VirtualBox官方网站：http://www.virtualbox.org/ 以下为ubuntu 为平台的安装、配置、使用，其实在各个发行版中的使用都差不多，只是在下载的时候需要下载相对应主系统平台的安装包即可。 环境需求：
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2024-05-05 11:13:30
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偶然的机会了解到了manjaro这个linux发行版本，顿时被它迷住了，再加上win频频让我更新，导致我的vmware workstation不能使用好几次，故决定放弃win,给物理机安装manjaro;本文章是本人安装过程及学习过程的一系列记录，持续更新.......本文来自自己笔记整理，包括自己遇到的一些问题；主要讲讲一些使用方法和自己遇到并且解决的问题，至于安装过程google一大片，就不再
根据查阅了互联网资料，相关文章等知乎--【FFmpeg实战】FFMPEG硬件编解码器使用百度文库：ffmpeg硬件解码参数https://wenku.baidu.com/view/58977f497c192279168884868762caaedc33ba4d.html?_wkts_=1711613729357&bdQuery=ffmpeg%E5%A6%82%E4%BD%95%E6%8C%
fixed元素，常见网站右侧出现一个返回顶部的按钮，滚动的时候，会发现返回顶部这个区域在不停的进行重绘，而返回顶部是position:fixed定位的。这也解释了为什么fixed定位是最耗性能的属性之一
如何查看元素在不停的重绘呢？Chrome渲染分析工具 Rendering； 如上图，按F12调出开发者工具，然后按“ESC”（按2次） 调出Rendering界面。1、Sho
目录0.目标环境1.安装双系统2.安装chrome,输入法3.安装gcc4.安装显卡驱动与高版本cuda 5.安装pycharm6.安装docker与nvidia-docker7.联想新机安装显卡驱动8.安装pip 0.目标环境windows+ubuntu共存
nvidia driver
cuda
nvidia-docker
pycharm
chrome
python3.8
p
# 如何在Python中使用GPU的入门指南
随着深度学习和机器学习的普及，利用GPU加速计算已经成为许多开发者的必备技能。对于刚入行的小白来说，开启GPU的过程似乎有些复杂，但只要掌握了步骤，便能轻松上手。本文将通过流程图和相关代码示例为你详细讲解如何在Python中使用GPU。
## 实现流程
下面是使用Python打开GPU的基本步骤。以下表格概述了每个步骤的关键任务。
| 步骤
目录前言一、准备工作1.下载安装PyCharm Professional2. 获得服务器信息二、Pycharm内连接服务器1.连接服务器2.配置Python远程解释器总结前言本次教大家如何在自己的电脑上，通过Pycharm远程使用服务器的计算资源，来运行自己的代码，这样可以节省大量时间。注意！！需要使用PyCharm专业版提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、准备工作1.下载安装PyC
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2023-10-17 08:28:23
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Ollama 打开 GPU支持
在提升 AI 模型训练速度的当下，开启 GPU 支持对 Ollama 来说是至关重要的。这篇复盘记录将重点介绍实现这一目标的多项策略和流程，包括备份策略、恢复流程、灾难场景等，帮助团队高效、高可靠地管理 GPU 资源和相关数据。
## 备份策略
为了确保我们的数据不因意外情况丢失，我们制定了一套完整的备份策略。以下是我们的备份计划，采用甘特图进行展示：
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# 如何在 Android 中启用 GPU 加速
在 Android 开发中，GPU（图形处理单元）加速能够极大提高我们的应用性能，尤其是在图形密集型应用程序中。本文将为刚入行的小白开发者详细介绍如何在 Android 项目中开启 GPU 加速，并附上具体代码和解释。
## 实现流程
在开始之前，让我们先看一下实现的基本流程：
| 步骤 | 动作
原创
2024-09-13 05:05:08
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该博文介绍了从ubuntu纯净系统进行mmdetection3d的环境配置过程！mmdetection3d踩坑巨多！1 安装显卡驱动1.1首先输入如下命令，查询系统推荐的驱动程序ubuntu-drivers devices输出如上，找到driver recommended 即为当前计算机所推荐的显卡。1.2 接着输入下述指令进行显卡驱动的安装sudo apt install nvidia-driv
一、人工智能经历过三个阶段，迎来爆发式增长广义上讲只要能够运行人工智能算法的芯片都叫作AI芯片。但是通常意义上的AI芯片指的是针对人工智能算法做了特殊加速设计的芯片。AI芯片也被称为AI加速器或计算卡，即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块（其他非计算任务仍由CPU负责）。第一阶段：因为芯片算力不足，所以神经网络没有受到重视；第二阶段：通用芯片CPU的算力大幅提升，但仍然无法满足神经网络
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2024-04-03 11:05:13
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相信还是有很多小伙伴使用的都是谷歌浏览器，其中一个优势就是拓展插件非常强大，有非常多实用的脚本。然而这样同样有一个问题，没有“翻山越岭的本领”是打不开谷歌拓展应用商店的，故今天给大家带来一款极简插件网站可直接下载扩展插件。 极简插件是Chrome浏览器扩展插件的搬运工，网站提供了几张下载安装方式，下载的压缩包，直接解压缩，然后在扩展中心中开启开发者模式然后选择加载已解压的扩展程序。需要注意的是
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2024-08-30 12:26:49
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PerfHUD是NV一个非常好用的工具，可以用于查看游戏的运行效率，找出瓶颈，也可以用于分析游戏渲染流程，看每个DPC的渲染操作，包括渲染状态，所用的shader等，非常强大。 PerfHUD正常的用途是用于调试自
前段时间在看Android客户端性能测试，处于兴趣写了个性能数据抓取的插件，可以抓取的数据有app启动时间、cpu、pss、流量上下行、流畅度等。关于内存要说一下为什么只抓取pss，因为没有root的情况下无法获取到uss，pss是最有参考价值的（进程占用内存+按比例分配共享库占用的内存）流量抓取方式也略有不同，前一种方法获取tcp流量，而且在有的设备上无法获取到数据，无法做到普适性：改之前：ad
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2024-09-06 11:16:32
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Improving Performance with Explicit Rendering通过显式渲染提高性能默认情况下，Cesium会像游戏引擎一样渲染新的帧（frames），即以目标帧率定期渲染。虽然这对于具备动态数据的Cesium应用或是具备持续数据流的视图来说很有效，但大量的Cesium应用都能够受益于较低的渲染频率。渲染一个新的帧需要占用CPU的资源，如应用处于闲置状态，这往往是没必要的
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2024-10-26 16:54:44
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摘要对于机器视觉来讲，winform界面必不可少。前面几篇对winform编程做了简单介绍，本篇在其基础上总结一下机器视觉基础界面的配置。1️⃣主题界面的设定先来讲解一下,如何使用SunnyUI.Net 主题界面？ 然后收索SunnyUI并安装，最后将Form1主窗体继承sunnyUI的窗体即可。 public partial class Form1 : Sunny.UI.
在数据科学（Data Science）领域，Kaggle 可以称得上是一座人人都想挑战的高峰。Kaggle 是一个国际知名的数据科学竞赛平台，由 Anthony Goldbloom 和 Ben Hamner 于 2010 年在墨尔本创立，并在 2017 年被 Google 收购，现为 Google Cloud 的一部分。Google 此举旨在提升 Google 在数据科学和机器学习领域的影响力，并
1、什么是JVMJVM是Java Virtual Machine（Java虚拟机）的缩写，JVM是一种用于计算设备的规范，它是一个虚构出来的计算机，是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。简单来说，JVM是用于执行Java应用程序和字节码的软件模块，并且可以将字节码转换为特定硬件和特定操作系统的本地代码。JVM在执行字节码时，实际上最终还是把字节码解释成具体平台上的机器指令执行，这
最近需要在服务器上配置tensorflow-gpu的环境来运行深度学习模型，以前在Windows上配置过，也知道一些注意点，这次在Linux下配置，也遇到了很多坑，下面总结一下配置过程，配置是使用Linux下安装的anaconda来进行的。激活虚拟环境 我在服务器上安装了anaconda，并且创建了一个python3.6的虚拟环境，命名为tensorflow，在该环境下进行各种库的安装以及环境配置
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2024-06-12 22:02:26
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本博文系列主要包含Jetson Nano 2G版本的图形化安装和headless安装，环境搭建，自带库介绍，NGC和云原生介绍，opencv编程，数据科学编程，深度学习编程，深度学习应用项目，边缘计算实例项目等。NGCNVIDIA NGC是GPU优化的深度学习，机器学习和高性能计算（HPC）软件的中心。NGC托管着顶级AI和数据科学软件的容器，这些容器均由NVIDIA进行了优化，测试和优化。NGC
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2024-05-11 19:33:34
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