判断一张显卡的好坏，依然要使用参数然而我认为显卡是不需要知道参数的因为在知道性能差距的情况下，用相同分辨率下的游戏帧数进行对比就能选购自己的显卡但是既然是科普，也就讲一讲吧 （0）显卡核心 GK110-425-B1显卡核心，来自GTX780Ti N卡是同架构的核心数字越小越厉害（1）流处理器在同一代中一般是高级最多，然后阉割一点，于是就有了中端和低端
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2024-07-05 09:11:04
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车队有同学碰到飞思卡尔K60系列的超频极限问题大概是上个月月底的事情了。但是那个时候只是为了赶紧把车跑起来，并没有准备总结所遇到的问题。自从有人研究出飞思卡尔MK60系列的超频方法，可以说是所有人都在超频。在我校车队的历史程序中，可以说几代学长基本都是超频使用的。而在超频的过程中也遇到了很多的问题。 最早的应该是15级学长开始就存在有超频后，程序出现跑飞等各种问题的记录。 但是这么多年下来了，学弟
我的上一篇博客：一文搞定实验室服务器配置：硬件+Ubuntu+CUDA/cuDNN+Python/Anaconda深度学习环境配置. 今天拿一台游戏本重现了这个过程（神舟Z7-CT5NA），写篇博客记录一下。这台笔记本的显卡是1660Ti（所以不差于1660Ti的机器可以照搬经验）这台笔记本的CPU是带核显的Intel（不带核显的Intel应该也可以，但是AMD的CPU不知道行不行）安装Ubunt
Linux是一个自由和开放源代码的操作系统，它可以在各种不同的硬件平台上运行。其中，红帽公司开发了一系列基于Linux内核的操作系统，被广泛用于企业级服务器和工作站。
在Linux系统中，显卡的选择对计算机的性能和用户体验至关重要。GeForce GT 610是一款由NVIDIA公司推出的中低端显卡，其拥有1GB的显存和48个CUDA核心，适用于日常办公和轻度游戏。
在使用红帽操作系统时，如果
原创
2024-04-08 10:08:33
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【技术资讯】0、2080 Ti 莫名起火，英伟达承认 GPU 有缺陷，股价暴跌19%RTX 2080 Ti，英伟达新一代图灵架构 GPU，因为独特而鲜明的外观，一直以来被大家戏称为“燃气灶”。 现在这个昵称总算名副其实了。 昨天，2080 Ti 用户 shansoft 正在上网，只是简单地浏览网页，没有做其他任何事情。突然，电脑突然黑屏自动关机了。 不明所以的他往机箱里一看，不得了：2080
经常会有人问我2K分辨率显示器我该买什么显卡？我个人认为哈，分3钟情况：(1)打LOL类似的腾讯游戏 NBA2K20之类的轻度单机游戏，显卡1660 Super在2K分辨率下是非常够用的。(2)办公+影音娱乐使用，大部分显卡都是支持的(比如很多年前的老卡HD7750 GTX750 GTX650及以上级别显卡)(3)打绝地求生或各种单机大型游戏，最低建议RTX2060 Super，预算多一些的可考虑
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2024-07-29 11:31:04
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用MinGW运行程序1. MinGW安装1.1 安装步骤1.2 MinGW使用2. Code Runner 插件安装 本节将以配置 Windows 平台上 VS Code 为例，为大家讲解如何在 VS Code 上直接运行 C 和 C++ 程序。和 Notepad++,Sublime Text 一样，VS Code 本身不具备 C、C++编译器。因此在配置 VS Code 之前，我们必须先在当前系
# PyTorch与AMD显卡的兼容性探讨
在深度学习领域，PyTorch作为一款广受欢迎的开源框架，已经成为许多研究者和开发者的首选。然而，当涉及到硬件兼容性时，尤其是AMD显卡（通常称为“A卡”）的支持情况，许多人仍然存在疑问。本文将探讨PyTorch是否可以在AMD显卡上运行，具体实现过程以及相关代码示例。
## 背景知识
PyTorch最初是为NVIDIA的CUDA架构开发的，CUD
原创
2024-09-28 04:36:54
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a卡能跑pytorch吗？这个问题在当前深度学习的研究和开发中愈发受到关注。近年来，随着显卡技术的发展和深度学习框架的多样化，尤其是PyTorch的广泛应用，一些用户开始关注非NVIDIA显卡（即A卡）在机器学习和深度学习任务中的适用性。
## 背景描述
近年来，PyTorch因其灵活性和易用性受到众多研究者和开发者的喜爱，但绝大多数采用CUDA后端，专为NVIDIA图形处理单元（GPU）优化。
在网络领域，VxLAN（Virtual Extensible LAN）和ACI（Application Centric Infrastructure）都是比较热门的技术，它们分别代表了网络虚拟化和应用驱动的基础设施。那么在VxLAN中能跑ACI吗？这是一个比较有趣的问题。
首先，需要了解VxLAN和ACI分别是什么。VxLAN是一种网络虚拟化技术，它通过在已有网络架构上创建虚拟网络，将不同的子网
原创
2024-02-21 16:04:45
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# 如何在 Jupyter Notebook 中运行深度学习
## 前言
深度学习是人工智能的一种重要分支，而 Jupyter Notebook 是数据科学和机器学习领域中广泛使用的工具之一。本文将详细说明如何在 Jupyter Notebook 中进行深度学习的基本步骤，以帮助刚入行的小白轻松上手。
## 流程概述
以下是实现 Jupyter Notebook 深度学习任务的基本流程：
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原创
2024-10-26 05:04:21
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集显能跑PyTorch吗？这是许多开发者常常遇到的一个问题。随着AI和深度学习技术的快速发展，越来越多的人想要使用PyTorch这个强大的深度学习框架，而不必依赖昂贵的显卡。然而，集成显卡的性能到底能否满足PyTorch的运行需求呢？这篇文章将详细探讨这个问题的解决过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、版本管理和最佳实践。
### 环境预检
在开始之前，我们需要对环境进行预检。首先，
KeyShot 8 for Mac软件特色一、提高工作流程效率 KeyShot软件的渲染速度从始至终一直很快，而且操作简单。KeyShot 7延续了这一点，让您的工作流程更加流畅，从导入到最终渲染，这些功能能够让您前所未有地快速创建视觉效果。室内照明模式 KeyShot 7自带6种新的照明模式，由全新的照明算法提供技术支持，可以设置或调整为室内照片或产品照片优化的场景照明，切换到性能模式，或者通过
# 显卡多少才能跑PyTorch：一篇科普文章
在深度学习的领域中，PyTorch是一个非常流行且强大的框架。相较于传统的CPU计算，GPU（图形处理单元）能够显著加快图形和计算密集型应用的速度。在使用PyTorch进行模型训练时，选择合适的显卡是至关重要的。本文将探讨在使用PyTorch时对显卡的基本需求，并且将提供一些代码示例来展示如何利用GPU进行计算。
## 1. PyTorch与GP
# 如何在Docker中运行麒麟操作系统
## 整体流程
为了在Docker容器中运行麒麟操作系统，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
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| 1 | 下载麒麟操作系统的Docker镜像 |
| 2 | 创建并运行一个新的容器 |
| 3 | 进入容器并操作麒麟操作系统 |
## 具体操作步骤
### 步骤1： 下载麒麟操作系统的Docke
原创
2024-03-13 04:48:07
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让你的电脑性能拉满在我们做开发的时候，如果我们的生产工具（也就是我们的电脑）出现卡顿或者无法运行开发工具的话，那将会极大地影响我们的生产力。而且，电脑制造商为了电脑的稳定性，故意把初始化时候的电脑性能调的很均衡。配置高的电脑就还好，尽管电脑是性能均衡的模式，但是配置高呀，所以在开发的时候卡顿的时候还是很少的，但是我们有些老电脑就不行了，再使用开发商设定的均衡性能模式的话，难免会在开发的时候出现卡顿
接着上篇的的YOLO系列面试问题总结，加油，冲！三.YOLOv31.YOLOv3主干网络BackBone——Darknet-53网络结构（因为有53个卷积层）（原论文中Darknet53的尺寸是在图片分类训练集上训练的，所以输入的图像尺寸是256x256，而在YOLOv3中输入尺寸是416×416） ①上图中，Top-1 Accuracy和Top-5 Accuracy是指什么呢？区别在哪呢？
# 核显GPU能跑PyTorch吗？——深入理解PyTorch与核显的兼容性
近年来，人工智能技术迅速发展，特别是在深度学习领域，PyTorch作为一种广泛使用的深度学习框架，其强大的功能和灵活性吸引了众多开发者和研究者。对于那些没有独立显卡的用户，使用集成显卡（即“核显”）进行深度学习训练与推理时，大家可能会问：“核显GPU能跑PyTorch吗？”本文将对此进行探讨，并附带代码示例与实践指导。
一. 迭代器介绍1. 什么是迭代器 1.1. 迭代器指的是迭代取值的工具 1.2. 迭代是一重复的过程，每一次重复都是基于上一次的结果而来 #单纯的重复不是迭代 # i=0
# while True:
# print(i) # 迭代：重复+每次重复都是
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2024-01-10 20:04:40
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联想小新pro13 2020上手使用体验1、 配置篇：1、 西数硬盘+镁光内存电脑在京东上买的，收货地址江西，上海仓发货，首发这批好像都是西数+镁光，目前没有在网上看见三星的硬盘和内存，但是大家也不用担心，西数硬盘和镁光内存都很不错，不会比三星差在哪儿，起码日常体验上是感觉不出来的，所以不用太过于纠结。2、 10210U+MX350十代酷睿加上最新的显卡组合日常使用非常流畅，对于没有游戏需求的我来
