玩游戏的时候最怕的就是卡顿。排位赛的紧急关头，明明马上就能上一段位，却因为卡顿导致给对方送人头。还把对手送上了王者。引起队友骂声一片。作为测试工程师的你，可以忍？卡顿测试也是专项测试里的一种，更多精彩测试内容，Android系统每隔16ms会发出VSYNC信号重绘我们的界面（Activity）。App需要在16ms内完成下一次要刷新的界面的相关运算，以便界面刷新更新，如果无法在16ms内完成运算
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2024-06-29 09:53:11
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目录一、安装NVIDIA驱动二、安装CUDA三、安装CUDNN一、安装NVIDIA驱动首先去NVIDIA官网下载自己机器显卡对应的驱动安装包，安装的驱动要和安装的CUDA版本对应，对应关系见下表：下载完成后，执行以下操作：# 1.对驱动文件赋予权限
sudo chmod 777 NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.run
# 2.禁用nouveau驱动
sudo gedit /etc/
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2024-05-02 17:13:28
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最近有大佬开源了YOLOv7, 大概看了一眼， 支持DETR等模型的ONNX导出，并且可以进行tensorrt推理。但是原作者并没有开源对应的权重，也没有开源onnx推理的脚本。本文就依托YOLOv7这个项目，将DETR导出到onnx,并教大家如何使用这个onnx进行tensorrt的部署。首先clone一下原项目：https://github.com/jinfagang/yolov7DETR 权
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2024-05-13 13:05:05
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transform属性可以实现网页元素的平移、旋转、变形、缩放。包含2D空间和3D空间的转换效果。 选择器 {
transform: 属性值;
} 未来平移和放大是特别重要的，经常会使用，旋转也会使用，变形不太常使用。transform所有的属性都不会影响到布局，而且性能会比margin定位这些位置改变要更好一些。平移如何实现对应的平移效果，例如margin，定位都可以实现对应的平移效果，但是
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2024-10-21 08:30:51
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Swin Transformer 环境搭建 1. 摘要 本文主要对 Swin-Transformer
Swin Transformer 环境搭建1. 摘要本文主要对 Swin-Transformer-Object-Detection 进行简要介绍，并考虑到其环境安装对新手而言是一个常见的挑战，因此本文实现了其对应的环境安装。2. 介绍Swin Trans
使用Segformer训练自己的数据系统配置代码链接针对MMCV 选择系统Windows环境要求：ubuntu 18.04安装swin segmentation制作VOC 数据集代码部分修改开始训练 使用Transformer进行语义分割的简单高效设计。 将 Transformer 与轻量级多层感知 (MLP) 解码器相结合，表现SOTA！性能优于SETR、Auto-Deeplab和OCRNet
FFmpeg最常调用的外部编码库就是libx264和libx265了。我们知道在FFMPEG内部，可以通过结构体AVCodecContext设置一些通用的编码参数，结构体定义见下方代码段。typedef struct AVCodecContext {
/**
* information on struct for av_log
* - set by avcodec_al
安装：（1）VS2013（Visual Studio 2013）尽管以上博主写的步骤已经很清晰了，但仍有几个地方需要提醒一下大家：①选择安装路径时，即使没有选择C盘，C盘上也要至少有5.14G及以上的空间。如果选择C盘作为安装路径，则需要7.95G及以上的空间。②第一个对号必须选中。第二个对号可选可不选。建议不选。所谓体验改善计划就是软件会收集你在使用过程中遇到的一些问题，以改善问题。③安装过程比
1. 引言前序博客：CUDA入门WebGPU+ZKP：客户端证明WebGPU入门正如Personae Labs团队2022年11月博客 Efficient ECDSA & the case for client-side proving 中所指出：仅适用于高端笔记本电脑的5分钟证明生成时长，远不是可行的用户体验。为了完全隐私，不能将“生成证明的过程”直接转移到云上，这些证明必须在用户的设备
基于autograph的tf.keras流程tensorflow-gpu安装查看版本tf.keras简单编程流程tf.function装饰器实现自动图整体流程 tensorflow-gpu安装 笔者这里安装了anaconda3的最新版本,下载自清华大学镜像站,选择了ubuntu系统可用的Anaconda3-2020.02-Li
随着Html5的正式定稿，移动前端步入APP世界的步伐也随之加速。目前主流的两大手机系统厂商（google、苹果）都是Html5的参与者，所以这两大系统在对html5的支持上基本是没什么问题的。然而对于很多开发者来说，也许仅仅是因为使用前的一番可行性分析便放弃这种方案。因为很多资料都叙述着Html5相比原生App的各种不足。其中最尴尬的一条莫过于“性能”问题。因为这个问题，刚开始接触的时候我也
文章目录帮助选项（Help options）标准选项（Standard options）许可证选项（Licensing options）配置选项（Configuration options）程序选项（Program options）文档选项（Documentation options）组件选项（Component options）个别组件选项（Individual component optio
背景 我们在开发过程中，通常都会定义大量的JavaBean，然后通过IDE去生成其属性的构造器、getter、setter、equals、hashcode、toString方法，当要对某个属性进行改变时，比如命名、类型等，都需要重新去生成上面提到的这些方法，那Java中有没有一种方式能够避免这种重复的劳动呢？答案是有，我们来看一下下面这张图，右面是一个简单的JavaBean，只定义了两个属性，在
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
作者：Parth Chokhra编译：ronghuaiyang导读使用多头注意力的Transform在cpu上实现222倍的加速。自BERT紧随Transformer诞生以来，几乎在所有与语言相关的任务中都占据着主导地位，无论是问答、情感分析、文本分类还是文本生成。与RNN和LSTM不一样的是，RNN和LSTM的梯度消失问题阻碍了长数据序列的学习，而transformer在所有这些任务上都有更好的
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2024-05-23 13:53:39
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大家好，欢迎来到《分享本周所学》第二期。本人是一名人工智能初学者，最近一周学了一下Transformer这个特别流行而且特别强大的模型，觉得非常有收获，就想用浅显易懂的语言让大家对这个超级神器有所了解。然后因为我也只是一名小白，所以有错误的地方还希望大佬们多多指正。  
初学Transformer1. transformer在做一个什么事情？2. transformer简单理解多个encoder和decoder的组合，每个encoder结构相同，每个decoder结构相同。这里注意，每个encoder和decoder在训练中都会改变自己的参数，也就是说，每个encoder或者decoder经过训练之后，参数都不相同。3. 具体的encoder和decoder是什么
Transformer的基本原理1.transforemr整体结构比如在机器翻译中需要将法语翻译为英语 探究transformer的内部，可以分为encoder和decoder两部分 再展开一点，Encoder由很多(6个)结构一样的Encoder堆叠(stack)而成，Decoder也是一样。如下图所示。注意：每一个Encoder的输入是下一层Encoder输出，最底层Encoder的输入是原始
通俗易懂说GDB调试（一）基础0. 什么是GDB1. GDB常用命令说明1. 命令 ulimit -c ，打开coreDump1.1 设置core大小为无限1.2 设置文件大小为无限2. 命令 -g ,开启GDB调试3. 命令 l（ls） ,查看源代码4. 命令 b（breakpoint） ,添加断点5. 命令 r（run） ,开始执行程序，直至断点停止6. 命令 n（next） ，单步调试7.
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2024-04-01 18:30:52
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嵌入式系统程序调试 文章目录嵌入式系统程序调试GDB调试OpenCV GDB调试●GDB : GNU Debugger, 是GNU工程为GNU操作系统开发的调试器，但它的使用不局限于GNU操作系统，GDB可 以运行在UNIX、Linux甚 至Microsoft Windows。●GDB可以调试C、C++、Objective-C、 Pascal、 Ada等语言编写的程序;被调试的程序可以跟GDB运行
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2024-04-16 16:01:09
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