深度学习对计算要求太高了，没有高配的电脑，只好搭建GPU云主机。我用的是美团云，理由是穷，用不起阿里云和企鹅云。不过，美团云确实良心啊，配置和价格都让人感动。下面是笔记记录主要内容：一、GPU主机的基本配置二、anaconda的安装和依赖包的安装三、jupyter_notebooks的使用四、跑一个cnn结构的MNIST测试下速度sorry，之前说美团云不能自定义镜像，实际上是在创建好云主机后可以
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2024-04-25 11:20:54
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内容提要第一部分:百度云主机GPU使用尝试第二部分:下载机的软件安装（下载机，低配置的机器，用来下载东西)第三部分:GPU机器的开通和查看第四部分:GPU机器的软件安装第五部分:GPU机器做实验第一，二，三部分参考上一篇博文 第四部分:GPU机器的软件安装参考老师第二课的cuda安装教程参考博客:前提:首先查看apt-get是否是国内:ok(把阿里云的追加形式copy进去,update和
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2024-05-07 18:20:14
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本教程仅供个人学习用，有什么问题也欢迎提出和讨论。引言笔者是从慕课网的视频一步步把老师的过程扒下来的，第一次写教程，若有错误可指出，有好的操作也可以分享。浏览器建议使用Chrome，很多相关的API或者环境配置在tensorflow官网都可以查询到，视频资源推荐B站。需要用到的linux命令， cd ，ls ，sh，vim ，nohup，wget ，sudo等，需要用到的vim 命令：按下i进入编
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2024-05-13 20:16:56
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1.简述 最近从百度智能云的官方技术支持那边了解到，目前百度千帆大模型平台提供有在线的知识库功能，能够在线上传自己的私人知识库文档，并且配置文心一言模型作为文本生成的引擎，构建自己的私有知识库。之前自己搭建知识库都是用的langchain框架，在本地部署使用的，那么现在通过百度智能云提供的知识库构建平台，就可以很方便的构建出自己的私有知识库应用
支持云函数本地调试和云端调试两种调试模式。
Tencent CloudBase Toolkit 插件 0.2.0 版起支持云函数本地调试和云端调试两种调试模式。本地调试：使用 CloudBase CLI 在本地模拟运行 Node.js 云函数，云函数的 event 和 context 均为模拟参数，适合本地开发云端调试：使用云端的云函数实例进行调试，所有
GPU 云服务器是基于 GPU 的快速、稳定、弹性的计算服务，主要应用于深度学习训练/推理、图形图像处理以及科学计算等场景。 GPU 云服务器提供和标准 CVM 云服务器一致的方便快捷的管理方式。GPU 云服务器通过其强大的快速处理海量数据的计算性能，有效解放用户的计算压力，提升业务处理效率与竞争力。为什么选择 GPU 云服务器GPU 云服务器 与自建 GPU 服务器对比：优势GPU 云服务器自建
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2023-12-08 13:17:47
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# 比亚迪云服务 - 云端怎么用
比亚迪云服务是比亚迪公司推出的一种基于云计算的服务平台，旨在为用户提供便捷的车联网和数据管理服务。通过云服务，用户可以实现对己车信息的实时监控、远程控制及数据分析等功能。本文将详细介绍比亚迪云服务的使用方法，并提供相关代码示例和类图。
## 1. 云服务概述
比亚迪云服务通过互联网将用户与车辆连接，提供高效的数据传输与处理能力。用户可以通过手机应用、网页端等
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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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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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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目前很多企业均会使用云计算服务，相比传统自建机房，使用云计算不仅仅能节约成本，还能享受到新睿云专业、高质量服务。对于大量重复性计算，机器学习或者提供可视化3D服务的公司而言，使用GPU（尤其是新睿云GPU云服务）是必不可少的环节。 一、GPU是什么？GPU原本含义是图像图像处理单元，与中央处理器CPU相比，GPU有着并行结构，可以更加高效的进行计算。因为人工智能与机器学习的发展，有大量的
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2024-05-22 07:43:05
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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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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
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
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
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
