许多朋友买来了3D打印机，但却不知道如何下手，其实，3D打印机远远没那么复杂。那么，今天就来简单说一下3D打印机怎么用? 第一步：创建模型 想要玩转3D打印，最重要也是必不可少的环节就是建模!现在可以绘制三维图形的软件有很多，关键是要看它是否能够生成.stl格式的文件，像AutoCAD、3Dsmax、solidworks等这些比较常用的3D制图软件都是可以输出或者转换成STL格式的。
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2024-09-03 13:03:08
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介绍：在最近的3D编程中，想开始做一些多模型的Demo，而网上显然没有那么多直接可供DirectX使用的模型文件(.x)，而3D模型文件格式中的obj文件则具有较好的通用性，不仅支持各类3D建模软件的互相导入导出，在Maya上还可以直接读写。 OBJ文件结构：以一个立方体模型的obj文件为例： # 一些注释
mtllib cube.mtl
g def
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2024-10-17 11:45:42
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在Linux系统中， /proc 目录下提供了很多的文件来显示系统的软硬件信息。如果想了解系统中的CPU提供者及相关配置信息，可以查看 /proc/cpuinfo 。比如我们要获取物理CPU的数量、每个物理cpu的核心数、是否开启超线程等信息。首先要搞清楚物理CPU、核心数、逻辑CPU数的概念：① 物理CPU数量（physical id）：主板上实
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2024-09-03 11:29:37
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# Python 如何查看 TensorFlow 是否使用了 GPU
在深度学习的开发中，TensorFlow 是一个流行的框架。为了提升模型训练的效率及性能，通常会使用 GPU。在某些情况下，我们可能希望验证 TensorFlow 是否正确地识别并使用了 GPU。如果您希望确认这一点，下面的方案将为您提供一系列步骤和示例代码，帮助您检查 TensorFlow 是否在使用 GPU。
## 环境
我们平时使用Verilog进行状态机编码时，通常使用parameter对状态名进行定义，这样写Case语句的时候就不会对这一串10摸不着头脑。可是通常这样做的话，在Modelsim里看到的还是一串10，使排错非常困难，特别是在用OneHot编码的时候，就看到一串0中间的一个1 #_# 简直要疯掉。Question: 我们可不可以像VHDL一样，在仿真的时候看到状态名字，而不仅仅是状态编码呢？答
模型检查技术软件和硬件验证中的逻辑 基本设置： 系统（例如，软件或硬件） 描述系统行为的标记转换系统 单次运行系统 由标记转换系统生成的轨迹 系统的一个属性（例如，每个请求最终都会被授予） 表达属性的某种形式语言的公式。模型检查： 检查给定系统是否满足给定规范。SAT解决： 检查是否可以实现给定的规范（或集合）。命题逻辑 公式描述了基于布尔真值的复合语句。 谓词逻辑 公式描述了由关系编码的复杂系统
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2024-05-16 10:09:00
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如何查看PyTorch是否使用了GPU
# 引言
在深度学习中，使用GPU进行计算可以大幅提升训练和推理的速度。PyTorch是一个广受欢迎的深度学习框架，支持使用GPU进行计算。然而，在使用PyTorch进行开发时，我们需要确保代码是否正确地利用了GPU。本文将介绍如何查看PyTorch是否使用了GPU，并提供一个具体示例。
# 1. 查看PyTorch是否使用了GPU
要查看PyTorch
原创
2023-12-29 08:39:13
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/proc/cpuinfo文件分析
根据以下内容，我们则可以很方便的知道当前系统关于CPU、CPU的核数、CPU是否启用超线程等信息。
<1>查询系统
CPU的个数：cat /proc/cpuinfo | grep "
physical id" | sort | uniq | wc -l &
盒绘EVA专属防伪(好评 板件数量不多，拼装方便 拼装过程某些造型手建议直接圣水粘死，不然会影响pose(粘死不影响)
# PyTorch中如何查看是否使用了GPU
在进行深度学习模型训练时，利用GPU进行加速是非常普遍的做法。PyTorch作为一种流行的深度学习框架，提供了简单的方法来检查是否使用GPU。本文将介绍如何在PyTorch中查看是否成功使用GPU，并提供相应的代码示例。
## 1. 安装PyTorch
在开始之前，请确保你的系统上已经安装了PyTorch。可以通过以下命令安装：
```bash
原创
2024-08-03 06:59:05
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# Ubuntu下如何查看PyTorch是否调用了GPU
在深度学习的实践中，使用GPU加速计算是提高训练速度的常见策略。PyTorch作为一个流行的深度学习框架，提供了一些工具和方法来检查GPU的使用情况。本文将介绍如何在Ubuntu环境中查看PyTorch是否调用了GPU，并给出一些实际代码示例来帮助您更好地理解这个过程。
## 1. 环境准备
在开始之前，确保您已经安装了PyTorch
/*******************************************************************************************************************
*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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大型人工智能模型，尤其是那些拥有千亿参数的模型，因其出色的商业应用表现而受到市场的青睐。但是，直接通过API使用这些模型可能会带来数据泄露的风险，尤其是当模型提供商如OpenAI等可能涉及数据隐私问题时。私有部署虽然是一个解决办法，但昂贵的授权费用对于许多企业来说是一笔不小的开支。Orion-14B系列模型的推出，旨在解决这一难题，提供一个既经济实惠又性能卓越的选择。Orion-14B系列特点Or
安装 `Ollama` 后，用户通常会希望验证其是否利用了 GPU 进行模型推理。通过验证 GPU 的可用性，不仅可以获得更快的模型推理速度，还可以有效减少计算资源的消耗。以下是完整的复盘记录，详细描述了“ollama安装 如何判断是否使用了GPU”的整个过程。
### 问题背景
在现代深度学习应用中，GPU 的使用是提升性能的关键因素之一。`Ollama` 则是一个高效的开源模型推理平台，能
文章目录图像目标检测是什么？模型是如何完成目标检测的？确定边界框数量N深度学习目标检测模型简介PyTorch中的Faster RCNN训练Faster RCNN结构分析代码分析1.features=self.backbone（images.tensors）2.proposals，proposal_losses=selfrpn（images，features，targets）3.detection
本文仅作个人学习笔记，欢迎指正错误之处 jdk版本：1.8.0_191 Tomcat版本：8.5.37 SpringMVC版本：5.0.7 工具：IntelliJ IDEA一、快速入门项目所需jar包：百度云盘链接地址 提取码：hw70springMVC概述：Spring MVC属于SpringFrameWork的后续产品Spring 框架提供了构建 Web 应用程序的全功能 MVC 模块使用 S
1.torch安装（1）准备工作 如果机器不带有英伟达的显卡则此步骤可以跳过1）查看机器显卡版本 cmd窗口输入nvidia-smi，查看驱动版本以及cuda版本 只需要注意驱动版本以及cuda版本即可2）下载cuda 根据上述查看的cuda版本到英伟达官网下载相应版本的cuda工具包（https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive） 下载cud
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2023-08-17 17:09:56
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与静态合批动态合批一样，GPU实例化的目的是对于多个网格同一个材质不同属性，尽可能减少Draw Call的次数，减少合批数量进而达到提高性能的目的简单的GPU实例化的案例实现首先创建一个基本的c#脚本主要的代码是在Start中，设定游戏一开始计算一个for循环，当 i 小于我们设定的固定数量后，结束循环，在循环体中加入下面的计算固定写法Instantiate &n
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2024-03-21 11:42:39
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要检测Ollama是否使用了GPU，首先需要确保整个系统环境已经正确配置。下面，我们将详细描述这一检测过程的各个步骤，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、性能对比和部署方案。
### 环境配置
在进行任何检测之前，首先需要确保系统的环境配置完备。以下是环境配置的步骤。
1. **操作系统和依赖安装**
- 需要确保系统上安装了必要的驱动和工具。例如：CUDA、cuDNN 等。
在工作和生活中，总免不了电脑未经允许被其他人动用，那很多人都会疑惑我们能否查看电脑使用痕迹呢？其实我们完全可以再电脑上查看上一次开机时间、事件的记录以及运行过的文档。下面和笔者一起了解一下吧。一、记录开机时间的SchedLgU.Txt文件系统每次的开机，都会把系统启动的时间记录在一个叫SchedLgU.Txt的文本文件中，这个文件的位置很隐蔽，具体在C盘的“Windows”目录里。，记录了从系统安
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2023-12-11 00:52:01
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