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比上不足比下有余，GeForce RTX 4060出色的性价比，让你“欲罢不能”，中端显卡非它莫属

英伟达真的想让你知道，英伟达GeForceRTX4060是一个适用于那些仍在运行GTX1060或RTX2060的人的显卡，这确实是英伟达对这个显卡的最佳营销策略。

行走的电脑·2023-11-08 14:41

FPGA纯逻辑资源实现SDI视频解码，提供工程源码详解和技术支持

目录1、前言2、总体方案3、GTX的使用4、SDIIP的使用5、工程架构7、板级调试8、福利：工程代码的获取1、前言前言：SDI视频编解码目前有两种方案，一是使用专用编解码芯片，比如典型的接收器GS2971

9527华安·2023-11-06 10:55

FPGA实现SDI视频解码PCIE传输提供工程源码和QT上位机源码加技术支持

目录1、前言免责声明2、我已有的SDI编解码方案3、我已有的PCIE方案4、总体设计思路和方案SDI摄像头Gv8601a单端转差GTX解串SDI解码VGA时序恢复YUV转RGB图像缓存PCIE发送通路SDI

9527华安·2023-11-04 06:01

新主机安装乌班图unbutu18和20版本安装心得

却发现装乌班图系统出现了问题，怎么也装不上乌班图系统，出现错误为unkonwnchipX1D641通过各种渠道，问题所在好像是技嘉显卡和乌班图系统不适配，所以最终解决方案是首先将GTX1600ti显卡拆下

菲林可乐·2023-11-03 01:23

实战通过paddleNlp将富文本正文html中提取企业名称

需要任务自动化，以至于可以24小时全程挂着跑前提准备需要带有一张英伟达计算卡的服务器，最好是Tesla的，最低TeslaV100，也可以是GTX系列GPU需要有CUDA和Cudnnpaddle环境以及事先需要了解什么是

桃花妖殿下·2023-11-02 14:03

YOLOv5s GTX 1660 Ti训练时出现，box，obj，cla全是nan的问题P、R、mAP都是0，Pytorch和cuda、cudnn版本不对

这里写自定义目录标题参考资料问题描述当前使用版本尝试解决问题版本（1）尝试解决问题版本（2）CUDA卸载参考CUDA卸载之后发现依然还在，需要把torch卸载掉。1660Ti出现的nans问题以及PR为0问题参考资料1.Github_YOLOv5_nan问题2.查看CUDA最高可使用版本_nvidia-smi3.CSDN问题描述参考链接4.1Pytorch与cuda、cudnn版本对应关系14.2

idl1ng·2023-11-02 11:28

2020年6月份硬件价格走向，十款电脑配置分享，兼容机之家力荐

显卡这边，NVIDIA准备在下半年推出高端RTX3080TI显卡，目前在售的GTX16系列和RTX20系列显卡价格应声下调，对于DIY装机党来说是个好消息！

兼容机之家·2023-11-02 09:14

解决RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED

刚开始尝试的环境是：系统：Ubuntu18.04、显卡：GTX2080Ti、cuda9.0、cudnn7.1.2、pytorch0.4.0,其中cuda、cudnn和pytorch版本是从官网对应下来的

机器学习(自然语言处理)·2023-11-01 04:20

《动手学深度学习》Pytorch_GPU版Anaconda虚拟环境安装教程

平台：Windows10，GTX1060显卡。首先找到AnacondaPrompt，右键以管理员方式运行一、创建并激活虚拟环境创建conda虚拟环境：（为了提高速度，这里使用了清华源。

_Mr. Liu_·2023-10-29 10:13

ChatGLM2-6b小白部署教程(windows系统，16G内存即可，对显卡无要求，CPU运行)

虽然默认程序是GPU运行且对显卡要求不高，官方也说默认需要13G的显存，使用量化模型貌似只需要6G显存，但对于我这种平民玩家，不租云服务器的话，单靠我这GTX30504G的卡怕是跑不

Life_Is_Good占用·2023-10-28 03:06

解决WIN10安装Pytorch报错"ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块"

系统配置：win10+GTX1060+CUDA8.0+Python3.6通过Anaconda命令行安装：condainstallpytorchtorchvisioncuda80-cpytorch#forcuda8

博士伦2014·2023-10-27 10:20

中国大陆省市区县三级、四级菜单数据整理

区县-社区四级数据数据来源：http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjbz/tjyqhdmhcxhfdm/2016/index.html下载地址：https://gitee.com/gtx

坚强一点·2023-10-25 16:38

记录一次tf-faster-rcnn代码强行升级环境的过程

因为处理量的增大，之前在本地linux上的一套tf-faster-rcnn的代码需要被移动到更高的环境下（之前是gtx1080ti的单显卡，目标机器是一台gtxtitanv的双显卡），我本以为移动会很简单

conner是位好少年·2023-10-23 07:03

智星云服务器之云主机使用教程简记

云主机GTX1080Ti使用过程简记一、优缺点1.优点2.缺点二、服务器简介1.官网2.小程序的使用三、连接服务器流程1.首先下载MobaXterm，检查系统运行状态是否无误2.使用windows附件远程桌面连接服务器

犬冢紬希·2023-10-22 22:07

【CUDA编程】学习笔记（二） GPU硬件架构

PCIExpress的多CPU集成GPU集成GPU与独立GPU多个插槽中的GPU多GPU板简化了CPU/GPU架构二、开普勒架构下面这张图是各代GPU架构的迭代顺序，目前最新的架构是Turing开普勒微架构以GTX680

Swocky·2023-10-22 06:21

图像信号处理板设计原理图：2-基于6U VPX的双TMS320C6678+Xilinx FPGA K7 XC7K420T的图像信号处理板

通过FPGA的GTX,LVDS实现高速背板互联。采用6uVPX架构。芯片满足

hexiaoyan827·2023-10-22 01:04

YOLOV4在Windows10下训练

软件环境：WIN10，CUDA10.1，CUDNN8.0.3，python3.7，VS2017，OpenCV4.4.0硬件环境：GTX10606GCUDA：https://developer.nvidia.com

XXX_UUU_XXX·2023-10-21 03:47

win10+MX350+CUDA+TensorFlow 安装

本人电脑小新pro13，显卡MX350（结论在最后，过程可以跳过）之前只用过CPU跑TensorFlow,速度太慢了，MX350显卡相当于阉割GTX1050，所以想尝试下用自带的MX350显卡跑刚开始参考过这个帖子

jackrma·2023-10-19 02:49

小新pro13 (2020款，Nvidia MX350)+win10+cuda10.2+cudnn7.6+pytorch搭建深度学习环境

机器说明：小新pro132020款(事先说明，大家的本子一定要有独立显卡)，显卡升级为mx350,相对于mx250来讲档次上升了一个层次，但是对于Nvidia系列的显卡来讲，GTX系列的显卡比MX系列有着更加出色的性能

「已注销」·2023-10-19 02:15

主机回来以及，简单的环境配置(RTX3070+CUDA11.1+CUDNN+TensorRT)

老潘之前也有一些配置环境的文章，可以参考：ubuntu16.04下安装NVIDIA（cuda）-gtx965m相关步骤以及问题pytorch-0.2成功调用GPU：ubuntu16.04，Nvid

OLDPAN·2023-10-16 18:11

去雨去雪去雾算法本地实验速度对比

在进行去雨去雪去雾算法的实验过程中，博主使用自己的电脑进行实验，尽管能够成功运行，但速度却属实不尽人意，博主的笔记本显卡是GTX960，显存为4G，在进行实验的过程中，batch-size只能设置为3，

彭祥.·2023-10-16 14:27

4000元Intel平台游戏电脑配置推荐

显卡均衡建议：GTX1650、RX5808G、RX590、GTX1660、GTX1660Ti、RTX2060。intel酷睿i59400F配

我心向上吧·2023-10-16 14:04

深度学习电脑配置有什么要求？

建议选择显存大于4GB的显卡，如GTX1080Ti、RTX2080Ti等。CPU：CPU也是深度

人工智能小园子·2023-10-15 19:07

小米笔记本用鸿蒙系统,小米笔记本Pro15.6GTX版评测如果你主力用它来玩游戏显然不是明智之选...

如今，随着小米笔记本Pro15.6的再度升级，我们再也不需要过多牺牲画质了，而GTX1050Max-Q这款看似并不是很强的显卡对于小米笔记本Pro15.6GTX版的综合性能提升多少，下面我们就来“一测究竟

weixin_39687301·2023-10-15 18:25

GTX314L国产替代SI314—低功耗14通道电容触摸传感器芯片

Si314是一款具有自动灵敏度校准功能的14通道电容传感器，其工作电压范围为1.8~5.5V。Si314设置休眠模式来节省功耗，此时，功耗电流为10uA@3.3V。Si314各个感应通道可实现独立使能、校准、灵敏度调节，可以确保可靠性，且具有自适应滤波功能，以应对各种噪音和环境变化。I2C串行接口可以读写内部寄存器，检测触摸感应的结果，内部寄存器具有写保护功能。01芯片特性上电复位自动校准灵敏度功

weng13924672287·2023-10-12 17:16

SI314软硬件兼容替代GTX314L—低功耗14通道电容触摸传感器

Si314是一款具有自动灵敏度校准功能的14通道电容传感器，其工作电压范围为1.8~5.5V。Si314设置休眠模式来节省功耗，此时，功耗电流为10uA@3.3V。Si314各个感应通道可实现独立使能、校准、灵敏度调节，可以确保可靠性，且具有自适应滤波功能，以应对各种噪音和环境变化。I2C串行接口可以读写内部寄存器，检测触摸感应的结果，内部寄存器具有写保护功能。芯片特性：上电复位自动校准灵敏度功能

动能世纪洪小姐·2023-10-10 15:23

FPGA硬件解码SDI视频任意尺寸缩放输出串口指令控制输出分辨率提供工程源码和技术支持

目录1、前言2、SDI理论练习3、设计思路和架构SDI摄像头Gv8601a单端转差GTX解串SDI解码VGA时序恢复YUV转RGB图像缩放FDMA图像缓存串口解析HDMI驱动4、vivado工程详解5、

9527华安·2023-10-10 11:28

FPGA解码SDI视频，GTX加官方IP解码方案，代码逐行讲解，提供验证过的工程源码，可直接移植

文章目录1.SDI视频格式简介2.SDI常用的FPGA编解码方案3.SDI接入FPGA板级硬件电路详解4.XIlinx的GTX+SDIIP解码方案5.XIlinx的GTX解串详解6.XIlinx的SDIIP

9527华安·2023-10-10 11:27

双系统安装ubuntu的各种错误

硬件如下：CPU：10代i5显卡：GTX1050Ti固态：三星256GNVME固态原始系统：win10Ubuntu系统版本：18.04（用习惯了）无线网卡：秘密（主要是忘了）出现的问题主要有：1.ubuntu

逆袭的小羊·2023-10-09 10:27

Windows如何查看电脑GPU的算力？

NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v8.0\extras\demo_suite3.点击空白处，删除所有东西，然后输入'cmd'，并按下回车键如下图所示4.此时在命令行输入：deviceQuery.exe可以看到我的电脑GTX1065

喏喏心·2023-10-07 17:27

Ubuntu 22.04 安装Nvidia显卡驱动、CUDA、cudnn

GPU做深度学习比CPU要快很多倍，用Ubuntu跑也有一定的优势，但是安装Nvidia驱动有很多坑Ubuntu版本：22.04.3LTS分区：/boot分配1G，剩下都分给根目录/显卡：GTX1050Ti

xuehu96·2023-10-05 11:46

Win10 x64 + CUDA 10.0 + cuDNN v7.5 + TensorFlow GPU 1.13 安装指南

Win10x64+CUDA10.0+cuDNNv7.5+TensorFlowGPU1.13安装指南Update:2019.03.080.环境说明硬件：RyzenR71700x+GTX1080Ti系统：Windows10EnterpriseVersion1809UpdateMarch20191

逆风微笑的程序员·2023-10-05 08:37

TensorFlow-YOLO_V1训练代码梳理

硬件：NVIDIA-GTX1080软件：Windows7、python3.6.5、tensorflow-gpu-1.4.0一、基础知识1、yolo-v1的loss目标分类不是21类，而是20+2类，其中

samylee·2023-10-04 10:06

基于pytorch的SSD模型训练

blog.csdn.net/quincuntial/article/details/78854930汉化0、环境准备：ubuntu18.04.4系统，pytorch1.2.0，CUDN10，CUDNN7.4.2，GPU为GTX10501

阪本先生的博客·2023-10-01 06:32

做设计，对电脑的配置要求

如果使用AE，装机一般建议i5起步，内存至少16GB，固态硬盘是必须的，一般用NVMe协议的固态硬盘，显卡推荐甜品级，比如GTX1060。

谦金清·2023-09-30 18:31

【Aurora 8B/10B IP(1)--初步了解】

Aurora8B/10BIP(1)–初步了解1Aurora8b/10bIP的基本状态：•通用数据通道吞吐量范围从480Mb/s到84.48Gb/s•支持多达16个连续粘合7GTX/GTH系列、UltraScale

LEEE@FPGA·2023-09-30 06:57

FPGA解码SDI视频任意尺寸缩放拼接输出提供工程源码和技术支持

目录1、前言2、SDI理论练习3、设计思路和架构SDI摄像头Gv8601a单端转差GTX解串SDI解码VGA时序恢复YUV转RGB图像缩放FDMA图像缓存实现拼接HDMI驱动4、vivado工程详解5、

9527华安·2023-09-28 06:34

FPGA GTX aurora 8b/10b编解码 PCIE 板对板视频传输，提供2套工程源码加QT上位机源码和技术支持

目录1、前言免责声明2、我这里已有的GT高速接口解决方案3、GTX全网最细解读GTX基本结构GTX发送和接收处理流程GTX的参考时钟GTX发送接口GTX接收接口GTXIP核调用和使用4、设计思路框架视频源选择

9527华安·2023-09-26 19:23

FPGA GTX aurora 8b/10b编解码 PCIE 视频传输，提供2套工程源码加QT上位机源码和技术支持

目录1、前言免责声明2、我这里已有的GT高速接口解决方案3、GTX全网最细解读GTX基本结构GTX发送和接收处理流程GTX的参考时钟GTX发送接口GTX接收接口GTXIP核调用和使用4、设计思路框架视频源选择

9527华安·2023-09-26 19:23

Xilinx FPGA 7系列 GTX/GTH Transceivers (5）-- Aurora 8b10b 信号传输实战--小试牛刀

第一节：XilinxFPGA7系列GTX/GTHTransceivers(1)–了解了GTX硬件的基础知识第二节：IBERTGTX--通过IbertIP测试链路通信第三节：aurora8b10bsinglelane4byte

LEEE@FPGA·2023-09-26 19:51

Xilinx FPGA 7系列 GTX/GTH Transceivers (3） Aurora 8b10b

第一节：XilinxFPGA7系列GTX/GTHTransceivers(1)–了解了GTX硬件的基础知识第二节：IBERTGTX--通过IbertIP测试链路通信学习官方历程aurora8b10bsinglelane4byte1

LEEE@FPGA·2023-09-26 03:25

Xilinx FPGA 7系列 GTX/GTH Transceivers (4） Aurora 8b10b 递增数收发验证

第一节：XilinxFPGA7系列GTX/GTHTransceivers(1)–了解了GTX硬件的基础知识第二节：IBERTGTX--通过IbertIP测试链路通信第三节：aurora8b10bsinglelane4byte

LEEE@FPGA·2023-09-26 03:55

pytorch安装教程

1、前言安装pytorch需要安装Anaconda、cuda、cuDnn、torch，本次机器配置如下：win1064位操作系统，GTX3070，其中安装的上

LiDAR点云·2023-09-25 06:46

使用windows服务启动jar包并创建和设置自启bat文件后台定时监控服务状态

一、测试环境1.硬件环境处理器（CPU）：i7-7700HQ显卡（GPU）：GTX10502.操作系统版本：Windows11专业版22H2操作系统版本：22621.17782.软件环境JDK：jdk-

haoxileoai·2023-09-25 04:37

Ubantu18.04操作系统安装2.5GbE有线网卡_AX210无线网卡及GTX1650显卡驱动程序

目录0、背景1、2.5GbE有线网卡驱动安装2、Wi-Fi6EAX210无线网卡驱动安装3、GTX1650显卡驱动安装0、背景背景：近期需要结合Linux/RTOSSDK来搭建TDA4VM的开发环境

三星小卤蛋·2023-09-24 13:27

GTX/GTH/GTY/GTP/GTZ/GTM有什么区别？

GTX/GTH/GTY/GTP/GTZ/GTM有什么区别？

黄埔数据分析·2023-09-23 19:32

YOLOV7训练自己的数据集

前言电脑基本配置：1.系统：WIndows112.虚拟环境：Anconda3.编辑器：vscode4.GPU:gtx1070一、环境配置yolov7项目github地址：https://github.com

不是吧这都有重名·2023-09-23 13:37

华硕ASUS FX502VM电脑 Hackintosh 黑苹果efi引导文件

硬件型号驱动情况主板ASUSFX502VM处理器i77700HQ已驱动内存32GB(金士顿DDR43600MHz8GBx4)已驱动硬盘金士顿OM8PCP3512F-AI1(512GB/固态硬盘)已驱动显卡UHD630+GTX10603G

黑果魏叔·2023-09-21 06:38

双显卡深度学习平台搭建记录（1080Ti，八代i7）

：大霜塔（其实CPU的功率不需要这么大的散热器，有点压住内存了，见上图）主板：华硕PRIMEZ370-A机箱：先马厚道先生G1电源：长城巨龙1000D内存：金士顿16GBDDR42400*2显卡：索泰GTX1080Ti

SangrealLIlith·2023-09-16 13:51

open-interpreter +GTX1080+wxbot+codellama

https://github.com/KillianLucas/open-interpreter/OpenInterpreter（开放解释器）可以让大语言模型（LLMs）在本地运行代码（比如Python、JavaScript、Shell等）。安装后，在终端上运行$interpreter即可通过类似ChatGPT的界面与OpenInterpreter聊天。本软件为计算机的通用功能提供了一个自然语言界

三块钱0794·2023-09-16 12:16

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