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图像增强利器：一站式Matlab代码解决方案

岑童嵘·2025-06-04 09:04

nvidia-device-plugin实现gpu虚拟化

简介NVIDIAdeviceplugin是以dameonset方式部署到k8s集群,部署后可以实现:暴露集群中n每个node节点的gpu数量跟踪gpu健康状态可以在k8s集群中运行gpu容器前置条件NVIDIAdrivers

riverz1227·2025-06-04 09:34

深入理解 x86 汇编中的重复前缀：REP、REPZ/REPE、REPNZ/REPNE（进阶详解版）

一、重复前缀：串操作的“循环加速器”如果你写过汇编代码，一定遇到过需要重复处理大量数据的场景：复制1000字节的内存块比较两个长达200字符的字符串在缓冲区中搜索特定的特征值手动用loop指令编写循环？

南玖yy·2025-06-04 08:57

人工智能发展月报（2023年1月）

本期导读兔年伊始，人工智能业界已呈现出竞争加速之态势。

「已注销」·2025-06-04 08:56

《终面危机时刻：用Ray_OnNX加速PyTorch模型推理》

终面危机时刻：用Ray_OnNX加速PyTorch模型推理场景设定在一间安静的面试室里，候选人小明正准备结束一场紧张的终面。

itAred·2025-06-04 05:32

KV Cache：大模型推理加速的核心机制

当AI模型生成文本时，它们经常会重复许多相同的计算，这会降低速度。KVCache是一种技术，它可以通过记住之前步骤中的重要信息来加快此过程。模型无需从头开始重新计算所有内容，而是重复使用已经计算过的内容，从而使文本生成更快、更高效。从矩阵运算角度理解KVCache让我们从最基础的注意力机制开始。标准的self-attention计算公式大家都很熟悉：Attention(Q,K,V)=softmax

非常大模型·2025-06-04 04:54

JBoltAI：重构企业级 AI 开发范式，推动 AI 原生系统新时代

重构企业级AI开发范式：JBoltAI如何让智能服务触手可及在人工智能技术加速渗透产业的今天，企业级AI应用开发正面临着技术门槛高、落地周期长、场景适配难等核心挑战。

WangRK_·2025-06-04 03:51

并发解析hea，转为pdf格式

/bin/bash#优化版通用解析脚本（并发加速）：批量生成heapprofile的PDF报告#down_lib.sh,heapjx.sh放到同一目录下。#用法示例:.

小卡丘·2025-06-04 01:34

精品方案 | GCKontrol&TestManager在电车VCU上下电系统中的应用

随着新能源汽车向高集成化、智能化方向加速发展，VCU需同时满足高实时性控制（毫秒级响应）、功能安全（ISO26262ASIL-D）以及多

世冠科技·2025-06-03 22:17

# 使用 Micromamba 安装 vLLM 并运行最小模型（facebook/opt-125m）

️环境准备系统：UbuntuPython版本：3.10包管理器：MicromambaGPU：NVIDIA（CUDA支持）创建环境并安装vLLM#创建micromamba环境micromambacreate-nvllmpython

老大白菜·2025-06-03 22:14

【Unity笔记】Unity WASD+QE 控制角色移动与转向（含 Shift 加速）实现教程

本文详细讲解如何使用C#实现基于WASD移动、QE转向与Shift加速奔跑的角色控制器，适用于第一人称、第三人称、自由漫游等场景。

EQ-雪梨蛋花汤·2025-06-03 17:05

自动混合精度（AMP）训练在低版本显卡上的使用问题

AMPtrainingonNVIDIAGeForceGTX1660SUPERGPUmaycauseNaNlossesorzero-mAPresults,soAMPwillbedisabledduringtraining

shangjg3·2025-06-03 16:57

CUDA内存溢出问题解决方案

这个错误表明你的GPU内存不足，无法分配所需的76MB内存。GTX1660SUPER只有6GB显存，在处理大型深度学习模型时确实容易遇到内存不足的问题。

shangjg3·2025-06-03 16:57

MiniCPM-o 2.6 技术解析：端侧可用的 GPT-4o 级多模态大模型

二、核心能力亮点1.视觉理解能力全面超越️2.双语实时语音对话+情绪控制3.实时多模态流式能力⚡4.高效+端侧可部署三、部署实践与生态支持✅本地部署Demo（适配CPU/GPU）✅框架支持广泛四、模型性能评估小结五

gs80140·2025-06-03 12:04

Spring Boot携手Redis缓存实战：精通注解、配置与策略，加速你的应用至极致！

文章目录前言一、SpringBoot集成Redis1.添加依赖2.配置Redis3.开启缓存支持二、SpringCache缓存管理器1.创建SpringCache缓存管理器2.配置缓存策略3.自定义缓存实现三、缓存过期策略1.基于时间的过期2.基于访问次数的过期3.基于空闲时间的过期4.缓存击穿5.缓存穿透四、基于注解的缓存1.@Cacheable注解2.@CacheEvict注解3.@Cache

拥有必珍惜·2025-06-03 09:44

为什么企业级数据采集都转向RPA？这7点优势太硬核

随着企业的数字化转型不断加速，许多企业已经开始应用机器人流程自动化（RPA）技术来进行数据采集。

金智维科技官方·2025-06-03 09:13

DeepSeek模型边缘计算与端侧部署技术解析

本文将深入探讨在资源受限环境下部署大型语言模型的核心技术，包括模型轻量化、硬件加速适配、低比特量化等前沿方案，并提供从算法优化到工程落地的全流程实践指南，助力开发者实现高效能的边缘AI应用。

软考和人工智能学堂·2025-06-03 08:07

spdk的绑核实现流程

简介对io数据面线程进行绑核是spdk实现对io加速的重要一个手段之一。

腾云@·2025-06-03 07:01

python打卡day34

GPU训练及类的call方法知识点回归：CPU性能的查看：看架构代际、核心数、线程数GPU性能的查看：看显存、看级别、看架构代际GPU训练的方法：数据和模型移动到GPUdevice上类的call方法：为什么定义前向传播时可以直接写作

(・Д・)ノ·2025-06-03 07:27

振动力学的三类基本问题

其中，输入指外界载荷，包括力和力矩等荷载；输出指响应，例如位移、速度、加速度、内力、应力、应变等。图1振动力学系统示意图1.已知输入和系统特性，求输出（正问题/ForwardPro

Wang的王·2025-06-03 07:25

flutter常用动画

Curve定义动画的加速度曲线，如线性、加速、减速、弹性等。AnimatedWidget封装了动画的Widget，如

初遇你时动了情·2025-06-03 06:50

数学在暗能量动态状态方程参数精确约束及模型选择中的应用

但根据宇宙膨胀加速的理论，暗能量在整个宇宙中占据大约70%的物质-能量组成，是宇宙加速膨胀的主要驱动因素。

AI天才研究院·2025-06-03 03:29

网站加速之CDN与SCDN的区别？如何选择？

网站加速之CDN与SCDN的区别？如何选择？1、CDN是网站中最常用的加速功能。通过分布式服务器布局，把网站业务内容缓存到各地的云服务器中，供访客就近访问。所以使用了CDN的网站业务，打开速度特别快。

Srsshier·2025-06-03 02:50

Java在低代码平台性能优化中的实践：从秒杀到百万并发的“魔法“代码实战

一、基础代码优化：从原子操作到无锁化1.1原子操作的"量子加速"//AtomicCounterService.java：原子操作的"无锁魔法"publicclassAtomicCounterService

墨夶·2025-06-03 01:18

深度学习FPGA开发方式

https://blog.csdn.net/weixin_35729512/article/details/79763952FPGA深度学习的方向概述传统的CNN（Tensorflow、caffe）是在GPU

jack_201316888·2025-06-03 01:45

XILINX ZYNQ700系列 FPGA简介、开发环境、应用领域、学习要点

Xilinx）推出的可扩展处理平台（SoCFPGA），将ARMCortex-A9双核处理器（属于“处理系统”，PS）与可编程逻辑（PL，即传统FPGA部分）集成在单芯片中，兼顾通用计算、实时控制与硬件加速能力

GJZGRB·2025-06-03 01:43

FlashAttention（flash_attn）的高效注意力机制实现库学习，与 torch.nn.MultiheadAttention 在数学上是完全相同

它通过减少显存占用和加速计算，显著提升大模型（如LLM、视觉Transformer）的训练和推理效率。

Hali_Botebie·2025-06-03 00:09

centos中docker:Error response from daemon: could not select device driver ““ with capabilities: [[gpu

centos进行docker跑程序出现问题想要在docker上面深度学习模型时，出现了来自daemon的错误响应:couldnotselectdevicedriver“”withcapabilities:[[gpu

干饭喵·2025-06-03 00:05

Centos7.x在线/离线安装Docker/Docker Compose

文章目录前言安装docker1.升级docker2.安装docker3.配置阿里云镜像加速器安装docker-compose1、在线安装2、离线安装安装runlike工具前言推荐：centos7系统（稳定

tag心动·2025-06-03 00:34

在Rockchip平台上利用V4L2获取摄像头图像并导出Python接口

在Rockchip平台上利用V4L2获取摄像头图像并导出Python接口一、背景介绍二、技术要点解析2.1.V4L2核心工作流程2.2.三重缓冲机制2.3.RGA硬件加速2.4.多线程架构三、实现步骤详解

Hi20240217·2025-06-02 22:51

架构、框架、设计模式：一篇文章讲透三者区别

文章摘要软件设计中，架构（如MVC、微服务）是系统的顶层规划，决定模块划分与数据流动；框架（如Django、Unity）提供半成品基础设施，加速开发；设计模式（如单例、观察者）是代码层面的优化技巧。

你一身傲骨怎能输·2025-06-02 22:49

对比传统GPU服务器，为什么建议选择IEC企业私有云存储言案 ?

Infortrend企业云（IEC）—是一个强大的私有云平台，集成了计算、存储和Kubernetes管理功能于一体。专为企业量身定制，凭借高扩展、高性能和高可靠的产品特性，打造企业IT基础建设新篇章。

smart1998·2025-06-02 14:52

在选购高性能显卡（GPU）时，两个风扇与三个风扇：GPU 风扇越多越好吗？

在选购高性能显卡（GPU）时，消费者常常会被各种规格参数和设计选择所困扰，其中一个常见的问题是：风扇数量对GPU性能和散热效果到底有多大影响？

wljslmz·2025-06-02 13:16

数据服务自动化部署：加速大数据上线

数据服务自动化部署：加速大数据上线关键词：数据服务、自动化部署、CI/CD、DevOps、容器化、基础设施即代码、大数据平台摘要：本文系统解析数据服务自动化部署的核心技术体系，围绕容器化、CI/CD流水线

大数据洞察·2025-06-02 12:40

window 显示驱动开发-支持多个处理器

驱动自主优化UMD需硬件特定优化（如GPU引擎绑定、NUMA感知内存分配）。2.运行时自动优化的特

程序员王马·2025-06-02 12:07

智能重塑连接：AI原生互联网的范式革命与未来十年

这不仅仅是一个技术演示，更像是一个强烈的信号：我们正加速驶向一个由AI深度重塑的未来。

老马爱知·2025-06-02 10:00

告别 pip：使用 uv 加速你的 Python 包管理

使用uv：更快的Python包管理工具随着Python生态的演进，包管理工具也在不断升级迭代。uv是Astral（同样维护ruff的团队）推出的下一代Python包与项目管理器，主打单一可执行文件、极致性能，可在多数场景下取代pip、pip-tools、pipx与virtualenv等传统工具，并原生支持创建与管理虚拟环境。安装uvmacOS/Linuxcurl-LsSfhttps://astra

小白也有IT梦·2025-06-02 10:58

Ubuntu20.04CUDA及cuDNN安装教程

以下是针对Ubuntu20.04安装CUDA和cuDNN的详细教程，包含版本选择、步骤解释、验证方法及常见问题解决方案：一、安装前的准备1.硬件与系统要求GPU支持：确保你的NVIDIAGPU支持CUDA

吃旺旺雪饼的小男孩·2025-06-02 10:26

关于安装Pytorch中torch.cuda.is_available()为False的解决方案

关于安装Pytorch无法调用GPU运算的解决方案之一解决torch.cuda.is_available()返回False原因之一：错下了CPU版本的Pytorch下图为失败案例解决方案解决torch.cuda.is_available

淡水渔人码头丶·2025-06-02 09:24

MacBook Pro (15 英寸，2018) 运行 ChatGLM3-6B 大模型

接上篇在Mac上加速PyTorch训练，准备完MPS环境之后，开始在本地体验ChatGLM3-6B模型。

markvivv·2025-06-02 09:52

国产大模型轻量部署实测报告：推理速度 × 内存占用 × 精度表现全维度对比与趋势解析

国产大模型从模型能力突破→私有化部署→多端落地的演进路径正在加速，但我们发现一个核心问题：很多人“能把模型部署起来”，却无法回答一句关键的问题：“它跑得怎么样？”

观熵·2025-06-02 09:21

大模型实战—个人AI大脑Khoj 本地部署

离线模型+GPU如果您想使用离线聊天模

不二人生·2025-06-02 09:49

人工智能在智能城市中的创新应用与未来趋势

随着全球城市化进程的加速，城市面临着人口增长、资源短缺、环境污染和交通拥堵等多重挑战。

Blossom.118·2025-06-02 09:46

人工智能在智能建筑中的创新应用与未来趋势

一、智能建筑的背景与意义（一）建筑行业的数字化转型随着全球城市化进程的加速，建筑行业正面临着

Blossom.118·2025-06-02 09:16

开源AI数字人分身克隆小程序源码系统深度剖析：从搭建到应用

CPU需具备多核心处理能力；GPU在数字人形象渲染、动作模拟等环

源码师傅·2025-06-02 08:44

Unity性能优化全攻略：从原理到实践的深度解析

本文将系统性地介绍Unity项目中最常见且有效的性能优化方案，涵盖CPU、GPU、内存和资源管理等多个维度，帮助开发者打造流畅的游戏体验。

small-pudding·2025-06-02 07:05

GPU深度学习性能的三驾马车：Tensor Core、内存带宽与内存层次结构

这篇文章可以帮助我们了解GPU对深度学习性能的多个影响因素，从而帮助我们评估、选用GPU。本文将按照GPU各组件的重要程度顺序来进行介绍。

m0_70960708·2025-06-02 07:34

day42 简单CNN

目录一、从图像分类任务谈起二、CNN架构解剖实验室2.1卷积层：空间特征的魔法师2.2归一化层：加速收敛的隐形推手2.3激活函数：非线性的灵魂三、工程实践避坑指南3.1数据增强工程3.2调度器工程实战四

xiaohanbao09·2025-06-02 06:57

ARM Ethos-N NPU 架构剖析与 Android 中的部署路径：从 IP 核集成到端侧模型推理实战

中的部署路径：从IP核集成到端侧模型推理实战关键词ARMEthos-N、NPU架构、AndroidNNAPI、Ethos-N77、Ethos-N57、模型部署、TFLiteDelegate、SoC集成、AI加速器

观熵·2025-06-02 05:23

ARMv9 架构演进下的 AI 异构能力增强方向解析：从 CPU 到系统级智能算力协同

异构能力增强方向解析：从CPU到系统级智能算力协同关键词ARMv9、异构计算、SVE2、AI推理优化、NPU融合、安全隔离计算、AndroidSoC、DSP协同、MemoryTagging、系统级AI加速

观熵·2025-06-02 04:42

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