gpu解码第31页

ComplexE的代码注释

水深00安东尼·2025-04-02 07:06

print(torch.cuda.is_available())输出为False

但是就是在python中打印print(torch.cuda.is_available())输出为False原因你所下载的pytorch为cpu版本解决方案下载gpu版本的pytorch、torch_version

筱文rr·2025-04-02 06:29

全球顶刊解码：基于文献计量分析与AI赋能的SCI写作系统方法论

第一章、强基础：前期准备与工具使用1、SCI科技论文写作的流程2、不同风格期刊SCI论文的基本结构3、文献高级检索、AI辅助阅读及选题探索1）WebofScience高级检索（AND、OR、NOT、NEAR、SAME、通配符等指令的灵活使用）、GPT插件Consensus的检索2）EndNote、Zotero高级文献管理技巧3）文献计量分析：VOSviewer、Rbibliometrix识别研究热

weixin_贾·2025-04-02 05:21

DeepSeek-R1模型不同参数规模（1.5B、7B、8B、14B、32B、70B、671B）之间的区别

以下是具体区别和选择建议：1.核心区别：参数量与模型能力参数规模能力范围典型应用场景硬件需求1.5B轻量级任务（文本生成、简单问答）移动端/嵌入式设备、低资源环境CPU或低端GPU（如RTX3060）7B

Remember_Ray·2025-04-02 03:38

Android Fresco 框架编解码模块源码深度剖析(三)

AndroidFresco框架编解码模块源码深度剖析一、引言本人掘金号，欢迎点击关注：https://juejin.cn/user/4406498335701950在Android开发中，图片的处理是一个非常重要的环节

Android 小码峰啊·2025-04-02 03:32

常见的人工智能学习框架以及特点、应用场景

支持分布式计算，可以使用多个GPU和TPU进行训练。提供了TensorBoard用于可视化训练过程和模型性能。应用场景：图像识别、自然语言处理（NLP）、生成模型等

2020314·2025-04-02 03:31

注册成为 GPU 提供者全攻略：系统、申请与操作指南

目录一、成为GPU提供者的系统要求（一）硬件“基石”：显示处理器是关键（二）软件“支柱”：多软件协同构建运行环境二、注册申请流程：清晰步骤指引（一）了解硬件，更新软件（二）认真填写用户申请表（三）提交申请等待审核三

Muyu881·2025-04-01 22:24

在 Rust 中使用 FFmpeg (2)：视频解码测试

这次我们将通过一个简单的示例程序学习如何用ffmpeg-next库实现视频解码。

小时了了·2025-04-01 22:23

推荐：Rust版FFmpeg库封装利器——ac-ffmpeg

它提供了强大的音视频编解码、容器处理和转换功能。而今天，我们

蒋闯中Errol·2025-04-01 21:49

机器学习： LightGBM模型（优化版）——高效且强大的树形模型

它具有高效的训练速度、低内存占用、支持并行和GPU加速等特点，非常适合大规模数据的训练任务，尤其在分类和回归任务中表现突出。

秀儿还能再秀·2025-04-01 21:15

PyTorch + torchvision是什么

PyTorch是一个开源的深度学习框架，由FacebookAI开发，它的特点是：易用性强：Python风格代码，好写好调试动态图机制：代码运行即图构建，更灵活支持GPU：训练快，效率高社区活跃：资料多，

太阳照常升起--·2025-04-01 20:11

电脑也能玩PS4大作？shadPS4模拟器来了

由于PS4的硬件架构（基于x86-64的AMDJaguarCPU和GCNGPU）与PC相似，ShadPS4的开发相对其他模拟器（如ARM架构的Android设备）更具可行性。

开源项目精选·2025-04-01 18:53

NVIDIA A100能效跃迁与架构精解

SM多实例化技术将单个流式多处理器动态分割为7个独立实例，在云原生环境中实现GPU资源利用率从65%到95%的跃升。配合带宽达1.6TB/s的HB

智能计算研究中心·2025-04-01 18:51

数字图像处理 -- 霍夫曼编码（无损压缩）练习

解码时，能够恢复图像的原始像素数据，确保图像在经过压缩和解压后与原图像一致。

_安晓·2025-04-01 17:18

算力技术创新赋能多场景应用升级

工业互联网场景中，CPU+GPU+FPGA的混合计算模式有效支撑复杂物理仿真与产线优化；智能安防领域借助量子计算的高并发特性，实现千亿级特征数据的实时匹配与风险预警；物联网终端则依托边缘计算节点的分布式部署

智能计算研究中心·2025-04-01 13:50

深度学习 Deep Learning 第14章自编码器

自编码器通过编码器和解码器两个部分，将输入数据映射到一个内部表示（编码），然后通过解码器重建输入数据。自编码器的设计使其无法完美地复制输入，从而迫使模型学习输入数据的有用特征。

odoo中国·2025-04-01 11:35

如何利用 AI 进行 A/B 测试的优化？

接口测试中如何实现动态数据的获取实操-URL的编解码与多请求批量运行在数字化时代，A/B测试已经成为了产品开发和优化过程中不可或缺的工具。

测试者家园·2025-04-01 08:41

Avalonia 框架

支持GPU加速和多线程渲染，在嵌入式设备（

Vae_Mars·2025-04-01 07:03

前沿技术洞察（四）：异构GPU池化实现边缘计算高实时强交互体验

为了保障云端GPU算力的可用性，可将云端资源虚拟化，静态切片方式分配算力资源，给XR应用预留启动算力。当客户端请求发出后，第一时间调度云端资源计算渲染，在流推至客户端。通常包括G

平行云PVT·2025-04-01 05:20

【弹性计算】异构计算云服务和 AI 加速器（四）：FPGA 虚拟化技术

《异构计算云服务和AI加速器》系列，共包含以下文章：异构计算云服务和AI加速器（一）：功能特点异构计算云服务和AI加速器（二）：适用场景异构计算云服务和AI加速器（三）：GPU虚拟化技术异构计算云服务和

G皮T·2025-04-01 04:18

python gpu加速_Python基于pyCUDA实现GPU加速并行计算功能入门教程

本文实例讲述了Python基于pyCUDA实现GPU加速并行计算功能。

weixin_39710288·2025-04-01 03:42

python基础：CUDA调用

importtorch#指定CPUcpu1=torch.device("cpu:0")print("CPUDevice:【{}:{}】".format(cpu1.type,cpu1.index))#指定GPUgpu

tofutoo·2025-04-01 03:10

Python调用CUDA

CUDA常用语法和函数CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)是NVIDIA提供的一个并行计算平台和编程模型，允许开发者使用NVIDIAGPU进行高性能计算。

源代码分析·2025-04-01 03:09

「唯算力论」落幕，地平线「架桥铺路」赋能智能汽车新生态

对于一部分没有足够自研能力的车企来说，目前市面上可选择的计算平台，大家的评判依据仍然是传统的CPU、GPU算力，同时借助这些芯片厂商提供的底层软件平台来进行系统开发。

高工智能汽车·2025-04-01 03:08

CUDA的Python教程

CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）是一种并行计算平台和编程模型，用于利用NVIDIAGPU（图形处理器）进行高性能计算。

代码飞翔·2025-04-01 03:08

揭秘DeepSeek：Kubernetes+Slurm混合调度架构如何炼成AI算力？

摘要：在超大规模AI训练场景中，如何实现GPU资源的精细化调度？

恶霸不委屈·2025-04-01 02:05

关于H264视频流中的I帧关键帧提取保存转换图片

残影飞雪·2025-03-31 23:41

Windows 图形显示驱动开发-WDDM 2.4功能-GPU 半虚拟化（十二）

DxgkDdiQueryAdapterInfo更新DXGKARG_QUERYADAPTERINFO结构已更新，以包括以下字段以支持半虚拟化：添加了Flags成员，允许Dxgkrnl指示以下内容：它将VirtualMachineData设置为指示调用来自VM。它将SecureVirtualMachine设置为表示VM在安全模式下运行。添加了hKmdProcessHandle，这允许驱动程序在处理源自

程序员王马·2025-03-31 22:08

深度学习篇---模型GPU训练

文章目录前言一、在PaddlePaddle框架下使用GPU训练模型步骤1：确保环境准备就绪硬件软件步骤2：确认GPU可用步骤3：设置使用的GPU设备步骤4：定义模型步骤5：将模型移到GPU步骤6：准备数据并移到

Ronin-Lotus·2025-03-31 21:29

超简单：Linux下opencv-gpu配置

1.下载opencv和opencv_contrib安装包1）使用命令下gitclonehttps://github.com/opencv/opencv.git-b4.9.0gitclonehttps://github.com/opencv/opencv_contrib.git-b4.9.02）复制链接去GitHub下载然后上传到服务器注意：看好版本，opencv和opencv_contrib安装包

李卓璐·2025-03-31 20:49

【NLP】14. NLP推理方法详解 --- beam search 束搜索以及 graph search 图搜索

BeamSearch在自然语言处理（NLP）任务中，BeamSearch（束搜索是一种比贪心搜索（GreedySearch）更强大的解码方法。

pen-ai·2025-03-31 17:27

Ollama实战指南：本地大模型一键部署与高效使用（2024最新版）

相比需要昂贵GPU的云端方案，Ollama的优势在于：零配置部署：一条命令完成模型下载和运行跨平台支持：Windows/Mac/Linux全平台兼容完全免费：没有API调用次数限制隐私安全：所有数据留在本地不联

人民广场吃泡面·2025-03-31 17:23

什么是LLM 大语言模型（Large Language Models, LLM），大语言模型的关键组成部分？大型语言模型如何运作？如何训练大型语言模型？

底层转换器是一组神经网络，这些神经网络由具有自注意力功能的编码器和解码器组成。编码器和解码器从一系列文本中提取含义，并理解其中的单词和短语之间的关系。

未禾·2025-03-31 13:56

YOLOv8--绘制中文标签耗时优化

本文方法：CPU/GPU上中文绘制耗时几乎忽略不计，接口代码可以集成到

你的陈某某·2025-03-31 10:08

JavaSE——语法基础篇

3)显卡GPU：GraphicProcessingUnit图形图像处理单元------计

芸瑶·2025-03-31 07:49

Mineru保姆级部署教程

目录1.拉取mineru代码2.安装magic-pdf3.下载模型文件1.从modelscope下载模型（推荐）2.从HuggingFace下载模型4.修改配置文件以进行额外配置（针对想使用GPU加速的同学

哈拉斯·2025-03-31 06:10

QtAV入门

QtAV是一个基于FFmpeg和Qt的高性能多媒体播放框架，提供强大的音视频解码、渲染和处理能力，适合开发跨平台的播放器、视频编辑和流媒体应用。

byxdaz·2025-03-31 06:09

瑞芯微RK3588 camera驱动总结三调试

媒体管道拓扑结构描述了多媒体设备内部各组件之间的连接关系，包括视频输入、视频输出、编码器、解码器、ISP（图像信号处理器）等组件之间的连接。

hunteng·2025-03-31 04:28

【大模型开发】将vocab解码

【大模型开发】将vocab解码在这篇博客中【大模型】tokenizer中编码过程，说明了tokenizer分词编码过程。

SUNX-T·2025-03-30 21:14

FFmpeg 相关音视频技术、疑难杂症文章合集（掌握后可自封大侠 ⓿_⓿）（记得收藏，持续更新中...）

❗更新于2025-03-24： FFmpeg——常用指令集合（附：Windows下多个相同usb摄像头名称一致时解决办法） FFmpeg——在Linux下使用FFmpeg拉取rtsp流解码

信必诺·2025-03-30 20:33

超详细的Stable Diffusion WebUI 安装！

前言安装方式：使用发行包在带有NVidia-GPU的Windows10/11上安装sd.webui.zip从v1.0.0-pre下载并解压其内容。跑步update.bat。跑步run.bat。

AI绘画小33·2025-03-30 17:45

一种高效轻量化的自注意力解码器架构：原理与优势解析

本文将介绍一种创新的自注意力解码器架构，通过优化注意力机制、门控前馈网络和参数共享策略，在保持性能的同时显著提升效率。1.模型架构概述核心组件MaxSt

东方佑·2025-03-30 13:45

【c++】使用FFmpeg库进行视频流处理的

主要功能是拉取RTSP流，解码视频帧，并将解码后的帧转换成Qt中的QImage，最后通过信号发射将图像传递给界面。

四维碎片·2025-03-30 12:05

Milvus - GPU 版本安装教程

本文将详细介绍如何安装支持GPU的Milvus版本，以及所需的硬件和软件环境要求。

花千树-010·2025-03-30 11:30

零碎的知识点（十五）：理解条件变分自编码器 Conditional Variational Autoencoders （CVAE）：简单原理与数值案例详解

2.CVAE的核心原理2.1数学目标2.2变分下界（ELBO）3.CVAE的架构3.1编码器（Encoder）3.2解码器（Decoder）4.数值案例：生成手写数字“3”4.1任务设定4.2步骤详解

墨绿色的摆渡人·2025-03-30 09:15

AWS EC2 容量块使用指南：预留高性能GPU实例的完整攻略

AWSEC2容量块（CapacityBlocks）是一项专为需要临时访问大规模GPU计算资源的客户设计的服务。它允许用户预先预留特定数量的高性能GPU实例，确保在需要时能够获得所需的计算能力。

ivwdcwso·2025-03-30 08:35

Nanim：基于Nim的流畅GPU加速动画框架

Nanim：基于Nim的流畅GPU加速动画框架nanimNanimisaneasy-to-useframeworktocreatesmoothGPU-acceleratedanimationsthatcanbepreviewedliveinsideaglfwwindowand

朱均添Fleming·2025-03-30 07:01

深度解码Linux-0.11内核：完整注释与实践指南

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：《Linux-0.11内核完全注释》是一本由赵炯老师编写的深入剖析Linux内核的指南书。基于Linux早期版本0.11，本书详细注释了核心代码，帮助读者深入理解Linux内核的工作原理和操作系统设计。书中包含内核结构、进程管理、内存管理、文件系统、设备驱动、中断处理、系统调用、编译调试和源码分析等关键知识点，特别适用于操作系统学习者和软件开发者。1.Linu

国营窝窝乡蛮大人·2025-03-30 06:25

CUDA专题3：为什么GPU能改变计算？深度剖析架构、CUDA®与可扩展编程

1.简介1.1.使用GPU的优势图形处理器（GPU）在相近的成本和功耗范围内，能够提供比中央处理器（CPU）更高的指令吞吐量和内存带宽。

AI专题精讲·2025-03-29 20:22

深度学习 Deep Learning 第12章深度学习的主流应用

本章强调了硬件和软件基础设施的重要性，特别是GPU在加速神经网络训练中的关键作用。此外，还讨论了模型压缩、动态结构以及专用硬件实现等策略，以提高模型的效率和性能。

odoo中国·2025-03-29 20:21

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