多模态：MiniGPT-4IntroductionMethodlimitation参考 IntroductionGPT-4具有很好的多模态能力，但是不开源。大模型最近发展的也十分迅速，大模型的涌现能力可以很好的迁移到各类任务，于是作者猜想这种能力可不可以应用到多模态模型，让它具有与GPT-4类似的能力。为了实现这个假设，作者采用了号称具有ChatGPT百分之90能力的Vicuna13B作为语言模
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2024-07-09 07:31:42
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image.png简单的说,GUI编程就是给程序加上图形化界面.python的脚本开发简单,有时候只需几行代码就能实现丰富的功能,而且python本身是跨平台的,所以深受程序员的喜爱.如果给程序加一个图形化界面,那么普通的用户也就能用上python的脚本,极大提升工作效率,所以给python程序加上图形化界面,把自己写的脚本,提供给普通用户,的确是一件激动人心的事!如何给python脚本加图形化界
目录0 原理 1 OpenCV 中的 Harris 角点检测 2 亚像素级精确度的角点0 原理在上一节我们已经知道了角点的一个特性：向任何方向移动变化都很大。Chris_Harris 和 Mike_Stephens 早在 1988 年的文章
文章目录引言问题背景错误原因分析可能的解决方案实战举例报错背景验证方案小结结尾 引言随着深度学习在各领域的广泛应用，GPU计算已经成为了许多研究者和工程师的必备工具。特别是在使用诸如TensorFlow、PyTorch等深度学习框架时，我们经常需要指定特定的GPU设备来进行计算。然而，有时尽管已经设置了CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量，程序仍然会默认使用GPU设备“0”。本文将深
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2024-04-28 19:50:54
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前言本文讨论在Unity URP中，如何使用GPU Instancing，以及和Static Batching, SRPBatcher的关系。几种Batching方式的原理简述Static Batching将一组静态物体的模型batch成一个模型，并作为一个整体提交的GPU。绘制的时候这些物体可以正常的做culling，Unity会将通过Culling的物体使用索引偏移的方式绘制。SPR Batc
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2024-06-26 13:20:54
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在简单的看了一点Java的基本内容后，我开始尝试写自己的第一个Java程序。由于某些原因，学校官方的教务APP看不了自己这学期的平均绩点，就想着自己动手，写一小段代码，算一下自己的平均绩点。程序的功能很简单，输入自己的各科绩点和对应的学分，输出平均绩点。代码：/**
*Program:GPA Calculator
*Version: 1
*CopyRight:jiuwei
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2024-03-01 13:59:37
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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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framebuffer简介与应用使用GUI测试framebuffer不太方便，最简单的方法是用应用层的小程序来测试1.gpu与fb的关系gpu就是soc中的一个外设，对外体现就是寄存器。cpu可以发命令给gpu，比如给两个端点，gpu就会去做具体的画线操作。这样就减轻了cpu的负担，有点类似于DMA的作用下图是一个典型的嵌入式系统显示机制 2.在系统中查看lcd参数在测试前，最重要的就是把带有刷屏
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2024-04-17 21:53:26
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正文nvidia-docker run --rm nvidia/cuda:10.0-develdocker开的容器中要想支持gpu，也必须安装cuda(安cuda时会自动安驱动)1、可以直接使用tensorflow、pytorch等官方提供的gpu镜像。2、如果想自己定制，可以基于nvidia/cuda镜像，进行配置(不要从头自己配置)二、Docker19.03之后，内置gpu支持****增加了对
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2024-10-27 19:17:21
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目录1.1、快速入门1.1.1、中文文档：1.1.2、makedown模式下加载图片1.1.3、求积分公式：1.1.4、查看版本信息1.1.5、numpy快的原因1.2、基本使用1.2.1创建1.2.2属性1.2.3形状的改变1.2.4常见数组的创建1.2.5、随机数1.3、切片和索引1.3.1、索引1.4、基本函数1.5、广播机制1.6、级联和分割1.6.1级联操作1.6.2分割操作1.7、函数
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2024-04-25 16:21:40
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文章目录前言一、pgu是什么？下载地址二、使用步骤1.安装库2.制作按钮弹窗3.制作事件触发弹窗4.两种模式完整代码总结 前言现在用pygame制作小游戏的人越来越多，但是pygame它是没有弹窗机制的 一般解决这个问题我们会使用tkinter库或者pgu库两种方式 其中pgu库还没有很适合新手的一个手册介绍，只有下载文件中的一些函数的例子与说明，因此本文主要介绍pgu由按钮与设定事件触发的两种
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2024-03-17 09:48:35
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在虚拟机vmware上安装运行Apollo 6.0 (无GPU)，电脑没有GPU的话，视觉方面的弄不了（车道线识别、交通信号灯识别）主要是参考官网的教程， 但是我自己目前是在vmware上跑而且GPU不能直连，所以安装教程里的GPU部分都跳过。1. 先装好Ubuntu 18.04和DockerUbunut系统中安装Docker，因为apollo需要运行在Docker所创建的容器中。 虚拟机不支持G
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2024-04-24 13:06:38
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我使用的keras是基于Tensorflow后端的框架(建议大家使用这个)1、keras 调用gpu方法如果linux服务器中keras 没有默认gpu操作的话，那么在代码前面加入这三行命令即可选择调用的gpu：os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1"（其中0.1是选择所调用的gpu）gpu_options = tf.GPUOptions(allow_g
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2024-03-07 09:28:30
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移动GPU渲染原理的流派——IMR、TBR及TBDR
移动GPU相对桌面级的GPU仅仅能算是未长大的小孩子，尽管小孩子在某些场合也能比成人更有优势（比方杂技、柔术之类的表演）。但在力量上还是有先天的区别，主要表如今理论性能和带宽上。
与桌面GPU动辄256bit甚至384bit的位宽、1.2-1.5GHz的高频显存相比。移动GPU不仅要和CPU共享内存带宽，并且普遍
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2024-05-25 08:07:17
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加速未来：掌握GPU计算，助力Java应用飞跃前言随着计算需求的不断增加，GPU计算和并行处理技术成为提高应用程序性能的关键。在Java生态系统中，有许多强大的库和工具，可以帮助开发者充分利用GPU的并行计算能力，从而加速各种应用程序。本文将介绍几个主要的GPU计算与并行处理库，深入探讨它们的特性、用法，并提供实例代码，以帮助开发者更好地了解如何将并行计算引入Java应用。 文章目录加速未来：掌握
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2024-06-01 01:11:10
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不久前，英特尔推出首款面向数据中心的全新服务器 GPU，采用英特尔能效最高的图形架构——英特尔Xe-LP微架构，全新产品的到来意味着其在以数据中心的版图有了进一步的扩张与补全，而基于此，英特尔也正全面向 XPU 时代进军。事实上，英特尔在今天为我们带来高扩展性、灵活、性能卓越的硬件背后，更离不开其在软件上深厚的积累与优化。近日，就英特尔软件技术栈的研发与应用，以及最新的研究成果，英特尔架构、图形和
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2024-05-24 17:13:34
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iOS GPUImage 的使用 GPUImage是现在做滤镜最主流的开源框架，没有之一。作者BradLarson基于openGL对图片处理单元进行封装，提供出GPUImageFilter基类，配合shader，常用滤镜都拿下不是问题。一、安装（1）：首先下载GPUImage https://github.com/BradLarson/GPUImage （2
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2024-07-24 13:13:58
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//==overview==随着硬件的发展，我们可以看到GPU的计算能力远远的把CPU抛在后面，所以把更多的CPU端的计算放在GPU端，可以说是一个行业一直努力的方向。渲染端cpu上面，一直以来，剔除和提交drawcall都是cpu做的，这部分一方面cpu可怜的计算力只能做的很粗糙，一方面消耗颇高，导致国内游戏行业谈性能必谈drawcall数量。这部分离GPU很近，所以当然要先下手了。其实早在PS
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2024-07-29 13:19:52
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一、定义OpenMP (Open Multi-Processing) 是一种用于并行编程的应用程序接口 (API)，它针对共享内存多处理器系统的并行计算进行了优化。它是一个可移植、可伸缩的并行编程模型，可以在多个平台上运行，包括计算机集群和大型超级计算机。OpenMP 是一个开放的标准，由一组 C、C++ 和 Fortran 编译指令组成，这些指令可以在编写串行代码的同时进行并行化，从而实现更高的
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2024-03-27 07:47:21
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