上次给大家推荐了免费的spark集群之后，就有很多小伙伴来问我有没有好的云GPU平台推荐。我一直没给大家推荐，主要原因是我常年使用Mac，对GPU配置了解不深，不过云GPU平台我倒是用过几个，今天就和大家来简单聊聊。Colab首先来介绍免费的，最著名的免费的平台应该是Colab。Colab是Google提供的免费云服务，并且还支持GPU，所以我们完全可以使用它来做深度学习的学习。Colab嵌入在G
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2023-07-24 20:53:22
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注：网上流传多种版本的安装教程，查看了自己的电脑并没有GPU，所以找到了这一款最简单的安装教程，保证您绝对能安装成功caffe 第一步下载caffe官网提供的工具包，复制Windows下CommonSettings.props.example，后缀改为CommonSettings.props，如下：第二步由于我电脑无GPU，所以修改复制过来的CommonSettings.props配置文件：第三步
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2024-07-26 17:23:29
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文章目录场景(Scene)控制面板(Panels)左面板(Left Panel)右面板(Right Panel)工具栏(Toolbars)上工具栏(Upper Toolbar/ Main Toolbar)底部工具栏(Bottom Toolbar)菜单(Menu) 场景(Scene)场景是仿真器的主要部分。 在这里，仿真对象以动画的形式显示，你可以在这里与环境进行交互。控制面板(Panels)Ti
在我最近的一次开发实践中，我遇到了一些问题：“ollama 没使用到 GPU”。这让我开始思考，这个问题是如何产生的，又该如何解决。本文将详细记录我的调查和解决过程，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化和案例分析等。
## 背景描述
“ollama 没使用到 GPU”的问题主要体现在系统未能有效利用 GPU 资源，从而导致性能瓶颈。在许多 AI 模型和数据处理任务中，使用 GP
首先说明一点这是无GPU的配置方式，本人是从VS2013+caffe的环境配合不了才来的ubuntu，结果一次就成功了。因为Ubuntu14.04 也比较稳定，所以选择的是这个版本。1. 安装各种库建议先运行以下命令sudo apt-get update 更新当前apt-get缓存中的软件包信息；安装boost(Boost库是一个可移植、提供源代码的C++库，作为标准库的后备，是C++标准化进程的
目标检测 One Stage Detection (Yolo系列下)因为YoloV4信息量其实是比较大的，但是创新点确实是比较少。所以把它单独拿出来讲。其中还有很多的优化和网络参数的调节技巧。YoloV4：很可惜，Joe Sir退出了CV界，虽然Yolo系列仍然在更新，但是还是不免有些寂寞了。YoloV4的更新主要是有以下几个方面：数据増广方面，还有模型Module方面，把CBN改成了CmBN，小
ollama容器没使用GPU的问题成为了我最近的一个技术焦点。在使用ollama构建AI模型并进行训练时，我发现容器并未充分利用可用的GPU资源。为了彻底解决这个问题，我进行了深入研究，并记录下我解决“ollama容器没使用GPU”的过程。
## 背景定位
随着深度学习和机器学习技术的发展，各种框架和工具的更新迭代愈加频繁，特别是在容器化部署和GPU加速方面，ollama成为了热门选择。oll
YOLOv5如何训练自己的数据集学会如何简单使用YOLOv5和如何制作yolo数据集后，我们便要开始学习如何使用YOLOv5来训练自己的数据集了，那么接下来便开始我们的愉快学习吧！一.将制作好的数据集放入制作好数据集后我们需要把数据集放到代码根目录下，直接复制丢进去就行。当然在此之前你最好再检查一下数据集有没有出什么问题，比如图片与标签数量对应不上等问题，所以最好检查一下，数量多的话最好编写程序来
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2024-09-19 12:50:00
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在使用 Windows 系统调用 Ollama API 时，有时会遇到 GPU 未被利用的问题。这可能会导致计算效率低下，尤其是在处理大型模型时。为了帮助开发者高效地解决这一问题，以下内容将详细记录环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和生态扩展等方面的内容。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保系统的环境符合 Ollama API 的运行要求，这包括硬件支持和软件兼容性。以下是
一、GPU驱动相关安装新驱动新装系统或出现以下提示可以重新安装驱动Failed to initialize NVML Driver library version mismatch先卸载旧驱动sudo /usr/bin/nvidia-uninstall
sudo apt-get --purge remove nvidia-*
sudo apt-get purge nvidia*
sudo a
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2024-06-19 09:08:42
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本章重点：面向对象程序设计使用现有Java类自定义类面向对象程序设计面向对象核心概念： class instance(instance fields, method, constructor)面向对象的三个特征：encapsulationinheritancepolymorphism类之间的关系：依赖(uses-a): 减少类之间耦合。聚合(has-a)继承(is-a)使用现有类构造器、new关键
1) 安装英伟达驱动 1.卸载原有驱动 2.禁用nouveau 3.禁用显卡 &
# MySQL Count 没使用索引
在使用 MySQL 数据库的过程中，经常会用到 Count 函数来统计符合某些条件的数据行数。然而，有时候我们会发现 Count 查询的效率并不高，尤其是当 Count 查询没有使用到索引的时候。本文将介绍为什么会出现这样的情况，以及如何优化 Count 查询以提高性能。
## 为什么 Count 没有使用索引会影响性能
在 MySQL 中，当执行 C
原创
2024-04-12 07:26:07
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1 前言在咱们编写 SQL 语句操作数据库中的数据的时候，有可能会遇到一些不太爽的问题，例如对于同一字段拥有相同名称的记录，我们只需要显示一条，但实际上数据库中可能含有多条拥有相同名称的记录，从而在检索的时候，显示多条记录，这就有违咱们的初衷啦！因此，为了避免这种情况的发生，咱们就需要进行“去重”处理啦，那么何为“去重”呢？说白了，就是对同一字段让拥有相同内容的记录只显示一条记录。那么，如何实现“
在调试 Java 程序时，时常会遇到“java xms 实际没使用”的问题。这种情况往往让人困惑，尤其是当你试图优化应用的性能的时候。本文将详细介绍如何排查和解决“java xms 实际没使用”问题的步骤，涵盖了环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧及生态集成等方面。
### 环境配置
为了解决该问题，我们首先需要确保我们的运行环境是正确的。以下是环境配置的步骤：
1. 确认 JD
核孤立和绑定是一种有效的性能优化手段，能够有效降低关键线程或进程时延，提升运行稳定性。本文前两节描述如何尽量将其他用户或内核线程隔离在指定核心之外，第三节介绍如何将时延敏感进程绑定到指定隔离好的孤立核心上。1 Core Isolation1.1 使用tuned实现核孤立redhat官方推荐使用tuned及其tuned-profiles-realtime模式来做核孤立安装：yum install t
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2024-04-20 21:33:13
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在stanfordnlp的示例代码中，有这么一句：doc.sentences[0].print_dependencies() 这句话会打印出三列，第一列是分割出的单词，第三列是依存句法关系依存关系手册链接为：https://nlp.stanford.edu/software/dependencies_manual.pdf最新的链接为：http://universaldependencie
使用 Java 8 语言功能 本文内容：支持的 Java 8 语言功能和 API启用 Java 8 功能和 Jack 工具链配置 Gradle已知问题 Android 支持所有 Java 7 语言功能，以及一部分 Java 8 语言功能（具体因平台版本而异）。本页介绍您可以使用的新语言功能、如何正确配置项目以使用这些功能，以及您可能遇到的任何已知问题。 注：在为 Android 开发应用时，
# 如何实现“android studio 没使用资源扫描”
## 1. 流程步骤
下面是实现“android studio 没使用资源扫描”的具体步骤，可以按照以下流程操作：
| 步骤 | 操作 |
| -------- | -------- |
| 步骤一 | 打开 Android Studio |
| 步骤二 | 点击菜单栏中的 “Build” |
| 步骤三 | 选择
原创
2024-06-02 05:44:29
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# Docker清理未使用的镜像
