https://www.jianshu.com/p/98aa75b0532f一。 windows GPU 版本的 darknet 环境环境：（基本都是按照github上的要求的来的，之前试过没按照上面的版本来，失败了，不挣扎了~ ）1. VS2015 community 免费的社区版本，这个装在哪个位置随意。2. CUDA9.1 cudnn7.1
在训练神经网络的时候，如果没有得到好的结果，我们就需要使用一些特殊的技巧。下面分别讨论在两种不同的情况下，调整模型的方法。1.训练集上得到的误差很大如果模型在训练集上得到的误差就已经很大，说明可能是你没有选择合适的函数集或者是漏掉了最优解，针对这两种情况，可以选择两种改进方法。（1）修改激活函数（activation function）在之前两篇文章中使用的激活函数是sigmoid函数，
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2024-05-15 09:12:39
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在前一篇SuperMap C++ 组件开发环境快速搭建（VS + Qt）中，讲述了如何进行SuperMap iObjects for C++ 二次开发工程的配置，以及创建地图窗口显示地图。本篇将介绍如何创建三维场景窗口，打开三维场景，以及加载模型数据。本篇仅以VS开发为例。1. 创建一个基于对话框的MFC的应用项目：FirstSup
gazebo的模型库里已经有很多模型了，但是如果要制作自己的模型，还是在Solidworks上比较方便，本文将介绍怎么将Solidworks的模型导入到gazebo中。一、安装URDF插件进入官网下载，正常安装，在Solidworks的工具->Tools->Export as URDF可以找到。二、准备工作首先在Solidworks画好装配体，给需要单独处理的配件设置坐标系(装配体-&
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2024-09-21 19:54:28
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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
CAD图纸文件过大，无法正常制图使用怎么办？在CAD制图过程中，我们遇到CAD文件过大的问题，会占用过多的存储空间，导致无法正常保存传输。解决方法如下：1.在CAD制图过程中，将普通的tff字体改用shx单线体。减少细小的线段的使用。因为一个圆弧也是N条过短的线段组成，造成图过大。2.如果我们的图纸导 入过MICROSTATION的DGN图形数据，那么就会遗 留下来大量的这样数据，导致CAD文件过
一、绝对定位如果想为元素设置层模型中的绝对定位，需要设置position:absolute(表示绝对定位)，这条语句的作用将元素从文档流中拖出来，然后使用left、right、top、bottom属性相对于其最接近的一个具有定位属性的父包含块进行绝对定位。如果不存在这样的包含块，则相对于body元素，即相对于浏览器窗口。如下面代码可以实现div元素相对于浏览器窗口向右移动100px，向下移动50p
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2024-03-26 05:48:50
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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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显卡加速自从在分子模拟开始使用以来，大大加速了分子力学的模拟速度，引sob大提到的观点“一个家用高端四核处理器加上一张消费级显卡（如RTX2060）就可以超过20核双路服务器”。这里给出一些关于分子模拟如何最大化使用显卡加速的建议。搬运自amber官网（http://ambermd.org/gpus12/），原则上只适用于amber的pmemd，不过分子模拟的算法大多类似，也可以迁移到gromac
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2024-04-25 15:57:53
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1）MeshRenderer如何使用GPU Instancing的材质球正常合批2）关于AssetBundle加密，如何重新实现LoadFromFile接口3）移动端开放世界类型游戏中选择动态阴影技术以及优化方案组合4）Unity导出Gradle工程，如何防止gradle-wrapper.properties文件的更改被覆盖RenderingQ：MeshRenderer使用GPU Instanci
在用cesium的过程中难免需要导入别人做好的3D模型，这时候就需要将这些模型转成gltf格式了当然，官方也给了我们一个网页版的转换器，但是毕竟是网页版的，效率极其低下，文件还不能太大，所以我们就需要一个格式转换器了现在只支持obj和dae转gltf，我感觉obj比较方便，所以我用的是obj2gltf，这也是官方推荐的一个，用起来很简单，而且效果和效率都不错。下面说一下过程首先在cesium目录下
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2024-09-03 21:07:42
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文章目录使用单GPU训练模型一，GPU设置二，准备数据三，定义模型四，训练模型 使用单GPU训练模型深度学习的训练过程常常非常耗时，一个模型训练几个小时是家常便饭，训练几天也是常有的事情，有时候甚至要训练几十天。训练过程的耗时主要来自于两个部分，一部分来自数据准备，另一部分来自参数迭代。当数据准备过程还是模型训练时间的主要瓶颈时，我们可以使用更多进程来准备数据。当参数迭代过程成为训练时间的主要瓶
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2024-05-11 16:07:21
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mmdetection调用模型训练 文章目录mmdetection调用模型训练转化数据集格式从labelme到coco首先data导进来改一下`coco.py`改一下`class_names.py`在模型跑了之后看生成文件然后掐了包版本设置`PYTHONPATH`diffustiondet模型模型训练跑完了检测模型yolo模型yolof模型 转化数据集格式从labelme到coco首先data导进
本系列文章，主要参考b站教程CUDA 编程入门: 8 小时掌握 GPU 计算 本部分是p1-p4部分的内容的总结1.CUDA编程基础1.1 CUDA程序架构下图是调用CUDA的核函数来执行并行计算 1.CUDA编程模型是一个异构模型，需要CPU和GPU协同工作 2.在CUDA中，host和device是两个重要的概念，我们用host指代CPU及其内存，而用device指代GPU及其内存 3.ker
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2024-10-26 10:10:45
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在机器学习和深度学习领域，越来越多的数据科学家和工程师希望利用GPU加速大模型的推理与训练，而“ollama”是一个在这方面产生了广泛应用的工具。然而，很多用户在尝试使用ollama运行大模型时面临GPU无法正常工作的挑战。本文将深入探讨如何使用GPU运行大模型，并涵盖从错误现象、根因分析到解决方案的详细过程，以便读者更好地理解和应用。
### 问题背景
随着深度学习模型规模的不断扩大，传统的
本章介绍以CUDA和OpenCL 并行编程中的一些核心架构概念来展示GPGPU的计算、编程和存储模型。本章还介绍虚拟指令集和机器指令集，逐步揭开GPGPU体系结构的面纱。2.1 计算模型计算模型是编程框架的核心，计算模型需要根据计算核心的硬件架构提取计算的共性工作方式。作为首个GPGPU编程模型，CUDA 定义以主从方式结合SIMT 硬件多线程的计算方式。本节以典型的矩阵乘法为例介绍GPGPU
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2024-05-07 23:08:06
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目标知道Pytorch中Module的使用方法知道Pytorch中优化器类的使用方法知道Pytorch中常见的损失函数的使用方法知道如何在GPU上运行代码能够说出常见的优化器及其原理1. Pytorch完成模型常用API在前一部分，我们自己实现了通过torch的相关方法完成反向传播和参数更新【PyTorch手动实现线性回归】，在pytorch中预设了一些更加灵活简单的对象，让我们来构造模型、定义损
前言 本周博客我们给大家介绍一下SiftGPU。由于特征匹配是SLAM中非常耗时间的一步，许多人都想把它的时间降至最短，因此目前ORB成了非常受欢迎的特征。而老牌SIFT，则一直给人一种“很严谨很精确，但计算非常慢”的印象。在一个普通的PC上，计算一个640$\times$480的图中的SIFT大约需要几百毫秒左右。如果特征都要算300ms，加上别的ICP什么的，一个SLAM就只能做成两帧左右的
1 模型转换特别说明：以下内容参考来自rknn官网文档 Rockchip_User_Guide_RKNN_Toolkit2_CN-1.3.0.pdf。如有侵权告知删除。完整代码放在github上。1.1 工具链(RKNN-Toolkit2) RKNN 工具链提供了两种按照方式，一种是“通过 pip install 安装”和“通过 Docker 镜像安装”，建议“通过 Docker 镜像安装”。具
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2024-03-25 17:37:55
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GPU的硬件组成GPU 是一种专门为图形处理而设计的处理器，它的设计目标是在处理大规模、高并发的图形数据时提供高效的计算能力。与 CPU 相比，GPU 的处理器数量更多，每个处理器的计算能力相对较弱，但它们可以同时处理大量的数据，从而提供更高的计算效率。GPU 的硬件组成包括：处理器单元(Processing Units，PU)：又称为流处理器(Stream Processor)，是 GPU 的核
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2024-09-24 15:07:02
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