【注意】最好是先删除自带的opencv4.1.1，然后将opencv4.5.0安装到/usr/local中，否则无法被jtop检测到。一、删除自带的opencv并用jtop查看1、安装jtop先安装pipsudo apt-get install python3-pip安装jtopsudo -H pip3 install -U jetson-stats使用jtopsudo jtop此时对应的open
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2024-03-28 10:55:20
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OpenPCDet 是一个基于 PyTorch 的开源项目，专门用于点云数据的目标检测，特别是在自驾车和机器人感知领域有广泛的应用。本文将详细述说如何解决在 OpenPCDet 中遇到的问题，包括分析参数、调试步骤、性能优化以及最佳实践等方面。
## 背景定位
在自动驾驶和智能机器人中，利用激光雷达（LiDAR）获取的点云数据进行目标检测是至关重要的。准确的目标检测不仅能提升自动驾驶的安全性，
Ubuntu18.04重新安装了，现在要把OpenPCDet也重新装上，按照官方的教程来，一路安装好了torch， numpy之类的东西，没碰到问题，之后 开始安装OpenPCDet，然后就碰到了下面的问题，问题1 IndexError: list index out of range (openmmlab) user@MS-7816:~/devAI/OpenPCDet$ python setu
原创
2021-12-04 13:46:57
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Ubuntu18.04重新安装了，现在要把OpenPCDet也重新装上，按照官方的教程来，一路安装好了torch， numpy之类的东西，没碰到问题，之后 开始安装OpenPCDet，然后就碰到了下面的问题
原创
2022-01-10 16:00:19
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为了完成导师的任务费了好大力气装好了tensorflow—cpu,作业完成以后下决心装一个gpu版本的，装了大半天终于成功了，在这分享一下。 因为cpu版本的比较简单，这里就不讲了，其实就是不用装CUDA和cuDNN,其余基本一样。 GPU版本安装安装要求：如果要安装GPU版本需要确认你电脑必须装有NIVID
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2024-05-14 22:21:47
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在《近距离看GPU计算》系列第一篇里我们介绍了GPU的一些基础知识及其如何从图形加速设备演化到通用计算平台。本文我们会具体从处理单元设计和存储层次结构两个方面探讨GPU不同于CPU的特点，再次确认我们反复申明的GPU更重视整体的Throughput而CPU更在乎具体任务的Latency。CPU和GPU从一开始就是为不同的目标而设计，CPU虽然也可以同时执行多个线程，但其旨在高效地处理串行指令，通过
文章目录1. 承前2. 推理定义3. 推理分类3.1 按推出结论的途径划分3.2 按所用知识的确定性划分3.3 按推理过程中推出的结论是否逐渐接近目标划分3.4 按是否运用与推理有关的启发性知识来分4. 推理方向5. 冲突消解 1. 承前一阶谓词逻辑表示法、产生式表示法、框架表示法等知识表示方法可以把知识用某种模式表示出来存储到计算机中去，但是还必须使计算机具有思维能力，即可运用知识求解问题2.
兼容的图形处理器(也称为图形卡、显卡或 GPU)可让您获得更好的 Photoshop 性能体验并利用其更多功能。此外，如果计算机的图形处理器或其驱动程序与 Photoshop 不兼容，会发生许多显示问题、性能问题、错误或崩溃。Photoshop 图形处理器 (GPU) 和图形驱动程序问题故障诊断由于图形驱动程序存在缺陷、不受支持，或者图形处理器(也称为图形卡、视频卡或 GPU)不兼容所引发的常见问
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2024-03-17 14:24:34
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AI开发现状从过去AlphaGo在职业围棋中击败世界冠军，到现在大火的自动驾驶，人工智能(AI)在过去几年中取得了许多成就。其中人工智能的成功离不开三要素：数据、算法和算力。其中对于算力，除了训练(train)，AI实际需要运行在硬件上，也需要推理(inference)，这些都需要强大算力的支撑。AI训练硬件平台：GPU、CPU、TPU常见的模型训练硬件平台主要有：GPU、CPU和TPU。CPU（
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2024-04-20 21:44:11
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电脑是cpu重要还是显卡重要？对电脑配置要求高的玩家来说，首要考虑的就是显卡的性能，反倒会觉得CPU没那么重要了，那么我们在选购电脑的时候更看重CPU还是显卡呢？下面小编和你一起讨论这个话题，欢迎留言哦~显卡的重要性现在的消费者越来越关心配置的需求，特别是从事大型设计、游戏玩家来说，非常看重显卡的性能，反倒觉得CPU性能不是很重要。曾经在电脑游戏玩家群体中一直都流传着这样一种观点：“只要你买了泰坦
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2024-04-09 09:46:21
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+部分就可以。添加环境变量到系统环境变量->Path下，地址在安装目录下（根据自己的安装位置）：D:\install_in_D\VS2019\2019\Community\VC\Tools\MSVC\14.29.30133\bin\Hostx86\x64 验证是否可用：创建conda 虚拟环境 方案一（直接创建） 直接创建：conda create -n swin python=
在工作中我们针对大数据的任务，最头疼的就是运行参数的配置，OOM等问题层出不穷，而且很多人都不是很清楚资源到底该怎么决定，下面我给大家说一下在当今凡是大数据的项目，数据集群核心都是hadoop+hive，但是我们往常在项目建设的时候，不可能直接使用原生的东西，不同的厂商都会将这些原生的东西包装成自己的产品，换一个名字，但是其实万变不离其中，无论它怎么变，它底层仍然是使用的这些原生的技术，所以无论是
训练自己的数据集1 数据的标注（1）labelimg的安装（2）labelimg的基本操作2 数据的转换（1）PascalVOC数据格式（2）YOLO数据格式（3）COCO数据格式（4）VOC格式数据集转YOLO格式3 训练模型（1）数据配置（2）训练（3）性能评估（4）使用自己训练的模型进行检测4 AutoDL训练（1）租赁显卡并打开终端（2）下载代码并解压（3）配置环境与上传数据（4）测试环
回想一下我们之前在设备上使用“kernelFunction<<<1,1>>>(..)”执行一个函数的代码，我在那里还曾说过后面会细说，本文就详细介绍一下参数N1，<<>>，这里就是并行魔法发生地。 N1是我们想并行运行的块数，如果我们调用“kernelFunction<<<5,1>>>(..)”，
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2024-02-09 02:36:07
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图形处理器（GPU）是现代计算机系统中不可或缺的部分，它在许多应用中发挥了关键作用，特别是在3D图形渲染、深度学习和区块链等领域。 为什么我们需要GPU呢？ 这源于它在图形渲染过程中的关键作用。
原创
2024-04-23 10:31:52
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# PyTorch需要GPU吗？
随着深度学习技术的快速发展，PyTorch逐渐成为了科研和工业界的热门选择。无论是初学者还是经验丰富的开发者，都在不断探索如何更有效地使用PyTorch进行机器学习和深度学习的工作。但在这一过程中，一个常见的问题便是：“PyTorch需要GPU吗？”本文将对此进行深入分析，并通过代码示例来说明GPU在PyTorch中的作用。
## PyTorch与GPU的关系
对于设计师而言，电脑是吃饭的工具，如果工具不趁手，势必事倍功半。我相信大多数准备入行或已经工作多年的设计师，都明白这个道理。但是，大多数人对于怎么选配适合设计、适合自己的电脑存在很大的误区，或者完全摸不着头脑，闹出了很多乌龙。所以我打算写一个系列的扫盲，帮助大家正确认识工具，选购适合自己的电脑，节省自己的时间，将更多的精力投入到设计中去。写作的思路不会一上来就根据价格列一堆配置单自己选择，我会先从
由于我事实上达到了CF1900分的水平，只记录一些我觉得有新意的东西。第1章 程序设计入门1、 双精度浮点数类型（double类型）的scanf输入用"%lf"，而printf输出用"%f"，某些编译器可能允许printf输出用"%lf"，但这是不规范的（据说在C++中是都可以使用"%lf"但是某次比赛中好像得到了错误的结果）。2、 使用printf输出"%04d"，表示输出一个右对齐的，宽度至少
文章目录一、认识RNN模型1. 什么是RNN模型2.RNN模型的作用3. RNN模型的分类二、传统RNN模型1. 传统RNN的内部结构图2. 内部结构分析3. Pytorch中传统RNN工具的使用4. 输出output和hn的区别5. 优缺点三、LSTM模型1. LSTM的内部结构图2. 遗忘门3. 输入门4. 细胞状态5. 输出门6. Bi-LSTM7. Pytorch中LSTM工具的使用:8
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2024-06-16 11:36:26
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腾讯云GPU云服务器测试申请说明：腾讯云GPU云服务器提供一种应用于视频编解码、深度学习、科学计算等多种场景的快速、稳定、弹性的计算服务。出色的图形处理能力和高性能计算能力为您提供极致计算性能，有效解放您的计算压力，提升产品的计算处理效率与竞争力。为了使我们的产品和服务更好地满足您的期望，请完成这份简单的内测申请。收到您的申请后，我们将进入审核阶段。如通过审核，我们将安排售前工程师与您联系安排内测
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2024-05-22 17:18:16
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