写的超级棒，转存一下Win10环境下安装theano并配置GPU详细教程一．软件和环境（1）安装日期2016/12/23；（2）原材料VS2013，cuda-8.0（最好下载cuda7.5，目前theano-0.8.2对cuda-8支持不是很好），Anaconda3-4.2.0（64位）；（3）环境为win10. 二．安装步骤（1）安装VS2013。这个没什么可说的，下载64位版本后就是
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2024-08-17 10:30:49
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系列之二十 中的基础应用whisper系列之二十 中的基础应用whisper1 whisper介绍2 whisper rpc模块3 whisper中的消息4 消息的加密5 过滤器作为一个区块链生态系统,为区块链dapp应用提供了丰富的环境,whisper就是其中一个基础性设施.它相当于是中的bitmessage,希望以后dapp中可以用上whisper.当然到目前为止,智能合约中还是无法访问whi
如何使用Python和Whisper进行GPU计算
引言：
在计算机科学领域，GPU（图形处理器）已经成为进行高性能计算的重要工具。Python作为一种简单易用且功能强大的编程语言，也可以与GPU一起使用，实现各种复杂的计算任务。本文将向刚入行的小白介绍如何使用Python和Whisper库进行GPU计算。
流程图：
下面是整个过程的流程图，它展示了从开始到结束的步骤以及各步骤之间的关系。
原创
2024-01-18 14:48:12
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HALCON学习之旅(三) 文章目录HALCON学习之旅(三) 1、创建自适应图形窗口 2、霍夫变换寻找图像直线 原因：默认的图形窗口尺寸为512*512。当图像变量尺寸与图形窗口尺寸不一致时，展示的效果总是不如
8位=1B（字节） 1024B=1K（千） 1024K=1M（兆） 1024M=1G 1024G=1TB 一、使用流量时间统计软件进行监测您的上网流量 下载请点击这里 无线上网流量时间流量统计软件 1、解压缩流量监控软件压缩包到任意位置 2、打开文件夹“流量监测软件” 3、进入文件
## Whisper：Python中的GPU编程
### 引言
随着人工智能和大数据时代的到来，对计算资源的需求也越来越大。传统的中央处理器（CPU）已经不能满足高性能计算的需求，而图形处理器（GPU）因其并行计算的优势而成为了一个重要的选择。在Python中，我们可以使用Whisper库来轻松地利用GPU进行加速计算。本文将介绍Whisper的基本原理和使用方法，并通过代码示例来说明其在Py
原创
2024-01-18 17:51:48
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性能优化在一款产品的迭代过程中非常重要；程序实现了功能、还原产品原型只能保证程序能用，但如果要让用户更愿意使用，产品得好用。试想一下如果你开发的产品启动慢、页面显示需要长时间转圈加载、页面切换卡顿、黑白屏、用一会机器就发烫、耗内存、OOM、程序切换到后台后占用内存无法释放......，这些问题就像正在玩游戏时弹出提示框这类糟糕的用户体验一样让
配置环境1.硬件 12系cpu 3080ti 显卡2.软件 Windows 11 pro VS2019 Pro&
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2024-07-15 16:16:29
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嵌入式系统程序调试一级目录二级目录 一级目录一、代码GDB的调试二级目录二、opencv的安装及练习一、代码GDB的调试 1）简介 ＊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、
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2024-10-21 18:54:37
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CPU既然讲到CPU就来复习一下计算机组成原理的一点关于CPU的知识吧~冯诺依曼机有五大组成部分，包括控制器，运算器，存储器，输入设备，输出设备，早期的冯诺依曼机是以运算器为核心的，现代计算机依然沿用冯诺依曼体系，只是不再以运算器为核心，而是以存储器为核心了。 现代计算机的系统包括两大部分，一是硬件系统，二是软件系统，详情参考下面我做的思维导图 那么CPU是什么作用呢？它的功能主要是解释计算机指令
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2024-06-24 19:12:33
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# 如何在Python中使用GPU运算
## 引言
在机器学习和深度学习领域，使用GPU进行计算已经成为一种常见的做法。GPU相较于CPU在并行计算方面具有优势，能够显著提高计算速度。本文将介绍如何在Python中使用GPU进行计算，通过以下步骤来指导刚入行的开发者实现"whisper python GPU"。
## 整体流程
下面的表格概述了实现"whisper python GPU"的步骤
原创
2024-01-16 22:29:57
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这里写自定义目录标题关于使用Google Colab进入谷歌云端硬盘创建文件修改文件设置上传文件小功能 关于使用Google Colab最近在做关于关键词识别的毕业设计，在使用深度学习进行模型训练的时候发现使用CPU进行运算速度实在太慢了。本来想使用自己电脑的GPU做，但是后来发现了Google Colab可以提供免费的GPU让用户进行运算，这里简单介绍一下Google Colab的使用方法。进
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2024-10-19 10:04:00
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换CPU的一些事上个星期被委托帮助升级一台非常卡的台式主机，连开机都要几分钟的那种。由于在下只是个懵懂的新手程序员，对计算机的硬件并不是很了解，所以只能硬着头皮，多请教同学，多百度来解决这个问题了。对症下药，弄清楚性能瓶颈是什么，查看计算机的硬件配置咯，可以看到，CPU是AMD的E350，内存就4G的内存条，但是在32位系统下。。。。 不过如此的卡，根源应该是CPU，所以得去搜搜这个CPU到底如
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2024-06-18 14:31:54
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引言gan在 keras和 TensorFlow两个框架的入门后，这次补充一下 gan和 dcgan在 pytorch框架的代码。顺带安利一下怎么将 cpu的代码修改成使用 cuda进行加速的代码，还有怎么将运行在 cpu的模型参数保存下来接着到 gpu的环境下加载运行 （代码链接在后面，有个案例在手还是挺有用的，说不定哪天就用上了!）然后也顺
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一、安装NVIDIA驱动关闭x-server，ctrl + alt + F1 进入终端界面，登陆sudo service lightdm stop（X server将会被关闭。可以使用ctrl + alt + F7 检查一下）禁用 nouveau 驱动sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf输入blacklist nouveau
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最后一次学习任务打卡，作为深度学习小白，对这次入门CV赛事进行一次探索性的总结吧。下面来细数我在探索中遇到的坑，并分享一个线上得分为0.7687的改进版baseline。一、GPU环境配置安装GPU版本的Pytorch最重要的一步就是找对CUDA的驱动版本，之前装的版本和自己的电脑一直都不匹配，还在那折腾了好久，后来选对版本一次就装成功了。查看电脑显卡对应的CUDA驱动版本 1、首先进入控制面板，
概述NVIDIA独立显卡，可以代替普通的集成显卡做显示，也可以独立于CPU之外来处理一些图形数据。性能优于集成显卡。所以玩游戏的时候，使用独立显卡会优于默认的集成显卡，会给我们带来给更好的游戏体验，比如在帧频方面上，独立显卡要远高于集成显卡。总而言之，显卡越高端，玩游戏(特别是大型游戏)的游戏体验越好。当然，如果没有什么特殊要求的话，只安装集成显卡对应的驱动就可以了，一般都是Intel的，我的是I
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2024-08-24 18:59:52
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FreeSurfer当前只支持Linux系统和Mac OS。我所使用的系统是Ubuntu 16 .0.4，FreeSurfer的安装耗时较小，但是在处理时耗时较长，可能需要数个小时，甚至一天，这个取决于机器性能，但是和GPU好像没太大关系。下面先给出总的安装步骤，然后单独给出详细的安装步骤。其中第2个参考文章还安装了FSL，我现在也不是很清楚这个FSL是什么，据我的安装和使用结果来看，没必要单独安
随着全球化的推进和国际间的交流越来越频繁，跨国商务、文化交流等活动越来越频繁。而语言差异也成为了一个重要的问题。此时，同声传译器的出现为我们提供了一种方便快捷的解决方案。它能够帮助我们快速准确地处理跨语言沟通，让沟通变得更加便捷和高效。那么你想知道想知道同声传译器怎么用吗？看完这篇文章你就知道了。方法一：用同声翻译器进行翻译这款软件可以实现将讲话者的语言即时翻译成听众所懂的语言，并通过耳机、扬声器
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2024-08-15 10:26:37
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