「天工2.0」是昆仑万维自去年4月发布双千亿级大语言模型「天工」以来的最大规模版本升级，其采用业内顶尖的

iPhone7plus是当年也是配置不错，我的港版ip7p128G，用了一年半，电池效率90%以下，iOS版本升级到12.4，使用微信、刷微博头条，没有卡顿，我不玩游戏，所以关于游戏的情况不太了解。

【Node】node版本管理、node版本升级（nvm）一、下载地址二、点击下载解压后下一步直到完成；遇到SetNode.jsSymlink步骤指的是设置nodeJS的快捷方式存放的目录；三、常用命令：

进行微服务开发的时候，上层服务依赖于下层的服务的api，比如适配属于上层服务，用户属于下层服务。例子:上层服务com.jn.serverorder-mgmt-service-api1.0.20-SNAPSHOT下层服务order-mgmt-service-parent1.0.20-SNAPSHOT这样子下层服务中写了相关api并发布后，在上层服务就可以引用到下层的服务。开发指南：本地:我们在开发的

1.准备工作在进行Nginx版本升级之前，请确保已经备份了现有的配置文件和网站数据。这样在升级过程中出现问题时，可以迅速恢复到升级前的状态。#备份配

Tensorflow2.10是最后一个在本地windows上支持GPU的版本1.通过.whl文件方式安装2.创建anaconda虚拟环境3.安装对应的cuda与cudnn版本，local不必装cuda和

win10安装TF请跳转：https://blog.csdn.net/weixin_44341962/article/details/91347433ubuntu16.04安装显卡驱动安装cuda8.0安装cudnn5.1

Ubuntu16.04+Cuda8.0+cudnn6.0+Tensorflow-gpu==1.4硬件环境：Inteli7-4700显卡Nvidiagtx745安装顺序：1.ubuntu16.04系统2.

编译mnistCUDNN时出错：fatalerror:FreeImage.h:Nosuchfileordirectory在测试CUDNN是否正常使用时候报错测试CUDNN8.1是否正常使用1.在https

cudnn官网下载对应deb包。参考官网的教程进行安装。（现在只有一个包，以前有三个包，网上的教程都是针对三个包的）。进行到官网教程中如下所示第五步，怎么都找不到相应的包。网上搜索解决方案无果。

win10+mx350+Python3.7.4+CUDA11.4.0+cudnn11.4torch1.11.0+cu113torchaudio0.11.0torchvision0.12.0+cu113一

#cuDNNaccelerationswitch(uncommenttobuildwithcuDNN).USE_CUDNN:=1#CPU-onlyswitch(

一、Gradle8.0插件的使用方式随着Gradle和AndroidGradlePlugin的版本升级，以及KotlinDSL的加入，Gradle的配置和使用方式发生了很大的变化。

文章目录1.缘起1.1升级到版本2.7.12启动失败,而且没有报错信息1.2application-dev.yml配置加载问题1.3openfeign依赖问题汇总1.4datasource报错1.5MySQL驱动升级1.6循环依赖报错1.7跨域错误1.8springboot升级后,swagger集成问题1.9springboot升级后,DataSource相关问题(shardingJdbc)1.1

上自定义数据2.制作数据集3.部署YOLOV8的代码3.1远程部署3.1.1项目下载3.1.2修改代码3.1.2.1训练模型3.1.2.1验证模型3.2本地部署3.2.1YOLOV8项目部署3.2.2cuda、cudnn

每个版本升级都有对应的文档，以1.23升级到1.24为例。1.24.6版本后，k8s不再依赖于docker。需要先切换到使用containerd。可以查看栏目的k8s安装文档。

因为caffe之类的代码很久不更新了，只支持到了使用cudnn7.x，在使用了cudnn8的环境下编译caffe或video-caffe时，会在src/caffe/layers/cudnn_conv_layer.cpp

零、准备知识阶段⇲显卡驱动、CUDA、cuDNN之间联系以及安装配置在配置PyTorch的过程中，显卡驱动、CUDA、cuDNN三者之间的关系、作用以及在众多版本中如何搭配一直困扰着我。

x-shell安装、使用以及安装最新版本condax-shell安装远程连接服务器conda安装和环境配置x-shell安装  x-shell是一款终端模拟软件，用于在Windows界面下远程访问和使用不同系统下的服务器。免费版本下载地址：https://www.xshell.com/zh/free-for-home-school/如果进不去可以从网盘下载：链接：https://pan.baidu

20240202在WIN10下使用fastwhisper缺少cudnn_ops_infer64_8.dll2024/2/210:48https://blog.csdn.net/feinifi/article

800￥2、请正确安装好NVIDIA最新的545版本的驱动程序和CUDA、cuDNN。2、安装Torch3、配置whisperhttps://developer.ali

环境：系统：centos7CPU：Intel(R)Xeon(R)[email protected]核GPU：TeslaV100*4查看CPU信息：cat/proc/cpuinfo查看GPU信息：nvidia-smi一、安装CUDA11.2参照该博客附：TensorFlow/cuda版本对照：官方文档版本对照链接二、安装TensorFlow2.4pipinstalltensorflow-gp

架构中的半精度与单精度计算  由于项目原因，我们需要对darknet中卷积层进行优化，然而对于像caffe或者darknet这类深度学习框架来说，都已经将卷积运算转换成了矩阵乘法，从而可以方便调用cublas库函数和cudnn

Reshape层6.卷积层Conv2DLocallyConnected2D7.池化层8.循环层RNNSimpleRNNGRULSTMConvLSTM2DSimpleRNNCellGRUCellLSTMCellCuDNNGRUCuDNNLSTM9

文档地址：安装-NuxtJS|Nuxt.js中文网一、出现的问题node版本在14.18.0时出现错误Error:Cannotfindmodule"node:util"：后期将node的版本升级到14.21.3

1.环境配置默认已安装好NVIDIA驱动1.1安装cuda和cudnn1.1.1前置工作首先查看自己的显卡信息nvidia-smi+

Django3项目部署到Ubuntu使用Apache服务器和MySQL数据库简述查看Python版本升级软件创建网站目录安装pip3使用pip3安装Python虚拟环境创建虚拟环境并进入在虚拟环境中安装

cuda-repo-ubuntu2004-11-6-local_11.6.2-510.47.03-1_amd64.debwgethttps://download.amovlab.com/model/install/x86-nvidia/cudnn-lin

问题原因：matplotlib版本升级之后显示代码变了，修改为新的#ax=Axes3D(fig)#原代码ax=fig.add_axes(Axes3D(fig))#新代码importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlibimportcmfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3DX

全部设置可以分为三部分：1.CUDNNcudnn中对卷积操作进行了优化，牺牲了精度来换取计算效率。

，加上boke112百科使用的YIA主题已经进行了很多方面的个性化修改，所以就懒得升级了，但是每次进入WordPress后台都会提示YIA主题2.8版本，看起来有点不太舒服，那么能不能关闭YIA主题新版本升级提示呢

以上图片来源于这篇博客于是，我需要手动下载0.9.0torchvision直接在网站https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/后面加上torchvision，就不用ctrl+F搜torchvision了，即进入下面这个网站，找到对应版本的包下载安装即可https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/torchvision/

点击上方"蓝字"关注我们，享更多干货！01升级版本选择原则和建议MySQL的升级需要遵循以下几条原则和建议：支持从MySQL5.7升级到8.0，注意仅支持GA版本之间的升级。不支持跨大版本的升级，如从5.6升级到8.0是不支持的。建议升级大版本前先升级到当前版本的最近小版本，如5.7先升级到5.7.35后再升级到8.0。在大版本内部GA的小版本可以直接升级，如从8.0.9直接升级到8.0.26。0

文/遇见琉璃图/来自网络昨天币乎版本升级了，刚刚更新了，发现多了一项糖果，老版本是没有的啊其实我不知道糖果是什么呢？难道是数字货币吗？马上学习一下：糖果，英文candy翻译过来的，可以说是一种福利。

硬件加速：NVIDIACUDA和cuDNN，这些库提供了GPU加速计算的能力，对于大型模型的训练至关重要。分布式计算：Horovod,Ray等，这些框架和库提供了在多个计算节点上并行训练模型的能

建议版本升级：OpenSSL1.0.2-1.0.2zd>>>>OpenSSL1.0.2：升级至1.1.1oOpenSSL1.1.1-1.1.1n>>>>OpenSSL1.1.1：升级至1.1.1oOpenSSL3.0.0

colab中搭建tf-trt环境——解决TensorRT版本匹配问题可行的环境版本匹配：Ubuntu18.04cuda11.1cudnn8python3.7tensorflow-gpu2.7.0TensorRT7.2.2pycuda2021.1

可能是小程序版本升级对一些东西的验证更加严格导致的解决降低微信开发者工具中基础库的版本。降为2.18.1版本，发现降为2.18.1还是报该错误，需要project.pr

NVIDIADeepLearningSDKDeepLearningPrimitives(CUDA®DeepNeuralNetworklibrary™(cuDNN))High-performancebuildingblocksfordeepneuralnetworkapplicationsincludingconvolutions

SDXLTensorRT构建SDXLTensorRTLCM调度器过程dockerpushkevinchina/deeplearning:cuda12.1torch2.1.1FROMnvidia/cuda:12.1.1-cudnn8

系列之：MariaDB10.5以上版本赋予数据库账号读取binlog权限的变化一、背景二、BINLOGMONITOR权限三、BINLOGMONITOR和REPLICAMONITOR的区别四、MariaDB版本升级的影响五

yolov8上使用gpu教程安装Cuda和Cudnnyolov8上使用gpu安装Cuda和Cudnn1.查看支持的cuda版本，并去官网下载。

CPU与GPU电脑的主板上有一块可拆卸的板卡，专门承担着输出显示图形的任务，这就是显卡。显卡通常配备几个小风扇，运行时会发出呜呜的噪声。GPU就是显卡中的一块芯片，是显卡的核心。GPU能够减少显卡对CPU的依赖，分担部分CPU的工作。与CPU相比，GPU高度并行的结构使得它比CPU更加高效。看下面这张图，绿色部分代表算数单元；CPU里只有几个算数单元，但CPU里有成百上千个算数单元。CPU里的控制

1、安装pydotpipinstallpydot2、安装cudnn官方下载页面下载解压后，复制bin、lib、include的三个文件夹到到cuda安装路径中，这是我的cuda路径：C:\ProgramFiles

y:y版本升级一般向前兼容。所以这个y

1.uname-r//查看当前内核版本2.安装elrepoyum源（提供内核更新、硬件驱动等软件源支持）rpm-Uvhhttp://www.elrepo.org/elrepo-release-6-8.el6.elrepo.noarch.rpm内核升级yumelrepo源两种内核:ml（mainline为最新版本的内核）lt（长期支持的内核)选择lt内核yum--enablerepo=elrepo-

1.背景发现Dubbo低版本安全问题，要求各业务团队升级dubbo版本到安全的版本（2.7.22及以上版本）原因是因为dubbo泛型调用时存在反序列化漏洞，可能导致恶意代码执行。2.Dubbo2.7.1->2.7.23的几个较大的更新1.服务配置中心模型(2.7.3)https://github.com/chickenlj/incubator-dubbo-website/blob/3bcaeedd

anaconda环境变量2.检验添加国内（清华）镜像源二.安装cuda1.卡带NVIDA控制面板——系统信息，查看系统对应的cuda的版本2.官网下载，安装3.添加环境变量（该图是别的地方）4.检查三.安装cudnn

目录关于Anaconda：关于Pycharm：关于Pytorch：关于CUDA：关于Cudnn：一、前言：二、Anaconda安装三、Pycharm安装四、CUDA安装1、查看NVDIA显卡型号2、判断自己应该下载什么版本的

写篇blog记录一下配置tensorflow-gpu开发环境环境版本系统：Ubuntu18.04LTSGPU：GeForceGTX1050MobileCuda:9.0Cudnn:7.0.5Tensorflow-gpu