64位win7+opencv3.0.0+cuda6.5配置过程 作；1.安装之前确认自己的显卡是否支持CUDA，，并；2.从http://www.nvidia.cn/；3.从https://developer.nvi；4.从http://opencv.org/dow；5.从；二、配置CMAKE；由于未重新编译的OpenCV不支持CUDA，所以；1.点击cmake 64位Windows7+Open
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2024-05-14 09:16:06
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1.识别效果展示2.视频演示3.YOLOv7算法简介YOLOv7 在 5 FPS 到 160 FPS 范围内，速度和精度都超过了所有已知的目标检测器并在 GPU V100 上，30 FPS 的情况下达到实时目标检测器的最高精度 56.8% AP。YOLOv7 是在 MS COCO 数据集上从头开始训练的，不使用任何其他数据集或预训练权重。 相对于其他类型的工具，YOLOv7-E6 目标检测器（56
一、安装VS2019由于我只需要用到C++相关功能，所以只勾选了C++那个选项，右侧【安装详细信息】那栏中默认就好了，安装路径可以修改，默认安装在C盘。如果以后有其他需求需要安装其他的，可以之打开Visual Studio Installer，点击【更多】----【修改】，勾选其他内容进行安装。 考虑到以后可能会使用到VS2017或2015版本的项目，我还安装了MSVC v141和MSVC v14
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2024-08-03 22:35:24
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虽然Caffe 的官网已经有比较详细的针对 Ubuntu 的安装教程，但是要配置可以使用 GPU 的 Caffe 需要的依赖太多，包括 CUDA，cuDNN，OpenCV 等。参考了网上的很多教程，但在自己的配置中依旧出现了各种各样的意想不到的坑，所以在此记录一下自己配置 Caffe 的过程，以供参考。因为是配置完成后以回忆的形式做的记录，所以可能会有细节上的遗漏，还请见谅。安装 Nvidia 驱
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2024-06-07 21:20:19
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作为一名ubuntu新手小白，这个傻瓜教程只要你下的包正确＋复制粘贴不要出错就可以成功的安装这些配置啦！ 注意点：1：如果要装tensorflow，这里cudnn加速最好用-v6.0的。 2：tensorflow安装中教程里给出的python2和python3的安装代码。不论你是在python2下用tensorflow还是在python3 下用tensorflow你一定要对应去复制粘贴，切记不
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2024-08-22 21:37:33
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提醒：本文为64位Windows7操作系统下GTX960的配置，YOLOv4的数据训练问题还是先挖个坑，后期再更新。主要参考：windows7+VS2017+GPU+OpenCV3.4 编译YOLO_v4自己上一篇的YOLOv3在windows7仅CPU模式下配置好之后，刚发出去没多久，其实YOLOv4就出来了，性能相比v3提升了不少，前段时间也趁着有空，试了一下，这里友情提醒一下，v4最好使用显
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2024-04-23 11:48:19
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多个opencv版本配置：https://immortalqx.github.io/2021/07/06/opencv-notes-0/ 多个opencv版本配置与调用： 查阅显卡计算能力对应表：配置OpenCVUbuntu18.04配置OpenCV及多版本OpenCV共存。 以配置opencv4.2.0和opencv4.5.5为例，其他版本也适用。一、安装OpenCV的依赖包一步一步安装下面所
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2024-06-08 22:22:44
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文章目录系统配置：一、简介二、安装方式安装依赖项三、下载OpenCV源程序四、 CMAKE配置和安装五、安装后的环境配置六、pkg-config及其应用文献 系统配置：Intel® Core™ i5-8500 CPU ； Ubuntu 20.04.3 LTS一、简介Opencv是一个开源的计算机视觉库，目前，在众多的图像处理相关领域都会使用Opencv。Opencv很多现成的图像处理函数可以帮助
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2024-04-03 07:43:47
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纵观计算机诞生到如今所度过的60年时间我们不难发现计算机的发展速度是非常惊人的，很多网友会发现自己在一两年之前买的电脑到此时可能已经到了面临过时的境地。伴随着计算机高速发展所带给我们的是计算机硬件制造工艺地不断提升、性能的突飞猛进和更加节能环保的设计。但是不论计算机技术如何发展都离不开构成计算机所必须的几大硬件，就拿显卡来说，经过多年的发展显卡已经越来越受到人们的关注，而直接关系到显卡性能的显示核
注：本来一开始用的346版本，结果出问题；换成了3.4.16一、显卡加速环境准备默认安装的英伟达显卡驱动是没有配置显卡加速的。要在程序中可以使用显卡加速需要先配置环境需要准备：1.显卡 rtx 2060（如何查看显卡是否支持硬件加速并选择合适的软件版本）2.英伟达CUDA Toolkit: cuda_11.1.1_456.81_win10.exe3.CUDNN:cudnn-windows-x86_
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2024-03-27 13:52:20
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docker深入学习一、容器的介绍和容器的发展史为什么要学习容器？在openstack之后，目前互联网最火热的技术莫过于docker容器了，早在2015年，京东技术备战双11就是使用了10万+Docker，这两年docker更是如日中天。docker只是容器的一种，在学习docker之前，我有必要先了解一下什么是容器？有助于我们更好的了解docker。什么是容器：容器是在隔离的环境里面运行的一个进
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2024-10-24 17:05:11
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显卡上的VGA接口和高清接口有什么区别？ 1、VGA接口是模拟视频接口，一般只能输出1200P，无法输出4K等高清视频，高清视频接口有HDMI、DVI、DP等，可以输出更高质量的视频，像HDMI还可以输出音频信号。2、DVI接口是全数字接口，传输高分辨率信号的时候较VGA接口有一定的优势，HDMI简单点说就是可以同时传输视频、音频信号的一种接口3、D-SUB接口（也叫VGA接
## 支持pytorch的显卡
PyTorch 是一个开源的深度学习框架，它提供了灵活性和速度，可以在 GPU 上快速训练神经网络模型。选择一款支持 PyTorch 的显卡对于深度学习任务至关重要。
### 支持 PyTorch 的显卡
目前，NVIDIA 的显卡是 PyTorch 的首选。NVIDIA 的 GPU 在深度学习领域有着良好的声誉，其 CUDA 平台和 cuDNN 库为 PyT
原创
2024-06-05 04:28:30
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明天补周二的课，雷哥的physX又来了可是没有NIVIDIA卡怎么破！已经两周了不能再这样下去了！欧 前言就到这里 让我们准备脱离N卡带着physX起飞！！首先我们需要以下两神器跟着神器飞在这里特别感谢已经走过这段颠簸之路的师哥师姐 带领我们走向光明 虽然这里physX的版本比较低 可是大家不要轻视他们！！因为3.3的版本更不适合新手（甚至没有N卡根本装不上...）第一步，我们安装这个2.8的Ph
小编教你win7系统nvidia控制面板打不开的解决方法，使用win7系统过程中，当你遇到电脑显卡出现问题导致画面不清晰需要对nvidia控制面板进行设置时，遇到无法打开的问题时，可参照以下的方法进行解决。最近有win7系统用户点击nvidia控制面板的时候系统却提示nvidia显示设置不可用，这让用户很是苦恼，那么win7系统提示nvidia控制面板不可用怎么办呢?就此问题，今天小编为大家分享w
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2024-07-19 19:57:14
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一、AMD FSR简介AMD FidelityFX Super Resolution，简称FSR，中文名称是“AMD超级分辨率锐画技术”。就是使用超分辨率技术实现高分辨率，高品质游戏画面，并显著提高游戏运行效率的一套实现方法和程序库。它免费开源（https://github.com/GPUOpen-Effects/FidelityFX-FSR），跨平台，针对硬件进行了优化，集成到程序也非常简单（实
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2024-02-04 13:25:33
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windows10+VS2015+OpenCV3.1.0+cuda8.0环境配置OpenCV3.1.0OpenCV_contrib-3.1.0CUDA8.0CMake3.4.3CMake配置Opencv3.1.0+with_cudaVS2015配置Opencv+CUDA测试 做计算机视觉的朋友对Opencv一定不陌生，它是著名的开源计算机视觉库。通常处理图像光靠OpenCV是不够的，我
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2024-05-11 20:52:27
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踩坑无数天，上网找到解决方案。所需软件下载地址：NVIDIA驱动：https://www.geforce.cn/drivers 本人是gtx1070，一般用的也都是gtx系列的，让网页自动检查你的显卡给你推荐驱动就行CUDA：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads，想找不同版本的需要点legacy releaseVS2015：这个只能自己想
CUDA7.5+opencv2.4.11+vs2013+TBB 环境配置我的电脑GPU显卡是GTX970。目前比较好的显卡，经过一天的努力环境搭建重要成功。今天在这儿记录一下，帮忙需要的人少踩点坑。安装顺序是CUDA7.5->opencv2.4.11->vs2013->TBB->cmake编译。 CUDA7.5安装： 1.先安装驱动程
作者：Paul Hsieh主机和显卡的通信粗略来说，将图形操作从主机传送到显卡，会通过某种命令队列（或者FIFO）来完成。主机端的图形API（比如GDI，DirectDraw/3D/X，或者OpenGL）会被分解为显卡的特定命令。这些命令会被显卡执行，完后以先进先出的方式出队。对命令队列进行写入以及调度，经常会牵扯到对内存映射显卡寄存器，或IO端口的读写。此外，也可能会牵扯写系统内存，以及使用显卡
