RF环境搭建1.安装Python2.7.8地址：Python Releases for Windows | Python.org下载如图所示版本注（建议使用python2）下载完成后安装一直点下一步。然后配置python的环境变量选择系统变量下的path 填入python的安装路劲 如图注意，两个路径之间是用“;”分号隔开的然后打开cmd 输入python -v安装成功安装 steuptools
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2024-08-02 15:13:48
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贴一下autoware官方项目地址：https://github.com/CPFL/Autoware官方安装文档地址：https://github.com/CPFL/Autoware/wiki/Installation然后是自己翻译的官方文档地址：系统是刚刚安装的 Ubuntu 16.04 LTS官网说了在进行安装之前需要安装ROS、OpenCV、Qt以及其他的一些配置，但是没有讲具体过程，这里作
ububntu下cuda安装出现段错误以及nvcc无法找到最新安装的cuda解决方法前言一、背景二、cuda安装时出现段错误（核心已转储）解决办法。1.在终端使用查看栈限制2.cuda安装命令第二部错误：Installation failed. See log at /var/log/cuda-installer.log for details.解决办法3、nvcc -Vcuda版本不对应解决方
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2024-09-27 10:20:41
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经过多年的尝试，图形处理单元（GPU）开始受到主流服务器厂商的重视，戴尔和IBM是第一批在高性能计算机（HPC）上采用GPU的一线服务器厂商。GPU通常用在桌面PC上，主要作为电子游戏的高速图形加速器，但服务器厂商很快发现它除了在游戏渲染方面有出色的表现外，在数学计算方面也有先天性优势。 今年5月，IBM宣布计划为iDataPlex dx360 M3可横向扩展服务器提供一对Tesla M2050
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2024-07-31 15:29:44
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JupyterLab对于Jupyter Notebook有着完全的支持
JupyterLab是一个交互式的开发环境，是jupyter notebook的下一代产品，集成了更多的功能，等其正式版发布，相信那时就是jupyter notebook被取代的时候通过使用JupyterLab，能够以灵活，集成和可扩展的方式处理文档和活动：可以开启终端，用于交互式运行代码，完全支持丰富
# 如何调用GPU跑Python：解决深度学习中的数据处理问题
在现代机器学习和深度学习任务中，利用GPU加速计算是提升模型训练速度的常用手段。然而，许多人在调用GPU进行Python编程时往往会遇到各种问题，比如如何配置环境、安装相关库等。本文将通过一个具体的深度学习应用示例，展示如何调用GPU来加速数据处理，并附带必要的可视化和设计图来帮助理解。
## 环境准备
首先，我们需要确保机器上
自然语言处理（Natural Language Understanding, NLP）是人工智能领域的一个重要分支，旨在让机器理解人类语言，以实现人机交流的目的。人类语言（文本）相较于图片、视频等信息，属于非结构数据，但是它包含的信息量巨大。使用NLP技术可以充分分析、利用这些文本信息，搭建起机器语言和人类语言之间沟通的桥梁。由于文本信息有强烈的时序关系，在基于深度学习的NLP算法早期，基于LST
以下就是AutoRunner自动化测试用户界面工具栏23个序号一一对应的按钮的含义以及功能，非常详细。一、如上图所示，AutoRunner用户界面工具栏共有23个按钮，下面简单介绍其功能。按钮1：新建脚本，和【文件】→【新建】→【脚本】 菜单功能一样；按钮2：运行项目录制程序，和【文件】→【运行录制程序】 菜单功能一样；按钮3：保存改动脚本（快捷键Ctrl+S），和【文件】→【
1 解释器计算机不能直接理解任何除机器语言以外的语言，所以必须要把程序员所写的程序语言翻译成机器语言，计算机才能执行程序。将其他语言翻译成机器语言的工具，被称为编译器编译器翻译的方式有两种：一个是编译，另外一个是解释。两种方式之间的区别在于翻译时间点的不同。当编译器以解释方式运行的时候，也称之为解释器。2 编译型语言和解释型语言编译型语言：程序在执行之前需要一个专门的编译过程，把程序编译成为机器语
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2023-12-06 16:36:15
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在学习完各种高大上的机器学习理论知识（线性回归、逻辑回归、分类决策树、随机森林等等）之后，也许你会问这玩意儿到底有什么用？？ 也许你已经按捺不住想自己好奇的心，想找到实际的数据练练手？？Talk is cheap, show me the code！本篇文章就是用 kaggle 平台上实际的数据带你走进机器学习的世界，来看看，所谓的数据挖掘或者机器学习实际应用到底是怎么样一个过程。1.数据集介绍
我感觉用linux就像用vim一样，可能前期的学习曲线比较陡， 但是当你爬上这个坡后，你会发现它的价值f.hualongxiang.com 许多新用户一般是装完后，折腾半天，为某个问题就大呼linux用不来，于是转回windows例子：1）不支持网银---这个问题曾经我也头痛，淘宝有针对firefox的支付宝插件，但是新
CUDA 深入浅出谈 “CUDA 是 NVIDIA 的 GPGPU 模型，它使用 C 语言为基础，可以直接以大多数人熟悉的 C 语言，写出在显示芯片上执行的程序，而不需要去学习特定的显示芯片的指令或是特殊的结构。” &nb
人工智能已经深入影响各行各业，作为人工智能实现的主流实现路径，深度学习对算力的需求庞大且波动，上云已成主流趋势。GPU是人工智能算力的重要来源。互联网及传统企业客户，只要有人工智能相关的业务，都需要租用GPU云服务器来做深度学习模型的训练与推理。随着显卡技术的不断发展和半导体制程工艺的进步，单张GPU卡算力水涨船高，成本愈发高昂。然而，有许多的深度学习任务，并不需要占用一整张GPU卡。资源调
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2024-04-24 21:23:13
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写程序多年，创造了很多BUG，总结一下这些BUG的原因。 一、清零 这个原因很常见，特别是底层驱动代码，不可避免需要一些全局变量，对于这些全局变量的清零要注意。 一般可分为： 1.应该清零的地方没有清零。 或者是忘记清零，或者是误以为不需要清零。 2.不该清零的地方却清零了。 这会导致变量结果得不到累积。 函数越长，或是越想节省临时变量一个变
作者：Kinfey Lo 排版：Alan Wang我们在配置深度学习环境的时候，除了安装各种库和框架外，如果需要 GPU 加速，还需要配置 CUDA。那 CUDA 是什么？它的作用是什么？CUDA 编程介绍什么是 CUDA？CUDA (Compute Unified Device Architecture) 是通用的并行计算平台和编程模型，利用 Nvidia GPU 中的并行计算引擎能更有效地解决
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2024-05-23 12:02:42
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# 如何在没有GPU的情况下运行PyTorch
对于刚入行的小白来说，了解如何使用PyTorch这个深度学习框架是十分必要的，即使你没有GPU。很多新手可能会认为，只有在拥有高性能GPU的条件下才能有效使用PyTorch，但其实只要有一台普通的计算机，即使没有GPU，仍然可以运行PyTorch的代码。本文将详细介绍如何在没有GPU的情况下设置和使用PyTorch，并提供相应的代码示例和步骤分析。
前言最近拿到了一台CPU服务器，准备来跑个大规模的优化问题。CPU服务器的配置是，3990x的U，传说中的线程撕裂者哈哈哈哈哈哈哈，拥有64核和128核心。咱就是说，可激动了。库库准备上来拿来跑个算法，看看我们建立的物理模型咋样。 我用的进化计算的平台是Platemo，这里安利一下Platemo，是安徽大学的田野老师主导的一个matlab编写的进化计算的平台，详情可见github链接https:/
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2024-07-24 13:38:52
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目录1 服务器新建用户步骤及报错处理1.1 MobaXterm使用教程：MobaXterm使用教程1.2 Linux创建新用户登录异常：Linux创建新用户登录异常2 本地Jupyter网页使用服务器资源运行步骤及报错处理2.1 下载并安装Anaconda2.2 Anaconda创建虚拟环境2.2.1 Anaconda创建虚拟环境时出现CondaHTTPError:
大家是不是遭遇过这样的情形呢?正当兴致盎然的看着某部电影时，电脑突然没了声音，或者听歌正high的时候，电脑突然闭嘴了，这下把之前的兴致一扫而光，但怎么处理都处理不好。其实这种电脑无声问题是很好解决的，下面就介绍下电脑无声问题简单处理办法。 首先，电脑无声看似简单，其实有时问题比较复杂，既涉及到硬件方面的问题又涉及到软件方面的问题，因此，要先查明原因，看是软件还是硬件出了故障，然
Matlab是学术界和业界公认的高级编程语言，其优点在于编程复杂度低，缺点在于for循环的效率极低。为了利用Matlab已有的算法，降低编程复杂度，同时解决for循环效率低的问题，Matlab引入了Mex机制，使得Matlab可以调用C++编写的函数。CUDA是Nvidia推出的并行计算框架，基本遵循了C++语法规则。于是乎出现了Matlab调用CUDA的方法，称之为“MexCuda”。本文就Me
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2024-07-31 15:45:59
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