SW在企业中的使用心得：SolidWorks是一个三维CAD软件，它功能完善，可以进行三维实体曲面建模、渲染，完成动画。现在，随着SolidWorks的功能日益完善、使用越来越贴近用户，价格也越来越低，使用SolidWorks的企业也越来越多。但目前大部分培训材料讨论的多是建模渲染的技巧，而国内大绝大部分的技术、设计人员必须要把自己的设计完成平面图纸和工艺文件，这样才能使自己的设计让别人明白。(毕
目录1.移动 九天 · 毕昇2.Kaggle3.Colab 横向对比1.九天 · 毕昇2.Kaggle3.Colab现在免费的gpu资源有不少，但很多都限值了只能用自己公司的框架，今天我来给大家分享3个框架不受限制的免费GPU资源。对算法小白用来试手、研究生跑实验极其友好~1.移动 九天 · 毕昇不像百度的AI Studio只能用PaddlePaddle框架，
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2024-05-21 13:38:01
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WSL 2将支持GPU，还能运行GUI应用！1. 安装WSL 2
1.1 Windows系统版本需要WSL 2仅适用于Windows 10版本18917或更高版本。Windows版本验证，命令常规中用ver检测：C:\Users\kylin>ver
Microsoft Windows [版本10.0.18362.778]1.2 Windows更新与Windows预览体验计划开启具体相关操作
# 使用PyTorch进行GPU加速：解决实际问题
在深度学习中，计算资源的有效利用是加速模型训练的关键。PyTorch作为一个灵活并富有表现力的深度学习框架，允许用户轻松地将计算任务转移到GPU上。本文将通过一个实际的问题来演示如何使用PyTorch在GPU上进行模型训练，同时给出完整的代码示例和工作流程图示。
## 实际问题
假设我们要构建并训练一个简单的卷积神经网络（CNN），以对CI
原创
2024-08-07 08:04:04
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企业级物联网平台供货商Ayla Networks宣布全面支持目前市面上主流的智能语音助理生态系统，包括Apple Siri、亚马逊Alexa、Google Home及腾讯小微，并于目前正在柏林举办的全球最大消费电子暨家电产品展IFA中展出相关应用产品。Ayla Networks宣布全面支持目前市面上主流的智能语音助理生态系统，包括Apple Siri、亚马逊Alexa、Google Home及腾讯
1.optuna基本使用 Optuna是一个自动帮助我们调试参数的工具，使用起来十分方便。比sklearn的gridsearchcv好用很多，一是因为optuna相比于sklearn能够快速进行调参，二是因为它可以将调试参数的过程进行可视化。同时可以如果没训练完，下次继续训练。而optuna内部使用贝叶斯调试参数的机制，可以在最短的时间之内，给我们一个较为优秀的结果，甚至可能
如何在Colab中“白嫖”gpu资源（附使用MMdet推理示例）Google Colab简介当今，深度学习已经成为许多人感兴趣的话题，Google Colab（全称为Google Colaboratory）是Google推出的一个强大的云端 notebook，为开发者提供了一个免费的、轻便的云端开发环境，无需安装任何软件，只需要一个浏览器就可以运行。在Google Colab中，你可以轻松地创建、
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2024-10-09 07:54:41
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去哪儿支付系统自2011年搭建以来，在五年的时间里逐渐从一个高耦合的单一系统发展为众多子系统组成的高并发、高可用、支持多种交易支付业务的分布式系统。业务从最初的非代收到现在多种非代收、代收场景的支持，B2B业务的从无到有，支付方式从单一网银支付到现在银行卡、拿去花、代金券、红包、立减、积分、趣游宝等多种的组合，订单从单笔支付到多个订单同时支付和多次付款。下面对整体的演变过程进行简单的介绍。1. 支
1、角点（Corner Point) 通常意义上来说，角点就是极值点，即在某方面属性特别突出的点，是在某些属性上强度最大或者最小的孤立点、线段的终点。 对于图像而言，如图所示圆圈内的部分，即为图像的角点，其是物体轮廓线的连接点。
什么是ONNX？现如今，各大主流深度学习框架都有着自己独有的特点与魅力，吸引着广大科研与开发人员，例如：
Caffe2：方便机器学习算法和模型大规模部署在移动设备
PyTorch：PyTorch是一个快速便于实验深度学习框架。但是由于其高度封装，导致部分function不够灵活
TensorFlow：TensorFlow 是一个开放源代码软件库，是很多主流框架的基础或者依赖。几乎能满足
**首先就是配置环境，** 不建议在windows下使用强化学习，也不建议使用虚拟机跑上述这些包，因为虚拟机很难调用GPU。会影响后期使用，在windows挣扎很久后决定还Linux。 最好使用linux系统进行处理 当前环境为windows10+ubuntu20.04双系统 使用的mujoco为210版本，好在openai刚收购了mujoco，可以免费使用，暂时没有使用mujoco150版本。博
教程是MXnet版本的训练方式在Linux环境下一 、官方数据训练1.clone 源代码2. 配置相关环境3. 下载作者提供的数据集4. 开始训练5. 开始训练二、个人数据训练1. 数据制作2. 训练依旧 一 、官方数据训练1.clone 源代码项目来自官网的源代码。git clone --recursive https://github.com/deepinsight/insightface.g
大多数人知道现代网络浏览器使用GPU来渲染部分网页，特别是具有动画的部分。 例如，使用transform属性的CSS动画看起来比使用left和top属性的动画更平滑。 但是如果你问，“我如何从GPU获得平滑的动画？”在大多数情况下，你会听到像“使用transform:translateZ(0）或will-change:transform这样的建议。这些属性已经成为像我们如何在Internet Ex
WIN10+CUDA10.1环境下Keras-YoloV3训练教程环境配置准备过程数据集标注过程数据集准备过程：一二训练过程测试过程最后 环境配置CUDA和Keras的安装可以参考我的上一篇博客。 需要注意的是，Tensorflow有GPU和CPU两个版本。 如果我们同时安装了CPU和GPU版本，此时安装Keras，会默认安装CPU的版本的Keras，无法使用GPU进行加速训练。 解决方法就是先
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2024-04-03 12:31:22
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目录一、编写可供Matlab编译的CUDA代码1、 待编译的程序需要包含的头文件2、待编译程序的程序入口函数mexFunction3、参数传递方法二、使用Matlab编译CUDA工程并调用1、mexcuda编译指令2、参考文章： 一、编写可供Matlab编译的CUDA代码1、 待编译的程序需要包含的头文件在项目中添加新建项 mexFunction.h，头文件内容如下#ifndef _mexFun
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2024-03-01 15:42:49
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文章目录前言安装步骤总结 前言提示：Ubuntu的镜像可以去Ubuntu的官网下载提示：以下是本篇文章正文内容，仅供参考安装步骤打开VMware Workstations ，点击创建新的虚拟机对于类型配置选择自定义，然后点击下一步选择硬件兼容性，点击下一步接下来先不选择下载的镜像路径，选择稍后安装操作系统，再点击下一步选择安装的操作系统的，并点击下一步输入虚拟机的名称及安装的位置，然后点击
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2024-05-25 21:42:55
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CUDA编程可以使程序能在GPU上跑，只需要有一台带有GeForce显卡的笔记本就能跑起来并行程序，加快程序运行速度。使用显卡的好处在于功耗和成本低，但性能好。就是GPU比CPU会跑的快！快！快！先是安装VS和CUDA，这里据说要先装VS再装CUDA才行，反正窝是装自闭了qwq，最后给电脑重装系统才好。。心痛然后介绍一下下如何在VS中给GPU变编程（留坑）程序遵循以下流程：主机端准备数据 ->
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2024-03-04 20:01:26
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查看ubuntu的Tensorflow2是否可以使用GPUimport tensorflow as tf
tf.test.is_gpu_available() 上图说tf.test.is_gpu_available()这个指令在未来版本中将被移除，所以它建议你用tf.config.list_physical_devices('GPU')来检测tf2是否可以用GPUimport tensorflow
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2024-07-04 21:12:36
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1.安装Anaconda3 要点：All users, Add lib to system path cmd -> "conda -V" >>>4.10.1 2.安装Pycharm 3.创建虚拟环境 anaconda -> "conda create -n yolov5 python==3.8" -> "y" 【yolov5可以自己改！】 4.打开虚
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2024-03-03 09:04:48
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1. keras新版本中加入多GPU并行使用的函数下面程序段即可实现一个或多个GPU加速：注意：使用多GPU加速时，Keras版本必须是Keras2.0.9以上版本from keras.utils.training_utils import multi_gpu_model #导入keras多GPU函数
import VGG19 #导入已经写好的函数模型，例如VGG19
if G <= 1:
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2024-04-23 10:56:28
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