Ubuntu操作系统
Linux 4.4内核
Apollo 1.5.5内核驱动软件
1.GPU显卡驱动
2.ESD-CAN卡驱动/Socket CAN卡驱动应用软件
1.docker软件
2.git软件
3.Apollo源代码通过BIOS设置工控机风扇的转速以及工控机的功耗BIOS设置工控机启动时候按F2进入BIOS设置菜单，选择Advanced，Smart Fan Control
1.设置当温度
文章目录前言一、运行仿真软件1.模式转换2.运行仿真文件3.配置resource manager4.检查证书二、添加对象1.仿真区域2.添加仿真对象3.添加监视器对象总结 前言本文主要介绍Lumerical脚本语言和fdtd的一些用法，后续会不断更新。一、运行仿真软件 1.模式转换语法描述switchtolayout;从ANALYSIS模式转换到LAYOUT模式，用于修改仿真对象，会丢
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
文件下载后，还需要做些微调，比如要填入从 Slack 中获取的 Client ID 和 Client Secret ，域名要替换为你上篇中准备好的 2 个。老苏已经尽可能的把需要改动的地方减到了最少?创建目录在 docker 文件夹中，创建一个新文件夹，并将其命名为 outline，在其中再建两个子目录，分别是 data 、 fakes3接下来用 SSH 客户端登录到群晖，下载需要的文件# 进入目
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*文件说明:
* 第二个CUDA程序------GPU设备性能参数的查询
*开发环境:
* win7+OpenCv2.4.8+cudaTo
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2024-10-24 17:02:45
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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
前言很多时候配置深度学习的环境都会遇到这样一个问题，就是参考的不同的开源代码所用的环境不一定相同，特别是CUDA环境，一般会有CUDA9.0、CUDA10.0、CUDA10.1等版本。所对应的cuDNN也会不同。本文是在已安装CUDA10.0+cudnn7.6.4的基础上，加装CUDA9.0+cudnn7.3.1。一、gcc降级由于CUDA 9.0仅支持gcc6.0及以下版本，而Ubuntu 18
1、文字镜像如何设置转动与不转动？ A、在镜像前，输入MIRRTEXT指令 B、输入新值0 代表不转动；输入新值1代表转动 C、MIRRTEXT指令完成后，输入MI镜像指令就OK了2、CAD的版本转换 A、CAD高版本可以打开所有低版本的图纸 B、CAD低版本不可以打开高版本的图纸 C、高版本转成低版本的方法，直接点击另存为，将文件类型可以改成任意的低版本 D、将低版本转换成高版本，
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2024-07-14 13:16:03
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通常在程序开始之前并不知道需要多大的显存，程序会去申请GPU的显存的50%比如一个8G的内存，被占用了2G，那么程序会申请4G的显存（因为有足够的剩余显存）如果此时显存被占用7G，那么程序会申请剩下的所有的1G的显存。也许你的程序根本用不着这么多显存，200M也许就够了，这时候如果程序能按照需求去申请就好了，幸运的是，这样的方法是存在的：import tensorflow as tf
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2024-03-22 14:32:58
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Open Container Initiative(OCI)目前有2个标准：runtime-spec以及image-spec。前者规定了如何运行解压过的filesystem bundle。OCI规定了如何下载OCI镜像并解压到OCI filesystem bundle，这样OCI runtime就可以运行OCI bundle了。OCI(当前)相当于规定了容器的images和runtime的协议
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2024-09-29 20:32:23
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在Ubuntu14.04操作系统的宿主机中，安装docker17.06.3，将宿主机的操作系统制作成docker基础镜像，之后使用自制的基础镜像在docker中启动3个容器，分配固定IP，再在3个容器中配置solrCloud集群。关键点：docker17.06.3安装，docker自制镜像及相关容器操作，docker分配固定IP及添加端口映射，solrCloud集群部署等注：solrCloud采用
深度学习的多gpu并行尝试——工作学习中的一点体会目录 一、 深度学习并行常用方法 二、 代码解析 三、 实验结果 四、 一些细节（一）并行常用方法： 一般有两种方法，一种是模型并行，另一种是数据并行。 模型并行： 由于bp网络的过程是个串行的过程，所以模型并行主要用在一个gpu的显存不能把所有的图结构都保存下来，于是我们把一个完整的网络切分成不同块放在不同gpu上执行，每个gpu可能
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2024-03-05 17:37:02
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Autofac的基本使用---目录 Autofac使用---普通类型使用的表是Student，创建相关的IDAL、DAL、IBLL、BLL层。使用EF，创建一个Model层，存放edmx文件。创建一个Infrastructure层，基础设施项目，使用泛型类型。 1、控制台---普通类型的使用 APP.Config 配置信息，此处有个需要注意的地方：configSectio
1. 简介 autograd能对所有的张量的运算求导。是一种define-by-run的框架，也就是说，返向传播的过程是根据你的code的情况来确定的，每次迭代都可能不同（不太理解） The autograd package provides automatic differentiation for all operations on Tensors. It is a def
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2024-10-18 14:56:55
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深入浅出Docker（二）：Docker命令行探秘 作者 肖德时 发布于 2014年8月15日 | 实践案例、经验总结、技术剖析，CNUTCon全球容器技术大会北京站，Get更多亮点。 6 讨论 稍后阅读我的阅读清单【编者按】Docker是PaaS供应商dotCloud开源的一个基于LXC 的高级容器引擎，源代码托管在 GitHub 上, 基于Go语言开发并遵从Apache 2.0协议开源。
简介之前实现了基于FPGA的Winograd CNN加速器(VGG16)和基于FPGA的MobileNet v2加速器，但这两个算法在本质上区别不大:一个是VGG16，另一个是轻量级的MobileNet v2，所实现的功能都是图像分类。因此，为了尝试更多的应用，本文在FPGA上实现了一个目标检测网络----Yolov4 tiny。yolo4 tiny的结构是YOLOv4的精简版，属于轻量化模型，参
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2024-04-23 10:40:26
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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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本文主要介绍C++11中引入的auto和decltype关键字。
在C++11标准中，auto作为关键字被引入，可以用来自动推导变量类型，auto可以用于定义变量，函数返回值，lambda表达式等，在定义变量时可以使用auto来代替具体类型，编译器根据变量初始化表达式推导出变量的类型。同时还引入了decltype关键字，用于推导表达式的类型,declty
文章目录PreparationStep1: 安装Nvidia驱动Step2 安装CudaStep3: 安装CudnnStep4: 安装Tensorflow-gpu包Step5: 测试案例IssuesIssue1Issue2Issue3Issue4Other: Linux 服务器版 NVIDIA 驱动安装1. Download Linux Server Version Drive2. Instal
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2024-09-01 22:43:35
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autodock-vina分子对接1.蛋白质的处理 从蛋白库里获取蛋白质的初始结构文件http://www.rcsb.org/ 这里我们选用3HTB蛋白复合物文件，用可视化软件打开pdb文件，这里选用pymol软件查看 我们去除掉水分子以及配体，在右侧3htb中点A，选择remove waters ，再点中右下角S，拖动序列栏，在序列栏中选中其他小分子配体，在右侧sele中点A，选择remove
