPU，本机显卡为NVIDIA GeForce GT630；2、 从http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn下载最新驱动并安
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2024-01-09 15:42:54
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文章目录一、前言二、用 RAPIDS 实现 GPU 加速三、RAPIDS 实践 一、前言传统上，数据科学工作流程缓慢且繁琐，通常依靠 CPU 来加载、过滤和操作数据，以及训练和部署模型。凭借 RAPIDS 开源软件库，能够利用 GPU 显著降低基础设施成本，并为端到端数据科学工作流程提供出色性能。GPU 加速的数据科学在笔记本电脑、数据中心、边缘和云端均可使用。数据科学家需要算力。无论您是用 P
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2024-05-11 20:40:58
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OpenCV4 + CUDA 从配置到代码.....引子一直有人在研习社问我，怎么去做OpenCV + CUDA的加速支持。其实网上用搜索引擎就可以找到一堆文章，但是其实你会发现，按照他们的做法基本都不会成功，原因是因为文章中使用的OpenCV版本太老旧、英伟达GPU的CUDA库也太久远。其实这个都不是主要原因，真实原因是OpenCV4跟之前的版本，编译CUDA的方法不一样了。所以感觉有
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2024-02-21 14:11:51
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Linux 中安装Gromacs（2022 GPU-CUDA）实机操作：Ubuntu20.04系统(Ubuntu 20.04.4 LTS版本) 安装Gromacs-2022 GPU-CUDA加速版 文章目录前言一、基础软件安装1.gcc下载安装2.g++下载安装2.g++下载安装3.python下载安装4.cmake下载安装二、显卡驱动和CUDA安装1.显卡驱动2.CUDA安装三、Gromacs-
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2024-05-08 19:39:11
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该系列博客主要讲述软件在自动控制方面的应用，参考书籍：《与控制系统仿真》。2.SIMULINK仿真设置及实例2.1 SIMULINK功能模块的处理2.1.1 SIMULINK功能模块参数设置2.1.2 SIMULINK模块基本操作在模型窗口中，选中模块，四角出现黑色标记，对模块可以进行如下操作：移动：选中模块，按住鼠标左键将其拖曳到想放置的位置即可；要脱离线移动，按住键进行拖曳；复制：选中模块，按
在我们升级更新使用win10操作系统的时候，对于微软公司最新更新的win102004版本，相信很多小伙伴都一直在关注它的功能更新。那么对于win102004版本更新的gpu加速是什么，小编觉得这个功能主要是加强了显卡的优化，是我们在看视频玩游戏的时候可以有更好的用户体验。那么现在就来和小编一起了解一下吧~win102004版本gpu加速是什么1.在Windows 10版本2004中，可以预期Win
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2024-04-02 17:08:01
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搭建基于Keras的yolo3教程参考：windows10+keras下的yolov3的快速使用及自己数据集的训练 本机情况： 系统：Win10 家庭中文版 CPU：i5-8300 8核 8G内存 GPU：GTX 1060 6G独显注意事项git拉取项目后，第一步看下项目的READ.md: 这个在上面教程中并没有说，一定要指定版本，我是使用conda构建python环境： conda create
