CUDA学习日记（一）：thrust::device_pointer

Deepfacelive安装报错解决记录 matouxiao conda
去c盘：windows/system32目录下面找不能load的文件比如kernel132.dll，然后copy到.\DeepFaceLive_NVIDIA\_internal\CUDA\bin目录下就能运行
tensorRT 与 torchserve-GPU性能对比 joker-G 计算机视觉 pytorch python
实验对比前端时间搭建了TensorRT、Torchserve-GPU，最近抽时间将这两种方案做一个简单的实验对比。实验数据Cuda11.0、Xeon®62423.1*80、RTX309024G、Resnet50TensorRT、Torchserve-GPU各自一张卡搭建10进程接口，感兴趣的可以查看我个人其他文章。30进程并发、2000张1200*720像素图像的总量数据TensorRT的部署使用
141G显存H20单机DeepSeek-R1满血FP8版性能测试
#环境参数#H20141G单机8卡，CUDA12.4，vLLMv0.8.3，flashinferv0.2.2#服务化命令#基于知乎大神的推荐出装与前期H800双机生产环境测试，在H20上开启EP、MLA等核心优化参数，实现推理吞吐性能最优吞吐量破10000tokens/s，VLLM0.8.1版本驱动下的Deepseek-r1671Bhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/1887
AI算力综述和资料整理木鱼时刻人工智能
目录总体介绍计算精度传输协议GPU池化资源调度CUDA技术GPU硬件参考链接总体介绍AI算力是人工智能系统的核心基础设施，涵盖了从计算精度、传输协议到硬件架构的完整技术栈。计算精度混合精度训练原生满血版DeepSeek671B是FP8精度。FP16在训练计算力占比有80-90%，FP32占比10%-20%。大模型训练中通常会用到FP16（半精度浮点数），但并不是只使用FP16，而是采用**混合精度
学习日记-spring-day37-6.25 永日45670 学习日记学习 spring java
知识点：1.使用utillist进行配置知识点核心内容重点Spring框架中utl名称空间创建List通过utl名称空间创建并管理集合对象，实现数据复用utllist与普通list赋值的区别;名称空间引入方法无参构造器使用规则当类中没有其他构造器时，默认无参构造器可不写；若有其他构造器则必须显式定义无参构造器构造器覆盖机制;显式定义的必要性XML名称空间引入使用alt+enter自动引入或手动添加
Day33打卡 @浙大疏锦行 ayuan0119 python打卡shu python
知识点回顾：PyTorch和cuda的安装查看显卡信息的命令行命令（cmd中使用）cuda的检查简单神经网络的流程数据预处理（归一化、转换成张量）#仍然用4特征，3分类的鸢尾花数据集作为我们今天的数据集fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportnumpyasnp
CIANNA由天体物理学家提供/为天体物理学家提供的卷积交互式人工神经网络 struggle2025 神经网络
一、软件介绍文末提供程序和源码下载CIANNA是一个通用的深度学习框架，主要用于天文数据分析。根据天体物理问题解决的相关性添加功能和优化。CIANNA可用于为各种任务构建和训练大型神经网络模型，并提供高级Python接口（类似于keras、pytorch等）。CIANNA的特点之一是它定制实施了受YOLO启发的对象探测器，用于2D或3D射电天文数据产品中的星系探测。该框架通过低级CUDA编程完全实
JS学习日记（jQuery库）红中马喽 javascript 学习 jquery 笔记开发语言
前言今天先更新jQuery库的介绍，它是一个用来帮助快速开发的工具介绍jQuery是一个快速，小型且功能丰富的JavaScript库，jQuery设计宗旨是“writeless，domore”，即倡导写更少的代码，做更多的事，它封装JavaScript常用的功能代码，提供一种简便的方式进行使用，大大提高了开发效率，jQuery目前支持的浏览器包括Chrome，edge，firefox，ie9+,S
使用vllm部署 Nanonets-OCR-s 没刮胡子软件开发技术实战专栏 Linux服务器技术人工智能AI ocr python 深度学习
使用vLLM部署Nanonets-OCR-s模型的完整指南Nanonets-OCR-s作为基于Qwen2.5-VL-3B的多模态OCR模型，结合vLLM的高效推理引擎可显著提升部署性能。一、环境准备与依赖安装1.安装vLLM与多模态依赖#安装vLLM（含CUDA加速）pipinstallvllm==0.3.21#建议使用稳定版本pipinstalltransformers==4.35
OpenCV CUDA模块设备层-----线性插值函数log() 村北头的码农 OpenCV opencv 人工智能计算机视觉
操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述该函数用于创建线性插值访问器，支持对GPU内存中的图像数据进行双线性插值采样。主要应用于图像缩放、旋转等几何变换中需要亚像素级精度的场景。为输入图像构造一个基于“双线性插值”的访问器对象LinearInterPtrSz，可以在CUDA核函数中按需访问缩放后的像素值
强化学习 16G实践以下是基于CQL（Conservative Q-Learning）与QLoRA（Quantized Low-Rank Adaptation）结合的方案相关开源项目及资源，【ai技】行云流水AI笔记开源人工智能
根据你提供的CUDA版本（11.5）和NVIDIA驱动错误信息，以下是PyTorch、TensorFlow的兼容版本建议及环境修复方案：1.版本兼容性表框架兼容CUDA版本推荐安装命令（CUDA11.5）PyTorch11.3/11.6pipinstalltorchtorchvisiontorchaudio--extra-index-urlhttps://download.pytorch.org/
Windows 下编译 AMGX 东北豆子哥数值计算/数值优化 HPC/MPI CUDA HPC
文章目录Windows下编译AMGX**1.系统要求****2.安装必要工具****(1)安装VisualStudio****(2)安装CUDAToolkit****(3)安装CMake****3.获取AMGX源码****4.使用CMake生成VisualStudio项目****(1)配置CMake****(2)生成项目****5.使用VisualStudio编译****6.验证安装****7.常
深度学习计算机视觉开源系统OpenMMLab（mmsegmentation、mmdetection、mmpose）环境配置【详细、可运行】 nomoremorphine 深度学习计算机视觉开源
OpenMMLab（mmsegmentation、mmdetection、mmpose）环境配置OpenMMLab简介优势：一、Windows/Linux下环境配置（以mmsegmentationv1.2.2（最新版）为例）0.确认安装版本信息1）确认电脑显卡版本2）确认mmcv对应版本3）确认版本1.安装CUDA和cuDNN2.创建conda环境，下载pytorch3.安装mmcv4.安装MMS
编译OpenCV支持CUDA视频解码 AI标书 python openvc cuda nvidia docker build
如何在Ubuntu上编译OpenCV并启用CUDA视频解码支持（cudacodec）在深度学习、视频处理等高性能计算领域，OpenCV的GPU加速功能非常重要。特别是它的cudacodec模块，能直接利用NVIDIA硬件实现高效的视频解码，极大提升性能。本文将基于Ubuntu环境，详细介绍从环境准备到编译安装OpenCV，并开启cudacodec模块的全过程。完整的shell脚本以及本次编译所用到
CUDA加速cloud compare高度渲染算法小充图像加速 OpenCV CUDA opencv 算法计算机视觉
一、CPU版本算法为一个for循环内，将高度信息，映射到彩色空间，比较耗时的是正弦运算，还执行了多次乘除法，当图像大小为2038*4000时，处理耗时为170ms。原算法是处理点云，这里是输入一张深度图像，数据类型为intvoidsetRGBColorByBanding(cv::Mat*src,cv::Mat*dst,floatfreq=10.0f){ cv::TickMeterst; s
OpenCV CUDA模块设备层-----逐通道的正弦运算函数sin() 村北头的码农 OpenCV opencv 人工智能计算机视觉
操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述OpenCV的CUDA模块（cv::cudev）中的一个设备端数学函数，用于在CUDA核函数中对uchar4类型（即4通道无符号字符类型）进行逐通道的正弦运算，并将结果转换为float4类型输出。将一个uchar4类型像素值（每个通道取值范围[0,255]）逐通道
CUDA与venv的配置老兵发新帖经验分享
根据技术原理和实际配置经验，CUDA工具包本身无法完全安装在Python的venv虚拟环境目录中，但可通过环境变量和依赖管理实现虚拟环境对特定CUDA版本的调用。以下是关键分析及配置方案：⚙️一、CUDA工具包的安装位置与虚拟环境的关系系统级全局安装CUDA工具包（含nvcc编译器、CUDA运行时库等）必须安装在系统全局路径（如Windows的C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUCo
PyTorch版本匹配终极指南：手把手教你避开99%的安装坑
被版本支配的恐惧（真实故事）上周我的学弟兴冲冲跑来：“师兄！我照着CSDN教程装PyTorch，结果训练时直接报错cudaruntimeerror！”我一看他的环境——Python3.12强行装PyTorch1.8，搭配CUDA11.6…（此时应有乌鸦飞过）这就像用Win11系统装XP时代的显卡驱动，能不翻车吗？！一、版本对应表（2024最新版）（掏出小本本记重点！！！）这是我整理的最新版本对应关
Anaconda 创建python3.9+pytorch1.10.1+cuda11.3环境 canny_kevin DeepLearning Python python conda
1.打开AnacondaPowershellPrompt2.创建conda环境condacreate--nameRordAIpython=3.9conda一些命令condainfo--envs：输出中带有【*】号的的就是当前所处的环境condalist:看这个环境下安装的包和版本condainstallnumpyscikit-learn:安装numpysklearn包condaenvremove-
Pytorch血泪安装史好吗（GPU版本+cuda12.1+python3.9.13）宇宙最强袋鼠 pytorch python 人工智能
1.安装cuda首先看下自己电脑是CPU还是GPU，看自己电脑对应的cuda版本看右下角英伟达标识，点击组件，我的cuda版本是12.3，但最后发现安12.1比较好2.安装12.1cuda版本对应的cudnn前两步可以看参考:Pytorch的安装，有点繁琐但是很详细，保姆级教程不信你安装不成功（Cuda+Cudnn+Anaconda+Pytorch）_pytorch安装-CSDN博客3.anaco
CUDA编程：优化GPU并行处理与内存管理 Omoo CUDA GPU并行处理线程协作内存管理硬件限制
背景简介CUDA是NVIDIA推出的一种通用并行计算架构，它利用GPU的强大计算能力来解决复杂的计算问题。在本书的第12章中，我们深入探讨了CUDA编程的关键概念，包括线程间的协作、内存分配与管理以及如何应对硬件限制。CUDA中的线程协作与内存管理在GPU上进行编程时，我们需要处理内存分配、数据传输以及内核（kernel）的调用等任务。CUDA提供了一系列的API来帮助开发者管理这些资源。在提供的
如何使用YOLOv8对遥感图像中的滑坡-泥石流进行分割深度学习遥感图像滑坡泥石流分割数据集的训练及应用计算机C9硕士_算法工程师 YOLO 深度学习人工智能
如何使用YOLOv8对遥感图像中的滑坡-泥石流进行分割深度学习遥感图像滑坡泥石流分割数据集的训练及应用文章目录遥感图像滑坡-泥石流分割数据集情况数据集概述类别统计总体统计注意事项✅一、安装CUDA驱动（Linux示例）✅二、安装Anaconda（Linux示例）✅三、创建Python虚拟环境并安装依赖✅四、数据集结构示例（遥感图像滑坡-泥石流分割）✅五、创建data.yaml文件（用于训练）✅六、
bitsandbytes：轻量级CUDA自定义函数Python封装库步子哥 AGI通用人工智能 python 开发语言人工智能算法深度学习
引言在人工智能和深度学习领域，计算效率和内存使用一直是研究人员和开发者关注的重点。随着模型规模的不断扩大，如何在有限的硬件资源下实现高效的计算成为了一个关键问题。在这样的背景下，bitsandbytes库应运而生，为我们提供了一种优化计算和内存使用的有效解决方案。bitsandbytes库简介bitsandbytes是一个轻量级的Python库，它主要为CUDA自定义函数提供了一个便捷的封装。这个
bitsandbytes 安装和配置指南黎沁颖Desired
bitsandbytes安装和配置指南bitsandbytes8-bitCUDAfunctionsforPyTorch项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/bi/bitsandbytes1.项目基础介绍和主要编程语言项目基础介绍bitsandbytes是一个轻量级的Python库，主要用于在PyTorch中实现k-bit量化，从而使得大规模语言模型（LLM）更加易
CUDA与PyTorch(GPU)的对应关系
CUDA与PyTorch(GPU)的对应关系：(需要自己按需求去找)：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/表二：CUDAToolkit版本及可用PyTorch对应关系CUDAToolkit版本可用PyTorch版本7.50.4.1，0.3.0，0.2.0，0.1.12-0.1.68.01.1.0，1.0.0，0.4.19.01.1.0
OpenCV CUDA模块设备层-----设备端（GPU）线程块级别的一个内存拷贝工具函数blockCopy() 村北头的码农 OpenCV opencv 人工智能计算机视觉
操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述在同一个线程块（threadblock内，将[beg,end)范围内的数据并行地复制到out开始的位置。它使用了CUDA线程协作机制（warp-level或block-level）来实现高效的块级拷贝，通常比简单的逐线程拷贝更快。函数原型_device__stat
Python学习Day33 m0_64472246 python打卡学习 python
学习来源：浙大疏锦行一、PyTorch和CUDA的安装：给电脑装“超级计算器”通俗解释PyTorch：是一个专门用于深度学习的“工具箱”，类似程序员的“智能积木”，能快速搭建神经网络。CUDA：是NVIDIA显卡的“加速引擎”，相当于给电脑的显卡装了一个“超级计算器”，让它能快速计算复杂的数学问题（如图像识别、数据训练）。安装逻辑：先装CUDA（显卡的“计算器驱动”），再装PyTorch（用这个计
torch-gpu版本 anaconda配置教程 GXYGGYXG python
教程Pytorch的GPU版本安装，在安装anaconda的前提下安装pytorch_pytorch-gpu-CSDN博客版本对应PyTorch中torch、torchvision、torchaudio、torchtext版本对应关系_torch2.0.1对应的torchvision-CSDN博客cuda下载地址CUDAToolkitArchive|NVIDIADevelopercudacudnn
跟我一起学习MySQL技术内幕（第五版）：（第一章学习日记5）妖小先生 MySQL mysql
1.4.9检索信息首先指定默认数据库usedatabase_name；select*fromtable_name;selectcolumn1,column2,.....fromtable_name;select*fromtable_namewherecondition;select2+2,'hello，world'，version()；第一组表示显示某个表的全部列第二组表示显示某个表的指定列第三组
服务器安装指南星码服务器使用服务器运维
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第一章 Hibernate与MyBatis Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架，它出身于sf.net，现在已经成为Jboss的一部分。 Mybatis 是另外一种优秀的O/R mapping框架。目前属于apache的一个子项目。 MyBatis 参考资料官网：http:
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c3p0是一个开源的JDBC连接池，它实现了数据源和JNDI绑定，支持JDBC3规范和JDBC2的标准扩展。c3p0的下载地址是：http://sourceforge.net/projects/c3p0/这里可以下载到c3p0最新版本。以在spring中配置dataSource为例：  <bean name="prope
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第一种： File f = new File(this.getClass().getResource("/").getPath()); System.out.println(f); 结果: C:\Documents%20and%20Settings\Administrator\workspace\projectName\bin 获取当前类的所在工程路径; 如果不加“
在类Unix系统下实现SSH免密码登录服务器 Harry642 免密 ssh
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Java新手入门的30个基本概念一 aijuans java java 入门新手
在我们学习Java的过程中,掌握其中的基本概念对我们的学习无论是J2SE,J2EE,J2ME都是很重要的,J2SE是Java的基础,所以有必要对其中的基本概念做以归纳,以便大家在以后的学习过程中更好的理解java的精髓,在此我总结了30条基本的概念。　　Java概述:　　目前Java主要应用于中间件的开发(middleware)---处理客户机于服务器之间的通信技术,早期的实践证明,Java不适合
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数据库对象的视图和索引百合不是茶索引 oeacle数据库视图
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Mockito(一) --入门篇 bijian1013 持续集成 mockito 单元测试
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java-顺时针打印图形 bylijinnan java
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关于iReport汉化版强制使用英文的配置方法 Kai_Ge iReport汉化英文版
对于那些具有强迫症的工程师来说，软件汉化固然好用，但是汉化不完整却极为头疼，本方法针对iReport汉化不完整的情况，强制使用英文版，方法如下：在 iReport 安装路径下的 etc/ireport.conf 里增加红色部分启动参数，即可变为英文版。 # ${HOME} will be replaced by user home directory accordin
[并行计算]论宇宙的可计算性 comsci 并行计算
现在我们知道,一个涡旋系统具有并行计算能力.按照自然运动理论,这个系统也同时具有存储能力,同时具备计算和存储能力的系统,在某种条件下一般都会产生意识...... 那么,这种概念让我们推论出一个结论 &nb
用OpenGL实现无限循环的coverflow dai_lm android coverflow
网上找了很久，都是用Gallery实现的，效果不是很满意，结果发现这个用OpenGL实现的，稍微修改了一下源码，实现了无限循环功能源码地址： https://github.com/jackfengji/glcoverflow public class CoverFlowOpenGL extends GLSurfaceView implements GLSurfaceV
JAVA数据计算的几个解决方案1 datamachine java Hibernate 计算
老大丢过来的软件跑了10天，摸到点门道，正好跟以前攒的私房有关联，整理存档。 -----------------------------华丽的分割线------------------------------------- 数据计算层是指介于数据存储和应用程序之间，负责计算数据存储层的数据，并将计算结果返回应用程序的层次。J &nbs
简单的用户授权系统,利用给user表添加一个字段标识管理员的方式 dcj3sjt126com yii
怎么创建一个简单的(非 RBAC)用户授权系统通过查看论坛，我发现这是一个常见的问题，所以我决定写这篇文章。本文只包括授权系统.假设你已经知道怎么创建身份验证系统(登录)。数据库首先在 user 表创建一个新的字段(integer 类型),字段名 'accessLevel',它定义了用户的访问权限扩展 CWebUser 类在配置文件(一般为 protecte
未选之路 dcj3sjt126com 诗
作者:罗伯特*费罗斯特黄色的树林里分出两条路, 可惜我不能同时去涉足, 我在那路口久久伫立, 我向着一条路极目望去, 直到它消失在丛林深处. 但我却选了另外一条路, 它荒草萋萋,十分幽寂; 显得更诱人,更美丽, 虽然在这两条小路上, 都很少留下旅人的足迹. 那天清晨落叶满地, 两条路都未见脚印痕迹. 呵,留下一条路等改日再
Java处理15位身份证变18位蕃薯耀 18位身份证变15位 15位身份证变18位身份证转换
15位身份证变18位，18位身份证变15位 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 蕃薯耀 201
SpringMVC4零配置--应用上下文配置【AppConfig】 hanqunfeng springmvc4
从spring3.0开始，Spring将JavaConfig整合到核心模块，普通的POJO只需要标注@Configuration注解，就可以成为spring配置类，并通过在方法上标注@Bean注解的方式注入bean。 Xml配置和Java类配置对比如下： applicationContext-AppConfig.xml <!-- 激活自动代理功能参看：
Android中webview跟JAVASCRIPT中的交互 jackyrong JavaScript html android 脚本
在android的应用程序中,可以直接调用webview中的javascript代码,而webview中的javascript代码,也可以去调用ANDROID应用程序(也就是JAVA部分的代码).下面举例说明之: 1 JAVASCRIPT脚本调用android程序要在webview中,调用addJavascriptInterface(OBJ,int
8个最佳Web开发资源推荐 lampcy 编程 Web 程序员
Web开发对程序员来说是一项较为复杂的工作，程序员需要快速地满足用户需求。如今很多的在线资源可以给程序员提供帮助，比如指导手册、在线课程和一些参考资料，而且这些资源基本都是免费和适合初学者的。无论你是需要选择一门新的编程语言，或是了解最新的标准，还是需要从其他地方找到一些灵感，我们这里为你整理了一些很好的Web开发资源，帮助你更成功地进行Web开发。这里列出10个最佳Web开发资源，它们都是受
架构师之面试------jdk的hashMap实现 nannan408 HashMap
1.前言。如题。 2.详述。 (1)hashMap算法就是数组链表。数组存放的元素是键值对。jdk通过移位算法（其实也就是简单的加乘算法），如下代码来生成数组下标(生成后indexFor一下就成下标了）。 static int hash(int h) { h ^= (h >>> 20) ^ (h >>>
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多数浏览器默认会缓存input的值，只有使用ctl+F5强制刷新的才可以清除缓存记录。如果不想让浏览器缓存input的值，有2种方法：方法一：在不想使用缓存的input中添加 autocomplete="off"; <input type="text" autocomplete="off" n
POJO和JavaBean的区别和联系 tjmljw POJO java beans
POJO 和JavaBean是我们常见的两个关键字，一般容易混淆，POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Pure Old Java Object，中文可以翻译成：普通Java类，具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO，但是JavaBean则比 POJO复杂很多， Java Bean 是可复用的组件，对 Java Bean 并没有严格的规
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