主要最近用到这两个软件，就简单的说明一下这个两个软件这间安装的事情。自己也是刚接触到这两款，高手误喷。RealFlow与C4D可以说两款独立的软件，属于两家不同的公司(其实我也没细找，我也不知道，应该是的吧，管他了，英雄不问出处，软件吗，只要好用就可以了)。可以在C4D中安装RealFlow的插件，接下来说的就是这个插件的问题。RealFlow用于C4D的插件细说的话其实是两种(我在网上找了半天，
OpenFlow1.3.3 学习记录（持续更新）正在学习OpenFlow1.3，该篇笔记将日常更新，主要内容大致为官方文档的总结与翻译。交换机组件按照优先级顺序进行包匹配，如果匹配到流表项，则执行流表项中绑定的Instructions；如果没有匹配到流表项，将根据table-miss的配置进行操作，转发到controller，drop，next flow table。Instruction包括：a
Windows10 64位下安装TensorFlow谷歌人工智能系统已官方原生支持GitHub - tensorflow/tensorflow: Computation using data flow graphs for scalable machine learninghttps://github.com/tensorflow/tensorflowTensorFlow官方文档中文版_Tenso
关于Yuri Boykov and Vladimir Kolmogorov 于2004年提出的max flow / min cut的算法的详解
这篇文章说的是Yuri Boykov and Vladimir Kolmogorov在2004年提出的一种基于增广路径的求解最大流最小割的算法，号称大部分情况下会很快。而且在算完之后，会自动完成最小割集的构造。 文章参考：《GRAPH BAS
据了解，微软发布了Project Brainwave ，这是一个基于 FPGA 的低延迟深度学习云平台。微软官方测试数据显示：当使用英特尔的 Stratix 10 FPGA，它不需要任何 batching 就能在大型 GRU达到 39.5 Teraflops 的性能。微软公司表示——该系统是为实时 AI 而设计。Project Brainwave 的系统可分为三个层面：高性能分布式系统架
一、什么是DrawCall DrawCall的含义就是CPU调用图像编程接口，以命令GPU进行渲染的操作。命令缓冲区实现并行工作。命令缓冲区包含一个命令队列，CPU向其中添加命令，GPU从中读取命令，添加和读取是相互独立的，因此使得CPU和GPU可以独立工作。命令缓冲区中的命令有很多种类，DrawCall就是其中一种。二、为什么DrawCall多了
文章目录TensorFlow简介TensorFlow是什么tensorflow版本变迁tensorflow 2.0 架构安装过程常用IDE安装python3.9的安装Anaconda的安装CUDA安装cuda软件安装cuDNN神经网络加速库安装配置环境变量TensorFlow的gpu版本安装TensorFlow简介TensorFlow是什么TensorFlow是深度学习领域使用最为广泛的一个Goo
Graph基本概念Tensorflow里的Graph类似于数据流图，节点为计算单位(通常为tf.Operation),边通常为用于计算的数据(如tf.Variable)。指向运算节点的边表示输入，向外的边则表示输出。 在建立计算图的时候，通常包括建立tf.Operation (node)和tf.Tensor (edge)对象，然后加入到tf.Graph当中。未声明特定的Graph时则加入到默
TensorFlow 程序一般可以分为两个阶段。在第一个阶段需要定义计算图中所有的计算 。比如在第 2 章的向量加法样例程序中首先定义了两个输入，然后定义了 一个计算来得到它们的和。import tensorf low as tf
a= tf.constant([l.O, 2 .0], name=”a”)
b = tf.constant([2.0, 3.0], name=”b ”)
result
再谈雅虎关于性能优化的 N 条规则
本来这是个老生常谈的问题，上周自成又分享了一些性能优化的建议，我这里再做一个全面的Tips整理，谨作为查阅型的文档，不妥之处，还请指正； 一、 Yahoo的规则条例： 谨记：80%-90%的终端响应时间是花费在下载页面中的图片，样式表，脚本，flash等； 详细的解释来这里查：http://developer.yahoo.com/per
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2024-09-30 13:36:10
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传统图像主要分割算法：基于阈值的分割 （1）固定阈值分割 （2）直方图双峰法 （3）迭代阈值图像分割 （4）自适应阈值图像分割 （5）最佳阈值法2.基于边缘的分割&nbs
Graph的系列教程不仅为大家讲述了Graph的理论和应用相关的内容，还带大家领略了微软庞大的产品线。本篇我们要介绍的就是伟大的流程工具Microsoft Flow，为大家展示一下如何在Flow中调用Graph。 Flow是流程实施的利器，不熟悉的朋友可以访问下面的链接进行快速入门。https://docs.microsoft.com/zh-cn/flow/getting-started 我们今天
论文效果：基于双流网络，在精度保证损失很小的的情况下在UCF101上的FPS达到390.7（双流的FPS为14.3） 要解决的核心问题：论文主要是基于双流网络来做的改进，双流网络有以下部分缺点：（1）光流（optical flow）占据的最大的运算量，并且由于运算量大，导致模型没有实时性,如下图为14.3。 主要的改进：针对上述（1）的问题，文中作出了以下分析和优化
应用程序概述 Workflow Manager 用户界面提供了用于在整个作业的生命周期中创建和管理作业的工具。 下面全部信息将会在本帮助文档的兴许章节中进行具体的说明。 文件菜单 新建 - 在系统中创建新作业。 保存 - 将作业编辑内容保存至当前作业选项卡中。 所有保存 - 保存所有包括编辑内容的作业选项卡的作业编辑内容。 导出事务 (3x/9.3) - 导出具有事务的作业的
<?xml:namespace prefix = o ns = "urn:schemas-microsoft-com:office:office" /> 缓冲区溢出”在英文中可以解释为：buffer overflow，buffer overrun，smash the stack，trash the stack，scribble the stack， mangle
1.前言netflow是Cisco公司提出的用于描述通过路由器的连接信息的协议。路由器也象防火墙一样不仅仅是按包处理，而是跟踪到连接一层，对属于 同一个连接的数据包进行统计，某种程度上也成了状态检测，路由器将这些连接信息使用netflow协议发送到netflow搜集器，根据连接的统计信息可 得到网络运行的各种信息，还可用来判断是否受到攻击。netflow已经出过很多版本，目前应
//==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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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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为了使 Ollama 更加高效地运行，很多开发者希望通过设置使用 GPU 来提升其性能。本文将详细记录我在设置 Ollama 使用 GPU 的整个过程，以及在这个过程中遇到的各种问题和解决方案。
## 背景定位
在一个大型的自然语言处理项目中，我们希望使用 Ollama 进行深度学习模型的推理以大幅度提升处理效率。然而，初次使用时我发现 Ollama 运行缓慢，整个平台似乎没有利用 GPU 的
ollama使用gpu设置的描述
在进行深度学习模型推理时，使用GPU（图形处理单元）可以显著提升计算性能，提高处理速度。尤其在使用[Ollama](
### 背景定位
在部署Ollama模型时，团队注意到推理速度缓慢，严重影响了业务的实时响应能力。问题的演进过程如下：
- **T0 (初始部署)**：Ollama 在CPU上运行，响应时间达到1-2秒。
- **T1 (问题发生)**：因
