电脑y7000,显卡1650. 我在anaconda的搭建中,发现anaconda自带的下载并不能下载tensorflow2.0版本 于是一顿摸索后,使用pip成功搭建tensorflow2.0cpu+gpu环境 下面是我的一些笔记 我配置的时候电脑各种报错,我这个小白完全不知道怎么搞,搞了两天查了几十篇CSDN总算把这东西搞明白了,可能你们也会遇到跟我一样的问题,所以现分享如下,希望能帮到你们(
目录1. 建立一个MediaPipe AAR的步骤1.1. 安装MediaPipe框架1.2. 编译MediaPipe得AAR包2. Android Studio使用MediaPipe AAR步骤1. 建立一个MediaPipe AAR的步骤MediaPipe是用于构建跨平台多模态应用ML管道的框架，其包括快速ML推理，经典计算机视觉和媒体内容处理（如视频解码）。下面是用于对象检测与追踪的Medi
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2024-04-16 14:26:26
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文章目录前言一、准备工作二、CPU版本三、GPU版本四、编译好的.whl文件（CPU和GPU）以及bazel压缩包总结 前言MediaPipe 是一款由 Google Research 开发并开源的多媒体机器学习模型应用框架，可以直接调用其API完成目标检测、人脸检测以及关键点检测等。本文将详细介绍MediaPipe在嵌入式平台Jeston Nano上的安装与使用。由于GPU版需要更改许多文件，
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2024-04-20 21:46:40
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在正式开始介绍实时渲染之前，让我们首先定义我们如何衡量渲染的速度，我们都非常熟悉的一个指标是帧率(frame per senconds, FPS)，正如其名所示，帧率衡量的是一秒内程序渲染的图片数量。帧率更多地是程序方面的渲染速度指标，而硬件上的渲染速度则以刷新率衡量，单位为赫兹Hz，表示显示设备一秒内更新画面的次数。刷新率是固定不变的，当程序的渲染速度跟不上刷新率时，显示设备会多次更新同样的画面
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2024-09-07 13:20:36
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前言：CUDA与NPU都是并行计算模块，可加速模型推理速度。 FLOPS (floating point operations per second)指硬件设备每秒浮点运算次 数，用于衡量硬件计算性能。算力常用单位： FLOPS: FLOPS是每秒浮点数运算次数，一般见于GPU；TOPS： 通常是指八位定点数运算的次数，一般见于FPGA和ASIC； 
//==overview==随着硬件的发展，我们可以看到GPU的计算能力远远的把CPU抛在后面，所以把更多的CPU端的计算放在GPU端，可以说是一个行业一直努力的方向。渲染端cpu上面，一直以来，剔除和提交drawcall都是cpu做的，这部分一方面cpu可怜的计算力只能做的很粗糙，一方面消耗颇高，导致国内游戏行业谈性能必谈drawcall数量。这部分离GPU很近，所以当然要先下手了。其实早在PS
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2024-07-29 13:19:52
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GPUImage+CoreImage，实时检测追踪人脸的相机滤镜开发（类似相机贴图，局部渲染GPUImageFilter）0.4132018.06.19 18:46:56字数 1530阅读 1111简述GPUImage+CIDetectorGithub地址：https://github.com/filelife/VJCameraFaceDetectorFilter
GPUImage作为目前各大美颜
基于TensorFlow 2.3.0。PipeLine能够允许训练计算机的CPU执行IO和计算一个Batch数据的处理过程（activties），如从磁盘加载和转换特性（loading from disk and transforming features），而在此处理过程中，GPU能够操作前一个Batch的数据（in parallel with the GPU operating on the
准备工作lspci | grep -i nvidia #确认是nvidia显卡
uname -m && cat /etc/*release #确认是x86_64
gcc --version #确认gcc安装好了
sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r) #安装kernel header安装Nvidia显卡驱动一.禁用自带的nou
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2024-06-16 05:58:08
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==overview== 随着硬件的发展，我们可以看到GPU的计算能力远远的把CPU抛在后面，所以把更多的CPU端的计算放在GPU端，可以说是一个行业一直努力的方向。 渲染端cpu上面，一直以来，剔除和提交drawcall都是cpu做的，这部分一方面cpu可怜的计算力只能做的很粗糙，一方面消耗颇高，导致国内游戏行业谈性能必谈drawcall数量。 这部分离GPU很近，所以当然要先下手了。 其
本人就职于国际知名终端厂商，负责modem芯片研发。 在5G早期负责终端数据业务层、核心网相关的开发工作，目前牵头6G算力网络技术标准研究。 博客内容主要围绕： 5G/6G协议讲解 算力网络讲解（云计算，边缘计算，端计算） &nbs
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2024-08-02 19:01:34
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python ide 一年前，即2014年3月18日，发布了Java SE 8，并通过lambda表达式和streams API带来了功能编程的幸福。 这对于我们所有的Java生态系统都是个好消息，许多人已经升级到Java8。Stack Overflow已经提出了大约2500个关于Java 8的问题( Brian Goetz亲自回答了)。 此外， Google趋势显示搜索量大幅度增加
首先，nvidia显卡驱动可有3种安装方法，ppa源命令行安装、安装CUDA时顺便安装驱动(没测试过不多详解)和手动run文件进行安装(本人run文件安装)。(以安装nvidia-450版本为例)①ppa源命令行安装：首先添加源：sudo add-apt-repository ppa:xorg-edgers/ppa
sudo add-apt-repository ppa:graphics-driv
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2024-07-06 11:48:05
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文章目录写在前面STEP.1 安装CUDA10.2STEP.2 安装cuDNN7.6.5结束 写在前面上一篇文章（从0开始安装Ubuntu）中，讲解了如何安装Ubuntu 18.04系统，以及安装完系统后的一些后续工作。 这篇文章主要讲解如何安装Nvidia相关的机器学习开发基础环境。还是老前提，使用本文的方式进行安装，需要有一个好用的梯。要做的事情：安装Nvidia驱动与CUDA10.2安装对
最近在配置手势3d重建的环境，碰到了比较多的问题，在这里记录一下cuda的问题，目前网上没有新版本的安装教学，所以我就搞一下，希望能帮助大家。首先是确定ubuntu20.04有没有对应的显卡，我是直接重装了一遍系统，发现显卡已经有了。检测显卡使用命令：nvidia-smi会出现Mon Sep 26 20:38:53 2022
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BlazePose 原理简介效果展示原文解读摘要1. Introduction2. Model Architecture and Pipeline Design(模型架构与管道设计)2.1 Inference pipeline（推理管道）2.2 Person detector（人体检测器）2.3 Topology(拓扑结构)2.4 Dataset(数据集)2.5 Neural network a
学习UE源码过程中，涉及到好多未知新概念（可能以前实现过，但不知），本系列将针对UE源码学习过程中所有遇到的知识点进行总结归纳。一、GPU Driven Pipeline相关文章：GPU-Driven Rendering Pipelines：http://advances.realtimerendering.com/s2015/aaltonenhaar_siggraph2015_combined_
[计算机]利用GPU进行高性能数据并行计算维普资讯利用 GPU进行高性能数据并行计算一文 ／丁艺 明 刘 波GPU通过单指令 多数据 (SIMD)指令类型来支持数据并行计算。参见图1，在单指令多数据流的结构 中，单数 一 控制部件向每条流水线分派指令，同样的指令被所有处理部件同时执行。例如NVIDIA8800GT显卡中包含有14组多处理器 (Multiprocessor)，每组处理器有8个处理单元
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2024-08-06 11:01:56
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张量处理单元（TPU）是一种定制化的 ASIC 芯片，它由谷歌从头设计，并专门用于机器学习工作负载。TPU 为谷歌的主要产品提供了计算支持，包括翻译、照片、搜索助理和 Gmail 等。Cloud TPU 将 TPU 作为可扩展的云计算资源，并为所有在 Google Cloud 上运行尖端 ML 模型的开发者与数据科学家提供计算资源。在 Google Next’18 中，我们宣布 TPU
1. TP、FP、TN、FN的含义对于一个二分类的预测来说，情况可以描述如下：真实情况预测结果预测为正预测为反正例TP(对正例)FN(错反例)反例FP(错正例)TN(对反例)TP(True Positives)：预测它是正样本，预测对了； TN(True Negatives)：预测它是负样本，预测对了；FP(False Positives)：预测它是正样本，预测错了； FN(False Negat
