一、前言 在一般情况下使用电容触摸屏时，都是使用USB直接驱动，但是在前文中我就提及过遇到的问题，就是USB触摸屏和我是用平台不是特别兼容的问题，问题现象在复述一遍，大概就是使用linux核心板USB接口连接ILTTEK的触摸芯片是没有问题的，而使用GOODIX的GT911触摸芯片配合IIC转USB免驱板时，会出现多指触摸然后触摸屏失灵现象，需
搞深度学习如何能够不与浑身是“核”的显卡打交道呢？ 人工智能的兴起除了数据量的大量提升，算法的不断改进，计算能力的逐步提高，还离不开软件基础设施的逐步完善。当下的主流的深度学习工具软件无论是Caffe还是Theano或者是Tensorflow全部都离不开GPU显卡加速技术的支持。当下的基于GPU加速的主流的深度学习环境就是linux下的cuda。作为NVIDIA目前辅科学计算加速的性能优良的
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2024-04-01 16:54:15
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国内最牛的无人驾驶厂家的运算平台是这样的：一个英特尔至强 E5 的 CPU，拥有 12 内核，30MB 的二级缓存，运算能力为 400GOPS/s，功率消耗为 400 瓦（应该是第一代至强 E5，目前 E5 最高功率消耗都不超过 180 瓦），八个英伟达的 K80 GPU，每一个 K80 的运算能力为 8TOPS/s，通过 PCI-E 连接，每一个 K80 的功率消耗为 300 瓦，合计是 280
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2024-07-16 13:55:01
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实际上安装宽带时，运营商自带的光猫都有wifi功能，但是真的不建议客户直接使用，尽量自已另买光猫。既然光猫可以发射WiFi信号，为什么不建议当路由器用呢？目前一级运营商大部分光猫都带WiFi功能，如果你对于WiFi的需求并非特别大，而且你家的户型不大，可以考虑不安装路由器。但是请注意光猫路由WiFi只是光猫的一个附加功能，光猫的主要功能还是将光信号调制成电信号，因此光猫的WiFi功能不要想得太好。
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2024-10-06 13:14:52
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作者：TubeTime 排版：晓宇1、轴向电解电容这是轴向引线铝电解电容器的一半，我们可以清晰的看到里面的铝箔曾层。这是随着我们的继续深入，我们还可以看到内部非常大的金属阳极端子。大家知道那个是正那个是负吗？2、碳质电阻器这是一个数字万用表上用的5.1欧姆的电阻，但是电阻漂移超过6欧姆，5%电阻的规格远远超出了其精度。在碳质电阻器的这个横截面上滋养下大家的眼球。  
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2024-07-18 23:32:39
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文章目录1. 前言2. 背景3. 硬件拓扑4. 以太网卡 PHY 驱动实现4.1 MDIO 总线对象的创建和注册4.2 MDIO 总线从设的 创建注册 和 驱动注册的加载4.2.1 以太网的 PHY 设备创建和注册4.2.2 以太网的 PHY 设备驱动注册和加载4.3 绑定以太网卡的 MAC 和 PHY4.4 以太网卡 PHY 和 MAC 的协作4.5 以太网卡 PHY 驱动示范5. FAQ6.
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2024-09-23 20:27:56
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异构计算再添新秀TESLA GPU特性Tesla K80Tesla K40GPU2 颗 Kepler GK2101 Kepler GK110B峰值双精度浮点性能2.91 Tflops (GPU 动态提速频率)1.87 Tflops (基础频率)1.66 Tflops (GPU 动态提速频率)1.43 Tflops (基础频率)峰值单精度浮点性能8.74 Tflops (GPU 动态提速频率)5.6
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2015-03-06 23:44:57
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一、GlusterFS+Heketi环境GlusterFS+Heketi环境可以采用容器化部署集成到Kubernetes，小规模环境或者计算与存储融合架构可以采用这种方式（要求kubernetes节点有磁盘或者其他类型的裸设备,例如FC）。 本记录GlusterFS+Heketi环境采用独立部署的模式。具体部署参考：GlusterFS操作记录(5) GlusterFS+Heketi配置(独立部署)
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2024-10-14 16:52:09
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前言最近在学深度学习HyperLPR项目时，由于一直没有比较合适的设备训练深度学习的模型，所以在网上想找到提供模型训练，经过一段时间的搜索，最终发现了一个谷歌的产品--Google Colaboratory。它几乎可以实现零成本玩转深度学习，达到快速训练模型的目的。Google Colaboratory是谷歌开放的一款深度学习的研究工具，主要用于深度学习的开发和研究。这款工具现在是可以免费使用，但
操作系统平台：Windows10（64位） VS版本：Visual Studio 2017(Community) 语言：C++ OpenCV版本：3.4.7 设备：图漾PS80C-GI-E1深度相机一 . 准备工作1.安装Visual Studio 2017(Community)
首先，从上面的链接下载VS的下载器；然后，在下载器中选择安装VS2017社区版（正版、免费），并根据自己工作开发需要安
B.G至2017.11GPU选型：（参考知乎）高性价比的两款：GTX1080ti, Titan X--通常调试算法 i7CPU+32G内存+SSD+2*GPU(单块显存>6G)，总计成本2.7 - 4w+RMB土豪系列：Tesla K80, M40 云：（每小时成本高于物理机，优势是托管环境系统）AWS、UClound阿里云HPC 一、准备工作 Am
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2024-07-11 06:42:07
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以下是学习笔记
第1章 什么是深度学习 1.1 人工智能、机器学习与深度学习1.1.1 人工智能 人工智能诞生于
20
世纪
50 年代，当时计算机科学这一新兴领域的少数先驱开始提出疑问： 计算机是否能够“思考”？我们今天仍在探索这一问题的答案。 人工智能的简洁定义如下：努 力将通常由人类完成的智力任务自动化
。 因此，人工智能是一个综合性的领
以前是word排版,加上没有些技术博客经验,相当的糟心. 现在想改,发现博文太多,找不到对应在那一页了,所以老的博文留着吧.caffe,这是是数据组需要做一些大数据模型的训练(深度学习), 要求 服务器+显卡(运算卡), 刚开始老板让买的牌子是泰坦的(这是2年前的事情了). 后来买不到这个牌子的,(jd,tb)看过丽台的,看过gtx1080系列的,不过感觉太那啥了, 也不合适,后来买的特斯拉显卡,
另外15英寸的CRT显示器功率在80W左右,17寸的CRT显示器功率在100W左右,LCD显示器功率不超过40W.附:推荐个网站可以测试你电脑的大概功率，当然，这个功率是所有部件都处于高负荷运行时的功率，可以作为参考。另外，笔记本的部件不在测试之列，如果台式机过于先进(例如显卡是Nvidia Geforce 7800 GTX)也不能找到相关的部件选项。  
我们都知道，在学习计算机的过程中，总会出现各种各样的问题，这一点我想计算机专业的伙伴们感同身受；更别说在学习深度学习的过程中了。接下来，就介绍一下几个深度学习过程中几个典型而又容易范的错误。(1) 注意cuda、cudnn、cuda driver和cudatoolkit的版本
cuda是nvidia推出的用于自家GPU的并行计算框架，也就是说cuda只能在nvidia的GPU上运行，而且只有当要解
nvidia-smi是用来查看GPU使用情况的。我常用这个命令判断哪几块GPU空闲，但是最近的GPU使用状态让我很困惑，于是把nvidia-smi命令显示的GPU使用表中各个内容的具体含义解释一下。这是服务器上特斯拉K80的信息。 上面的表格中： 第一栏的Fan：N/A是风扇转速，从0到100%之间变动，这个速度是计算机期望的风扇转速，实际情况下如果风扇堵转，可能打不到显示的转
# 深入了解Tesla K80架构：高性能计算的宠儿
Tesla K80是NVIDIA推出的一款高性能计算（HPC）加速卡，广泛应用于深度学习、科学计算和数据分析等领域。它基于Kepler架构，配备了两个GPU，能够提供巨大的计算能力和内存带宽。本文将简要介绍K80架构的特点，并结合代码示例，帮助大家更好地理解其使用。
## K80架构的特点
1. **双GPU设计**：每个K80卡包含两个
注意：如果想使用Google colab 需要TZ。二、Google Colab 的使用2.1 利用Google 浏览器搜索Google drive。2.2 进入Google drive，点击转至Google 云端硬盘。2.3 创建一个新的Google Colaboratory，打开。2.4 Google Colaboratory基本操作方法。基本操作1：修改文件名、添加代码和文本块、
仔细研读官网，你绝对不会失望！很多人以为 darknet 就是一个实现 yolo 算法的私人代码。事实上， darknet 官网全面介绍了darknet 在更多领域的优秀表现，包括图像检测、图像分类、图像生成、RNN自然语言处理算法、AlphaGo下棋、模型压缩精简。官网提供了大量训练好的模型资源，可以为我们节省不少训练时间。最后，官网还对个人GPU工作站配置等提供了很好的参考建议。官网地址：ht
对于PC游戏玩家来说，要问目前最火的游戏是哪家，那无疑就是《绝地求生：大逃杀》吃鸡游戏了，这款游戏已经创造了Steam史上最高在线人数，堪称目前最火游戏。不过，想要畅玩吃鸡游戏，对电脑配置要求也是很高的，尤其是在2K分辨率最高特效场景下，基本只有目前发烧级配置才能压制。下面小编针对一些不差钱的游戏发烧友，推荐如下1.6万元吃鸡最高特效主机配置推荐，感兴趣的朋友，不妨看看。万元吃鸡最高特效配置2K屏
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2024-09-13 10:28:46
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