AI 芯片设计是人工智能产业链的重要一环。 自 2017 年 5 月以来，各 AI 芯片厂商的新品竞相发布，经过一年多的发展，各环节分工逐渐明显。 AI 芯片的应用场景不再局限于云端，部署于智能手机、 安防摄像头、及自动驾驶汽车等终端的各项产品日趋丰富。 除了追求性能提升外， AI 芯片也逐渐专注于特殊场景的优化。自 2017 年 5 月以来发布的 AI 芯片一览目前， 人工智能产业链中，包括提供
写在前面在搭建GPU加速环境时遇到了各种各样的坑，在此记录仅供他人参考和自己回顾。虽然网上有各种各样的教程，但是个人感觉讲的不是很明白，在这里想再理理思路。坦白说，起初连什么是GPU加速都不太清楚，经过一番查阅了解才大致有个印象，有了一个整体思路的话，搭建环境会快很多，在搭建过程中，一定要时刻注意版本的对应。CUDACUDA是英伟达公司推出的一款产品，能够利用GPU的并行计算引擎，从而能够解决更加
P4定义：P4是对数据平面的协议和数据包进行编程P4特点：协议无关：网络设备不与任何特定的网络协议捆绑在一起。对于任何所需要数据平面协议、数据包处理行为，可用 P4进行表达目标无关：无需关心底层硬件，即可描述数据包处理功能现场可重配置能力强：完成交换机部署后可以对数据包处理方式再次修改P4程序组件：Header：头部结构决定数据格式，头部内容决定数据操作解释器：将分组数据转化为元数据表：匹配动作动
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2024-05-14 22:17:13
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导读近日，NVIDIA在GTC 2018日本站上介绍了该公司在AI方面的最新进展，CEO黄仁勋公布了NVIDIA TensorRT超大规模平台、NVIDIA Drive AGX Xavier开发套件以及Jetson AGX Xavier开发套件等新品，并补充了Quadro RTX和Geforce RTX的新消息。TensorRT超大规模平台是一整套硬件和软件产品，这些产品针对强大、高效的推理进行了
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2024-02-13 19:58:10
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以下主体内容翻译自：DeepStream: Next-Generation Video Analytics for Smart Cities试想一下每个家长最糟糕的噩梦：一个孩子在拥挤的商场里迷路。现在想象一下，建筑物内部署的摄像机网络在几分钟之内就可以找到这个孩子的位置，并实时记录、检索和分析所有的视频。这只是视频分析领域提供的许多可能性之一。 虽然传统的视频分析使用基于计算机视觉的方法，但下一
09 NLU和NLG问题中的深度学习9.1 人工智能概览9.1.1 人工智能的基础9.1.2 人工智能的阶段9.1.3 人工智能的种类9.1.4 人工智能的目标和应用9.2 NLU和NLG之间的区别9.2.1 自然语言理解9.2.2 自然语言生成9.3 深度学习概览9.4 神经网络基础9.4.1 神经元的第一个计算模型9.4.2 感知机9.4.3 理解人工神经网络中的数学概念9.5 实现神经网络
整理完整教程转
安装Ubuntu显卡驱动的方法有以下几种：1.直接去nvidia官网下载驱动包安装（这种方法麻烦并且失败率很高，失败的话就进入不了桌面了）
2.从PPA中安装，PPA分为官方和私有（这种方式既安全方便，也能安装上最新的驱动）
3.从附加驱动里安装（附加驱动安装最简单和安全，但是这种方式无法安装最新的驱动）
这里主要介绍如何通过PPA安装nvidia显卡驱动
第一步：添加PPA
第
笔者经过尝试raspbian、Ubuntu-desktop、Ubuntu-server、Ubuntu-core等系统的体验，最终选择了对内存要求不是太高，有图形界面的Ubuntu-mate 22.04LTS系统，跟raspbian很类似，没有多余的软件，内存占用1G左右，能作为基本的Linux主机使用。一、下载Ubuntu系统镜像根据树莓派的硬件和需求选择相应系统镜像。二、烧录系统镜像准备TF卡，
绝对是我配的最久的环境了，没有之一，快两周。刚开始参考了这些，试了很久很久还是不行。（18.04系统）P4使用Ubuntu中安装教程Ubuntu16.04中配置p4编程环境P4使用Ubuntu中安装中的问题Ubuntu P4编程环境搭建Ubuntu16.04安装P4语言以及遇到的问题P4编程环境安装（ubuntu16.04，p4c+bmv2+mininet+PI+tutorial）ubuntu 2
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2024-07-09 20:27:01
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Ubuntu 安装配置安装Ubuntu的坑安装系统的时候最好选上安装更新，否则等进了系统换源之后再更新会报错更新失败，安装包时缺很多很多依赖，都得自己手动装很麻烦，我把apt源换回去之后才能正常打开软件 更新 去更新软件实际测试，换源清华更新失败，在软件与更新中选择其他源站，选择阿里源更新成功了。我要在ubuntu上跑stylegan2，想着下个ubuntu装上就行，结果第一次 ubuntu20.
本文讨论：•64 位版本 Windows 的背景信息•适当地利用 x64 体系结构•使用 Visual C++ 2005 进行 x64 开发•针对 x64 版本的调试技术本文使用以下技术：Windows、Win64、Visual Studio 2005
本页内容x64 操作系统适当利用 x64使用 Visual C++ 进行 x64 开发使代码与 Win64 兼容调试关于托管代码小结使用
用登陆演示 Model-Driven（模型驱动） 、配置表单验证 本文主要在上一个视频（webwork初体验）的基本进行改动，所以在看本文之前，请先浏览上一个视频。 在
webwork
中
Action
根据
Form
的不同可分为二类： 一种是
Field-Driven
（字段驱动）
Action
；就是
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2024-07-09 22:01:58
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我太南了.jpgCrypto - Verification_code题目：本周的签到题 XP
nc 47.98.192.231 25678还有一段服务端的脚本#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
import socketserver
import os, sys, signal
import string, random
from hash
近年来，自动驾驶受到越来越多的关注，当前各大厂商的技术基本上集中在L2-L4级别。为了实现这些功能，感知系统一般会融合多种传感器的冗余数据，综合计算出周围的环境信息，提供给给控制系统。常见的车载传感器包括：毫米波雷达、视觉摄像头、激光雷达、GPS、IMU等。视觉摄像头作为其中一个很重要的传感器，应用在几乎所有的自动驾驶功能当中。例如特斯拉的自动驾驶系统FSD就搭配了8颗8百万像素（8MP）的摄像头
文章目录简单版：网易云外链复杂版：APlayer音乐播放器安装步骤说明补充:bug:更新 添加背景音乐（截图为APlayer播放器）简单版：网易云外链步骤：1.到网易云官网获取音乐外链：搜索音乐–>生成外链播放器（使用iframe插件形式）–>复制代码2.打开路径 themes/yilia/layout/_partial/left-col.ejs，在最后一个</nav>上
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2024-07-29 17:53:50
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目标检测在近几年开始发展成熟，但即便如此，竞争依旧激烈。如下所示，YOLOv4 宣称已经实现了当前最前沿技术的准确度，同时还能维持较高的处理帧率。使用 Tesla V100 GPU，在 MS COCO 数据集上以接近 65 FPS 的推理速度，YOLOv4 实现了 43.5% AP （65.7% AP₅₀）的准确度。但对于目标检测而言，高准确度早已不是唯一的目标。我们还希望边缘设备也能
Tesla P4是专业AI显卡，只有70瓦功耗，可以作为AI入门使用。安装时碰到的几个问题：首先因为单显卡插槽，就需要先安装好机器，然后ssh登录进行相关配置。安装的时候来回插拔了好多次！其次就是安装驱动时，报错Nouveau 冲突，需要删除后再安装，具体操作见后面。但是我的这个方法，每次机器启动，都需要再手工删除一下：sudo rmmod nouveau其它小坑若干。下面是详细过程，记录留档。下
作者 | 洪泽鑫编辑 | 德新 很多人肯定都看过上面这个对比视频。不少吃瓜群众感慨，小米比特斯拉领先整整60年。左边的特斯拉机器人像20岁，右边的小米机器人看起来像80岁。但事实上，特斯拉的这个机器人是人扮的。而在中国国庆假期的第一天，我们终于看到了特斯拉人形机器人Optimus的原型机。这...我硬生生把到嘴边的欢呼声吞了回去。看起来顶多比小米机器人年轻个两岁
特斯拉USB智能存储系统：teslausb去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/简介特斯拉车主有福了！利用开源项目teslausb，你可以将树莓派Zero W转换成一个特斯拉汽车认为的USB驱动器，自动记录行车记录仪的视频并备份到服务器。不仅如此，它还能存放音乐文件，甚至能修复因特斯拉电源管理不当导致的文件系统损坏。一旦你的车辆接入家庭无线网络，它就能在后台安静地完成这些
详解 Pentium 4-MPentium 4-M：基于0.13微米铜互联工艺Northwood核心的Pentium 4-M处理器，首批推出的包括1.7GHz、1.6GHz的型号，核心集成5500万晶体管，采用MicroFCPGA封装(mPGA478)，同样采用NerBurst架构，运行于400MHz前端总线，核心集成512KB二级缓存，支援增强型SpeedS
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2024-03-21 23:14:16
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