GPU合成

【C语言】结构体篇

目录结构体的定义结构体变量的声明和初始化声明结构体变量初始化结构体变量访问结构体成员结构体数组结构体指针结构体嵌套结构体作为函数参数值传递指针传递结构体的内存对齐位域结构体的定义结构体是一种自定义的数据类型，它把不同类型的数据组合成一个整体

熬夜超级玩家·2025-03-11 19:52

深度学习：CPU和GPU算力

GPU算力：图形处理单元用于并行处理的能力，尤其是在深度学习

壹十壹·2025-03-11 16:55

【LLM】从零开始实现 LLaMA3

它通过逐步将常见的字符或子词组合成更长的词元（tokens），从而有效地表示文本中的词汇。在自然语言处理中的BPE分词器的工作原理如下：初始化：首先，将所有词汇表中的单词分解为单个字符或符号。例

FOUR_A·2025-03-11 15:21

Garfish 源码解析 —— 一个微应用是如何被挂载的

接入简单，可轻松将多个前端应用组合成内聚的单个产品因为当前对Garfish的解读极少，而微前端又是现代前端领域相当重要的一环，因此写下本文，同时也是对学习源码的一个总结本文基于garfish#0d4cc0c82269bce8422b0e9105b7fe88c2efe42a

moonrailgun·2025-03-11 11:48

HarmonyOS Next 实现 2048 小游戏

2048是一款经典的益智游戏，玩家通过滑动屏幕合并相同数字的方块，最终目标是合成数字2048。本文基于鸿蒙ArkUI框架，详细解析其实现过程，解析如何利用声明式UI和状态管理构建此类游戏。

·2025-03-11 11:46

如何在DigitalOcean的H100 GPU服务器上运行DeepSeek R1 模型

在DigitalOcean，我们一直在关注开源大语言模型（LLMs）和商业封闭模型之间差距的不断缩小。其中一个最关键的能力就是“推理”，也就是用合乎逻辑、讲得通的方式思考问题。以前，大语言模型的表现比较单一。只要给它们一个提示，它们就会直接给出答案，根本没有什么“二次思考”的过程，也没有什么机制能让模型在出错时自己纠正。这就让它们在遇到那些指令本身就可能有问题的情况时，很难进行深入推理、提出疑问或

DO_Community·2025-03-11 10:44

基于llama_cpp 调用本地模型（llama）实现基本推理

背景llama_cpp是一个基于C++的高性能库（llama.cpp）的Python绑定，支持在CPU或GPU上高效运行LLaMA及其衍生模型（如LLaMA2），并通过量化技术（如GGUF格式）优化内存使用

月光技术杂谈·2025-03-11 10:40

项目实操分享：一个基于 Flask 的音乐生成系统，能够根据用户指定的参数自动生成 MIDI 音乐并转换为音频文件

系统架构1.1核心组件MusicGenerator类负责音乐生成的核心逻辑包含MIDI生成和音频转换功能管理音乐参数和音轨生成FluidSynth集成用于MIDI到音频的转换支持高质量的音色合成需要正确配置声音字体文件功能特性

mosquito_lover1·2025-03-11 03:40

C# Winform做动画卡顿怎么办？

Winform用的GDI+，像全屏动画这种卡的稀巴烂，任务管理器看进程如果GPU没动静那就是渣，没加速。可以使用OpenGL或者DirectX这样有GPU加速就不卡了。

肖无疾·2025-03-11 02:05

《深度解析DeepSeek-M8：量子经典融合，重塑计算能效格局》

在科技飞速发展的今天，量子计算与经典算法的融合成为了前沿领域的焦点。

程序猿阿伟·2025-03-11 01:56

【vscode】一键编译运行c/c++程序

但是它只是一个用于编译生成可执行文件的工具，完全不影响将工具换成g++，gcc等，这套配置是完全通用的右上角一键编译运行的内部流程task.json格式概述launch.json格式概述CMake格式概述攒起来，组合成通用开发环境一键编译运行的内部流程点击运行

辰尘_星启·2025-03-10 23:42

Windows 图形显示驱动开发-WDDM 3.2-用户模式工作提交（一）

UM工作提交使应用程序能够直接从用户模式将工作提交到GPU，且延迟非常低。目标是提高经常向GPU提交小工作负载的应用程序的性能。

程序员王马·2025-03-10 20:52

Windows 图形显示驱动开发-WDDM 3.2-自动显示切换(九)

由于EDID保持不变，当任何一个GPU控制内部面板时，都会加载面板驱动程序。这两个驱动程序将显示相同的亮度功能。因此，加载应该不会造成任何问题，面板驱动程序也不需要知道哪个GPU在控制多路复用器。

程序员王马·2025-03-10 20:22

Windows 图形显示驱动开发-WDDM 3.2-自动显示切换(十)

系统配置为连接dGPU的多路复用器。系统进入休眠状态。iGPU和dGPU都切换到了D3电源状态。系统关闭电源。用户开启系统电源。固件配置iGPU的多路复用器和iGPU在内部面板上的显示启动序列。

程序员王马·2025-03-10 20:22

解密DeepSeek-R1模型微调实战：VIP专属技巧助你轻松掌握行业核心技术

但90%的学习者卡在以下痛点：❌开源数据集质量参差不齐❌实验环境搭建耗时易出错❌行业级调优方案闭源难获取CSDN大模型VIP专项计划针对上述问题，提供：✅金融/医疗/法律三大领域高质量微调数据集✅云端GPU

竹木有心·2025-03-10 19:16

【大模型】DeepSeek-R1-Distill-Qwen部署及API调用

当前模型开源后，我们可以将其部署，使用API方式进行本地调用1.部署环境本文中的部署基础环境如下所示：PyTorch2.5.1Python3.12(ubuntu22.04)Cuda12.4GPURTX3090

油泼辣子多加·2025-03-10 17:29

opencv cuda例程 OpenCV和Cuda结合编程

本文转载自：https://www.fuwuqizhijia.com/linux/201704/70863.html此网页，仅保存下来供随时查看一、利用OpenCV中提供的GPU模块目前，OpenCV中已提供了许多

weixin_44602056·2025-03-10 16:27

利用CUDA与OpenCV实现高效图像处理：全面指南

本篇文章将详细介绍如何结合CUDA与OpenCV，利用GPU的强大计算能

快撑死的鱼·2025-03-10 16:25

linux 下 CUDA + Opencv 编程之 CMakeLists.txt

CMAKE_MINIMUM_REQUIRED(VERSION2.8)PROJECT(medianFilterGPU)#CUDApackageFIND_PACKAGE(CUDAREQUIRED)INCLUDE

maxruan·2025-03-10 16:23

大模型交互-超拟人合成

1、超拟人合成：将文字转化为自然流畅的人声，在实时语音合成的基础上，精准模拟人类的副语言现象，如呼吸、叹气、语速变化等，使得语音不仅流畅自然，更富有情感和生命力。

定制开发才有价值·2025-03-10 14:12

Spark-TTS：基于大模型的文本语音合成工具

GitHub：https://github.com/SparkAudio/Spark-TTSSpark-TTS是一个先进的文本到语音系统，它利用大型语言模型（LLM）的强大功能进行高度准确和自然的语音合成

CITY_OF_MO_GY·2025-03-10 13:35

UE发生GPU崩溃D3D丢失，真的跟硬件有关系。

===但是BUT===UE5每天GPU崩溃几十次，UE4比较少见。按说我这配置还可以吧，鲁大师全国排名六百多（4月8日），二百三十多万分，也算够用。但我没说运行哪个UE程序导致的GPU崩溃。

虚幻叫兽·2025-03-10 11:20

ue5.5崩溃报gpu错误快速修复注册表命令方法

网上已经有很多方法了，自己写了个regedit比处理dos批处理命令，启动时需要win管理员身份拷贝后，将以下代码，保存为run.bat格式批处理文件，右键鼠标，在弹出菜单中，选择用管理员身份运行。即可。南无阿弥陀佛。命令如下：::如果存在先删除原来变量，如下：regdeleteHKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\Graphics

Maya和blender动画技术·2025-03-10 11:19

AWS AppStream 2.0：开启云端应用交付新范式（实战解决方案剖析）

1.1技术架构革命（对比传统VDI）去终端化部署：3D渲染/CAD等GPU应用在

AWS官方合作商·2025-03-10 09:06

CosyVoice-Web版文字转语音服务

系统提供多角色语音合成功能，支持定时清理临时文件，具有完善的错误处理机制。

Bruce_xiaowei·2025-03-10 09:04

python 程序一次启动有两个进程的问题（flask）

此外，这个程序占用了GPU资源，我发现有两个python进程，分别占用了完全相同的GPU显存1.原因问题出在flask的启动方式上，我启动的时候，是这样启动的app.run(debug=True,host

小郎碎碎念·2025-03-10 08:25

linux怎么做raid0,Linux创建RAID0_实战

Linux创建RAID实战一、Linux创建RAID0RAID0俗称条带，它将两个或多个硬盘组成一个逻辑硬盘，容量是所有硬盘之和因为是多个硬盘组合成一个，故可并行写操作，写入速度提高，但此方式硬盘数据没有冗余

耿直GG·2025-03-10 07:23

家庭组装台式电脑配置推荐（2024版）

2、显卡（GPU）：RTX4060Ti是推荐的选择，其性能略高于RTX3070，但功耗更低，适合预算在6000元左右的配置。3、内存（RAM）：16GB内存是推荐的配置，能够提供足够的多任务处理能力。

encoding-console·2025-03-10 07:19

Spring Event实例

privateStringequipmentId;privateStringfailureDescription;privateFailureLevellevel;//枚举：CRITICAL,WARNINGpublicEq

五块钱三个·2025-03-10 04:59

【NPU 系列专栏 2.7 -- - NVIDIA GPU 架构介绍】

请阅读【嵌入式及芯片开发学必备专栏】文章目录NVIDIAGPU架构介绍Tesla架构简介Tesla架构主要特点Tesla架构应用场景Fermi架构简介Fermi架构主要特点Fermi架构应用场景Kepler

主公讲 ARM·2025-03-10 03:52

【人工智能基础】生成模型：让数据“无中生有”的神奇魔法

扩散模型（DPM）4、基于能量的模型（EBM）5、正规化流（NF）四、生成模型对比分析五、生成模型的应用拓展一、生成模型的发展脉络在深度学习尚未兴起的时期，计算机视觉领域的传统图像生成算法主要依赖纹理合成和纹理映射等技术

roman_日积跬步-终至千里·2025-03-10 03:49

《从事件冒泡到处理：前端事件系统的“隐形逻辑”》

那天在document见到你的第一眼，我就下定决心要陪你到天荒地老”---React我将从事件从出现到被处理的各个过程来介绍事件机制：这张图片给我们展示了react事件的各个阶段，我们可以看到有DOM，合成事件层

hyyyyy！·2025-03-10 02:18

PiscTrace以YOLOv12为例定义兴趣区域提高识视图别效率

在PiscTrace中，裁剪功能允许开发者将图像分割为感兴趣区域（ROI），然后针对此区域进行特定的处理，最终将结果重新合成。

那雨倾城·2025-03-10 02:15

linux 双网卡绑定地址漂移,linux 双网卡绑定(bonding)实现负载均衡或故障转移

我们在这介绍的Linux双网卡绑定实现就是使用两块网卡虚拟成为一块网卡，这个聚合起来的设备看起来是一个单独的以太网接口设备，通俗点讲就是两块网卡具有相同的IP地址而并行链接聚合成一个逻辑链路工作。

山城绝唱·2025-03-10 02:15

io.net 是什么，DePIN（去中心化物理基础设施网络）

去中心化物理基础设施网络）1.资源整合与去中心化2.区块链技术与智能合约3.弹性伸缩与负载均衡4.安全性与隐私保护5.用户体验与易用性io.net是什么io.net是一个基于Solana网络的去中心化GPU

ZhangJiQun&MXP·2025-03-10 02:44

jupyter notebook参数化运行python

Updates（2019.8.1419:53）吃饭前用这个方法实战了一下，吃完回来一看好像不太行：跑完一组参数之后，到跑下一组参数时好像没有释放之占用的GPU，于是notebook上的结果，后面好几条都报错说

HackerTom·2025-03-10 02:11

WebGPT: 基于浏览器辅助的问答系统，结合人类反馈优化答案质量

主要贡献包括：创建了一个基于文本的网络浏览环境，使得模型可以互动，从而改进了检索和合成。生成带有参考文献

土豆.exe·2025-03-10 00:30

Java Stream reduce()详解

1.reduce()方法的作用reduce()用于从流中生成单一结果，常见的用途有：计算总和、乘积计算最大值、最小值将字符串、对象等组合成一个结果reduce()操作

Ben_F·2025-03-10 00:58

云原生边缘智能：构建分布式IoT设备的自主决策引擎

/bin/bashcheck_gpu_utilization(){util=$(nvidia-smi--query-gpu=utilization.gpu--format=csv,nohea

桂月二二·2025-03-09 23:47

分布式计算入门（PySpark处理NASA服务器日志）

PySpark3.NASA服务器日志数据集介绍3.1数据背景3.2数据格式与挑战4.PySpark基础与分布式日志处理4.1PySpark基本架构4.2日志数据加载与解析4.3数据清洗与内存优化4.4GPU

闲人编程·2025-03-09 19:16

POJ-2227 The Wedding Juicer(NYOJ-547 Interesting Punch-Bowl)

65536KTotalSubmissions:2803Accepted:1225DescriptionFarmerJohn'scowshavetakenasidejobdesigninginterestingpunch-bowldesigns.Thedesignsarecreatedasfollows

weixin_30802171·2025-03-09 18:37

大模型与Java的深度融合：现状、实践、挑战与未来

随着大模型技术的普及，Java与大模型的结合成为了一个备受关注的热点话题。这种结合不仅为Java开发者带来了新的机遇，也为大模型的落地应用提供了更广阔的场

软件职业规划·2025-03-09 15:07

GPU编程实战指南03：CUDA开发快速上手示例，GPU性能碾压实测

上一节《GPU编程指南02：CUDA开发快速上手示例》中我们完成了一个使用GPU进行加减乘除四则运算的例子。

anda0109·2025-03-09 15:34

【深度学习】PyTorch v2.6 Overview

PyTorchv2.6OverviewPythonAPILibrariesPyTorch是一个优化的张量库，用于使用GPU和CPU进行深度学习。

OpenSeek·2025-03-09 11:37

PyTorch 显存分配不均匀

在使用PyTorch进行深度学习训练时，可能会遇到GPU0的显存占用明显高于其他GPU的情况。这可能导致显存不足，影响训练效率。

LutingWang·2025-03-09 11:36

GPU编程实战指南01：CUDA编程极简手册

目录1.CUDA基础概念1.1线程层次结构1.2内存层次结构2.CUDA编程核心要素2.1核函数2.2内存管理2.3同步机制3.CUDA优化技巧3.1内存访问优化3.2共享内存使用3.3线程分配优化4.常见问题和解决方案5.实际案例分析1.CUDA基础概念1.1线程层次结构CUDA采用层次化的线程组织结构，从小到大依次为：线程（Thread）：最基本的执行单元每个线程执行相同的核函数代码通过thr

anda0109·2025-03-09 09:20

\torch\lib\caffe2_detectron_ops_gpu.dll“

目录报错原因解决方法报错原因这个是conda环境里面的包出问题了，必须对相关依赖包进行更新解决方法使用win+R启动命令行或者终端，输入condaactivateenv_name(环境名称)进入环境后，再输入以下命令condaupdate-nbaseconda对环境下的所有包进行更新后就不会再报错

研志必有功·2025-03-09 06:27

AI芯片概述-分类、应用、技术（APU、CPU、DPU、GPU、NPU和TPU）及厂家

写这篇文章的起因是老板想了解下AI芯片（NPU/GPU区别等），他不是搞技术那一挂的，所以就简单整理下，留作记录，顺便分享给各位。文章目录一、AI芯片是什么？

一码当前·2025-03-09 00:27

Windows 图形显示驱动开发-WDDM 3.2-本机 GPU 围栏对象(七)

围栏排队操作的CPU时间戳鉴于以下情况，让UMD记录这些CPU时间戳没有什么好处：可以在GPU执行包括命令列表的命令缓冲区之前几分钟记录命令列表。这几分钟可能与同一命令缓冲区中的其他同步对象不同步。

程序员王马·2025-03-08 23:22

AI Headshot,一个头像合成，融合的工具

只需要把照片上传上去点击合成就行了https://ai-headshot-generator.net/

～二向箔～·2025-03-08 23:51

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