Mac下如何用Parallels Desktop安装UbuntuPD下载地址：下载 – 安装 Parallels Desktop 和 Transporter Agent | Parallels 下载完成后点击安装，和一般软件的安装没有任何区别。安装系统安装完成之后打开软件，是登录PD账号的界面，点击注册（如果有账号直接登录就OK）。 注册并且登录账号之后，会出现默认安装Windows的界面。 如果
目录注意：使用ROS前的准备（一）、使用ROS前需要提前配置好Linux环境1、方式一：使用虚拟机安装ubuntu系统2、方式二：安装Linux双系统（二）、安装ROS（三）、安装ROS后推荐安装的插件和需要使用的操作1、安装Terminator2、安装VScode3、解决乌班图虚拟机内外不能相互复制问题一、创建工作空间（一）、创建工作空间，并在工作空间下面生成src文件夹（二）、进入工作空间（三
Spark tachyon 强强联手.
翻译
精选
2014-10-19 01:12:44
727阅读
点赞
通常，深度学习模型都是运行在GPU(图像处理器单元），因为它有SIMD并行化指令，所以能够快速处理图片。SIMD全称Single Instruction Multiple Data，单指令多数据流，能够复制多个操作数，并把它们打包在大型寄存器的一组指令集。其实CPU也可以使用SIMD指令，只不过GPU更擅长使用SIMD并行指令，GPU拥有更好地性能。Python的numpy库中矩阵运算会运用SIM
转载
2024-03-16 15:35:17
147阅读
# Docker在GPU上运行
## 简介
在深度学习和机器学习领域，GPU通常被用来加速计算，提高模型训练的速度。Docker是一个轻量级的容器化工具，可以帮助开发者快速部署、运行和管理应用程序。本文将介绍如何在GPU上运行Docker容器，并提供相应的代码示例。
## GPU支持
在Docker中运行GPU应用程序需要确保以下两点：
1. 硬件支持：服务器或个人电脑需要安装有支持CU
原创
2024-04-20 04:21:41
112阅读
使用 网络 设置，您可更改在虚拟机中使用的网络类型。 要修改设备设置，请执行以下操作： 点击菜单栏中 Parallels 图标 ，按选项 (Alt) 键，按住该键选择 配置。或者如果在屏幕顶部可以看见 Parallels Desktop 菜单栏，请选择 虚拟机 > 配置。 在 虚拟机配置 对话窗口，点击 硬件 并在边栏中选择该设备名称。 注意：如果该设备不存在，您可以将其添加到虚拟机配置中。
test命令格式如下：if test condition
then
command
fi关于test还可以用[]代替，格式如下,注意[]前括号后，后括号前必须有空格if [ condition ]
then
command
fi数值比较先看如下参数n1 -eq n2 #检查n1是否等于n2
n1 -ge n2 #检查n1是否大于或等于n2
n1 -le n2 #检查n1是否小于或等
在众多技术领域中，Python因其简洁和易用性而备受欢迎。然而，当我们尝试在ARM架构的设备上运行Python程序时，可能会遇到一系列挑战。在这篇博文中，我将记录解决“python程序怎么在arm上面运行”问题的过程，包括背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试和预防优化。
## 问题背景
在开发物联网（IoT）设备时，ARM架构因其低功耗和高效能而被广泛应用。许多开发者希望能够在这些设备
进入内核以后，应该做些什么呢？本章将实现一个最容易看到效果的模块：显卡驱动。6.1 什么是驱动驱动这个词听起来很高大上，但实际上很简单，就是硬件的接口函数。在软件工程中，可以使用接口封装和简化设计，硬件也是一样。例如：想要读硬盘，需要很多指令设定好几个端口，然后等待硬盘就绪，最后才能读硬盘。这一套流程可以封装成一个接口函数，其接受三个参数：起始扇区号读取的扇区数数据存储的地址这个函数就称为硬盘驱动
DataLoader是PyTorch中的一种数据类型。
在PyTorch中训练模型经常要使用它，那么该数据结构长什么样子，如何生成这样的数据类型？
下面就研究一下：
先看看 dataloader.py脚本是怎么写的（VS中按F12跳转到该脚本）
__init__（构造函数）中的几个重要的属性：
1、dataset：（数据类型 dataset）
输入的数据类型。看名字感觉就像是数据库，C#里面也有
ollama 在 GPU 下运行
本文将详细介绍如何解决“ollama 在 GPU 下运行”的问题，包括不同版本的对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及生态扩展等内容。这些内容都将以直观的结构展示并配合适当的代码块和图形。
## 版本对比
首先，我们来看一下 ollama 不同版本在 GPU 支持方面的差异：
| 版本号 | GPU 兼容性 | 性能提升 | 兼容性分析
1.导入numoy包import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt2.建立一个一维数组 a 初始化为[4,5,6], (1)输出a 的类型（type） (2)输出a的各维度的大小（shape） (3)输出 a的第一个元素（值为4）a = np.array([4, 5, 6])
print(type(a))
print(a.shape)
prin
x11、xserver看另一篇博客 openGL是一种规范，用于绘制图像OpenGL是Khronos Group开发维护的一个规范（也就是提供了一种接口），它主要为我们定义了用来操作图形和图片的一系列函数的API，需要注意的是OpenGL本身并非API。GPU的硬件开发商则需要提供满足OpenGL规范的实现，这些实现通常被称为“驱动”，它们负责将OpenGL定义的API命令翻译为GPU指令。Ope
Android编译系统中的Android.bp、Blueprint与Soonghttp://note.qidong.name/2017/08/android-blueprint/工具链关系Android.mk、Android.bp、Soong、Blueprint、Ninja，它们之间到底有什么关系？ 以下用简单的方式表达这几个概念之间的作用关系。Android.bp --> Blueprin
# 在Android Studio上运行uniapp
## 介绍
在本文中，我将教你如何在Android Studio上运行uniapp。uniapp是一种基于Vue.js开发的跨平台应用框架，可以通过编写一次代码，在多个平台上运行。Android Studio是一款强大的集成开发环境，主要用于Android应用程序的开发。
## 整体流程
下面是在Android Studio上运行unia
原创
2023-08-14 16:22:57
577阅读
模型通常具有许多很多参数。例如，流行的VGG图像分类模型有大约1.4亿个参数，分为16层！在运行推理(预测)时，你需要将输入数据(图像)传递到每个图层，通常将该数据乘以图层参数。在训练期间，你还必须稍微调整每个参数以更好地拟合数据。那是很大的计算量！CPU很擅长快速完成一些事情。 这通常很好，有足够的分支(如果用户这样做，那样做)，以及大规模并行性实际上不可能的其他顺序约束。GPU很好，可以做很多
转载
2024-03-04 09:49:18
61阅读
本文详细讲解了如何安装YOLOv5网络依赖的GPU版本的Pytorch，本人自从入坑YOLOv5后，前前后后配置了近10次环境，有时代码调好能跑了，放上一两个月再跑，竟然报错了！ 最近重装了一次电脑，重新配置了一遍环境，于是痛下决心要记录下配置环境中可能出现的问题，这里需要强调的是，我是在配好环境后写的这篇文章，大多图片是采用别人博客中的图片（在Refenrence中表明了出处，实在不想再重
转载
2024-08-28 16:30:24
1017阅读
点赞
目录1. 程序控制方式(1) 无条件传送(2) 条件传送2. 中断方式3. DMA方式 1. 程序控制方式CPU与外设之间的数据传送在程序控制下完成。(1) 无条件传送前提：外设任何时刻均已准备好数据或处于接受数据的状态。工作过程：直接执行输入输出指令，完成输入输出操作。特点：程序不检查外设的状态，直接执行输入输出指令。这是最简单的传送方式，操作简单，所需硬件和软件都较少。适用于无需应答联络的场
文章目录CUDAGPU并行化的工作流程：修饰符`__global__``__host__``__device__`内存分配 CUDA随着显卡的发展，GPU越来越强大，而且GPU为显示图像做了优化。在计算上已经超越了通用的CPU。如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了，因此NVidia推出CUDA，让显卡可以用于图像计算以外的目的。host 指代CPU及其内存， device指代GPU及其内存。
转载
2024-05-02 21:19:20
214阅读
一、第一次使用Github的准备工作首先本地要安装git，这个比较简单，网上教程很多，这里附上一个连接，没有下载的可以通过这个下载安装。本地仓库和远程的github是通过Https或者是SSH来连接的，所以要设置一下远程的仓库。1、安装好git后，在任意地方右键，点击Git Bash Here 2、创建ssh key. 输入命令“ssh-keygen -t rsa -C “X
转载
2024-06-07 23:02:33
327阅读
