gpu解码第18页

python用电预测_用Python实时追踪你家的电量使用情况

事实证明，你可以很容易地监测这一闪光，把它解码变成“实时的”电量使用情况，然后做成像这样酷的图表：Y轴表示实时功率，单位是KW，X轴表示时间。

weixin_39626745·2025-01-25 23:20

python中json的用法总结

所以要先转换为字典才可以使用JSON函数，需要先导入importjson二、json的相关方法1、json.dumps：将Python对象编码成JSON字符串2、json.loads：将已编码的JSON字符串解码为

小疯子呀·2025-01-25 21:01

LE Audio

首先是全新的编解码器LC3，它在低传输速率下仍能保持较高的音频质量，且具有更低的功耗和更短的延迟，其采样率可在8-48KHz浮动自行设置，LEAudio的延迟可以做到低至20ms，

百态老人·2025-01-25 17:36

10分钟学会海明码，从此告别数据丢失！

示例例子1：编码过程步骤1：确定校验位的数量步骤2：确定校验位的位置步骤3：计算校验位的值步骤4：生成编码后的海明码例子2：解码与纠错过程步骤1：接收数据并重新计算校验位步骤2：确定错误的位置步骤3：纠正错误位例子

凭君语未可·2025-01-25 16:29

PyTorch 实战教程：从模型搭建到训练的每一步

PyTorch的安装稍微有点讲究，主要是要根据你的硬件选择CPU版本还是GPU版本。基本安装命

AI_小站·2025-01-25 12:55

群晖通过docker安装emby server实现硬件转码

前者为了安装emby和其他很多应用，后者用来解码。

阿舒带你学编程·2025-01-25 12:54

NVIDIA L40s、A10、A40、A100、A6000横评，哪个GPU 更适合 AI 推理任务？

近年来，随着人工智能技术的发展，特别是深度学习模型的广泛应用，GPU（图形处理单元）作为加速计算的重要硬件，在AI领域扮演着越来越重要的角色。AI推理是指已经训练好的模型对新数据进行预测的过程。

DO_Community·2025-01-25 09:37

MacOS下载安装Logisim（图文教程）

它允许用户通过图形界面构建和测试复杂的数字逻辑电路，如加法器、解码器、编码器、寄存器、内存等，从而帮助学生理解计算机硬件的工作原理。二、如何判断当前Mac是什么架构的？

Roc-xb·2025-01-25 04:57

Opus编解码协议入门

主要参考资料：走进音视频的世界——Opus编解码协议:https://blog.csdn.net/u011686167/article/details/126647876目录1.简介2.码率与音质、延时的关系

弱冠少年·2025-01-25 02:42

【python学习】一篇带你玩转 Python JSON 操作的终极指南：dump、dumps、load、loads 全解析

在Python中，处理JSON数据是一项常见的任务，Python提供了强大的json模块来轻松地进行JSON编码和解码。

NLP仙人·2025-01-25 02:41

springboot+vue项目实战2024第四集修改文章信息

1.添加文章信息@PostMappingpublicResultadd(@RequestBody@ValidatedArticlearticle){articleService.add(article)

·2025-01-25 01:51

如何训练Stable Diffusion 模型

训练StableDiffusion模型是一个复杂且资源密集的过程，通常需要大量的计算资源（如GPU或TPU）和时间。

俊偉·2025-01-25 00:59

transformer编码器解码器图解

这张图展示了Transformer模型的架构，包含编码器（左边）和解码器（右边）两部分。以下是对图中每个步骤的详细解释，结合生活场景来说明每一步的意义和推理过程。

Ai玩家hly·2025-01-24 21:08

Transformer的linear和softmax

解释特征组合：线性层接收来自解码器最后一层的输出，这个输出是一个高维向量，包含了关于输入序列的丰富信息。权重矩阵：线性层内部有一

编码浪子·2025-01-24 21:04

FPGA在空间领域应用的权衡之道

当下火热的“智算概念”，如果说GPU在数据中心堆算力的方式有多风光，那么在追求性能之外，必须权衡SWa

forgeda·2025-01-24 19:21

CTF学习法则——寒假篇新手赶快收藏吧！

CTF（CapturetheFlag）是网络安全领域中的一种比赛形式，涵盖了漏洞利用、逆向工程、加密解密、编码解码等多方面的技术，参与者通过解决难题（称为“Flag”）获得积分。

网络安全技术分享·2025-01-24 17:32

# AI计算模式神经网络模型深度神经网络多层感知机卷积神经网络循环神经网络长短期记忆网络图像识别、语音识别、自然语言轻量化模型和模型压缩大模型分布式并行

原先单CPU可进行模型的训练与推理，如今需要使用GPU、TPU等设备，并通过分布式并行的

EwenWanW·2025-01-24 16:59

CSGHub 快速部署指南

此种部署方法非常适合概念验证和测试，使用户能够立即访问CSGHub的核心功能（包括模型，数据集管理、Space应用创建以及模型的推理和微调（需要GPU））。本文将带您一步步完成部署。什

·2025-01-24 16:02

Encoder（编码器）和Decoder（解码器）有什么区别

编码器和解码器的区别主要功能：编码器：编码器的主要功能是处理输入数据，并将其转换成一种内部表示（contextvectors），这种表示捕捉了输入数据的重要特征。

YiHanXii·2025-01-24 15:49

视频行为分析系统，可做安全行为检测，比如周界入侵，打架

基于视频行为分析系统v4系列版本可以在不用考虑流媒体音视频开发，编解码开发，界面开发等情况下，只需要训练自己的模型，开发自己的行为算法插件，就可以轻松开发出任何你想要的安全行为检测，比如周界入侵，打架，

winxp-pic·2025-01-24 15:45

详细介绍 NVIDIA GeForce RTX 系列，各显卡配置参数（长期更新 - 2024.12）

NVIDIAGeForceRTX系列是NVIDIA面向消费级市场的高性能GPU产品线，注重提供高性能的图形处理能力和游戏特性。

JiaWen技术圈·2025-01-24 06:02

对本地部署的ChatGLM模型进行API调用

ChatGLM模型进行API调用对于如何部署本地ChatGLM模型我们可以访问本地化部署大语言模型ChatGLM接下来我首先分享api调用的测试代码：importtimeimportrequests#测试GPU

BBluster·2025-01-24 04:44

NVIDIA GPU架构

本文主要为1.NVIDIAGeForce800系列GPU架构2.GTX1050TiGPU架构NVIDIAGeForce800系列型号芯片代号架构GeForce800MGF117FermiGeForce810M

gy笨瓜·2025-01-23 23:12

GPU 集群和分布式计算

《GPU集群和分布式计算》关键词：GPU集群、分布式计算、CUDA、OpenACC、OpenMP、性能优化、故障处理、案例分析摘要：本文详细探讨了GPU集群和分布式计算的基本概念、架构、编程模型以及应用场景

AI天才研究院·2025-01-23 21:28

TRELLIS文本或图像生3d模型一键整合包win版本，省去繁琐安装、效果超Wonder3D，对硬件要求更低速度更快16g N卡可流畅运行

TRELLIS的基石是一种统一的结构化LATent（SLAT）表示法，允许解码到不同的输出格式，以及为SLAT定制的校正流变换器作为强大的后端。我们提供大规模预训练模型，参数高达20亿

struggle2025·2025-01-23 21:28

360智算中心万卡GPU集群架构分析

360智算中心：万卡GPU集群落地实践 360智算中心是一个融合了人工智能、异构计算、大数据、高性能网络、AI平台等多种技术的综合计算设施，旨在为各类复杂的AI计算任务提供高效

科技互联人生·2025-01-23 21:27

h264之多视点mvc编码及解码过程(JMVC平台举例）

h264标准参考平台JMVC是针对MVC标准的，JMVC支持多视点编码、合流、多视点解码操作。可以利用JMVC生成h264mvc码流和解码。

wu_qz·2025-01-23 18:11

宝藏级Docker应用推荐（建议NAS/AllinOne用户收藏）

一、家庭娱乐中心类家庭影音、漫画、小说等1、影视类Jellyfin、Emby(个人可以不开通专业版，免费版够用)推荐原因：看电影、直播很方便，强大的插件扩展和编解码能力，能很方便的看各种电影电视资源，跨

芥子沫·2025-01-23 14:38

3D高斯泼溅原理及实践【3DGS】

目前可用于3D重建的许多SOTA方法需要大量CPU/GPU使用率来处理场景或渲染场景，其中一些甚至需要两者兼而有之。SIGGRAPH2023GaussianSplatting上提出的新方法

新缸中之脑·2025-01-23 05:58

python 随机数随机种子

目录神经网络推理随机种子gpu新版：神经网络推理随机种子gpu：神经网络推理随机种子含npu：numpy.full创建相同矩阵python生成n个随机整数python随机数种子，每次获取相同的随机数随机在区间

AI算法网奇·2025-01-23 04:53

题目：解码方法（来自leetcode）动态规划----斐波那契模型

解码方法题目动态规划（5步走）状态表示状态转移方程初始化填表顺序返回值代码题目链接题目动态规划（5步走）状态表示dp[i]表示为从下标i之前的的解码数。

清风逸梦·2025-01-22 21:23

RocketMQ源码之消息刷盘分析

在创建CommitLog对象的时候，会初始化刷盘服务：//代码位置：org.apache.rocketmq.store.CommitLogpublicCommitLog(finalDefaultMessageStoredefaultMessageStore

小虾米 ~·2025-01-22 19:40

RV1126笔记十二：实现RTMP单路拉流

一、介绍相比推流，拉流就简单了一点，只需要连接RTMP服务器，获取流，把数据解码出来显示和播放就可以，使用的是易百纳板子，测试时音频输出是不正常的，所以只解析了视数据，不处理音频。

殷忆枫·2025-01-22 18:00

几个导致DeepFaceLab训练速度较慢的原因

硬件配置：DeepFaceLab需要较高的计算机配置才能运行，包括较大的内存、高性能的GPU、快速的存储器等。如果你的计算机配置不够高，可能会导致训练速度较慢。

AlphaFinance·2025-01-22 17:23

Vulkan研究一：概述Vulkan的使用流程

在获得VkInstance后，可以检测可用的GPU设备。每个GPU设备对应一个VkPhysicalDevice类型的句

MeepoNJ·2025-01-22 15:04

GPUStack使用

1.概述官网：https://github.com/gpustackOpen-sourceGPUclustermanagerforrunninglargelanguagemodels(LLMs)https

James506·2025-01-22 12:15

增强大型语言模型（LLM）可访问性：深入探究在单块AMD GPU上通过QLoRA微调Llama 2的过程

EnhancingLLMAccessibility:ADeepDiveintoQLoRAThroughFine-tuningLlama2onasingleAMDGPU—ROCmBlogs基于之前的博客《

109702008·2025-01-22 11:35

小土堆学习笔记10（利用GPU训练于模型验证）

1.利用GPU训练GPU可优化操作如下操作方法1方法2数据获取判断是否可以使用GPU，如果可以直接model.cuda()先设定device，用的时候直接model.to（“device”）损失函数1.1

干啥都是小小白·2025-01-22 11:03

Base64编码与解码（含C++代码）

上午做了一个逆向的题目，有一个函数看了半天没看明白，后来一查WP，才知道是BASE64解码。所以将BASE64编码与解码的过程自己整理整理。

wallacegen·2025-01-22 10:27

前端开发之性能优化

[CDN](https://www.bootcdn.cn/)2.懒加载3.缓存4.图片压缩5.图片分割6.sprite7.CodeSplitting8.gzip9.GPU加速10.Ajax11.TreeShaking12

水煮白菜王·2025-01-22 09:17

安装CUDA Cudnn Pytorch(GPU版本）步骤

一.先看自己的电脑NVIDIA支持CUDA版本是多少？1.打开NVIDIA控制面板2.点击帮助---系统信息--组件我的支持CUDA11.6二.再看支持Pytorch的CUDA版本三.打开CUDA官网下载CUDA11.6下载好后，安装选择自定义然后安装位置（先去F盘建个CUDA-manger文件夹然后在里面建个CUDA11.6文件夹再在里面建立CUDA1CUDA2这两个文件夹前两个位置选到CUDA

学乐乐·2025-01-22 08:43

如何有效控制 KV 缓存的内存占用，优化推理速度？

使用KV缓存技术的目的是在生成过程中计算过去tokens的键和值张量时，将这些张量存储（“缓存”）在GPU内存中，从而避免在每个生成步骤中重新计算这些tokens的键和值张量。

m0_70960708·2025-01-22 04:13

DETRs with Collaborative Hybrid Assignments Training论文阅读与代码

ICCV2023）-CSDN博客摘要：在这篇论文中，作者观察到在DETR中将过少的Query分配为正样本，采用一对一的集合匹配，会导致对编码器输出的监督稀疏，严重损害编码器的区分特征学习，反之亦然，也会影响解码器中的注意力学习

分享总结快乐·2025-01-22 04:38

鸿蒙Flutter实战：15-Flutter引擎Impeller鸿蒙化、性能优化与未来

Flutter技术原理Flutter是一个主流的跨平台应用开发框架，基于Dart语言开发UI界面，它将描述界面的Dart代码直接编译成机器码，并使用渲染引擎调用GPU/CPU渲染。

星释·2025-01-22 04:07

Transformer入门（1）transformer及其编码器-解码器

文章目录1.Transformer简介2.Transformer的编码器-解码器架构3.transformer的编码器1.Transformer简介Transformer模型是一种用于自然语言处理的机器学习模型

通信仿真实验室·2025-01-22 01:51

深度学习理论基础（七）Transformer编码器和解码器

封装数据集及手写数字识别深度学习理论基础（四）Parser命令行参数模块深度学习理论基础（五）卷积神经网络CNN深度学习理论基础（六）Transformer多头自注意力机制深度学习理论基础（七）Transformer编码器和解码器本文目录学习目录

小仇学长·2025-01-22 01:48

Transformer架构原理详解：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）

Transformer,编码器,解码器,自注意力机制,多头注意力,位置编码,序列到序列,自然语言处理1.背景介绍近年来，深度学习在自然语言处理（NLP）领域取得了显著进展，其中Transformer架构扮演着至关重要的角色

AI大模型应用之禅·2025-01-22 00:08

Vue3轮播图的实现：vue3-carousel的使用和配置

carousel官方文档：Gettingstarted|Vue3-carouselnpminstallvue3-carousel二、引入在Vue3项目中添加，这是一个简单的轮播demo：//IfyouareusingPurgeCSS

闲人陈二狗·2025-01-21 22:26

深度学习学习笔记（第30周）

UNet算法的关键创新是在解码器中引入了跳跃连接（SkipConnections），即将编码器中的特征图与解码器中对应的特征图进行连接

qq_51339898·2025-01-21 21:18

Simulink开发项1000例实战专栏--实例69：使用Simulink搭建一个5G NR下行链路物理层功能的仿真模型

1.项目背景2.系统架构2.15GNR下行链路物理层功能3.Simulink仿真模型搭建3.1创建新的Simulink模型3.2搭建波形生成模块3.3搭建信道估计模块3.4搭建同步模块3.5搭建解调与解码模块

xiaoheshang_123·2025-01-21 21:16

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