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2011年12月31日10:04如今，卫星导航系统，也就是GPS，早已深入普通人的生活。目前，美国的GPS占据了全球绝大部分市场份额。不过，这并不意味着独此一家。其他国家也开发了自己的卫星导航系统，包括俄罗斯的格洛纳斯系统、欧盟的伽利略定位系统以及中国的北斗卫星导航系统。除伽利略系统外，其余系统都已投入运营。 卫星导航系统是名副其实的“烧钱”项目。以伽利略系统为例，运行时间被屡次推迟
【AI教程】-混合工具的使用 ,希望能帮助到大家本篇文章主要是想和大家分享混合工具的使用，也希望能够帮助到在学习AI的UI设计师，第一次写教程，如有不足还请多多包含首页，我们先来认识一下混合工具， 在工具栏中，这个被框起来的工具就是混合工具；快捷键(W)；混合工具分为颜色和形状的混合；一、颜色的混合 1、首页新建画布(Ctrl+N/Command+N); 2、在画面中绘制两个矩形，分
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2024-09-12 11:39:56
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文章目录一、安装问题汇总二、keras在代码中实现tensorboard记录绘图三、cudnn环境变量配置四、tensorboard报错四、linux配置环境错误五、报错：AttributeError: 'str' object has no attribute 'decode'六、源七、多gpu运算报错八、pytorch==1.2.0安装九、opencv==3.4.3安装十、h5py 注意：在
## 使用 GPU1 的 Python 环境设置指导
在深度学习和大规模计算中，使用 GPU 可以显著提高计算效率，特别是在处理大数据集和复杂模型时。本篇文章将详细指导你如何在 Python 环境中指定使用 GPU1 的步骤。我们将通过表格和代码示例来帮助你快速入门。
### 流程概述
下面是设置使用 GPU1 的步骤概览：
| 步骤 | 描述
屏幕左边缘右滑返回，TabBar 滑动切换，你是否喜欢并十分依赖这两个操作，甚至觉得没有简直反人类？这两个操作在大屏时代极大提升了操作效率，其背后的技术便是今天的主题：视图控制器转换(View Controller Transition)。 视图控制器中的视图显示在屏幕上有两种方式：内嵌在容器控制器中，比如 UINavigationController，UITabBarController, U
最近换了笔记本，配置了Windows和Ubuntu双系统，前面还简单记录了遇到的小问题：这里安装cuda和tensorflow也遇到了新问题，和上一篇一样，不做太多详细记录，因为都是做了很多次的，只对新问题做一些简单记录。我之前对cuda和tensorflow的安装做过详细记录，地址如下：下面开始记录这次遇到的问题。tensorflow要求10.0的cuda，我一开始强迫症非要装最新的10.1的c
本专栏是Keras学习笔记，主要是Keras使用方法，配合各种案例，学习炼丹技巧，力求详细全面，如有错误不吝批评指正。开篇搭建环境，买了台全新电脑，从头搭建，按照文中步骤，可以搭建成功，很多坑都考虑到了。全新电脑什么都没有，所以按照下面教程来，基本可行。〇：先上最终安装的各版本号：Windows 10 64位1909python 3.6.5CUDA 10.0（具体版本号：10.0.1
深度学习是一个具有强烈计算要求的领域，GPU的选择将从根本上决定您的深度学习体验。需要多个GPU吗？多GPU能够对深度学习有什么影响，我非常感兴趣，于是通过组装具有40Gbit/s的小型GPU集群，然后应用于多GPU训练，激动的看到多个GPU可以获得更好的结果。 但是很快发现，在多个GPU上高效地并行化神经网络不仅非常困难，而且对于密集型神经网络，其加速率也非常低。使用数据并行性可以相当有效地并行
Table of Contents1. tensorflow中表示设备的符号2. 记录计算图结点的分配3. 手动把结点分配到设备上4. 允许增加GPU内存5. 指定结点所在的GPU6. 使用多个GPU7. 允许程序弹性分配图结点8. 分配一定比例的显存1. tensorflow中表示设备的符号TensorFlow支持CPU和GPU这两种设备。它们均用字符串表示。例如："/cpu:0": 机器的CP
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2024-03-05 08:23:30
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目录一、嵌入式开发之NorFlash 和NandFlashROM，RAM和FLASH在单片中的作用：二、SRAM和DRAMRAM：SRAM：DRAM：SDRAM：DDRCache-高速缓存存储器地址映射：虚拟存储器（暂略）基本原理：cache和虚存的异同：一、嵌入式开发之NorFlash 和NandFlashROM：只能读不能改，数据由工厂写入，一旦烧录进去，用户只能验证写入的资料是否正确，不能做
1.【压力测试】Monkey跑全模块，com.android.documentsui 出现ANR问题查看trace并没有发现什么异常，mainlog中显示CPU使用：
101% 227/mobile_log_d: 16% user + 84% kernel / faults: 69 minor
55% TOTAL: 21% user + 33% kernel + 1% iowait
根据Event
部分变得越来越纯洁,但同时也丢失了初始信号的瞬变特征。因此,更优化的去噪是阈值去噪,即只去除那些超过某设定值的细节部分。小波分析用于消噪的基本原理个含噪的维信号模型可表示为如下形式Skfkek,k,,n其中,sk为含噪信号,fk为有用信号,ek为噪声信号。这里我们认为ek是个级高斯白噪声,通常表现为高频信号,而工程实际中fk通常为低频信号,或者是些比较平稳的信号。因此,我们可以按如下的方法进行消噪
前言本系列教程中，前面介绍的都没有保存模型，训练之后也就结束了。那么本章就介绍如果在训练过程中保存模型，用于之后预测或者恢复训练，又或者由于其他数据集的预训练模型。本章会介绍三种保存模型和使用模型的方式。训练模型在训练模型的过程中我们可以随时保存模型，当时也可以在训练开始之前加载之前训练过程的模型。为了介绍这三个保存模型的方式，一共编写了三个Python程序进行介绍，分别是save_infer_m
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2024-05-08 15:15:59
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GPU设备指定,os.environ[]使用os.environ[“CUDA_DEVICE_ORDER”] = “PCI_BUS_ID” # 按照PCI_BUS_ID顺序从0开始排列GPU设备
os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “0” #设置当前使用的GPU设备仅为0号设备 设备名称为’/gpu:0’
os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEV
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2024-08-21 09:47:36
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高效CS:GO目标检测神器 - csgo-yolov5-6.2
去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在电子竞技领域，特别是像《反恐精英：全球攻势》(CS:GO)这样的快节奏游戏中，快速准确地识别敌人的位置至关重要。 是一个利用先进深度学习模型YOLOv5进行实时目标检测的项目，旨在提升玩家的游戏体验和战术决策能力。项目简介csgo-yolov5-6.2是一个基于Pyth
0）写在最前面 本来是研究virtio-gpu双屏，但后面发现其对fb的支持有问题，并且VT切换时卡死，本文记录了对这些问题的分析。1）基础环境调查在xorg.conf中配置了：Option “Xinerama” “1”spice弹出了两个界面，应该是使能了两个connector但是xrandr中只能看到Virtual-0，说明另一个screen未链接。实在不行只能通过fb0和fb1的方式写入，但
大家是不是遭遇过这样的情形呢?正当兴致盎然的看着某部电影时，电脑突然没了声音，或者听歌正high的时候，电脑突然闭嘴了，这下把之前的兴致一扫而光，但怎么处理都处理不好。其实这种电脑无声问题是很好解决的，下面就介绍下电脑无声问题简单处理办法。 首先，电脑无声看似简单，其实有时问题比较复杂，既涉及到硬件方面的问题又涉及到软件方面的问题，因此，要先查明原因，看是软件还是硬件出了故障，然
目录三.下载模型四.训练前的准备1.在源代码文件夹里创造一个自己放东西的文件2.准备数据2.1数据标注2.2数据划分3.改写yml配置文件4.安装anaconda五.开始训练六.报错（1） libGL.so.1（2）Polygon(3) lanms（4）报错UnicodeDecodeError: ‘utf-8’ codec can’t decode byte 0xbc in position 2
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2024-07-31 20:53:48
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GPUImage是个功能十分强大、又十分易用的图像处理库。提供各种各样的图像处理滤镜，并且支持照相机和摄像机的实时滤镜。GPUImage顾 名思义，是基于GPU的图像加速，所以图像处理速度十分快，并且能够自定义图像滤镜。支持ARC。https://github.com/BradLarson/GPUImage使用教程：
1.添加框架
QuartzCore.framework
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2024-08-28 16:55:02
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