是GPS GPS，即全球定位系统（Global Positioning System），它是一个中距离圆形轨道卫星定位系统，可以为地球表面绝大部分地区提供准确的定位和高精度的时间基准。该系统是通过太空中的24颗GPS卫星来完成的。最少需要其中3颗卫星，就能迅速确定您在地球上的位置。所能接收到的卫星数越多，译码出来的位置就越精确。在汽车定位时，只需要在汽车上装一台比32开书本略小的“车载终端”就可以
集群部署策略算法随机选择轮询（Round Robin）最小连接：检测当前和负载均衡器连接的所有Server中，连接数最小的一个其他寻找最小资源占用的方法：例如根据服务器的CPU使用率来分配指定的哈希算法：如Session Stickiness、IP Stickiness服务器Session和浏览器CookieHTTP协议本身无法保持状态，所以需要Session和Cookie来保持状态，存放特定客户
笔记本电脑自出世以来，深度的便携性给我们的办公娱乐带来了很大的方便，但是随着笔记本电脑的不断更新换代，硬件配置和制作工艺的不断提升，导致笔记本电脑的散热问题也随之加剧，因散热问题而导致的电脑软件硬件问题也不断的上升。笔记本电脑的散热系统，一直以来都是各大笔记本电脑公司的技术难题之一，目前大多厂商采用的散热系统均为散热铜管以及硅脂散热片来进行对笔记本硬件的散热，少部分的DIY玩家则采用了笔记本改装水
本来不想写ubuntu装机步骤的，因为网上很多人已经写了，但是每次装机都要到处百度，而且还是手工操作，这个完全不符合，我这种懒人的性质，能用脚本的为什么不用脚本，老是要敲命令行，还要等，浪费时间。我们是先介绍手工的操
原创
2022-01-17 16:59:13
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写在前面一些废话接触深度学习已经有一段时间，之前一直在windows下使用Theano，但是发现Theano天书般的源码真是头大，在看到tensorflow中文教程后，发现它竟然逻辑清晰，教程丰富，实在是居家旅行必备良药啊![偷笑][偷笑][偷笑]所以决定利用国庆假期学习ubuntu和TensorFlow的安装，结果入坑无数，同时搞坏了一块1T硬盘(花了450大洋啊，心在滴血…)。初步估算，整个
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2024-06-29 21:58:57
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引用参考： 一. 安装环境Ubuntu16.04.3 LSTGPU: GeForce GTX1060Python: 3.5
CUDA Toolkit 8.0 GA1 (Sept 2016)cuDNN v6.0
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2024-06-17 17:32:27
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摘要：本文详细介绍了在Ubuntu 18.04下如何配置深度学习GPU（显卡）环境，包括了显卡驱动下载安装，环境配置等。按照本教程的步骤在多台服务器上安装都取得了成功，是在多种方法的比较之下个人整理的认为最新的简洁有效的做法，其要点如下：安装显卡驱动安装Cuda 10.0安装cuDNN前言GPU作为深度学习的一个强有力工具，特别擅长处理矩阵并适用于深度学习等专业应用程序。一般地，深度学习的模型可以
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2024-04-04 06:49:15
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经历了半天得研究，终于把conky的配置文件搞明白了，于是自己改了一个，主要把ATI相关的性能显示出来特此记录备份。ps:ATI显卡在linux上就是悲剧！ 补充说明： aticonfig命令提供了对显卡各种参数的详细设置与显示，为了得到显卡温度始终频率等信息，必须使用命令初始化一下，主要就是aticonfig自动备份xorg的配置文件：sudo ati
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2024-03-15 20:28:07
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Ubuntu16.04安装NVIDIA显卡驱动一、查看显卡型号1.方法12.方法2二、下载显卡驱动三、安装显卡驱动1.BIOS禁用secure boot2.卸载旧版NVIDIA驱动程序3.禁用nouveau4.进入命令行界面并停止可视化桌面5.给run文件赋予执行权限6.安装驱动7.安装过程选项8.打开可视化桌面并检验安装结果 一、查看显卡型号1.方法1输入以下命令lspci |grep -i
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2024-06-12 09:19:05
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文章目录PreparationStep1: 安装Nvidia驱动Step2 安装CudaStep3: 安装CudnnStep4: 安装Tensorflow-gpu包Step5: 测试案例IssuesIssue1Issue2Issue3Issue4Other: Linux 服务器版 NVIDIA 驱动安装1. Download Linux Server Version Drive2. Instal
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2024-09-01 22:43:35
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先介绍一下我自己的配置环境Ubuntu 16.04Intel i7 CPU16G内存GTX980Ti 显卡1、安装NVIDIA显卡驱动（1）先在NVIDIA官网上下载对应的驱动程序，可根据自己的GPU的型号下载相应的.run文件例如NVIDIA-Linux-x86_64-3xx.xx.run形式的文件名自己电脑的GPU型号查询可在终端输入：nvidia-smi查询。大概在中间位置。也可以输入： n
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2024-05-05 15:49:30
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第一次尝试安装Ubuntu18桌面版，安装完成后卡机花屏，尝试无解。后安装Ubuntu18server，识别不到服务器硬盘，戴尔官方客服告知，部分R740服务器阵列卡不支持Ubuntu20一下系统。安装Ubuntu20.04。更改服务器BIOS引到后服务器识别不到启动盘。查找相关资料记录如下。UEFI只支持FAT格式。Windows 系统分区和启动分区：系统分区是指包含加载Windows
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2024-05-22 15:43:43
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二.安装过程1、检查自己的电脑环境是否具备安装CUDA的条件1) 验证自己的电脑是否有一个可以支持CUDA的GPU你可以电脑的配置信息中找到显卡的具体型号，如果你是双系统，在Windows下的设备管理器中也可以查到显卡的详细信息；你也可以在ubuntu的终端中输入命令：$ lspci | grep -i nvidia ， 会显示出你的NVIDIA GPU版本信息，不过不是很详细。 然后去
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2024-04-29 17:26:25
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之前写过关于windows下安装支持GPU的matconvnet以及tensorflow的博客，具体参照: 这次稍微记录下ubuntu下安装支持gpu版的tensorflow吧，毕竟我觉得还是挺简单的。。系统：Ubuntu16.04########################################## START####################################
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2024-03-28 11:24:39
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在Ubuntu系统中搭建GPU版pytorch环境1 搭建pytorch的GPU环境1.1 重装ubuntu自带的显卡驱动自带的显卡驱动可能没有办法使用nvidia-smi命令查看显卡信息打开终端，检测N卡和推荐驱动的输入：ubuntu-drivers devices安装推荐的驱动sudo ubuntu-drivers autoinstall安装完成后重启电脑现在输入nvidia-smi指令便不会
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2023-08-03 19:28:45
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容器将应用程序封装到隔离的虚拟环境中，以简化数据中心的部署。通过将所有应用程序依赖项 (例如二进制文件和库) 都包括在内，应用程序容器能在任何数据中心环境中无缝地运行。英伟达基于Docker 提供的NVIDIA-Docker可用于容器化 GPU 加速的应用程序。这意味着无需进行任何修改即可轻松容器化和隔离加速的应用程序，并将其部署到任何受支持的、可使用 GPU 的基础架构上。 管理和监控加速的数据
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2023-07-11 20:21:04
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0. 综述目前，知道3种安装N卡驱动的方法： 1. PPA源：最简便，但未必有最新驱动（亲测），或可能遇到问题（风闻）。sudo add-apt-repository ppa:xorg-edgers/ppa #添加ppa源
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa #添加ppa源
sudo apt-get update #更新ap
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2024-08-07 14:25:04
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首先确认电脑上安装了 NVIDIA 显卡lspci | grep -i nvidia一、安装显卡驱动1.1 命令行安装（我是用1.2图形界面安装的，简单的一匹，这个方法不推荐！！！）确认有显卡以后输入下面命令，以检查之前是否安装了驱动。nvidia-smi如果返回类似于下面的界面，说明已经安装了显卡驱动：如果返回类似于下面的界面，则表示显卡驱动还没有安装。如果发现没有安装过驱动，则可再输入下面命令
大部分内容来自于对一些网上内容的整理，在安装的过程中发现很难找到一个讲得十分完整详细的教程，一部分教程存在内容不全或者按照教程作者的说法没有达到既定效果的现象，结合自己的安装经历，共引用了三个教程的部分内容，按照以下所说的顺序安装，最后安装成功。 按照下面三个教程的步骤走，注意每个教程只是截取其中的一部分，我按照自己的安装历程将这三个教程的内容和一些要注意的点串联起来，只要按
在炼丹的时候我们会碰到下面两种情况:想连续跑多个训练测试，可以新建一个sh文件，里面按行写上各条命令，然后直接运行这个sh文件就行。这种方法是最简单的，在自己固定有卡和各条命令之间时间逻辑先后关系考虑好，每条命令都能运行的情况下是可以的（这样不用往下看了）还有一种情况，就是自己没有固定的卡，想在别人运行完自己第一时间跑上。或者在上一种情况下，第二条命令还没及时调试好，但是先想让第一条命令先运行着，
