1 硬件要求Windows版本：Windows 7，Windows 8，Windows 10，Windows Server 12/16显卡版本：请对照NVIDIA提供的支持CUDA的显卡列表（CUDA GPUs）。显卡版本通过"系统属性-设备管理器-显示适配器"查看。（AMD的显卡不可以使用NVIDIA显卡的CUDA ）所有组件：Windows 7/8/10, Server 2012/2016 +
大家好，小编来为大家解答以下问题，学python需要什么配置的笔记本电脑，学python至少需要什么配置的电脑，现在让我们一起来看看吧！ 学习python编程需要什么配置的电脑简单的来讲，Python的话普通电脑就可以，机器学习几大基础算法都可以，如果学习深度学习的话，选择一个配置高的台式电脑即可，其他配置留下升级空间;如果选择笔记本的话可以要强劲点的，最好带有固态的硬盘，支持16G内存或以上。
写来看的
主要上学期写NoGo的时候这个算法基本没写对这学期写Hex的时候，大概弄明白了之后就想简单记录一下（主要面向PKU的两门屑课的屑作业，说的就是你！计概！AI基础！主要是写给我的女孩看的，希望她能看懂，能会写，不要比别人差简单理解mcts算法基于很简单的蒙特卡洛算法，即随机撒点，利用概率期望收敛的原理来求近似精确解然后还要借助一个公式：UCB公式
最近被yolox爆屏，加上自己对于yolo系列有太多的情节之前还尝试过yolof，现在出现的yolox还有openvino推理，刚好自己会需要这部分内容，现在就尝试进行对其初步探索。 一、基础配置 cuda 10.1 二、环境搭建xz 1、安装yoloxgit clone git@github.com:Megvii-BaseDetection/YOLOX.git
cd YOLOX
pip3 ins
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2024-08-03 10:36:21
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Ubuntu20.04系统安装，Nvidia驱动安装、CUDA10.2+CUDNN+Pytorch安装ubuntu20.04系统安装后续工作以及pytorch深度学习环境配置方法记录系统安装问题简述系统安装后英伟达显卡驱动安装安装显卡驱动禁用开源驱动CUDA10.2+CUDNN7.6.5安装GCC降级CUDA安装CUDNN安装Pytorch1.6安装系统安装后一些小Tips双系统时间问题：中文输
更新2017.2.23有更新，见文末。MCTS与UCT下面的内容引用自徐心和与徐长明的论文《计算机博弈原理与方法学概述》：蒙特卡洛模拟对局就是从某一棋局出发，随机走棋。有人形象地比喻，让两个傻子下棋，他们只懂得棋规，不懂得策略，最终总是可以决出胜负。这个胜负是有偶然性的。但是如果让成千上万对傻子下这盘棋，那么结果的统计还是可以给出该棋局的固有胜率和胜率最高的着法。 蒙特卡洛树搜索通过迭代来一步步地
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2023-12-28 13:44:25
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GPU卡间互联→PCIe/NVlink，服务器互联→IB/以太1、数据互联的要求：随着模型复杂程度增加，单张GPU无法完成训练任务，需要联合多张GPU，乃至多台服务器搭建集群协同工作，并需要GPU之间以及服务器之间进行数据传输交互。由于大模型数据量极大，在机器学习训练过程中，数据传输速度成为制约训练速度提升的瓶颈。在传统的方案中，GPU互联通常采用PCIe，服务器之间互联采用以太网Ethernet
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2023-12-15 14:17:12
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Welcome to my blog,I`m interesting in WES7 and Windows programming skills.
原创
2010-07-16 11:11:35
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# MCTS算法：Java版实现
蒙特卡洛树搜索（MCTS，Monte Carlo Tree Search）是一种用于决策过程的算法，尤其适用于博弈类问题，如围棋、国际象棋等。MCTS通过随机模拟的方法来评估可能的决策，进而找到最佳策略。本文将介绍MCTS的基本原理，并给出Java版的简单实现代码示例，同时通过饼状图和旅行图来帮助理解。
## MCTS算法的步骤
MCTS主要包括以下四个步骤
原创
2024-10-15 06:34:29
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前面的几篇文章讲了webRTC中的语音降噪。最近又用到了基于MCRA-OMLSA的语音降噪，就学习了原理并且软件实现了它。MCRA主要用于噪声估计，OMLSA是基于估计出来的噪声去做降噪。类比于webRTC中的降噪方法，也有噪声估计（分位数噪声估计法）和基于估计出来的噪声降噪（维纳滤波），MCRA就相当于分位数噪声估计法，OMLSA就相当于维纳滤波。本文先讲讲怎么用MCRA和OMLSA来做语音降噪
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2024-09-13 15:46:40
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在当今 IT 技术领域，支持多显卡的运算能力成为了深度学习、数据处理和科学计算的重要需求。针对这一需求，Ollama 提供了高效的多显卡支持，但在实际部署过程中，我们也遇到了不少挑战。本文将会系统地分析和解决这些“多显卡 Ollama”问题，以帮助大家更好地应对类似情况。
## 问题背景
在使用 Ollama 构建大规模机器学习模型时，我们发现系统在多个 GPU 上的运算能力并没有得到充分利用。
在我最近的工作中，遇到了一个与Ollama多显卡配置相关的问题。这使得在多个GPU上运行的任务处理变得异常复杂，尤其是在分配和调用GPU资源时。随着深度学习模型需求的增加，合理利用多显卡资源成为提高效率的关键。下面我将详细记录我解决这一问题的过程。
首先，Ollama的多显卡问题表现为模型训练时无法正确识别并使用所有可用的GPU。当我试图通过简单的环境变量配置来分配GPU时，程序却只识别到单个G
Ollama 多显卡的出现为我们在高性能计算、深度学习等应用场景中提供了更强大的支持。然而，如何有效配置并解决多显卡环境下的技术问题，成为了开发者们必须面对的挑战。我将在这篇博文中详细记录下如何解决“Ollama 多显卡”问题的过程。
## 版本对比
在Ollama的不同版本中，采用了多显卡支持的能力逐步增强。我们可以看到各版本间的特性差异：
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quadrantChart
vulkan api 您好，开放游戏迷！ 在本周的版本中，我们将介绍对新的开放标准API Vulkan的支持，以及本周针对Linux的新游戏和扩展。 2016年2月14日至20日开放游戏摘要武尔坎 从最近开始在其最新SteamOS Beta中添加Vulkan支持的Steam开始，对Vulkan的支持正在增长。 Canonical还计划为他们的Mir By Ubuntu 16.04提供Vulkan支
感谢IT之家网友鸢一雨音 的投稿众所周知，自从高性能独立图形处理器出现之后，很多便携式计算机就会采取一种双显卡的设计：节能的核心图形处理器用于渲染常规的桌面环境，而高性能的独立图形处理器则负责渲染高需求的应用程序。这种技术被称作Optimus智能显卡切换。但是英伟达经常被Linux用户诟病的原因之一，便是一直不对Linux平台上心，不仅没有Linux下的Optimus支持，驱动程序更新也慢半拍。这
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2024-06-17 06:34:58
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首先你得知道显卡有什么用，显卡是掌管电脑图形显示的，它的好坏直接影响电脑显示质量和游戏性能，目前显卡有两种，一种是集成显卡，一种是独立显卡，集成显卡性能较弱，但应付一般应用是够了，在玩游戏、看高清视频时就不行了。为此，才有了独立显卡。然后咱再谈独立显卡（独显）：独显的两大厂商是NV和ati，当然也有intel等，不过那都是小厂商了。
NV的显卡命名规则是数字+字母，如8600gt、9400gs等。
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2024-07-19 10:47:00
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# 使用 Python 在多显卡上处理不同数据集
在深度学习领域，多显卡设置已经成为了常态。我们在训练模型时，常常希望将数据集分布到不同的显卡上，以提高训练效率和加速训练过程。本文将介绍如何使用 Python 在多显卡上处理不同数据集，并提供示例代码来演示整个过程。
## 多显卡的基本概念
在深度学习中，显卡（GPU）的计算能力远超过 CPU。对于大规模数据集和复杂模型，使用多显卡可以显著加
原创
2024-09-28 05:19:02
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exynos 4412 时钟域CPU_BLK：内含Cortex-A9 MPCore处理器、L2 cache控制器、CoreSight(调试用)。CMU_CPU用于给这些部件产生时钟。DMC_BLK：内含DRAM内存控制器(DMC)、安全子系统(Security sub system)、通用中断控制器(Generic Interrupt Controller，GIC)。CMU_DMC用于给这些部件产
在控制文本情绪中，PPO-MCTS 在不损害文本流畅度的情况下，目标完成率比 PPO 基线高出 30 个百分点，在手动评测中的胜率也高出 20 个百分点。在一项最新的研究中
原创
2024-08-07 09:28:03
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马尔可夫链(Markov Chain)，又称为离散时间马尔可夫链，可以定义为一个随机过程Y，在某时间t上的任何一个点的值仅仅依赖于在时间t-1上的值。这就表示了我们的随机过程在时间t上具有状态x的概率，如果给出它之前所有的状态，那么就相当于在仅给出它在时间t-1的状态的时候，在时间t上具有状态x的概率。 如果可能的状态集S是有限的，那么，我们可以提供马尔可夫链的可视化表示结果，如下图所
