- 麒麟银河桌面版,成功安装cuda12.6,mysql
hitsz_syl
mysql银河麒麟cuda
一、要卸载并禁用nouveau驱动程序,可以按照以下步骤进行:1.确认nouveau驱动的当前状态:首先,你可以使用以下命令查看nouveau驱动是否正在运行:lsmod|grepnouveau如果有输出,说明nouveau驱动正在加载。2.临时禁用nouveau驱动:可以使用modprobe命令来临时禁用nouveau驱动(重启后会恢复加载):sudomodprobe-rnouveau3.永久禁
- mysql创建新表,同步数据
hitsz_syl
mysql数据库
importosimportargparseimportglobimportcv2importnumpyasnpimportonnxruntimeimporttqdmimportpymysqlimporttimeimportjsonfromdatetimeimportdatetimeos.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”]=“0”#使用GPU0defget_connec
- 如何测试模型的推理速度
想要躺平的一枚
AI图像算法计算机视觉
前言模型的推理速度测试有两种方式:一种是使用python的时间戳time函数来记录,另一种是使用Pytorch里的Event。同时,在进行GPU测试时,为减少冷启动的状态影响,可以先进行预热。代码如下(示例):if__name__=="__main__":model=BiSeNet(backbone='STDCNet813',n_classes=2,export=True)model.cuda()
- NVIDIA下载老版本驱动/CUDA/Video Codec SDK的链接,以及一些解码参数说明
landihao
linux
NVIDIA下载老版本驱动/CUDA/VideoCodecSDK的链接从别的网站抄过来的CUDA:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive老驱动:https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/VideoCodecSDKhttps://developer.nvidia.com/video-codec-sdk-ar
- PyTorch 环境搭建全攻略:CUDA/cuDNN 配置与多版本管理技巧
小诸葛IT课堂
pytorch人工智能python
一、环境搭建前的准备工作1.硬件兼容性检测#检查NVIDIAGPU型号nvidia-smi#验证CUDA支持的ComputeCapabilitylspci|grep-invidia#查看CUDA版本兼容性矩阵https://developer.nvidia.com/cuda-gpus2.系统环境要求组件推荐配置最低要求操作系统Ubuntu20.04LTSWindows10/11显卡驱动NVIDIA
- CMake Error at myplugins_generated_yololayer.cu.o.Debug,tensorrtx编译失败解决
雪可问春风
BUG人工智能
system:ubuntu1804gpu:3060cuda:cuda11.4tensorrt:8.4使用项目tensorrtx进行yolov5的engine生成,之前在编译成功的配置为system:ubuntu1804gpu:2060cuda:cuda10.2tensorrt:7.2.3.4换到3060后,make失败,报错错误:/home/yfzx/work/vs-work/tensorrt-y
- 大模型的webui
Zain Lau
人工智能python昇腾Ascend天数
exportXXX_LLM_C=~/xcore-llm/build/ReleaseexportCUDA_VISIBLE_DEVICES=2,3exportCUDACXX=/usr/local/cuda-12.3/bin/nvccnohup/usr/bin/python3/home/src/api_server/api_server.py--modelLLama2:7b-chat-hf_A800--
- linux(ubuntu)中Conda、CUDA安装Xinference报错ERROR: Failed to build (llama-cpp-python)
小胡说技书
杂谈/设计模式/报错Data/Python/大模型linuxubuntuconda大模型pythonXinference
文章目录一、常规办法二、继续三、继续四、缺少libgomp库(最终解决)在Conda环境中安装libgomp如果符合标题情况执行的:pipinstall"xinference[all]"大概率是最终解决的情况。一、常规办法llama-cpp-python依赖CMake、Make和g++来编译,所以可能是缺少依赖或者环境配置不对。按照以下步骤排查问题并解决:1.确保Python版本符合要求llama
- c++调用python代码,使用gpu
AI改变视界
c++python开发语言
c++调用python,使用gpu加速1、首先要配置cuda和cudnn的环境1、cmd窗口下nvidia-smi,查看电脑可以支持的最高cuda版本。如果nvidia-smi报错,那么需要去配置一下环境,网上有类似案例。或者通过NVIDIA控制面板/系统信息/组件里查看cuda_xxxx.dll,上面有版本号。2、保证安装的cuda版本要小于电脑支持的版本号。我电脑最大支持cuda11,但是安装
- 一文讲清楚CUDA与PyTorch、GPU之间的关系
平凡而伟大.
编程语言人工智能架构设计pytorch人工智能python
CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)是由NVIDIA开发的一个并行计算平台和编程模型。它允许软件开发人员和研究人员利用NVIDIA的GPU(图形处理单元)进行高性能计算。CUDA提供了一系列API和工具,使得开发者能够编写和优化在GPU上运行的计算密集型任务。CUDA与PyTorch、GPU之间的关系可以这样理解:1.CUDA与GPU:GPU:是一种专门用于
- 深度学习-服务器训练SparseDrive过程记录
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1、cuda安装1.1卸载安装失败的cuda参考:https://blog.csdn.net/weixin_40826634/article/details/127493809注意:因为/usr/local/cuda-xx.x/bin/下没有卸载脚本,很可能是apt安装的,所以通过执行下面的命令删除:apt-get--purgeremove"cuda*"apt-getautoremove然后执行f
- RTX4090性能释放与优化全攻略
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内容概要作为NVIDIAAdaLovelace架构的巅峰之作,RTX4090凭借24GBGDDR6X显存与16384个CUDA核心,重新定义了4K光追游戏的性能边界。本文将从硬件特性与软件优化双重视角切入,系统解析其性能释放路径:首先通过3DMarkTimeSpyExtreme压力测试数据(99.3%稳定性得分)验证基础算力;其次结合DLSS3.0帧生成技术与Reflex低延迟模式,实测《赛博朋克
- 嵌入式人工智能应用- 第七章 人脸识别
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- 保姆级教学——本地免费部署DeepSeek-R1模型并通过Python调用
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以下是如何在本地免费部署DeepSeek-R1模型并通过Python调用的详细指南:一、环境准备(Windows/Linux/Mac通用)1.硬件要求最低配置:16GB内存+20GB可用磁盘空间推荐配置:NVIDIAGPU(显存≥8GB)+CUDA11.8(CPU模式支持但速度较慢)2.软件依赖#创建虚拟环境(可选但推荐)condacreate-ndeepseekpython=3.10condaa
- Python深度学习033:Python、PyTorch、CUDA和显卡驱动之间的关系
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Python、PyTorch、CUDA和显卡驱动之间的关系相当紧密,它们共同构成了一个能够执行深度学习模型的高效计算环境。下面是它们之间关系的简要概述:PythonPython是一种编程语言,广泛用于科学计算、数据分析和机器学习。它是开发和运行PyTorch代码的基础环境。PyTorchPyTorch是一个开源的机器学习库,用于应用如自然语言处理和计算机视觉的深度学习模型。它提供了丰富的API,使
- 查看自己某个conda环境的Python版本的方法
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首先打开conda的命令行输入:condaenvlist1查看自己有哪些环境。再输入:activateCUDA90_torch110_tf1901激活环境。再输入:python-V#注意V是大写1
- 本地部署时,如何通过硬件加速(如 CUDA、TensorRT)提升 DeepSeek 的推理性能?不同显卡型号的兼容性如何测试?
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本地部署DeepSeek模型的硬件加速优化与显卡兼容性测试指南一、硬件加速技术实现路径CUDA基础环境搭建版本匹配原则:根据显卡架构选择CUDA版本(如NVIDIARTX50系列需CUDA12+,V100需CUDA11.x),并通过nvcc--version验证安装。GPU加速验证:运行以下代码检查硬件加速状态:importtensorflowastfprint("可用GPU数量:",len(tf
- 一个基于LSTM的字符级文本生成模型的训练+使用(pytorch)
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一、代码实现1.配置文件config.pyimporttorch#设备配置DEVICE=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')#超参数和配置SEQ_LENGTH=100#输入序列长度BATCH_SIZE=64#批大小EMBEDDING_DIM=256#嵌入层维度HIDDEN_SIZE=512#LSTM隐藏层大小NUM_LAY
- PyTorch安装与环境配置终极指南:从零搭建高效深度学习开发环境(一)
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一、环境搭建的核心意义与准备工作1.1深度学习环境的核心挑战深度学习开发环境涉及复杂的软件栈依赖关系:硬件兼容性:GPU型号(NVIDIA系列)与CUDA版本的匹配软件依赖链:Python版本→PyTorch版本→CUDA驱动→cuDNN加速库环境隔离需求:不同项目可能依赖冲突的库版本1.2硬件准备清单硬件类型最低要求推荐配置CPU4核8核以上内存8GB32GB+GPU支持CUDANVIDIART
- windows11 环境 paddleOCR 环境配置
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一、系统环境:操作系统:Windows11专业版显卡:RTX4080CUDA:cuda_12.6.2_560.94_windows.exe、cudnn-windows-x86_64-8.9.7.29_cuda12-archivepython:3.12.8二、配置过程1.设置python国内源pipconfigsetglobal.index-urlhttps://pypi.tuna.tsinghua
- 离线安装tiny cuda nn
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- Windows编译tiny-cuda-nn时出现fatal error C1083: “crtdefs.h”: No such file or directory
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首先确保安装了VisualStudio其次有可能是因为安装的VS设置的编译项默认为x86,与当前系统的CUDA的位数不一致。如果你的电脑为x64,可以尝试先运行以下命令(路径自行更改)再进行编译:"YOUR_DIR/MicrosoftVisualStudio/20xx/Community/VC/Auxiliary/Build/vcvarsall.bat"x64然后运行编译命令,如使用pip安装:p
- Win11加wsl2安装anaconda
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在Windows11中安装WSL2(Ubuntu20.04)并配置Anaconda环境-知乎(zhihu.com)使用的这篇帖子wsl2如何安装pipWindows下安装WSL2并配置Cuda、Miniconda和TorchWindows下安装WSL2并配置Cuda、Miniconda和Torch-知乎(zhihu.com)有一个坑VSCode怎么关闭自动更新,vscode1.86以后不支持ubu
- CUDA12.1 cudnn9.0.1 python3.10.12配置TensorRT8.6.1,完成yolov12tensorRT推理完整过程
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一、配置TensorRT8.6.11.下载TensorRT8.6.1包TensorRT完全依赖CUDA,因此下载其版本时一定要考虑CUDA的版本。具体应该下载哪一版本的TensorRT呢,这里我问的秘塔AI,你们也可以问问它。官网地址-tensorRT8.6.1安装包下载2.解压安装包这里要注意,如果你和我一样是给win下的但是要在Linux服务器上使用。千万不要在win的环境下进行安装包的解压操
- 开发ai模型最佳的系统是Ubuntu还是linux?
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在AI/ML开发中,Ubuntu是更优选的Linux发行版,原因如下:1.开箱即用的AI工具链支持Ubuntu预装了主流的AI框架(如TensorFlow、PyTorch)和依赖库,且通过apt包管理器可快速部署开发环境。提供针对NVIDIAGPU的官方驱动支持,简化CUDA和cuDNN的配置流程(如nvidia-smi直接监控显存)。2.社区生态与长期维护(LTS)UbuntuLTS版本(如24
- vLLM 部署大语言模型的系统选择策略
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核心选型原则指标权重说明CUDA支持⭐⭐⭐⭐⭐直接影响GPU加速性能,需确保系统与NVIDIA驱动和CUDA工具链的兼容性软件源时效性⭐⭐⭐⭐系统需提供较新的Python、PyTorch等AI框架版本,避免依赖冲突长期支持(LTS)⭐⭐⭐⭐生产环境需规避因系统版本过期导致的安全漏洞和兼容性问题社区生态⭐⭐⭐活跃的开发者社区能快速解决部署问题,降低运维成本企业级支持⭐⭐需要SLA保障的商业场景需考虑
- CUDA基础介绍
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CUDA基础介绍2月前阅读(6)原文一、GPU简介1985年8月20日ATi公司成立,同年10月ATi使用ASIC技术开发出了第一款图形芯片和图形卡,1992年4月ATi发布了Mach32图形卡集成了图形加速功能,1998年4月ATi被IDC评选为图形芯片工业的市场领导者,但那时候这种芯片还没有GPU的称号,很长的一段时间ATi都是把图形处理器称为VPU,直到AMD收购ATi之后其图形芯片才正式采
- vLLM框架:使用大模型推理框架
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vLLM专为高效部署大规模语言模型设计,尤其适合高并发推理场景,关于对vLLM的介绍请看这篇博文。以下从安装配置、基础推理、高级功能、服务化部署到多模态扩展逐步讲解。1.环境安装与配置1.1硬件要求GPU:支持CUDA11.8及以上(推荐NVIDIAA100/H100,RTX4090等消费级卡需注意显存限制)显存:至少20GB(运行7B模型),推荐40GB+(运行13B/70B模型)1.2安装步骤
- 【Linux 22.4 ubuntu 安装cuda12.1 完整方案】
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linuxcudalinuxubuntu
下载cuda12.1官网网址wgethttps://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.1.1/local_installers/cuda_12.1.1_530.30.02_linux.runsudoshcuda_12.1.1_530.30.02_linux.run!import!如果已经安装驱动,则不要选择dirver那项添加环境变量vim
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念:内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接(join 或者inner join )
SQL语法:
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen,Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类,heap区和非heap区。heap区又分:Eden Space(伊甸园)、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen(老年代-养老区)。 非heap区又分:Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen(永久代)、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小,身边朋友没几个,交心的更是少之又少。在深圳,除了男朋友,没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠,毫不夸张的说,业余生活的全部。现在感情好,也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛,不发生什么大家都乐融融,发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何),生活难免变化很大,在深圳,我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
1 .4 特殊数据类型 null 资源类型(resource) $co
- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址:
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致,所以有些地方如果不熟悉,看中文版的文档的也会有一定的障碍,所以本章根据该中文文档以及实际应用,使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑,但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一:继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类,这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字:
在A类中定义属性和方法;
class A{
//定义属性
int age;
//定义方法
public void go
- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践(一)
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD:测试驱动开发,它的基本思想就是在开发功能代码之前,先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后,首先思考如何对这个功能进行测试,并完成测试代码的编写,然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能,直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制,可以在不同的环境上选择相应的配置,例如DB信息,可以根据是为开发环境编译打包,还是为生产环境编译打包,动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活,比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
bit1129
hive
1. 什么是UDTF
UDTF,是User Defined Table-Generating Functions,一眼看上去,貌似是用户自定义生成表函数,这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table, 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点:
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证,这个需要lua,实现起来相对于一来说,有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:
1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量:右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用,第一个参数是我们要被操作的数据,第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数,第一个表示数据长度,第二个参数表示小数点后位数。
例如:
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))  
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+,减-,乘*,除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的,加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
1、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址:http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup:172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作,需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库,还需添加slick-extensions,jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysqlDB
表的关联,是一种逻辑关系,并不需要进行物理上的“硬关联”,而且你所期望的关联,其实只是其数据上存在一定的联系而已,而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候,只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可,并不需要在数据库层面进行“硬关联”,因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”,会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验,即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
julyflame
VODAO设计模式DTOpo
概念:
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
- 单例设计模式
hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数