在项目中如果大量引入外部模型，且外部模型太大，就必须进行压缩，否则不仅占用带宽，而且会降低硬件运行性能，使用户体验极差。1.压缩和使用OBJ格式的模型–Draco算法 Draco是由谷歌Chrome媒体团队设计，旨在大幅加速3D数据的编码、传输和解码。因为研发团队的Chrome背景，所以这个开源算法首要应用对象是浏览器。但既然谷歌已经把他开源，现在全世界的开发者都可以去探索Draco在其他场景的应
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2024-06-12 14:54:14
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流量那些事儿Problem Description流量是大家都十分关心的事情，现在小暗接到了一个小任务，要写一个流量计费的系统，其中一个关于流量使用优先级的判断让他卡得很厉害，于是他来求助你帮他写。 已知流量使用优先级顺序： 省内流量包＞全国流量包＞套餐内省内流量＞套餐内全国流量＞套餐外流量（超出的流量） 用户初始只有套餐内流量，省内流量包（类型 1）和全国流量包（类型 2）需要订购才可拥有，而且
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2024-04-29 23:01:26
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1.强制只使用cpu: import os
＃os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" # see issue #152
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "" 注意：os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"可能会改变没有次句时GPU的默认序号。 2.
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2024-05-22 21:42:56
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在深度学习和科学计算领域，GPU（图形处理单元）由于其强大的并行计算能力，成为了许多模型训练的首选。然而，Python环境中的许多库（例如 TensorFlow、PyTorch）在默认情况下可能不会自动选择GPU。本文将详细介绍如何在Python中指定使用GPU。
问题背景
随着深度学习和大数据分析的发展，越来越多的用户开始使用GPU加速模型训练和数据处理。然而，许多初学者在使用Python
目录1. 命令讲解2. 高效使用大家使用的服务器中有多个GPU，而这个大服务器又在被很多人使用，比如你的课题组的同学。为了资源合理分配，不占用别人正在使用的GPU，我们可以指定自己要使用的GPU组（也就是在你的代码中使用的某一个或某几个GPU），这样就很有效的避免了GPU的资源占用，实现资源的最大化，也不用因为占用特别大的GPU被课题组的“拉黑举报”了！HHH~~~选择特定的GPU组运行程序可在程
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2024-03-28 13:40:07
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ubuntu下安装开发环境Anacondabash ./Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh 安装完成后，会自动将环境变量添加到$HOME/.bashrc。安装完成后，激活spyder，在命令行输入以下命令：anaconda-navigator出现以下界面：点击spyder,安装激活即可利用pip安装opencv，输入以下命令，查看调用哪一个pip：&nbs
1. 四款换脸软件介绍FakeAPP Faceswap Openfaceswap Deepfacelab1.1 四款软件的简介名称FakeAPPFaceswapOpenfaceswapDeepfacelab （集成环境版）简介可能是国内网络传播最广的换脸软件 GUI最为亲切但是2.2版本很差开源软件 后期版本有GUI 源码玩家可以修改测试Faceswap的GUI套壳版 目前停更且作者网站跳转到De
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2024-04-20 20:13:20
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首先看下WebGPU的目标：目标：同时支持实时屏幕渲染和离屏渲染。使通用计算能够在 GPU 上高效执行。支持针对各种原生 GPU API 的实现：Microsoft 的 D3D12、Apple 的 Metal 和 Khronos 的 Vulkan。提供一种人类可创作的语言来指定在 GPU 上运行的计算。可在浏览器的多进程架构中实现，维护Web的安全性。尽可能让应用程序在不同的用户系统和浏览器之间可
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2024-06-18 20:56:07
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需求文档如下：1 引言1.1背景本次开发系统的名称为：任务调度系统，设计开发人员：Van，本系统用户：需要任务调度的开发团队或单位。由于业务的不断变化和更新，而导致数据库的脚本变的越来越庞大、越来越复杂，脚本执行的时间越来越长，效率越来越低，为了给用户提供良好的使用体验，将业务进行整理，实现批量操作等多种方式来提高效率。目前将原来的DB job过程封装到业务DLL中，即业务插件。由于业务插件比较多
第一章——入门1、准备开发环境安装第三方库： 安装Python-nmap包： wget http://xael.org/norman/python/python-nmap/pythonnmap-0.2.4.tar.gz-On map.tar.gz tar -xzf nmap.tar.gz cd python-nmap-0.2.4/ python setup.py install 当然可以使用
# 如何指定使用的Java版本
在现代软件开发中，不同的项目可能会依赖于不同版本的Java。正确使用所需的Java版本对于确保项目的兼容性和稳定性至关重要。本文将探讨如何指定使用的Java版本，并提供解决实际问题的示例。
## 背景
在一个多模块的Java项目中，各个模块可能会使用不同的Java版本。如果不指定Java版本，构建和运行时可能会出现兼容性问题。为了实现项目的可维护性，建议在构建
一、本地搭建Threejs官方文档网站1.官网地址2.目录解析3.启动方式在three.js项目根目录下执行如下命令,yarn可使用 npm install yarn -g 安装# 安装依赖
yarn install
# 启动项目
yarn start浏览器访问：二、parcel搭建three.js开发环境1.简介目的：方便模块化进行three.js项目的学习和开发Parcel官网：Buildin
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2024-03-27 11:46:13
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先nvidia-smi看看使用情况如：再export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2指定使用的 GPU
原创
2024-03-13 13:50:57
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场景 最近在工作中经常使用到gpu资源，传统环境下我们一般在宿主机上部署算法程序，但是这样无法形成快速交付，并且维护成本会非常高。所以nvidia其实也考虑到这一点 通过docker调用宿主机的gpu资源。一般情况下我们需要部署gpu-container-runtime或者nvidia-docker去调用
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2024-04-09 01:33:15
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英文不大好，论文翻译这类博客都是机器翻译用来自己阅读的，大家有兴趣的随便看看就好DeepFool:一种简单而准确的愚弄深度神经网络的方法摘要最先进的深度神经网络已经在许多图像分类任务中取得了令人印象深刻的结果。然而，这些相同的架构已经被证明是不稳定的，一些小的扰动也会对结果造成干扰。尽管这一现象很重要，但还没有提出有效的方法来精确计算最先进的深度分类器对大规模数据集上这种扰动的鲁棒性。在本文中，我
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2024-05-04 23:24:31
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一、关于Dockerfile 在Docker中创建镜像最常用的方式，就是使用Dockerfile。Dockerfile是一个Docker镜像的描述文件，我们可以理解成火箭发射的A、B、C、D…的步骤。Dockerfile其内部包含了一条条的指令，每一条指令构建一层，因此每一条指令的内容，就是描述该层应当如何构建。 一个Dockerfile的示例如下所示：#基于centos镜像
FROM cen
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2023-07-18 18:14:37
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如果是去外地旅游且没有很大流量需求，办理一个百兆左右全国流量就可以了，多数的酒店餐厅都会提供免费的wiff。 如果是工作需求，需要大量的流量，那么建议在去之前的一个月换一个全国大流量的套餐，等回到原来的地方再换回之前的套餐。 如果是双卡手机，而且流量需求较大的化，可以仔细比较各个服务商的价格。经过比较之后，我推荐可以使用好惠付流量卡。
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问题描述试题编号：201803-2试题名称：碰撞的小球时间限制：1.0s内存限制：256.0MB问题描述：问题描述 数轴上有一条长度为L（L为偶数)的线段，左端点在原点，右端点在坐标L处。有n个不计体积的小球在线段上，开始时所有的小球都处在偶数坐标上，速度方向向右，速度大小为1单位长度每秒。 当小球到达线段的端点（左端点或右端点）的时候，会立即向相反的方向移动，速度大小仍然为原来大小。
目录1. 何为索引2. 索引分类3. 索引存储模型推演（索引数据结构 : B+树 (MySQL优化后的独特B+树结构)）3.1二分查找3.2二叉查找树3.3平衡二叉树3.4InnoDB逻辑存储结构3.5平衡二叉树用于存储数据问题3.6多路平衡查找树(B Tree)(分裂，合并)3.7B+树4.B+Tree落地形式4.1MySAM4.2InnoDB5.索引的使用原则5.1 列的离散度5.2联合索引的
# 项目方案：使用GPU进行深度学习的MATLAB应用
## 1. 简介
深度学习作为一种重要的机器学习技术，已经在多个领域取得了显著的成果。然而，随着数据规模的不断增加和模型复杂度的提高，深度学习算法的计算需求也越来越大。为了提高计算效率，常用的方法是利用GPU并行计算能力加速深度学习任务。本项目方案将介绍如何在MATLAB中设定并使用GPU进行深度学习。
## 2. 方案描述
本项目方
原创
2023-09-14 23:08:05
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