在AI应用容器化时，会碰到cuda failure 35错误，查了下是跟CUDA驱动版本有关。但有时同一个镜像在不同环境运行仍会有问题，查了下宿主机的显卡驱动版本，也没发现什么问题。为了彻底解决这类问题，了解了CUDA API的体系结构，并对NVIDIA Docker实现CUDA容器化原理进行了分析。CUDA API体系结构CUDA是由NVIDIA推出的通用并行计算架构，通过一些CUDA库提供了一
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2024-04-16 22:59:23
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已经有cuda8下，安装cuda9，安装cudnn，安装conda并构建对应版本的python虚拟环
原创
2021-08-25 15:19:56
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CUDA在Windows的安装和使用 前段时间在学习并行程序以及GPGPU，首先入门的是CUDA，经过多日的学习，大概了解了CUDA的工作原理，但是有一些技术细节还是需要以后的学习理解才行啊。 在
问题1：明明都pip install pytesseract，但是就是安装不上pytesseract 未安装链接: https://pan.baidu.com/s/1I4HzCgO4mITWTcZFkdil6g?pwd=afes 提取码: afes安装后一路next，然后配置环境变量C:\Program Files\Tesseract-OCR新建一个系统变量问题2：程序如果报错信息:Error o
以openCV4.2配置cuda10.2为例。总共参考三个：本篇博客、CMake编译OpenCV、https://www.bilibili.com/video/av71643385就可以配置完成。 【下载】 CUDA Toolkit和cuDNN https://developer.nvidia.co
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2020-02-04 22:24:00
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为什么OpenCV在vscode上使用需要提前进行编译？ OpenCV需要编译的原因是因为它是一个开源的计算机视觉库，它提供了大量的图像处理和计算机视觉算法函数。编译过程将源代码转换为可执行的机器代码，以便在特定平台上运行。 在编译过程中，编译器会将源代码转换为目标代码（.o文件），然后链接器将目标代码和其他依赖项（如库文件）合并为可执行文件或动态链接库（.dll、.so文件），以供应用程序
注意：不同版本的eclipse可支持的tomcat版本有限1.到eclipse官网下载最新版本的eclipse，解压后即可，不需要安装。2.运行名为eclipse的程序文件，打开eclipse工作界面3.选择菜单栏中的Windows-preferences4.选择左侧的server-runtime environment-add-选择你的tomcat版本即可 注意，此处选择的
原创
2022-04-13 17:22:06
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1:eclipse WebContent-->WebRoot
1:eclipse 的jee项目的目录名称为WebContent 如果强制修改为WebRoot 需要配置一些内容：
在org.eclipse.wst.common.component 中加入
<wb-resource&nb
原创
2011-11-11 09:56:38
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1、Java源代码文件UTF-8结尾 2、以jdk1.7为默认的编译选项 3、代码缩进以4个空格代替Tab，设置如下图所示 4、不要使用eclipse自带的maven，要使用主动安装的maven 5、maven配置文件也要保持和...
原创
2021-10-29 11:02:39
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-startupplugins/org.eclipse.equinox.launcher_1.3.0.v20130327-1440.jar--launcher.libraryplugins/org.eclipse.equinox.launcher.win32.win32.x86_64_1.1.200.v20140116-2212-productorg.eclipse.epp.p
原创
2022-11-04 18:42:00
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最近又捡起了CUDA，因为需要做一个任务，将某程序使用CUDA并行计算加快速度，希望能尽量达到实时性。CUDA的安装没有什么好讲，就是一路Next就可以。现在CUDA只有一个安装包，并且集成了Nsight，特别方便，不像CUDA 4，居然要安装3个包，烦死。安装过后就开始对具体工程进行配置。如果直接新建一个CUDA的工程，那么很方便，貌似可以直接编译运行，新建的cu文件也包含一个简单的向量加法。但
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2024-04-04 19:48:53
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准备：一块计算性能大于等于3.0的NVIDIA的显卡 （不知道自己的NVIDIA GPU的计算性能的可以在这里查到： https://developer.nvidia.com/cuda-gpus ）装有Linux系统的电脑 （本文以Ubuntu 16.04.2 LTS Gnome 64位系统为例展开，其他的也是大同小异）Python 3.6 (建议使用Python3版本，而不是2.7版，部分Lin
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2024-08-07 11:16:04
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环境准备visual studio ，这里以2017为例opencv （上条博客有讲基础包怎么配置，这里不展开讲了）
opencv_contrib 一定要跟自己的opencv版本对应cmake https://cmake.org/download/
cuda https://developer.nvidia.com/cuda-downloads（如果不装gpu的支持直接忽略）cmake-gui 生
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2024-04-23 09:04:37
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环境：Win10 CUDA：11.2 cuDNN：8.1.0 CUDA11.2安装以及cuDNN8.1.0配置版本对应查驱动版本一、安装CUDA 11.2二、配置cuDNN 8.1.01.下载包（前提需要注册一个免费的NVIDIA）2.解压缩，复制文件深度学习框架环境安装： 版本对应NVIDIA官网给出的官方信息 所有能安装配置的前提是电脑拥有NVIDIA显卡（N卡），需要根据显卡的驱动信息选择
CUDA9.0是目前最新的Cuda版本，VS2017也是目前最新的Visual Studio版本，当前（2017/09）网上很少有CUDA9.0+VS2017
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2021-09-01 14:49:58
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配置：win10+OpenCV4.5.1+CUDA11.6主线：主要参考：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/354838274跟着贾志刚老师视频一步步做，然后对照知乎的一位博主的步骤查缺补漏。知乎的博主提供了OpenCV4.5.1配置时需要的.cache文件，写的也非常的详细，非常不错。如果是OpneCV4.5.1的可以直接下载，如果不是需要自己搜索下载相关文件。配置跟着
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2024-04-05 13:39:12
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构建CentOS7 + cuda 11 + cudnn8 + openfoam2.3.x 的 Docker 镜像在CentOS 服务器上安装Docker下载Nvidia官方Docker镜像启动镜像安装openMPI安装依赖编译openmpi环境变量开启ssh服务 和 端口映射centos bug源码编译 OpenFOAM-2.3.x编译cfd和dem程序打包发布镜像将容器变为镜像 contain
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2024-08-08 13:31:19
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1.安装toolkit(1)cd /home/CUDA_train/software/cuda4.1(2)./cudatoolkit_4.1.28_linux_64_rhel6.x.run指定安装目录(3)配置cuda toolkit环境变量(a)vim ~/.bashrc(b)添加如下行
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2022-08-30 09:54:32
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# Python 配置 OpenCV CUDA 的教程
OpenCV 是计算机视觉领域中最流行的库之一。它提供了大量的图像处理功能，并可以通过 CUDA 构建 GPU 加速的应用程序。配置 OpenCV 使用 CUDA 可以显著提高图像处理和计算的效率。本文将介绍如何在 Python 环境中配置 OpenCV 和 CUDA，并提供代码示例。
## 1. 安装前的准备
在安装 OpenCV 和
在进行CUDA Linux环境配置之前，需要先了解一些基本概念。CUDA是由NVIDIA推出的用于并行计算的平台和编程模型，它可以利用GPU进行高性能计算。Linux作为一种开源操作系统，为用户提供了自由度和灵活性，适用于各种应用场景。
首先，要进行CUDA Linux环境配置，需要确保已经安装了适当版本的NVIDIA驱动程序。可以通过NVIDIA官方网站下载最新版本的驱动程序，并按照其指示进行
原创
2024-04-09 09:47:52
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