大家越来越热衷用照片记录下美好的瞬间，无论是旅游还是毕业，无论是宝宝相册还是婚礼纪念，各式各样的丰富生活都值得被记录下来。但是现在是短视频娱乐的时代，如果能够把照片做成视频，不仅能让照片以更加美观和时尚的方式展现出来，也能更好地整理数量庞大的照片。今天就教大家用数码大师快速把照片做成视频，简单几步，就能让照片视频拥有爆款效果。做成视频导出后，还能分享到抖音、头条、B站、微博等等各大热门平台。话不多
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2024-04-16 12:42:17
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c/c++开发环境下YOLO4的配置方法和试运行本次试验配置环境如下:opencv 4.0 (踩坑警告: 推荐优先将其配置为系统变量)yolo4 下载官网: git clone https://github.com/pjreddie/darknet.gitCMAKE cmake-3.12.2-win64-x64cuda cudnn&nbs
多光源_Multiple lights我们在前面的教程中已经学习了许多关于Vulkan中光照的知识，其中包括冯氏着色(Phong Shading)、材质(Material)、光照贴图(Lighting Map)以及不同种类的投光物(Light Caster)。在这一节中，我们将结合之前学过的所有知识，创建一个包含六个光源的场景。我们将模拟一个类似太阳的定向光(Directional Light)光
在使用Ollama的时候，遇到多GPU的问题是我们在进行机器学习或深度学习时常见的挑战。本文将分享我在处理这个问题时的过程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦，以及部署方案等。
## 环境配置
首先，我们需要设置一个多GPU的环境。在这一步骤中，使用Docker可以简化依赖项的管理。以下是我设置的步骤流程图：
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A[安装
作者：武卓博士 英特尔AI布道师AI已成为助力千行百业智能化升级的关键技术，然而在行业实践中，如何在应用现场高效提升AI模型的精度和速度，已成为AI模型商业化落地的一大挑战。基于英特尔®视频AI计算盒打造一个从模型训练到优化部署的AI训推一体流水线(Train & Inference pipeline)便成为一个有效的解决方案。在本文中，我们将展示搭建一个AI训推一体流水线的关
认识FFMPEG FFMPEG堪称自由软件中最完备的一套多媒体支持库，它几乎实现了所有当下常见的数据封装格式、多媒体传输协议以及音视频编解码器，堪称多媒体业界的瑞士军刀。因此，对于从事多媒体技术开发的工程师来说，深入研究FFMPEG成为一门必不可少的工作，可以这样说，FFMPEG之于多媒体开发工程师的重要性正如kernel之于嵌入式系统工程师一般。几个小知识：FFMPEG项目是由法国人Fabric
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2024-10-16 07:25:04
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概述MobaXterm 又名 MobaXVT，是一款增强型终端、X 服务器和 Unix 命令集(GNU/ Cygwin)工具箱。MobaXterm 可以开启多个终端视窗，以最新的 X 服务器为基础的 http://X.Org，可以轻松地来试用 Unix/Linux 上的 GNU Unix 命令。这样一来，我们可以不用安装虚拟机来试用虚拟环境，然后只要通过 MobaXterm 就可以使用大多数的 l
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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问题起因最近要将一个文本分割成好几个topic，每个topic设计一个regressor，各regressor是相互独立的，最后汇总所有topic的regressor得到总得预测结果。没错！类似bagging ensemble！只是我没有抽样。文本不大，大概3000行，topic个数为8，于是我写了一个串行的程序，一个topic算完之后再算另一个topic。可是我在每个topic中用了GridSe
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2024-05-31 19:51:26
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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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随着深度学习模型的快速发展，使用多张 GPU 卡加速训练已经成为一项常见需求。特别是在使用 Ollama 模型时，充分利用 GPU 资源可以显著提高训练效率。然而，许多用户在这一过程中遭遇了各种挑战。本文将详尽记录如何解决“ollama使用多张gpu卡”的问题，带你一步步走过这个过程。
## 背景定位
在过去的几个月中，随着 Ollama 模型需求的增加，很多用户都希望能够在多张 GPU 上运行
本部分主要来看一下在使用延迟渲染基础上采用多重采样技术来解决抗锯齿问题，至于延迟渲染便不再赘述，有兴趣可参照之前实现了解vulkan_延迟渲染。一、实现原理：了解延迟渲染原理的话，你肯定会知道延迟渲染的缺陷之一便是：不能使用硬件AA（MSAA），所以使用了延迟渲染之后，UE4等引擎只支持FXAA跟TXAA。本部分我们主要是讲述在vulkan延迟渲染中实现MSAA：CPU端查看硬件支持的多从采样量级
# 使用PyTorch进行多GPU训练的指南
在深度学习的世界中，模型的训练往往涉及大量的计算资源。为了加快训练速度，很多研究者和工程师选择使用多张GPU。本文将介绍如何在PyTorch中使用多张GPU进行模型训练，并附上示例代码和图表解说。
## 1. 多GPU训练的基本概念
使用多张GPU进行训练可以大幅度提高模型的训练效率，尤其是在处理大规模数据集和复杂模型时。PyTorch提供了多种
原创
2024-09-19 03:42:57
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2019 年 12 月，我们宣布了 IMG A 系列，该系列作为有史以来速度最快的 GPU IP，我们自豪地将其描述为“万物 GPU”。这或许是不太成熟的命名，因为随着IMG B系列的到来，我们拥有了一个全新的GPU系列，它是一切的理想选择！Imagination每年都会发布新的GPU，但毫不夸张，IMG B系列的推出是近年来最激动人心的事情。B 系列有很多特性，我们一点一点来说。与以往一样，我们
一、 前言长期在做数据处理的工作，经常跑一些数据处理的脚本，因为需要跑的文件太大，为了充分的利用服务器的计算资源。往往需要编写多线程，多进程任务来缩短数据处理的时间(当然还有利用GPU运算也可以大大的缩短数据处理的时间)。一般来说，使用python编写多进程脚本有利于利用服务器的多核资源实现并行运算。二、实验环境python3..7Anaconda 集成环境操作系统：linux(cenos7.3)
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2024-09-27 13:24:22
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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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tile_images_offset原型tile_images_offset(Images : TiledImage : OffsetRow, OffsetCol, Row1, Col1, Row2, Col2, Width, Height : )功能根据明确的位置信息将多张图像拼接成一张大图像参数列表Images (input_object)：输入图像 TiledImage (output_ob
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
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，
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
