Issue1: Server creation failed .Invalid ProgID 'CANoe.Application. Issue2: 加载库 “SymbSelAdapt.dll” 时出错 找不到指定的模块。Step 如下：安装Vector_AddOn_Matlab_Interface a. 这个插件程序，网页找不到，只能通过CANoe本地安装路径查找： 12.0 SP2 -->
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2024-03-15 05:49:09
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更新2018.06.14 最近有使用Matlab通过mex调用CUDA加速视频处理的需求，于是折腾了一下，网上的说法可谓千奇百怪众说纷纭，却没有能用的。经过六个多小时的反复搜索和尝试，本人终于成功编译运动了了matlab的mexCUDA例程：mexGPUExample.cu。1.软件环境这个过程涉及三个环境：Visual Studio、Cuda Toolkit和Matlab。其中C
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2024-03-08 09:16:37
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1 背景题主需要训练caffe的matlab接口的代码，因此就开始在ubuntu下面折腾的历程，记录一下在ubuntu下面编译caffe的matlab接口中遇到的各种问题及解决办法，防止下次遗忘，也希望可以帮助到有需要的朋友。2 下载caffe源码,配置Makefile.config题主选择CaffeMex_v2git clone https://github.com/liuyuisanai/Ca
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2024-08-07 16:54:49
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Matlab是学术界和业界公认的高级编程语言，其优点在于编程复杂度低，缺点在于for循环的效率极低。为了利用Matlab已有的算法，降低编程复杂度，同时解决for循环效率低的问题，Matlab引入了Mex机制，使得Matlab可以调用C++编写的函数。CUDA是Nvidia推出的并行计算框架，基本遵循了C++语法规则。于是乎出现了Matlab调用CUDA的方法，称之为“MexCuda”。本文就Me
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2024-07-31 15:45:59
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相对路径和绝对路径绝对路径：文件在硬盘上真正存在的路径 相对路径：相对于自己当前的目标文件位置解释：绝对路径和相对路径进程和线程进程：一个在内存中运行的应用程序 线程：进程中的一个执行任务（控制单元），负责当前进程中程序的执行。一个进程至少有一个线程，一个进程可以运行多个线程，多个线程可共享数据。CPU和GPUGPU：图形处理器（英语：Graphics Processing Unit，缩写：GPU
转眼大四了，要开始做毕设了，导师给的题目要用到他之前做的东西，都是MATLAB做的，所以不太熟悉MATLAB的我也得用这玩意儿了，想想自己目前也就大二的DSS实验和大三的AI实验用过MATLAB，当时机房用的是win7系统和MATLAB7，第一次实验的时候大家都没法正常打开MATLAB，不知道谁尝试了修改系统主题为经典主题，就是那个特别土的主题，居然就正常打开了，所以在
活动总结 2020年6月23日，省外返校学生陆陆续续返校中，我们有幸邀请到运载工程与力学学部、汽车工程学院的博士研究生姜凯师兄，分享对Matlab的运用心得。姜凯师兄的研究方向是车身轻量化技术，研究领域涉及到扩展的几何分析，以及碳纤维复材的多分辨率模拟，并且参加了X7R创新课题框架车身特性参数多目标优化项目。在研究过程中，姜凯师兄对Matlab也是运用自如。 内容回顾 姜凯师兄的
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2024-03-26 07:46:35
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1. matlab仿真模型怎么并行计算以单台双核计算机为例。首先打开MATLAB命令窗口，输入matlabpool open就OK了。这样，就相当于将一台计算机的两个核心，当做两台机器用啦。接下来是编程序实现的方法。MATLAB并行计算的模式有几种？主要是两种：parfor模式和spmd模式。两种模式的应用都很简单。第一个中，parfor其实就是parallel+for简化而来，顾名思义啊，就是把
Matlab的调试总体分为，直接调试和间接调试。
1.直接调试：
（1）去掉句末的分号；
（2）单独调试一个函数：将第一行的函数声明注释掉，并定义输入量，以脚本方式执行 M 文件；
（3）适当地方添加输出变量值的语句；
（4）添加keyboard命令；
2.工具调试：
1.）以命令行为主的调试：
（1）设置断点：
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2024-08-19 16:30:59
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在Matlab中调用GPU的CUDA API进行并行加速，主要有两种途径：1）对现有Matlab代码的简单改写，调用Matlab中支持CUDA的函数进行加速。2）将C语言的CUDA函数封装成库，在Matlab中进行调用。前者简单方便，效率低；后者效率高，稍微麻烦。 一、matlab中直接的gpu加速计算matlab中直接做GPU计算分为三个步骤。
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2023-08-28 15:33:28
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从Matlab2013版本开始，matlab将可以直接调用gpu进行并行计算，而不再需要安装GPUmat库。这一改动的好处是原有的matlab内置函数都可以直接运用，只要数据格式是gpuArray格式的，那么计算过程会自动的调用GPU进行计算 具体操作起来，只要知道下面几个函数就可以像编写简单的m文件一样，进行matlab的GPU编程 1.GPU设备确认函数 1）n=gpuDeviceCoun
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2023-09-06 15:14:28
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本文主要介绍MATLAB读取图片时报错：错误使用 fopen 找不到文件，确保文件存在且路径 出错 imread>get_full_filename (第 558 行) [fid, errmsg] = fopen(filename, ‘r’); 出错 imread (第 377 行) fullname = get_full_filename(filename);的原因及解决方法
目录一. 环境配置1. GPU+VisualStudio+Matlab版本适配性查看2. Matlab环境配置二. 使用Matlab编译CUDA工程1. 建立CUDA工程并编写GPU代码2. 编写可供Matlab编译的CUDA代码2.1 包含的头文件2.2 程序入口函数mexFunction3. 使用Matlab编译CUDA工程并调用3.1 mexcuda编译指令 3.2 调用方法总结一
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2023-11-01 23:11:03
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nvidia-docker是一个可以使用GPU的docker，nvidia-docker是在docker上做了一层封装，通过nvidia-docker-plugin，然后调用到docker上，其最终实现的还是在docker的启动命令上携带一些必要的参数。因此在安装nvidia-docker之前，还是需要安装docker的。docker一般都是使用基于CPU的应用，而如果是GPU的话，就需要安装特有
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2024-08-07 16:34:55
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导师配了一个台式机，便着手配置PyTorch环境。根据台式机的显卡驱动(472.12)、CUDA、cuDNN版本安装好PyTorch之后，调用torch.cuda.is_available()函数，可以发现PyTorch-GPU版本已经安装成功。import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
# 1.
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2024-02-07 17:50:07
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ollama无法调用GPU的问题可能导致深度学习模型的训练和推理性能大幅下降，影响开发效率和结果表现。下面是解决这个问题的完整过程记录。
## 环境准备
在开始之前，请确保您的开发环境中安装了必要的依赖。以下为依赖安装指南：
| 依赖 | 版本 | 说明 |
|-------------------|---------
对于tensorflow-GPU版本的安装使用我就不过多地介绍了，但是最近有些基于分布式训练的小技巧的却让我很是头疼，甚至让我开始怀疑自己的tensorflow是如何识别我电脑的GPU信息并进行调用的。查看是否有GPU import tensorflow as tf
gpu_device_name = tf.test.gpu_device_name()
print(gpu_dev
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2024-07-11 12:34:23
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PS:此贴为解决过程记录贴，比较啰嗦，凑合着看。环境：vistual studio2017(x64+debug)+ffmpeg-4.3-win64-dev+ffmpeg-4.3.1-win64-shared；前提：已配置好ffmpeg-4.3-win64-dev版本到vs中；目录一、解决过程1、查资料2、尝试解决3、总结二、后续  
# 如何解决docker无法调用GPU的问题
## 整体流程
下面是解决docker无法调用GPU的问题的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
| ----- | ----- |
| 1 | 安装NVIDIA Container Toolkit |
| 2 | 配置NVIDIA runtime |
| 3 | 重启Docker服务 |
| 4 | 验证GPU是否可以正常调用 |
## 具体步
原创
2024-04-14 05:03:11
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将该文件夹设为Matlab当前工作目录 6. 使用两步进行编译:(以Szeta.cu文件为例) (1)nvmex -c –f nvmexopts.bat Szeta.cu -IC:/cuda/include LC:/cuda......将该文件夹设为Matlab当前工作目录 6. 使用两步进行编译:(以Szeta.cu文件为例) (1)nvmex -c –f nvmexopts.bat Szeta
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2024-05-28 12:08:46
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