文章目录总览GPU基础环境配置Ubuntu安装NVIDIA显卡驱动CUDA TOOLKIT其余部分的安装安装cudnn安装Anaconda3下载sh文件添加镜像源建立虚拟环境Pytorch环境配置Jupyter Notebook安装与服务配置MNIST实现---深度学习之HelloWrold多版本cuda切换快捷启动新建环境供他人使用 总览本文旨在配置实验室工作站的实验环境，并通过jupyter
贝叶斯优化是一种处理黑盒函数优化问题的重要方法。它通过构建一个目标函数的代理模型，并且利用贝叶斯机器学习方法如高斯过程回归来评估代理模型的不确定性。基于代理模型，通过一个采样函数来决定在哪里进行采样。本推文简单描述了贝叶斯优化方法的框架，包括高斯过程回归和三种常用的采样函数：期望提升，知识梯度，熵搜索和预测熵搜索。最后，本文提供了一些常用的高斯过程回归和贝叶斯优化的软件包。1.贝叶斯优化问题贝叶
# Jupyter Lab 使用 Docker 安装
在数据分析和机器学习的领域，Jupyter Lab 是一个非常受欢迎的工具，它提供了一个交互式的开发环境，可以帮助我们快速地编写和运行代码。如果你想要在不同的环境中使用 Jupyter Lab，并且希望能够方便地管理依赖库和环境，那么使用 Docker 来安装 Jupyter Lab 就是一个不错的选择。本文将介绍如何使用 Docker 来安
原创
2024-01-01 05:09:31
147阅读
# 如何解决 Jupyter Notebook 无法运行 Python 程序的问题
Jupyter Notebook 是一个强大的交互式计算环境，广泛应用于数据科学和机器学习等领域。然而，有时候你可能会发现 Jupyter Notebook 无法运行 Python 程序。本文将教你如何一步一步解决这个问题，确保你能够顺利使用 Jupyter Notebook。我们将以一个清晰的流程和代码示例来指
原创
2024-10-18 04:03:52
45阅读
大体介绍本篇论文采用了深度卷积神经网络(DCNN)特征的回归和使用条件随机场(CRF)进行后处理细化来解决单目图像的深度或者表面法向的预测问题。这个framework在超像素级别和像素级别这两个级别(超像素级别的深度回归，从超像素级别到像素级别的深度调整)上进行工作。由于framework是自上而下的，所以它可以从超像素级别工作到像素级别。首先，设计DCNN模型来学习从多尺度图像块到超像素级别深度
# 如何在Pytorch环境下打开Jupyter
## 简介
作为一名经验丰富的开发者，你需要教导一位刚入行的小白如何在Pytorch环境下打开Jupyter。下面将详细说明整个流程，并提供每一步需要进行的操作以及相应的代码。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[下载并安装Anaconda] --> B[安装Pytorch]
B --> C[打开J
原创
2024-03-08 05:48:37
83阅读
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
198阅读
问题描述如图，在jupyter连上远程服务器后执行命令如!conda install *，会要求输入确认
原创
2022-10-27 12:54:43
238阅读
文章目录引言问题背景错误原因分析可能的解决方案实战举例报错背景验证方案小结结尾 引言随着深度学习在各领域的广泛应用，GPU计算已经成为了许多研究者和工程师的必备工具。特别是在使用诸如TensorFlow、PyTorch等深度学习框架时，我们经常需要指定特定的GPU设备来进行计算。然而，有时尽管已经设置了CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量，程序仍然会默认使用GPU设备“0”。本文将深
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2024-04-28 19:50:54
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进入Anaconda Promt，在这里面创建虚拟环境找到Anaconda目录中的envs，记住这个的路径 一路转到这个envs目录下，在这里面建虚拟环境。每个人的envs文件在的位置不一样，这只是我自己的位置。为什么要在这里面建虚拟环境，因为我的C盘容量不够了，在e盘建的虚拟环境，下载的pytorch也在e盘。 创建虚拟环境，名字是pytorch-GPU，python版本是3.8#创建环境
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在简单的看了一点Java的基本内容后，我开始尝试写自己的第一个Java程序。由于某些原因，学校官方的教务APP看不了自己这学期的平均绩点，就想着自己动手，写一小段代码，算一下自己的平均绩点。程序的功能很简单，输入自己的各科绩点和对应的学分，输出平均绩点。代码：/**
*Program:GPA Calculator
*Version: 1
*CopyRight:jiuwei
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2024-03-01 13:59:37
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framebuffer简介与应用使用GUI测试framebuffer不太方便，最简单的方法是用应用层的小程序来测试1.gpu与fb的关系gpu就是soc中的一个外设，对外体现就是寄存器。cpu可以发命令给gpu，比如给两个端点，gpu就会去做具体的画线操作。这样就减轻了cpu的负担，有点类似于DMA的作用下图是一个典型的嵌入式系统显示机制 2.在系统中查看lcd参数在测试前，最重要的就是把带有刷屏
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2024-04-17 21:53:26
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目录1.1、快速入门1.1.1、中文文档：1.1.2、makedown模式下加载图片1.1.3、求积分公式：1.1.4、查看版本信息1.1.5、numpy快的原因1.2、基本使用1.2.1创建1.2.2属性1.2.3形状的改变1.2.4常见数组的创建1.2.5、随机数1.3、切片和索引1.3.1、索引1.4、基本函数1.5、广播机制1.6、级联和分割1.6.1级联操作1.6.2分割操作1.7、函数
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2024-04-25 16:21:40
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正文nvidia-docker run --rm nvidia/cuda:10.0-develdocker开的容器中要想支持gpu，也必须安装cuda(安cuda时会自动安驱动)1、可以直接使用tensorflow、pytorch等官方提供的gpu镜像。2、如果想自己定制，可以基于nvidia/cuda镜像，进行配置(不要从头自己配置)二、Docker19.03之后，内置gpu支持****增加了对
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2024-10-27 19:17:21
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文章目录前言一、pgu是什么？下载地址二、使用步骤1.安装库2.制作按钮弹窗3.制作事件触发弹窗4.两种模式完整代码总结 前言现在用pygame制作小游戏的人越来越多，但是pygame它是没有弹窗机制的 一般解决这个问题我们会使用tkinter库或者pgu库两种方式 其中pgu库还没有很适合新手的一个手册介绍，只有下载文件中的一些函数的例子与说明，因此本文主要介绍pgu由按钮与设定事件触发的两种
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2024-03-17 09:48:35
384阅读
我使用的keras是基于Tensorflow后端的框架(建议大家使用这个)1、keras 调用gpu方法如果linux服务器中keras 没有默认gpu操作的话，那么在代码前面加入这三行命令即可选择调用的gpu：os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1"（其中0.1是选择所调用的gpu）gpu_options = tf.GPUOptions(allow_g
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2024-03-07 09:28:30
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在虚拟机vmware上安装运行Apollo 6.0 (无GPU)，电脑没有GPU的话，视觉方面的弄不了（车道线识别、交通信号灯识别）主要是参考官网的教程， 但是我自己目前是在vmware上跑而且GPU不能直连，所以安装教程里的GPU部分都跳过。1. 先装好Ubuntu 18.04和DockerUbunut系统中安装Docker，因为apollo需要运行在Docker所创建的容器中。 虚拟机不支持G
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2024-04-24 13:06:38
1152阅读
加速未来：掌握GPU计算，助力Java应用飞跃前言随着计算需求的不断增加，GPU计算和并行处理技术成为提高应用程序性能的关键。在Java生态系统中，有许多强大的库和工具，可以帮助开发者充分利用GPU的并行计算能力，从而加速各种应用程序。本文将介绍几个主要的GPU计算与并行处理库，深入探讨它们的特性、用法，并提供实例代码，以帮助开发者更好地了解如何将并行计算引入Java应用。 文章目录加速未来：掌握
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2024-06-01 01:11:10
256阅读
移动GPU渲染原理的流派——IMR、TBR及TBDR
移动GPU相对桌面级的GPU仅仅能算是未长大的小孩子，尽管小孩子在某些场合也能比成人更有优势（比方杂技、柔术之类的表演）。但在力量上还是有先天的区别，主要表如今理论性能和带宽上。
与桌面GPU动辄256bit甚至384bit的位宽、1.2-1.5GHz的高频显存相比。移动GPU不仅要和CPU共享内存带宽，并且普遍
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2024-05-25 08:07:17
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不久前，英特尔推出首款面向数据中心的全新服务器 GPU，采用英特尔能效最高的图形架构——英特尔Xe-LP微架构，全新产品的到来意味着其在以数据中心的版图有了进一步的扩张与补全，而基于此，英特尔也正全面向 XPU 时代进军。事实上，英特尔在今天为我们带来高扩展性、灵活、性能卓越的硬件背后，更离不开其在软件上深厚的积累与优化。近日，就英特尔软件技术栈的研发与应用，以及最新的研究成果，英特尔架构、图形和
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2024-05-24 17:13:34
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