环境： win10、cuda10.2、zed2相机、zed sdk 3.7、python3.7 1、标定参考的博客2、配置环境 1）win10安装cuda、cudnn如何查看windows的cuda版本win10安装cuda、cudnn的教程注意： 验证是否成功，打开cmd黑窗口，然后将exe文件拖到窗口中，enter，运行成功就说明安装好了。 2）安装zed的sdkzed的官方，点击下载相应版本
【导读】Uber近日一篇论文引起许多讨论：该论文称发现卷积神经网络一个引人注目的“失败”，并提出解决方案CoordConv。论文称CoordConv解决了坐标变换问题，具有更好的泛化能力，训练速度提高150倍，参数比卷积少10-100倍。当然，这是在极大的计算力（100个GPU）的基础上进行的。这真的是重要的结果吗？计算机视觉领域专家Filip Piekniewski对此提出质疑。（文/Filip
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2024-08-20 13:35:16
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从这部分开始 结合虫子的demo程序给大家分析下cuda的性能与可行性。一。先概述下实现流程。 CUDA在执行的时候是让host里面的一个一个的kernel按照线程网格（Grid）的概念在显卡硬件（GPU）上执行。每一个线程网格又可以包含多个线程块（block），每一个线程块中又可以包含多个线程（thread）。每一个kernel交给每一个Grid来完成。当要执行这些任务的时候，每一个Grid又
机器学习模型训练之GPU使用1.电脑自带GPU2.kaggle之免费GPU3.amazon SageMaker Studio Lab 免费GPU使用推荐 深度学习框架由大量神经元组成，它们的计算大多是矩阵运算，这类运算在计算时涉及的数据量较大，但运算形式往往只有加法和乘法，比较简单。我们计算机中的CPU可以支持复杂的逻辑运算，但是CPU的核心数往往较少，运行矩阵运算需要较长的时间，不适合进行深
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2024-02-28 14:51:34
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如何采用GPU训练方法1：对网络模型，数据（数据、标注），损失函数调用.cuda()即可import torch
import torchvision
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
import time
#
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2023-09-04 12:03:21
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Tensorflow环境下的深度学习框架的配置主要包含以下几步：0、前言1、PyCharm的安装步骤：2、Python的安装步骤：3、AnaConda的安装步骤：4、CUDA的安装步骤：5、cuDNN安装步骤：6、Tensorflow—GPU配置步骤：7、在PyCharm中使用Tensorflow 0、前言我们需要安装的内容如下：Windows10 操作系统
Pycharm ：python的开发
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2024-05-07 10:41:10
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一、准备工作【前言】本教程将演示通过 VMware 安装 Ubuntu ，请提前下载好以下文件哦：VMware 软件Ubuntu 的 光盘镜像文件（.iso）【下载地址】VMware 官网链接 https://www.vmware.com/ 本教程使用版本：VMware Workstation 16 ProUbuntu 官网链接 https://www.ubuntu.org.cn/global下载
Kubeflow 使用指南本文根据 https://github.com/openthings/kubeflow/blob/master/user_guide.md 翻译。本文地址 ，By openthings，2018.05.23.Kubeflow（https://github.com/kubeflow）是基于Kubernetes（https://kubernets.io，容器编排与管
首先，如果没有安装显卡驱动，请下载先安装独立显卡驱动，如果已经安装好显卡驱动，请直接忽视安装显卡驱动。1、显卡驱动安装安装完ubuntu16.04系统之后，直接更新系统并重启。在多显卡的笔记本中，可能需要在BIOS系统里选择”自由选择显卡“，这样系统才能识别nvidia的显卡，并进行驱动更新。我这里是运用ppa更新的最新驱动，使用起来能够得到挺好的体验，并能够实现双显卡的自由切换。 首先，通过快
vue的学习(常用功能1)1、MVP和MVVM模式！！！传统的前端开发 mvp模式mvp模式，其中m是数据层 （模型层，可以抽象理解为数据，例如：用ajax中获取数据），v是视图层（html），p是控制器，就是使用jq来实现业务逻辑相关操作(DOM操作很多)vue框架同样有v层和m层，没有p层，多了一层vm层。M是new实例里面相关操作，v是视图层，vm即vue自己进行操作转化！vm层：
本篇推文共计1500个字，阅读时间约3分钟。腾讯云—腾讯倾力打造的云计算品牌，以卓越科技能力助力各行各业数字化转型，为全球客户提供领先的云计算、大数据、人工智能服务，以及定制化行业解决方案。具体包括云服务器、云存储、云数据库和弹性web引擎等基础云服务；腾讯云分析（MTA）、腾讯云推送（信鸽）等腾讯整体大数据能力；以及 QQ互联、QQ空间、微云、微社
作者 | 许明 随着Transformer 在NLP中的表现，Bert已经成为主流模型，然而大家在下游任务中使用时，是不是也会发现模型的性能时好时坏，甚至相同参数切换一下随机种子结果都不一样，又或者自己不管如何调，模型总达不到想象中的那么好，那如何才能让Bert在下游任务中表现更好更稳呢？本文以文本分类为例，介绍几种能帮
在 KeyShot 中，有一个强大的功能就是材质模板，它能够自动化应用到模型上的材质，在使用材质模板时，任何人都可以通过它节省操作时间，使其自动应用材质到场景里的部件。当你将材质模板创建好后，便可以将材质应用到导入的新模型中。首先，在你的桌面上打开KeyShot这款软件，开启后，点击窗口 > 材质模板，打开材质模板窗口，材质模板窗口将出现在KeyShot界面的左边。注：使
Ubuntu18.04.2使用GPU跑程序最简单的方法！安装CUDA9.0 以及CUDNN7.1还有Tensorflow 对应GPU版本亲测有效！注意！别的系统不一定适用但大部分流程相同今年考了研究生，研究课题需要跑网络，代码以及数据都准备好，用我自己的CPU跑了一下，7个小时才跑完一边！我的笔记本是某想G50，14年本科大一时候买的，现在已经不堪入目了，好在导师有独显GPU，就让我使用，但是装了
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2023-11-02 11:00:31
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基于VU9P的双路5Gsps AD 双路6Gsps DA PCIe数据卡 一、板卡概述 基于XCVU9P的5Gsps AD DA收发PCIe板卡。该板卡要求符合PCIe 3.0标准，包含一片XCVU9P-2FLGA2014I、2组64-bit/8GB DDR4、2路高速AD， 2路高速DA，
GPUImage项目下载地址：https://github.com/BradLarson/GPUImage.git下载项目时如果下载不下来可以直接check一份（之前下载了好多次都是下载失败，最后没办法了就直接check一份了）下载完成后打开项目，将项目中Headers中的所有头文件添加到自己的项目中，如下图：打开项目文件夹找到libGPUImage.a，拖到自己的项目中，如下图所示把下载下来的项
怎样开始学习OpenGL
什么是OpenGL:
OpenGL（“Open Graphics Library”）是图形硬件的软件接口。OpenGL包括大约250个不同的函数，程序员可以使用这些函数设定要绘制的物体和操作，来制作交互的三维应用程序。
OpenGL是专业图形处理，科学计算等高端应用领域的标准图形库。它的主要竞争对手是微软的Direct3D。OpenGL曾长期处于技术上的领先地位,但近
近几个月，几乎每个行业的小伙伴都了解到了ChatGPT的可怕能力。你知道么，ChatGPT之所以如此厉害，是因为它用到了几万张NVIDA Tesla A100显卡做AI推理和图形计算。本文就简单分享下GPU的相关内容，欢迎阅读。GPU是什么？GPU的英文全称Graphics Processing Unit，图形处理单元。说直白一点：GPU是一款专门的图形处理芯片，做图形渲染、数值分析、金融分析、密
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2024-08-02 08:34:07
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GPU基本算法（Part II）Scan应用压缩（Compact）Compact实际上是在一组数据中把我们需要的部分挑出来的一种方法，具体步骤如下：第一步对数据进行一个predicate，将我们需要的数据标为true，其他的数据标为false；第二步开辟一个数组与原数组对应，将prdicate结果为true对应的位置存入1，其他的存入0；第三步，对这个数组进行exclusive scan，就可以得
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2024-05-14 20:58:04
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目录一、编写可供Matlab编译的CUDA代码1、 待编译的程序需要包含的头文件2、待编译程序的程序入口函数mexFunction3、参数传递方法二、使用Matlab编译CUDA工程并调用1、mexcuda编译指令2、参考文章： 一、编写可供Matlab编译的CUDA代码1、 待编译的程序需要包含的头文件在项目中添加新建项 mexFunction.h，头文件内容如下#ifndef _mexFun
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2024-03-01 15:42:49
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