Fmpeg在Windows环境下编译NVIDIA 详细步骤说明本篇教程是参考链接：https://stackoverflow.com/questions/41870137/ffmpeg-error-libnpp-not-found-in-windows编译环境准备：windows10 x64系统、更新到最新驱动的NVIDIA GeForce GTX 1050Ti、cuda_11.4.1_471.4
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2024-08-05 11:35:49
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准备工作lspci | grep -i nvidia #确认是nvidia显卡
uname -m && cat /etc/*release #确认是x86_64
gcc --version #确认gcc安装好了
sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r) #安装kernel header安装Nvidia显卡驱动一.禁用自带的nou
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2024-06-16 05:58:08
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//==overview==随着硬件的发展，我们可以看到GPU的计算能力远远的把CPU抛在后面，所以把更多的CPU端的计算放在GPU端，可以说是一个行业一直努力的方向。渲染端cpu上面，一直以来，剔除和提交drawcall都是cpu做的，这部分一方面cpu可怜的计算力只能做的很粗糙，一方面消耗颇高，导致国内游戏行业谈性能必谈drawcall数量。这部分离GPU很近，所以当然要先下手了。其实早在PS
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2024-07-29 13:19:52
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在机器学习和深度学习的应用中，利用 GPU 来加速计算可以显著提高模型训练和推理的效率。针对 Ollama 设置使用 GPU 的问题，我们将详细探讨这一过程，并提供相应的技术细节和最佳实践。
### 背景定位
在数据科学日渐普及的今天，企业正面临着日益复杂的计算需求。使用 GPU 进行模型训练可以节省时间，提高性能。然而，设置过程中常会遇到诸如 GPU 驱动程序不兼容、环境变量配置错误等问题。
虽然我们在上一节已经配置好了glfw库，但是还需要一些操作才能使用现代OpenGL。按照惯例，先说说为什么要配置glew库。我们已经知道OpenGL只是一个规范，其本身并没有实现这些方法，具体的实现是由驱动开发商针对特定显卡实现的。所以如果我们要使用这些函数就需要手动获取这些函数。这个过程繁杂且无法实现跨平台，幸运的是有一些现成的库可以帮我们访问显卡驱动，取得对应函数的函数指针并链接
此篇讲Skia绘制图片的流程，在下一篇讲图像采样原理、混合和抖动技术
1、API用法
（1）drawBitmap
void drawBitmap(const SkBitmap& bitmap, SkScalar left, SkScalar top, const SkPaint* paint = NULL);
将bitmap画到x,y的位置（这本身是一个平移，需要和SkCa
在tensorflow中，我们可以使用 tf.device() 指定模型运行的具体设备，可以指定运行在GPU还是CUP上，以及哪块GPU上。 设置使用GPU 使用 tf.device('/gpu:1') 指定Session在第二块GPU上运行 默认是gpu:0 ...
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2021-10-15 14:58:00
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# 如何在HanLP中使用GPU加速
## 概述
在本文中，我们将教你如何在HanLP中使用GPU来加速自然语言处理任务。首先我们将介绍整个流程，然后详细说明每一步需要做什么以及需要使用的代码。
## 流程
下面是实现“HanLP设置使用GPU”的整个流程的步骤：
```mermaid
gantt
title HanLP设置使用GPU流程
section 设置环境
原创
2024-04-06 06:03:59
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沉浸式视频Immersive Video本组效果主要用来无缝编辑 VR/360 视频。需要在首选项中开启 GPU 加速。VR 球面到平面 VR Sphere to Plane使用本效果可将单像或立体素材转换为平面效果。常用参数：输入格式：立方图、球形图、球面投影。VR 分形杂色 Fractal Noise常用参数：复杂度：调整分形杂色的复杂度。值越高，分形杂色就越详细；值越低，分形杂色就
文章目录❓什么是VLC?VLC 库的集成⭐VLC环境配置演示【win10系统+vs2017+win64】?VLC 库的基本使用?视频播放器实现⭐自定义函数Unicode2Utf8讲解?总结 ❓什么是VLCVLC 是 Video Lan Client 的缩写，原先是几个法国的大学生做的项目，后来他们把 VLC 作为了一个开源的项目，吸引了来自世界各国的很多优秀程序员来共同编写和维护 VLC，才逐渐
为了使 Ollama 更加高效地运行，很多开发者希望通过设置使用 GPU 来提升其性能。本文将详细记录我在设置 Ollama 使用 GPU 的整个过程，以及在这个过程中遇到的各种问题和解决方案。
## 背景定位
在一个大型的自然语言处理项目中，我们希望使用 Ollama 进行深度学习模型的推理以大幅度提升处理效率。然而，初次使用时我发现 Ollama 运行缓慢，整个平台似乎没有利用 GPU 的
ollama使用gpu设置的描述
在进行深度学习模型推理时，使用GPU（图形处理单元）可以显著提升计算性能，提高处理速度。尤其在使用[Ollama](
### 背景定位
在部署Ollama模型时，团队注意到推理速度缓慢，严重影响了业务的实时响应能力。问题的演进过程如下：
- **T0 (初始部署)**：Ollama 在CPU上运行，响应时间达到1-2秒。
- **T1 (问题发生)**：因
Ollama 是一个强大的机器学习工具，能够通过 CPU 和 GPU 来优化处理性能。不过，很多用户在使用过程中遇到了设置 Ollama 使用 GPU 的问题。以下是关于如何解决这个问题的详细步骤和建议，让我们一步步来解析。
## 问题场景
在很多需要高性能计算的场景中，使用 GPU 可以显著提高处理速度。用户反馈如下：
> “我在尝试使用 Ollama 进行模型训练时，发现性能极其缓慢，后
主要最近用到这两个软件，就简单的说明一下这个两个软件这间安装的事情。自己也是刚接触到这两款，高手误喷。RealFlow与C4D可以说两款独立的软件，属于两家不同的公司(其实我也没细找，我也不知道，应该是的吧，管他了，英雄不问出处，软件吗，只要好用就可以了)。可以在C4D中安装RealFlow的插件，接下来说的就是这个插件的问题。RealFlow用于C4D的插件细说的话其实是两种(我在网上找了半天，
主板是前面讲到的 mega2560 + Ramps1.4，刷 Marlin 固件。常用到 LCD 有两款，分别是 RepRapDiscount Full Graphic Smart Controller 和 RepRapDiscount Smart Controller。配置略有不同，一定要分清楚自己用的是哪款，看下图。以下配置和测试均都是在前者的基础上。 RepRapDiscount
一、安装opencv和dlib我使用的anaconda，安装比较方便。安装opencv，在指定环境下输入：conda install opencv安装dlib：conda install -c conda-forge dlib二、实现1、项目结构介绍其中face_detect文件夹保存检查到的人脸，face_repo里是待检测的人脸照片，face_test里是用来测试的照片。2、人脸检测定义检测器
最近在开fastai提供的AI教程,刚好自己的电脑上有nvidia独显(GPU),先前因为耗电温度高就切换到了内置显卡.是时候实现你的价值了nvidia,出来吧小宝贝.执行召唤咒语:nvidia-settings后傻眼了:ERROR: NVIDIA driver is not loadedERROR: Unable to load info from any available system(nv
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2024-09-18 06:37:50
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4.1 keras指定运行时显卡及限制GPU用量#!/usr/bin/env python
# encoding: utf-8
"""
@version: python3.6
@author: Xiangguo Sun
@contact: sunxiangguo@seu.edu.cn
@site:
@software: PyCharm
@file: 2CLSTM.py
@time: 17-7-
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2024-05-27 21:00:27
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ping是常见的测试命令，关于它的一些扩展有不少今天就来说说吧1. ping 在检查主机是否在线的工具中 ping 可能是最著名的程序了，该工具向目标主机发送 ICMP 协议（Internet Control Message Protocol） 的echo request 数据包。如果目标主机在线且允许接受ping 请求，那么目标主机将回复 ICMP echo reply 数据包。在ka
在这篇博文中，我们将探讨如何在 Linux 系统中设置 Ollama 以使用 GPU。这项技术的实现可以显著提高深度学习模型的训练和推理速度，帮助业务更快达到目标。
> 用户反馈：
> “使用 Ollama 时，GPU 未被识别，推理速度慢，严重影响了我们的产品更新迭代。”
### 业务影响
许多 AI 应用程序依赖于快速的推理和训练能力。当计算资源未得到充分利用时，产品的市场反应速度会
