GPU解码

http请求特殊字符转码

Java使用URLEncoder.encode和URLDecoder.decode编解码(utf-8)中文及特殊字符1、URLEncoder.encode和URLDecoder.decodeURL只能使用英文字母
一阵可爱风·2024-09-08 00:10

Java的Base64加密解密详解

Java编程语言提供了Base64编码和解码的工具，成为保障数据传输和存储安全性的一项重要技术。让我们深入探讨Java中Base64加密解密的原理及应用。什么是Base64？
微赚淘客系统开发者·2024-09-07 18:25

java_Base64加解密

可以对数据编码和解码，是可逆的，安全度较低。*/importjava.io.UnsupportedEncodingException;importjava.util.Base64;
java之书·2024-09-07 17:21

【Java】Base64加密与解密

在Java中，处理Base64编码和解码是非常直观和简便的。Java8引入了java.util.Base64类，使得Base64编码和解码变得简单且高效。
I'mAlex·2024-09-07 17:46

小程序web-view页面部分手机打开空白问题

原因：部分ios手机打开web-view页面，并没有进行encodeURI编码；在使用encodeURI编码后，页面可打开，但进行微信小程序分享时，会再自行encode一次，导致部分ios解码不成功，分
jing_bao·2024-09-07 16:39

OSError: [WinError 126] 找不到指定的模块---caffe2_detectron_ops_gpu.dll

Errorloading"C:\Anaconda\Anaconda3\envs\TIN\lib\site-packages\torch\lib\caffe2_detectron_ops_gpu.dll"oroneofitsdependencies
努力的小柚·2024-09-07 15:34

解决UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode characters in position 0-1:

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>字符串在Python内部的表示是unicode编码，因此，在做编码转换时，通常需要以unicode作为中间编码，即先将其他编码的字符串解码（decode
weixin_33928467·2024-09-07 13:49

UE4材质函数参考——枢轴绘制器工具2.0材质函数bate0114

枢轴绘制器2的材质函数使您能够利用纹理来访问和解码枢轴绘制器2MAXScript存储的有用模型信息。
深呼吸10911·2024-09-07 11:27

apache Mina分析小结（1(1)

IoAcceptoracceptor=newSocketAcceptor();IoServiceConfigconfig=acceptor.getDefaultConfig();//配置数据的编解码器config.getFilterChain
2401_85125308·2024-09-07 10:59

深度学习框架相关-Python模块的介绍和使用---torch

PyTorch的设计目标是提供灵活且高效的工具集，用于深度学习和科学计算；2.下面主要介绍torch模块的五个功能：数据加载和处理，GPU加速，建立网络模型，模型的保存和加载，梯度更新和参数优化；上面功能主要用到的子模块如下
sccum·2024-09-07 09:22

[GPU与CPU100倍性能之谜，论文个人阅读分享]Debunking the 100X GPU vs. CPU myth: an evaluation of throughput computing

Debunkingthe100XGPUvs.CPUmyth:anevaluationofthroughputcomputingonCPUandGPU*Authors:VictorW.Lee,ChangkyuKim
GutsShinyHero·2024-09-07 04:17

使用ffmpeg的c++库读取视频流和其中的SEI数据

使用ffmpeg读取视频流和其中的SEI数据（未完待续）FFmpeg是一个多媒体软件框架，支持多种新旧视频编码格式，提供解码、编码、转码、多路复用、解复用、流式传输、过滤和播放等功能。
simple_whu·2024-09-06 22:43

rk3588音视频硬件编解码介绍

目录ffmpegrk3588系列芯片编程方法最终的输出结果ffmpeg示例程序ffmpeg音视频处理中通常是用ffmpeg进行软件音视频编解码aac/h264编码，但其运行速度过慢消耗cpu占用率。
三十度角阳光的问候·2024-09-06 20:04

在PyTorch中使用CUDA, pytorch与cuda不同版本对应安装指南，查看CUDA版本，安装对应版本pytorch_pytorch cuda

在PyTorch中使用CUDA，你需要确保正确安装了匹配你的GPU的CUDAToolkit。以下是在PyTorch中使用CUDA的一般步骤：检查CUDA支持：首先，确保你的GPU支持CUDA。
2401_84009626·2024-09-06 16:31

Python RSA加解密

生成公钥私钥在前端使用公钥加密，后端使用私钥解密参考文档：https://blog.csdn.net/u012424148/article/details/109642169经前端加密后，在服务端需要使用base64解码
iu_en_uan·2024-09-06 14:17

环境安装-1：Python3.8+CUDA11.6.1+cuDNN8.6+Tensorflow-gpu2.6.1

CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。
w坐看云起时·2024-09-06 10:50

arm a7 支持虚拟化吗_Arm增加CPU、GPU和ISP，实现自主和视觉安全_Mali

原标题：Arm增加CPU、GPU和ISP，实现自主和视觉安全Arm引入了一套新的知识产权(IP)，包括新的CPU、GPU和ISP(图像信号处理器)，以实现可扩展、高效的计算能力，以实现跨汽车和工业应用的安全
weixin_39569112·2024-09-06 06:22

ISP(图像信号处理器)是什么？

和电脑的GPU类似，通常采并行计算。功能：Bayertransformation图像传感器（就是光电转换器）中的光电二极管（吸收光子产生电流）其实是无法识别颜色的，为了能够识别颜
FoGoiN·2024-09-06 05:16

NPU技术总结

NPUs的设计架构:NPUs通常采用不同于传统CPU或GPU的架构，优化了矩阵运算和并行处理。指令集:它们拥有专门的指令集，用于加速神经网络中的常见操作，如卷积和激活函数。
技术学习分享·2024-09-06 00:47

stl文件 python_STL_10数据集处理

该网络可以看作由两部分组成：一个由函数h=f(x)表示的编码器和一个生成重构的解码器r=g(h)。自编码器(Autoencoder，AE)是一个3层或者大于3层的神经网络，将输入
weixin_39614094·2024-09-06 00:17

Nvidia GPU benchmark压力测试工具

一、参考资料使用Pytorch测试cuda设备的性能（单卡或多卡并行）GPU：使用gpu-burn压测GPU二、GPU压力测试方法1.PyTorch方式使用torch.ones测试CUDA设备。
花花少年·2024-09-06 00:13

You Only Cache Once: Decoder-Decoder Architectures for Language Models

这篇论文介绍了一种名为YOCO（YouOnlyCacheOnce）的新型解码器-解码器架构，专为大型语言模型设计，以提高推理效率和性能。
YiHanXii·2024-09-05 19:08

快速搭建本地 Whisper 语音识别大模型

前置准备在开始之前，你需要确保计算机符合以下条件：Python3.7+环境GPU支持（CUDA驱动）：尽管CPU也能运行，但GPU会更快。足够的存储空间：模型可能需要几个GB。步骤一：
码上飞扬·2024-09-05 18:31

AI创业必备：GPU云、GPU 租赁或自建，你选对了吗？

在快速发展的机器学习领域，人工智能初创公司对GPU的需求与日俱增。GPU成了AI创业公司们构建核心资源，甚至颠覆创新的关键资源和基础设施。然而，这也让GPU资源的价格水涨船高。
DO_Community·2024-09-05 17:25

ffmpeg命令详解

它包含了非常先进的音频/视频编解码库libavcodec，为了保证高可移植性和编解码质量，libavcodec里很多code都是从头开发的。
weixin_42178492·2024-09-05 14:35

为什么深度学习用GPU而不是CPU

首先，我们深度理解一下中央处理器（CentralProcessingUnit，CPU）的核心。CPU的每个核心都拥有高时钟频率的运行能力，和高达数MB的三级缓存（L3Cache）。它们非常适合执行各种指令，具有分支预测器、深层流水线和其他使CPU能够运行各种程序的功能。然而，这种明显的优势也是它的致命弱点：通用核心的制造成本非常高。它们需要大量的芯片面积、复杂的支持结构（内存接口、内核之间的缓存逻
小锐->技术成就梦想,梦想成就辉煌。·2024-09-05 13:59

播放此视频需要新的编解码器什么意思？解决方法来了

播放此视频需要新的编解码器编解码器允许应用读取并播放不同文件。
爱分享的李同学·2024-09-05 11:50

Unity3D 如何提升游戏运行效率详解

1.优化渲染性能1.1使用合适的纹理压缩和格式技术详解：使用适当的纹理压缩可以显著减少内存使用和GPU负担。Unity支持多种纹理压缩格式，如ETC2、PVRTC
Clank的游戏栈·2024-09-05 11:14

Unity3D Compute Shader如何进行同步详解

前言在Unity3D中，ComputeShaders是一种利用GPU并行处理能力执行复杂计算的方法。
Clank的游戏栈·2024-09-05 11:44

看demo学算法之 自编码器

AE自编码器，全称为Autoencoder，是一种数据压缩算法，它能够通过学习输入数据的有效表示（编码）来重建输入数据（解码）。
小琳ai·2024-09-05 09:06

Ubuntu下安装CUDA和cuDNN

Ubuntu下安装CUDA和cuDNNCUDA1.查看显卡是否支持CUDA网址https://developer.nvidia.com/cuda-gpus。
_Mallow_·2024-09-05 08:26

Ubuntu20.04安装CUDA和cuDNN

这里写目录标题1.简介1.1测试TensorFlow能否使用GPU2.安装CUDA11.22.1下载安装包2.2安装2.3配置环境变量2.3.1打开bashrc2.3.2末尾加上2.3.3内容生效2.4
Czi.·2024-09-05 08:26

字符串解码

394.字符串解码思路：两个方法：栈和递归。两个都啃一下吧。栈：栈的方法主要注意细节，现在不是很理解递归怎么做的，先写一下递归的吧。代码：先留着。
WJX574·2024-09-05 02:46

13. UDP协议与RTP协议

对于音频和视频是这样是比较好的，因为这段丢了，我们可以从下一段在开始解码。
::呵呵哒::·2024-09-05 02:46

NVIDIA NCCL 源码学习（八）- 数据通信链路transport的建立

上节说到nccl通过ncclTransportP2pSetup完成了数据通信链路的建立，还是以上节两机十六卡的环为例：第一台机器的环：graph->intra:GPU/0GPU/7GPU/
KIDGINBROOK·2024-09-04 22:57

微信小程序开发中的流数据处理和兼容性问题(TextDecoder微信小程序未定义),真机和开发者环境返回对象不一致

问题一：TextDecoder的兼容性问题问题描述在uni-app框架中，使用TextDecoder对象来解码Uint8Array或Arra
枫斗.·2024-09-04 20:42

第T4周：使用TensorFlow实现猴痘病识别

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊文章目录一、前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）2.导入数据3.查看数据二、数据预处理1、加载数据2、数据可视化3、再次检查数据
oufoc·2024-09-04 18:03

深度学习算法——Transformer

Transformer作为编码器－解码器架构的一个实例，其整体架构图在下图中展示。正如所见到的，Trans‐former是由编码器和解码器
fw菜菜·2024-09-04 18:31

Rocm-Programming with HIP 内存分配

这种内存有以下特点和用途：GPU地址空间映射：分配的内存被映射到系统中所有GPU的地址空间。这意味着GPU可以直接访问这块内存，而不需要数据复制操作。
青禾子的夏·2024-09-04 12:49

使用PotPlayer播放器查看软解和硬解4K高清视频时的CPU及GPU占用情况

目录1、问题说明2、PotPlayer播放器介绍3、视频的软解与硬解4、使用PotPlayer查看4K高清视频软解和硬解时的CPU占用情况4.1、使用软解时CPU和GPU占用情况4.2、使用硬解时CPU
dvlinker·2024-09-04 11:12

免费GPU平台教程，助力你的AI, pytorch tensorflow 支持cuda

Colab：https://drive.google.com/drive/home阿里天池实验室：https://tianchi.aliyun.com/60个小时gputianchi.aliyun.com
zhangfeng1133·2024-09-04 08:57

用Java手写JVM第五章——指令集和解释器

文章目录代码目录一、字节码和指令集二、指令和指令解码Instruction①InstructionNoOperands②InstructionBranch③InstructionIndex8④InstructionIndex16BytecodeReader
周周包·2024-09-04 07:20

C语言 | Leetcode C语言题解之第394题字符串解码

题目：题解：#defineN2000typedefstruct{intdata[30];;inttop;}Stack;voidpush(Stack*s,inte){s->data[(s->top)++]=e;}intpop(Stack*s){returns->data[--(s->top)];}//多位数字串转换成intintstrToInt(char*s){charval[]={'\0','\0
DdddJMs__135·2024-09-04 06:11

ChatGLM3-6B-32K 在linux(Ubuntu) GPU P100(16G)复现记录

ChatGLM3-6B-32K在linux(Ubuntu)GPUP100(16G)复现记录时间：2024年6月12日1.创建Conda环境condacreate--namechatglm3python=
beneficial·2024-09-04 06:11

并行处理的艺术：深入探索PyTorch中的torch.nn.parallel模块

PyTorch，作为当前流行的深度学习框架之一，提供了torch.nn.parallel模块，允许我们轻松地将模型部署到多个GPU上。
杨哥带你写代码·2024-09-04 06:10

xmos-XU208-128-QF48芯片简介

这款XMOS型号芯片适合做USB耳机，便携解码器，手机录音声卡等应用。
XMOS-熙光技术·2024-09-04 06:38

[python]python onnxruntime gpu是否可用

在Python中，要检查ONNXRuntime是否可以使用GPU，可以使用以下代码：importonnxruntimeasort#检查CUDA是否可用defis_cuda_available():try
FL1623863129·2024-09-04 05:29

caffe/PyTorch/TensorFlow 在Jupyter Notebook GPU中运用

在JupyterNotebook中使用Caffe框架并利用GPU加速，可以实现多种效果和目的，主要集中在深度学习领域。以下是一些主要的应用场景：快速训练模型：GPU加速可以显著提高模型训练的速度。
俊俏的萌妹纸·2024-09-04 04:26

3维线程格 gpu_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。
weixin_39575502·2024-09-04 03:22

2024.8.14-算法学习（原创+转载）

它们的推理过程相当缓慢，需要逐个token地进行串行解码。生成每个标记都需要将所有参数从存储单元传输到计算单元，
蓝纹绿茶·2024-09-04 01:12
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