说起图形学，我已经学习了N个年头了，这个N也渐渐的接近于两位数。从本科时代到研究生时代，以及现在正在进行的工作岁月，我都未能离开。我不经的回想自己和图形学相遇的那一次的偶然，那次偶然的选择让我进入了这个领域。多年以后的现在，我经常感觉到我在这个领域停滞不前，停滞不前的不只是技术层面，爱好层面也是如此，图形学总是和我分分合合，我们的关系有时候会被意外发现的新东西所打断（喜新厌旧），有时候会被一个突如
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如果要使用GPU训练模型，则需要安装NVIDIA的cuda和cudnn指令集
很多童鞋可能对指令集不是太了解，这里简单介绍一下。 下面是不专业的描述，只是帮助大家理解指令： 计算机再运行程序的时候，其实真正再执行的就是一条
第三十九章 系统烧写前面我们已经移植好了uboot和linux kernle，制作好了根文件系统。但是我们移植都是通过网络来测试的，在实际的产品开发中肯定不可能通过网络来运行，否则没网的时候产品岂不是就歇菜了。因此我们需要将uboot、linux kernel、.dtb(设备树)和rootfs这四个文件烧写到板子上的EMMC、NAND或QSPI Flash等其他存储设备上，这样不管有没有网络我们的
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2024-07-04 21:21:00
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最近需要使用mxnet-gpu框架来跑深度学习，在安装好mxnet-gpu后，在python中执行 “import mxnet” 时出现以下OSError：OSError: libnccl.so.2: cannot open shared object file: No such file or directory显然这是提示缺少libnccl.so.2这个库文件，采用 “find / -name
前言本文讨论在Unity URP中，如何使用GPU Instancing，以及和Static Batching, SRPBatcher的关系。几种Batching方式的原理简述Static Batching将一组静态物体的模型batch成一个模型，并作为一个整体提交的GPU。绘制的时候这些物体可以正常的做culling，Unity会将通过Culling的物体使用索引偏移的方式绘制。SPR Batc
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2024-06-26 13:20:54
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深度其实就是该象素点在3d世界中距离摄象机的距离，深度缓存中存储着每个象素点(绘制在屏幕上的)的深度值！深度测试决定了是否绘制较远的象素点(或较近的象素点)，通常选用较近的，而较远优先能实现透视的效果！！！2)Z值(深度值)、Z buffer(深度缓存)下面先讲讲Z坐标。Z坐标和X、Y坐标一样。在变换、裁减和透视除法后，Z的范围为-1.0~1.0。DepthRange映射指定Z坐标的变换，这与用于
Jetson nano(aarch64)部署autoware自动驾驶平台因为本人在部署阶段搜索到的资料较少，比较辛苦，走了许多弯路，所以进行了一些资料的整合与自己的一些想法的记录，谨做记录、参考。基本的环境（opencv，qt5,eigen3.3.7，cuda，）安装好后采用源码编译方式部署使用：jetson nano（4G）、ubuntu18.04LTS、ros-melodic环境部署阶段ope
前言：CUDA的全称是Computer Unified Device Architecture（计算机统一设备架构），它是NVIDIA在2007年推向市场的并行计算架构。CUDA作为NVIDIA图形处理器的通用计算引擎，提供给我们利用NVIDIA显卡进行GPGPU（General Purpose Graphics Process Unit）开发的全套工具。1.GPU与CPU绿色是计算单元，橙红色是
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2024-03-29 10:08:52
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注:下面所提到的代码实现，均在moderngpu2.0中被作者所重写。gpu上-并行归并排序,modern gpu上CTAMergesort源码实现:template<int NT, int VT, bool Stable, bool HasValues, typename KeyType,
typename ValType, typename Comp>
MGPU_DE
一 安装ubntu-tweak，现在（2013.1.7）最新版本0.8.3下载：http://ubuntu-tweak.com/双击安装或者在终端输入：sudo dpkg -i ubuntu-tweak_0.8.3-1~precise1_all.deb二 A卡驱动安装我电脑显卡是AMD Radeon HD 4500,最新的A卡驱动12.12版本不支持AMD Radeon HD 2xxx-4xxx
I Preprare for CUDA installation 官方文档：http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html 这个官方文档是针对cuda 9.1.5的，而我们安装的是cuda 8.0，所以在安装cuda的语句中版本号会稍有不同，其它都是可放心参照的方法。本节是一些
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.repo | tee /etc/yum.repos.d/nvidia-docker.repo
yum install -y nv
原创
2024-08-01 17:51:49
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压力测试环境准备：系统：Linux Ubuntu 16.04.4CPU核数：2内存：2G带宽：10000M/s服务端：Nginx 1.16 + php-fpm 7.2客户端：一台带宽50M/s的服务器。客户端的带宽不能太低。连接监控：nginx的stub_status模块配置参数如下：Linux内核参数：net.ipv4.tcp_syncookies = 1
net.ipv4.ip_local_p
Linux操作系统被广泛的应用于企业服务器领域，目前市场上的网络设备都是使用linux内核操作系统，一些网络服务器也是使用linux操作系统下面的服务搭建实现的，目前操作系统这块也基本被linux占据，使用linux的iptables功能可以做代理服务器和防火墙；使用samba服务的功能可以做搭建和打印共享服务器。那么你知道一些常用的linux命令吗？1、关于系统的开关关机 (系统的关机、重启以及
原先若是空Image可以通过uart boot下载u-boot到ddr中运行，可参考" ymodem under ubuntu "
接下是u-boot启动后，通过tftp下载Image通过nor write写入。
(1) Copy vmlinux.bin, rootfs.arm.jffs2 and appfs.jffs2 to /tftpboot.
&n
原创
2010-09-07 14:18:26
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这篇关于“性能测试工具”的文章将按以下顺序让您了解不同的软件测试工具：什么是性能测试？为什么我们需要性能测试？性能测试的优势性能测试的类型十大性能测试工具什么是性能测试？性能测试是一种软件测试，可确保应用程序在工作负载下运行良好。性能测试的目标不是发现错误，而是消除性能瓶颈，同时度量系统关键指标。性能测试的度量的指标包括：速度——它决定了应用程序是否快速响应。可扩展性——它决定了软件应用程序可以处
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2024-10-01 12:04:18
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平均负载和 CPU 上下文切换 最常用什么指标来描述系统的 CPU 性能呢？ 不是平均负载，也不是 CPU 上下文切换，而是另一个更直观的指标—— CPU 使用率 CPU 使用率是单位时间内 CPU 使用情况的统计 CPU 使用率到底是怎么算出来的吗？再有，诸如 top、ps 之类的性能工具展示的 %user、%nice、 %system、%iowait 、%steal 等等，你又能弄清楚它们之间
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2024-07-05 20:50:31
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Burn the ISO to the USB Drivepreparation: .Installation of Windows 7 USB/DVD Download Toola:Click to open the Windo
原创
2013-08-21 17:41:05
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# 实现“BlendMode.COLOR_BURN android”操作的步骤
## 介绍
在Android开发中，我们可以使用图像混合模式（BlendMode）来实现图像的合成效果。其中，BlendMode.COLOR_BURN是一种混合模式，它可以实现颜色加深的效果。本文将介绍如何在Android中使用BlendMode.COLOR_BURN来实现这个效果。
## 实现步骤
| 步骤 |
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2023-08-02 09:32:40
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进行深度学习实验时，GPU 的实时状态监测十分有必要。今天详细解读一下 nvidia-smi 命令。Linux下实时查看GPU状态nvidia-smi十秒显示一次GPU状态watch -n 1 nvidia-smi该命令用于列出所有可用的 NVIDIA 设备信息。nvidia-smi -L #使用多块GPUimport osos.environ["CUDA_VISIBL...
原创
2022-01-17 14:05:37
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