GPU破解密码第15页

【OpenCompass 大模型评测——笔记】

OpenCompass大模型评测——笔记一、OpenCompass介绍1.1评测对象1.2工具架构1.3能力维度1.4评测方法1.4.1客观评测1.4.2主观评测二、快速开始2.1概览2.2安装2.2.1面向GPU

G_Sheep·2024-01-29 05:15

【Three.js】创建一个三维场景

它允许开发者利用计算机的GPU（图形处理单元）来执行图形渲染，从而

叶子yes·2024-01-29 04:12

Final Cut Pro v10.7.1中文版专业级视频剪辑软件兼容M

FinalCutPro是macOS平台上最好的视频剪辑软件，基于Cocoa编写，支持多路多核心处理器，支持GPU加速，支持后台渲染，可编辑从标清到4K的各种分辨率视频，ColorSync管理的色彩流水线则可保证全片色彩的一致性

macw_q·2024-01-29 03:49

【加速计算】从硬件、软件到网络互联，AI时代下的加速计算技术

接下来，我们将回顾和梳理常见的硬件加速器，如GPU、ASIC、TPU、FPGA等，以及如CUDA、OpenCL等软件

沐风—云端行者·2024-01-28 23:10

在GPU云平台部署ChatGLM-6B

大模型技术发展如火如荼，国内外已经出现不少优秀开源项目，其中国内清华大学开源的ChatGLM-6B广受关注。师出名门，未来可期ChatGLM-6B是一个基于GLM的生成式对话模型。由清华大学团队开发，旨在改进对话机器人的生成质量和逻辑。ChatGLM-6B采用了全新的训练方法，在其开源的模型中已经在大规模数据集上进行了训练，用户可体验高质量的对话机器人，也可以对其在用户自有数据集上微调，得到自己专

我爱计算机视觉·2024-01-28 23:09

Spring boot 基于注解(@Scheduled)的定时任务是单线程的

直接上代码@Configuration@EnableSchedulingpublicclassTestScheduleTask{@Scheduled(cron="0/1****?")

qq_15654285·2024-01-28 22:56

【WebGPU】简介和开始

简介WebGPU是一种API，用于在Web应用中访问GPU的功能。在WebGPU出现之前，有一个WebGL，它提供了WebGPU的部分功能。

prinTao·2024-01-28 22:21

指令集架构和微架构

**GPU和特定运算领域**二、微架构三、两者的联系一、常见的指令集架构指令集架构（InstructionSetArchitecture,ISA）是处理器可以理解和执行的指令和代码的集合。

硬晨·2024-01-28 22:42

python 获取显存使用信息与内存使用信息

python获取显存使用信息与内存使用信息使用库：pynvml，可以从pipinstallpynvml得到round()方法返回浮点数x的四舍五入值源码importosimportpsutildefget_gpu_mem_info

comedate·2024-01-28 21:52

python环境获取Nvidia显卡型号和驱动版本

GPUtil通过解析nvidia-smi获取显卡名称和驱动版本信息等信息。

babybin·2024-01-28 20:48

CUDA基础教程文档记录

目录前言0.CUDA基础语法1.CUDA共享内存2.GPU架构简介3.CUDA内存子系统4.原子/规约操作和warpshuffle5.CUDA统一内存(ManagedMemory)6.CUDA流和并发7

爱听歌的周童鞋·2024-01-28 20:28

【CenterFusion】测试脚本CenterFusion/experiments/test.sh

在README.md中训练模型的命令是：bashexperiments/test.sh首先执行的就是test.sh脚本在脚本中--参数值表示可选参数##使用的NVIDIA_GPU设备编号exportCUDA_VISIBLE_DEVICES

HIT_Vanni·2024-01-28 18:33

2024年华为OD机试真题-执行时长-Python-OD统一考试（C卷）

题目描述：为了充分发挥GPU算力，需要尽可能多的将任务交给GPU执行，现在有一个任务数组，数组元素表示在这1秒内新增的任务个数且每秒都有新增任务，假设GPU最多一次执行n个任务，一次执行耗时1秒，在保证

2023面试高手·2024-01-28 17:48

python实现打开文件的密码破解，且展示破解密码

python实现打开文件的密码破解，且展示破解密码提示：这里是用的python暴力破解的方式之一用python完成PDF打开密码的解密！！！（！代码直接可以运行！）

不当王多鱼不改名·2024-01-28 16:16

【GPU】CUDA是什么？以及学习路线图！

其主要应用于英伟达GPU显卡的调用。2、云计算可以简单的理解为是通过网络组合成的计算机集群，用于各种加速，其中以CPU为主，GPU为辅。所以CUDA可以成为云计算的一个支柱。

Hcoco_me·2024-01-28 16:14

【GPU】GPU CUDA 编程的基本原理是什么?

【GPU】GPUCUDA编程的基本原理是什么?

Hcoco_me·2024-01-28 16:44

DualSPHysics v5.0源码编译教程，新手入门

目录一、前期准备1.安装C++编译器2.安装CUDA二、下载源码三、编译四、报错解决五、验证一、前期准备DualSPHysics是可以编译运行在CPU和GPU上的，所以需要安装C++编译器：例如gcc，

ChangYan.·2024-01-28 14:58

华为比赛-慧科第一届人工智能应用创新大赛的入门培训的相关学习

前言之前强化学习的课程老师鼓励参加华为云的比赛，慧科杯第一届人工智能应用创新大赛（又想去白嫖GPU的资源）首先大概说一下这个比赛，基于华为ModelArts平台，和之前学习的百度的AIstudio来说，

renyujie518·2024-01-28 13:22

【PyTorch】n卡驱动、CUDA Toolkit、cuDNN全解安装教程

文章目录GPU、NVIDIAGraphicsDrivers、CUDA、CUDAToolkit和cuDNN的关系使用情形判断仅仅使用PyTorch使用torch的第三方子模块安装NVIDIAGraphicsDrivers

UnderTurrets·2024-01-28 11:50

GPT2中文模型本地搭建（二）

开源中文模型本地搭建2.1开发环境准备2.2下载代码2.3下载模型2.4加载模型1）先安装bert4keras2）下载训练模型的代码，再补全下插件3）修改代码模型地址4）运行模型查看测试效果2.5测试效果3、GPU

天罚神·2024-01-28 11:56

iou的cpu和gpu源码实现

zwhdldz·2024-01-28 09:10

PyTorch初探：基本函数与案例实践

1.基本函数PyTorch的核心是张量（Tensor），它类似于多维数组，但可以在GPU上运行以加速计算。张量上的操作是构建神经网络层的基础。

GT开发算法工程师·2024-01-28 08:26

Amphion tts(Text to Speech) 语音合成

小何才露尖尖角·2024-01-28 06:18

GPT-SoVITS 测试

开箱直用版（使用AutoDL）step1打开地址https://www.codewithgpu.com/i/RVC-Boss/GPT-SoVITS/GPT-SoVITS-Official选择AutoDL

小何才露尖尖角·2024-01-28 06:14

Windows11搭建GPU版本PyTorch环境详细过程

Anaconda安装https://www.anaconda.com/Anaconda:中文大蟒蛇，是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。从官网下载Setup：点击安装，之后勾选上可以方便在普通命令行cmd和PowerShell中使用Anaconda命令，一般他会提示不推荐，防止冲突。验证是否安装成功：打开Anaconda的图形化界面Ana

DogDaoDao·2024-01-28 06:00

GPU编程2---CUDA核函数和线程配置

CUDA核函数在GPU上执行的函数称为CUDA核函数（KernelFunction)，核函数会被GPU上多个线程执行，我们可以在核函数中获取当前线程的ID。

张海军2013·2024-01-28 06:58

【cuda编程】CUDA的运行方式以及grid、block结构关系

程序基本运行顺序1.2grid与block1.3dim类型定义2.CUDA的第一个程序3.CUDA线程的组织结构——grid与block关系1.CUDA基础知识1.1程序基本运行顺序一般来说，一个cpu+gpu

非晚非晚·2024-01-28 05:49

CUDA编程- - GPU线程的理解 thread,block,grid - 再次学习

GPU线程的理解thread,block,grid一、从cpu多线程角度理解gpu多线程1、cpu多线程并行加速2、gpu多线程并行加速2.1、cpu线程与gpu线程的理解（核函数）2.1.1、第一步：

Nice_cool.·2024-01-28 05:17

AlexNet，ZFNet详解

1AlexNet网络结构对于AlexNet网络来说，因为当时资源环境受限，他从第一步卷积开始就把一个图像分到两个GPU上训练，然后中间进行组合最后进行融合成全连接成1000个置信度1得到一张3x224x224

圆圆栗子君·2024-01-28 04:46

pytorch安装(CPU和GPU)，以及简单的API

上述这样命名就是因为深度学习只是机器学习的一个分支2pytorch的优点：简单易用、分布式训练、服务器部署方便、移动端部署方便；3PyTorch是基于以下两个目的而打造的python科学计算框架：无缝替换NumPy，并且通过利用GPU

圆圆栗子君·2024-01-28 04:15

记录一次RTX—A6000显卡，VMware horzion VGPU 实施。

1、前几天有个代理商客户要用6000做VGPU，一开始以为是要用RTX6000，最后确定为RTXA6000，这个显卡比较新，我也没做过这个显卡的VGPU实施，但是看NVIDIA上，这个显卡是支持VGPU

fuxiaoland·2024-01-28 02:25

龙芯，启动！

桥片内部集成GPU，支持VGA、HDMI显示输出。板卡提供3个PCIE插槽，可支持独立显卡、网卡等主流PCIE设备。板卡有M.2KEYM和M.2KEYE两种接口，支持PCIe3.

阳排·2024-01-28 00:47

使用mergekit 合并大型语言模型

而且这种组合的方法可以不需要GPU来完成。在本文中我们将介绍各种合并算法，研究如何实现它们，并深入研究它们的工作原理。还将使用mergekit工

deephub·2024-01-28 00:06

小土堆pytorch学习笔记005 | 完结，✿✿ヽ(°▽°)ノ✿

：（6）使用GPU训练7、完整模型验证（1）代码（2）运行结果1、损失函数与反向传播①计算实际输出和目标之间

柠檬不萌只是酸i·2024-01-28 00:22

独家解读 | 滴滴机器学习平台架构演进之路

所谓大同是指大家所要处理的问题都相似，技术架构和选型也差不太多，比如都会使用GPU集群、采用Spark或K8s平台等。

csdn产品小助手·2024-01-27 19:18

洛谷 P2985 [USACO10FEB] Chocolate Eating S

代码#include#definedebugputs("Y")#defineinf0x3f3f

欧耶2023·2024-01-27 19:27

linux内核radeon gpu源码解析

1.什么是radeon简介Radeon（中文名称称为镭龙™）是一个英文产品的商标。Radeon是AMD公司出品的显示芯片的一种系列。俗称A卡。全称一般写作：AMDRadeonHDxxxx，例如台式机显卡型号：AMDRadeonHD6450。HD7000系列以后，AMD启用新的AMDRadeonR9/R7xxx命名旗下新的显示芯片。出产型号AMDRadeon系列的台式机显卡有：AMDRadeonRX

人间正道是沧桑a·2024-01-27 18:51

c语言学习笔记分享

用计算机语言告诉计算机人类要解决的问题数据类型:新生儿的数量整数身高体重小数统计名字字符数据计算机世界011+2ALU1.0+2.0GPU//浮点(小数)运算不同类型的数据—机器指令不同—最终使用硬件的部件不同基本数据类型

Spcarrydoinb·2024-01-27 17:14

CoreImage翻译

它使用GPU或CPU呈现路径，对核心图形、核心视频和图像I/O框架中的图像数据类型进行操作。CoreImage通过提供一个易于使用的应用程序编程接口(API)来隐藏底层图形处理的细节。

李永开·2024-01-27 17:52

开发手札：unity性能优化（一）

unity性能优化一直是一个综合的问题，涵盖了CPU、内存、GPU、资源、UI、3D等方面，实际上我自己都不敢说懂unity优化，只能结合自己这些年开发的经历来谈一下，算是抛砖引玉，如果有人有更好的优化建议和文章

羊羊2035·2024-01-27 16:06

windows环境下配置tensorflow_gpu版本——无需更改本地的cuda

大家可以在tensorflow学习中，可能会遇到使用tensorflow_gpu版本的安装，但是一般涉及到gpu的安装，就需要配置cuda，这个过程很麻烦且浪费时间，下面给出一个简单的方法配置环境。

筱筱西雨·2024-01-27 14:41

为什么 FPGA 比 CPU 和 GPU 快？

FPGA、GPU与CPU——AI应用的硬件选择现场可编程门阵列(FPGA)为人工智能(AI)应用带来许多优势。图形处理单元(GPU)和传统中央处理单元(CPU)相比如何？

疯狂的泰码君·2024-01-27 14:32

上位机图像处理和嵌入式模块部署（极致成本下的图像处理）

联系信箱：[email protected]】目前，大家都习惯了特定的图像处理方式，要么是windows上位机来处理，要么是armsoc来进行处理，要么是fpga或者是nvidiagpu来对图像进行处理

嵌入式-老费·2024-01-27 09:54

[Raspberry Pi] Raspberry Pi 4配置OpenCV4.6.0和ncnn环境(32-bit operation system)

文章目录前言配置OpenCV4.6.0环境1调整GPUMemory2检查EEPROM3版本确认4安装依赖5下载OpenCV6BuildMake7Make8环境配置9检查10测试11卸载配置ncnn1版本确认

ztmajor·2024-01-27 08:00

win10+tensorflow2.7-gpu安装

1.查看自己显卡的cuda版本在cmd输入：nvidia-smi如果提示没有此命令，说明你要装gpu驱动了2.查看tensorflow2.x与cuda和cudnn版本关系点击这里查看所以我选tensorflow2.7

吴天德少侠·2024-01-27 08:49

tensorflow2.x多gpu训练

以前经常用importtensorflowastfstrategy=tf.distribute.MirroredStrategy()print('Numberofdevices:%d'%strategy.num_replicas_in_sync)withstrategy.scope():#model=#model.compile()最近用这个会报错：INTERNAL:NCCL:unhandleds

吴天德少侠·2024-01-27 08:18

onnx推理python代码

前提pipinstallonnxruntime-gpu代码importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="4"importonnxruntimeasortimportnumpyasnpimportSimpleITKassitkimportmathimporttime