软件框架：lcd框架其实与i2c/spi及其他驱动框架大同小异，都是由一个底层的platform驱动和一个较上层的抽象驱动组成。前者一般由厂商编写，而后者是内核框架提供的。核心层 \linux-imx-rel_imx_4.1.15_2.1.0_ga_alientek\drivers\video\fbdev\core\fbmem.c主要做的事情：注册字符设备(只创建class)，提供上层接口，但是还
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2024-07-16 15:44:08
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Rust (俗称Rust-Lang )是一种相对较新的开源实用系统编程语言，运行速度极快，可防止段错误并确保线程安全。 它是由Mozilla开发并由LLVM支持的安全和并发语言。它支持零成本抽象，移动语义，保证内存安全，无数据竞争的线程，基于特征的泛型和模式匹配。 它还支持类型推断，最小的运行时间以及高效的C绑定。Rust可以在很多平台上运行，并且正在被Dropbox ， CoreOS ， NPM
创建补丁文件
diff -Naur 旧的目录 新的目录 > patch文件
或者
diff -Naur 旧的文件 新的文件 > patch文件对于目录层数的一些限制在创建patch的时候文件夹的层数应当是一样的，比如
--- old/modules/pcitableMon Sep 27 11:03:56 1999
+++ new/modules/pcitableTue Dec 19 2
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2024-07-11 13:48:11
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环境：Ubuntu 16.04 64bitNvidia GeForce GTX 1070 (驱动Nvidia-Linux-x86_64-367.57)安装：CUDA 8.0.44cuDNN 5.1CUDA是NVIDIA的编程语言平台，想使用GPU就必须要使用cuda。cuDNN是GPU加速计算深层神经网络的库。下载CUDA我选择的是：Operating System : LinuxArchitec
Linux ifconfig命令用于显示或设置网络设备。ifconfig可设置网络设备的状态，或是显示目前的设置。语法ifconfig [网络设备][down up -allmulti -arp -promisc][add<地址>][del<地址>][<hw<网络设备类型><硬件地址>][io_addr<I/O地址>][
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2024-10-16 16:37:18
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本文安装GPU版本的Tensorflow过程完整，清晰，简洁，一步步指导你跳过那些坑。小编在经过无数次的安装失败过程后，决定将整个安装过程记录下来，将容易被忽略的地方突出，为后学者节约大量宝贵的时间。整个过程分为四部分，分别是：确定是否有英伟达的显卡，如有，则先安装合适的驱动。安装英伟达提供的cuda。安装与cuda，tensorflow对应的cudnn，这一点非常重要。通过安装Anaconda来
在安装深度学习框架之前，cuda和cudnn是必须要提前安装的，现在按照流程而nvidia驱动的版本和cuda版本有这一些对应关系，所以需要按照版本进行安装，现在说一下如何安装：1 安装nvidia驱动：（1）卸载旧版本的显卡驱动：sudo apt-get purge nvidia*（2）添加Graphic Drivers PPAsudo add-apt-repository ppa:graphi
操作系统：Ubuntu16.04（并不是虚拟机）直接按照Tensorflow官方文档安装即可：http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/get_started/os_setup.html先安装pip：1、 sudo apt-get install python-pip。a)  
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2024-07-16 21:18:28
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Linux系统下安装NVIDIA显卡驱动+配置CUDA（Ubuntu 18.04.4LTS+NVIDIA-Linux440.82+CUDA10.2）系统与显卡信息下载CUDA10.2以及其对应版本的NVIDIA显卡驱动禁止集成的nouveau驱动因为上面重启了，所以在这提醒一句，如果反复安装NVIDIA显卡驱动始终有问题，在开机时进入BIOS关闭secure boot卸载原有驱动给驱动.run文
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2024-10-18 15:18:41
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且看此处说在前面安装CUDA创建Anaconda虚拟环境安装TensorFlow-GPU验证[Jupyter Notebook中使用内核]()PyCharm中使用虚拟环境 说在前面 使用的环境是win10+python3.7.10+tensorflow1.14.0gpu，仅供参考。安装CUDA 这里因为在之前安装GPU版本的PyTorch时已经安装好，所以我没有再进行安装CUDA。如果你没有
这里写目录标题一、当前情况二、显卡驱动安装2.1 查看驱动是否满足2.2 安装驱动三、安装cuda cudnn3.1 下载cuda3.2 安装cuda3.3 下载cudnn3.4 安装cudnn3.5 配置环境变量四、安装tensorrtx依赖4.1 下载4.2 安装 一、当前情况当前系统显卡驱动 执行nvidia-smi，显卡驱动为450.57显卡型号 显示不全，执行lspci | grep
在Linux下配置网卡的驱动程序，总结了一下：
以D-Link530的网卡进行模块的编译.
由于Linux的默认内核已经建立很多网卡驱动程序模块,所以在编译网卡模块之前就要确认网卡芯片是否被支持,如果被支持,就不需
前言入门机器学习、深度学习，有个神器不得不了解下，最好熟练有它。这就是AnacondaAnaconda是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项. 用它来管理、开发等，及其方便，里面集成了相当多的有用的吧，比如：numpy、pandas等。还有个神器也在里面，jupyter notebook，这个用来调试代码等非常方便。现在就简单介绍一些anac
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2024-10-29 11:26:26
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安装GPU版tensorflow的踩坑之旅近日来按老师要求，安装gpu版TensorFlow，过程十分艰辛曲折，现将自己经历写出望看者不再踩坑坑一 CUDA、cudnn、tensorflow版本的匹配一开始我安装时只是随意的找出一个教程就开始了，有一些博主可能忽略了，没有特意强调对应版本，所以安装完毕后在pycharm中也无法运行，会报错 couldn’t open CUDA library cu
计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G斯坦福大学博士生与 Facebook 人工智能研究所研究工程师 Edward Z. Yang 是 PyTorch 开源项目的核心开发者之一。他在 5 月 14 日的 PyTorch 纽约聚会上做了一个有关 PyTorch 内部机制的演讲，本文是该演讲的长文章版本。 大家好！今天我想谈谈 PyTorch 的内部机制。这
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2024-03-18 08:27:22
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1.安装cuda首先看下自己电脑是CPU还是GPU，看自己电脑对应的cuda版本 看右下角英伟达标识，点击组件，我的cuda版本是12.3，但最后发现安12.1比较好2.安装12.1cuda版本对应的cudnn 3.anaconda安装以及环境变量配置①anaconda安装注意不要安最新的版本，别问我为什么（可能不太好找对应的pytorch版本，太新也容易和很多软件不兼容），
1、检查是否具有合适的GPU， 如有则安装Cuda,Cudnn(1)检查电脑是否有合适的GPU在桌面上右击如果能找到NVIDA控制面板，则说明该电脑有GPU。控制面板如下，并通过查看系统信息获取支持的Cuda版本。 (2)下载Cuda官网：https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-update2在https://docs.nvi
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2024-04-23 10:25:47
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01 考虑换一种学习率 schedule学习率 schedule 的选择对模型的收敛速度和泛化能力有很大的影响。Leslie N. Smith 等人在论文《Cyclical Learning Rates for Training Neural Networks》、《Super-Convergence: Very Fast Training of Neural Networks Using Larg
英国伦敦 ─ 2018年3月20日 ─ Imagination Technologies宣布，推出PowerVR GPU 的性能分析工具 PVRTune的新版本，它可为开发人员提供深度信息，来帮助他们充分了解其应用在移动与嵌入式设备上的动态。利用PVRTune 2018 Release 1中的新功能，开发人员可通过充分发挥底层硬件的功能来创建应用与游戏，进而能以可获得的最低功耗来实现最佳效能。开发
阿里妹导读：上个月，PHP开发者在网上纷纷反映出现 Composer 镜像无法访问的问题。阿里云内部一位 90 后工程师顾咏连夜开工排查，快速解决问题后，他在问题群里收到了一大波来自用户的红包。顾咏最后谢绝了红包，接受了阿里技术的邀请，来聊一聊这次事件问题背后的技术。 一则消息 前段时间，因为国际网络不稳定问题，国内各大Composer镜像都出现了间歇性无法访问情况，这对国内PHPe
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2024-09-26 11:35:01
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