【AI教程】-混合工具的使用 ,希望能帮助到大家本篇文章主要是想和大家分享混合工具的使用，也希望能够帮助到在学习AI的UI设计师，第一次写教程，如有不足还请多多包含首页，我们先来认识一下混合工具， 在工具栏中，这个被框起来的工具就是混合工具；快捷键(W)；混合工具分为颜色和形状的混合；一、颜色的混合 1、首页新建画布(Ctrl+N/Command+N); 2、在画面中绘制两个矩形，分
转载
2024-09-12 11:39:56
53阅读
2011年12月31日10:04如今，卫星导航系统，也就是GPS，早已深入普通人的生活。目前，美国的GPS占据了全球绝大部分市场份额。不过，这并不意味着独此一家。其他国家也开发了自己的卫星导航系统，包括俄罗斯的格洛纳斯系统、欧盟的伽利略定位系统以及中国的北斗卫星导航系统。除伽利略系统外，其余系统都已投入运营。 卫星导航系统是名副其实的“烧钱”项目。以伽利略系统为例，运行时间被屡次推迟
文章目录一、安装问题汇总二、keras在代码中实现tensorboard记录绘图三、cudnn环境变量配置四、tensorboard报错四、linux配置环境错误五、报错：AttributeError: 'str' object has no attribute 'decode'六、源七、多gpu运算报错八、pytorch==1.2.0安装九、opencv==3.4.3安装十、h5py 注意：在
## 使用 GPU1 的 Python 环境设置指导
在深度学习和大规模计算中，使用 GPU 可以显著提高计算效率，特别是在处理大数据集和复杂模型时。本篇文章将详细指导你如何在 Python 环境中指定使用 GPU1 的步骤。我们将通过表格和代码示例来帮助你快速入门。
### 流程概述
下面是设置使用 GPU1 的步骤概览：
| 步骤 | 描述
屏幕左边缘右滑返回，TabBar 滑动切换，你是否喜欢并十分依赖这两个操作，甚至觉得没有简直反人类？这两个操作在大屏时代极大提升了操作效率，其背后的技术便是今天的主题：视图控制器转换(View Controller Transition)。 视图控制器中的视图显示在屏幕上有两种方式：内嵌在容器控制器中，比如 UINavigationController，UITabBarController, U
产品动态? 人脸编辑神器：StyleGAN V2人脸属性编辑之年龄变换--时光穿梭机，一键实现变老变年轻 ??完整在线教程? 视频超分SOTA算法PP-MSVSR：一行命令从"马赛克"到"高清影像" ?完整在线教程? 人脸编辑神器：StyleGAN V2人脸属性编辑之性别转换--怕什么孤单？和自己谈一场恋爱吧！ ?完整在线教程??&nbs
最近换了笔记本，配置了Windows和Ubuntu双系统，前面还简单记录了遇到的小问题：这里安装cuda和tensorflow也遇到了新问题，和上一篇一样，不做太多详细记录，因为都是做了很多次的，只对新问题做一些简单记录。我之前对cuda和tensorflow的安装做过详细记录，地址如下：下面开始记录这次遇到的问题。tensorflow要求10.0的cuda，我一开始强迫症非要装最新的10.1的c
0）写在最前面 本来是研究virtio-gpu双屏，但后面发现其对fb的支持有问题，并且VT切换时卡死，本文记录了对这些问题的分析。1）基础环境调查在xorg.conf中配置了：Option “Xinerama” “1”spice弹出了两个界面，应该是使能了两个connector但是xrandr中只能看到Virtual-0，说明另一个screen未链接。实在不行只能通过fb0和fb1的方式写入，但
GPUImage是个功能十分强大、又十分易用的图像处理库。提供各种各样的图像处理滤镜，并且支持照相机和摄像机的实时滤镜。GPUImage顾 名思义，是基于GPU的图像加速，所以图像处理速度十分快，并且能够自定义图像滤镜。支持ARC。https://github.com/BradLarson/GPUImage使用教程：
1.添加框架
QuartzCore.framework
转载
2024-08-28 16:55:02
71阅读
本专栏是Keras学习笔记，主要是Keras使用方法，配合各种案例，学习炼丹技巧，力求详细全面，如有错误不吝批评指正。开篇搭建环境，买了台全新电脑，从头搭建，按照文中步骤，可以搭建成功，很多坑都考虑到了。全新电脑什么都没有，所以按照下面教程来，基本可行。〇：先上最终安装的各版本号：Windows 10 64位1909python 3.6.5CUDA 10.0（具体版本号：10.0.1
深度学习是一个具有强烈计算要求的领域，GPU的选择将从根本上决定您的深度学习体验。需要多个GPU吗？多GPU能够对深度学习有什么影响，我非常感兴趣，于是通过组装具有40Gbit/s的小型GPU集群，然后应用于多GPU训练，激动的看到多个GPU可以获得更好的结果。 但是很快发现，在多个GPU上高效地并行化神经网络不仅非常困难，而且对于密集型神经网络，其加速率也非常低。使用数据并行性可以相当有效地并行
Table of Contents1. tensorflow中表示设备的符号2. 记录计算图结点的分配3. 手动把结点分配到设备上4. 允许增加GPU内存5. 指定结点所在的GPU6. 使用多个GPU7. 允许程序弹性分配图结点8. 分配一定比例的显存1. tensorflow中表示设备的符号TensorFlow支持CPU和GPU这两种设备。它们均用字符串表示。例如："/cpu:0": 机器的CP
转载
2024-03-05 08:23:30
211阅读
目录一、嵌入式开发之NorFlash 和NandFlashROM，RAM和FLASH在单片中的作用：二、SRAM和DRAMRAM：SRAM：DRAM：SDRAM：DDRCache-高速缓存存储器地址映射：虚拟存储器（暂略）基本原理：cache和虚存的异同：一、嵌入式开发之NorFlash 和NandFlashROM：只能读不能改，数据由工厂写入，一旦烧录进去，用户只能验证写入的资料是否正确，不能做
2018年初，谷歌在 GitHub 上正式发布了 TensorFlow 的最新版本 1.5.0，并开源了其代码。支持 CUDA 9 和 cuDNN 7 被认为是本次更新的最重要部分。写在前面：检查GPU是否支持CUDA 先确定下自己的显卡型号（不要告诉我你不知道怎么查看自己的显卡型号）。 可以从下面的网址查看自己的显卡是否在支持之列。 如果你的显卡比较新，到这里检查是否支持CUDA：https:/
转载
2024-08-20 19:26:20
85阅读
本来是想直接在Linux上装caffe按照这个人的教程：
他的sudo apt-get install XXX我全都用不了 我的总是提示apt-get找不到命令或者提示没有什么文件或者目录之类的错误 所以他用终端的地方我全自己到网上下载相应的包:
http://www.gnu.org/software/libtool/
http:/
1.【压力测试】Monkey跑全模块，com.android.documentsui 出现ANR问题查看trace并没有发现什么异常，mainlog中显示CPU使用：
101% 227/mobile_log_d: 16% user + 84% kernel / faults: 69 minor
55% TOTAL: 21% user + 33% kernel + 1% iowait
根据Event
电脑的屏幕总比电视的屏幕小，现在的电视屏幕有50英寸那么大，观看电视给的感觉是非常好的。但是，有时电视接收不到电脑上的一些影片，因此很多的人就想把电脑与电视结合，就可以用大屏幕观看到电脑上的影片，那电脑如何与电视机连接？电脑如何与电视机连接电脑连接电视方法详解：1、事先准备好电脑连接电视要用的VGA线和音频线。2、电视的VGA接口一般是梯形的，也有些是比其他接口大一圈的圆形，中间有很多小洞，还会标
目录前言开发环境一览显卡驱动安装下载驱动禁用nouveau安装驱动安装CUDA8.0第一个CUDA程序向世界问好最后前言在Linux下安装驱动真的不是一件简单的事情, 尤其是显卡驱动, 一失败直接进不去系统都是很可能的. 我在经历了无数折磨之后终于搭起了CUDA编程环境. 我是很心水老黄的, 但是, 我还是想说"So, Nvidia: FUCK YOU!"(Linux之父原话)(手动滑稽).200
转载
2024-05-23 13:26:21
252阅读
高性能Milvus 是全球最快的向量数据库，在最新发布的 Milvus 2.2 benchmark中，Milvus 相比之前的版本，取得了 50% 以上的性能提升。值得一提的是，在 Master branch 的最新分支中，Milvus 的性能又更进一步，在 1M 向量串行执行的场景下取得了 3ms 以下的延迟，整体 QPS 甚至超过了 ElasticSearc
GPU版本： 注意都是Tensorflow1.0版本，2.0版本不再用Session了，import tensorflow as tf
import numpy as np
import os
import time
ISOTIMEFORMAT = '%Y-%m-%d-%H-%M-%S'
localtime = time.strftime(ISOTIMEFORMAT, time.localtime
