gpu解码

某验第四代滑块逆向快速破解

本期地址如下，使用base64解码获得网址aHR0cHM6Ly9ndDQuZ2VldGVzdC5jb20v前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。
码王吴彦祖·2025-02-03 05:10

第14篇：2线-4线译码器

2线-4线二进制译码器有2个输入共4种不同的组合状态，因此可以解码出4组输出信号。这里我们还设置使能信号，只有使能信号为“1”时译码器才会工作，否则输出全为1。
Terasic友晶科技·2025-02-03 02:50

python中文字符串的处理

python中直接将一个中文字符串赋值给一个变量使用的是utf-8格式的编码,以下为证:>>>teststr='我的eclipse不能正确的解码gbk码！'
fdayok·2025-02-03 01:42

mpp rtsp 硬解码

目录opencv保存mp4linux系统RK3588MPP硬解码rtsp源代码内存泄露问题硬编码和硬解码mpp保存mp4h264格式判断ffmpeg把mp4转为h264裸流有的电脑报错：Unabletofindasuitableoutputformatfor'output
AI算法网奇·2025-02-02 20:07

最全NVIDIA Jetson开发板参数配置和购买指南

 NVIDIA开发的GPU不仅在电脑显卡领域占据大量份额，在嵌入式NVIDIA的Jeston系列开发板也近乎是领先的存在，特别是NVIDIAJeston系列开发板在算力和成本的平衡上都要优于其他厂家，性价比很高
IRevers·2025-02-02 19:55

全平台制霸！零门槛在本地解锁DeepSeek R1：Ollama+OpenWebUI终极部署手册

纯干货教程，无需GPU也能玩转大模型！
程序员辣条·2025-02-02 18:17

洛谷，P8706 [蓝桥杯 2020 省 AB1] 解码C语言解法

题目链接：P8706[蓝桥杯2020省AB1]解码-洛谷|计算机科学教育新生态(luogu.com.cn)#include#include#includeintmain(){charo[50];scanf
竹溪v·2025-02-02 16:09

GPU驱动及CUDA安装流程介绍

GPU驱动及CUDA安装流程介绍1.安装前准备工作1.1.确认GPU型号和操作系统版本1.2.准备gpu驱动和CUDA软件包1.3.检查服务器GPU识别情况1.4.老版本软件包卸载1.5.安装依赖包CentOS
醉心编码·2025-02-02 16:35

洛谷 P8706 [蓝桥杯 2020 省 AB1] 解码

H3el5o2HHHellllloo#includeusingnamespacestd;intmain(){stringn;cin>>n;getchar();for(inti=0;i='1'&&n[i]<='9'){intnum=(int)n[i]-48;chartemp=n[i-1];for(intj=2;j<=num;j++){cout<
Sonaldo7·2025-02-02 16:34

柳暗花明又一村：Seq2Seq编码器解码器架构

Seq2Seq,编码器-解码器,自然语言处理,机器翻译,文本生成,循环神经网络,长短期记忆网络1.背景介绍在人工智能领域，自然语言处理(NLP)始终是研究的热点之一。
AI大模型应用之禅·2025-02-02 15:29

【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之并行训练方案

为了高效地训练这些模型，我们需要采用各种并行策略，将计算和数据分布到多个GPU或设备上。Llama作为当前最流行的开源大模型之一，其训练代码中采用了多种并行技术。
kakaZhui·2025-02-02 13:14

基于FPGA的BT656解码

概述BT656全称为“ITU-RBT.656-4”或简称“BT656”，是一种用于数字视频传输的接口标准。它规定了数字视频信号的编码方式、传输格式以及接口电气特性。在物理层面上，BT656接口通常包含10根线（在某些应用中可能略有不同，但标准配置为10根）。这些线分别用于传输视频数据、同步信号、控制信号等，确保了视频信号的完整性和准确性。硬件功能描述BT656标准传输使用的11根线，其中一个为时钟
Eidolon_li·2025-02-02 10:24

一、深度学习与线性代数

一、深度学习与线性代数在计算机的内存或硬盘中，数据通常是以字符集编码成0和1的形式进行存储的，读取时再以相同字符集进行解码进行显示的。然而在深度学习中，数据在内存或显存中的表示都是以向量的形式表示的。
新禾·2025-02-02 06:20

FFmpeg工具使用基础

一、FFmpeg工具介绍FFmpeg命令行工具主要包括以下几个部分：‌ffmpeg‌：编解码工具‌ffprobe‌：多媒体分析器‌ffplay‌：简单的音视频播放器这些工具共同构成了FFmpeg的核心功能
2035去旅行·2025-02-02 05:44

海思媒体处理平台架构分析

视频处理（VPSS）：VPSS模块接收VI和解码模块发送过来的图像，可对图像进行图像增强、锐化等处理，并实现同源输出多路不同分辨率的图像数据用于编码、预览或抓拍。
·2025-02-02 02:29

GPU架构（1.2）--GPU SoC 中的 CPU 架构

目录详细介绍GPUSoC中的CPU架构1.CPU核心概述ARMCortex-A72ARMCortex-A762.多线程处理多核架构多线程支持3.任务调度任务调度器动态调度4.内存管理内存层次结构内存管理技术
小蘑菇二号·2025-02-02 02:58

Android 音视频编解码 -- MediaCodec

MediaCodec介绍MediaCodec是从API16后引入的处理音视频编解码的类，它可以直接访问Android底层的多媒体编解码器，通常与MediaExtractor,Media
消失的旧时光-1943·2025-02-02 01:25

Encoder-only decoder-only encoder-decoder大模型的区别

2.Decoder-Only架构-定义：仅包含解码器部分，通常用于序列生成任务。-适用任务：文本生成、
阿牛牛阿·2025-02-01 23:40

【AI知识点】三种不同架构的大语言模型（LLMs）的区别

】【AI小项目】【AI战略思考】在自然语言处理（NLP）中，预训练语言模型（LLMs,LargeLanguageModels）通常基于不同的架构，如仅编码器的模型（Encoder-only）、编码器-解码器的模型
AI完全体·2025-02-01 23:09

注意力机制

解码器：解码器的输入序列的第一个词元为：特定的序列开始词元使用RNN编码器的最终隐状态来初始化解码器的隐状态编码器的最终隐状态都作为解码器输入序列的一部分。
追光少年3322·2025-02-01 19:33

DeepSeek R1本地化部署与联网功能实战指南：从零搭建智能对话系统

一、环境准备与基础架构1.1硬件需求推荐配置：NVIDIAGPU（RTX3090或更高）+32GB内存+50GB存储空间最低配置：CPU（支持AVX2指令集）+16GB内存+3
Coderabo·2025-02-01 18:32

本地部署 DeepSeek 模型并使用 WebUI 调用

环境准备在开始之前，请确保你的系统满足以下要求：Python3.11或更高版本pip包管理工具DeepSeek模型的本地部署文件GPU支持（可选，用于加速模型推理）步骤1：本地部署Deep
我喜欢就喜欢·2025-02-01 17:22

本地部署DeepSeek大模型完整指南

本文将手把手教你如何在本地计算机部署DeepSeek模型并实现对话交互，支持CPU/GPU双模式运行。
ddv_08·2025-02-01 17:17

GNU编译优化级别-O -O1 -O2 -O3

最近做一个算法的GPU加速，发现实际上使用gcc的-O3(最高级编译优化)选项，可以获得很高的加速比，我的程序里达到了3倍的样子，有时效果甚至比GPU加速好。因此小小学习了下GNU的编译优化。
hemmingway·2025-02-01 06:53

【Unity 渲染插件】GPU Instancer 基于 GPU 实例化技术，旨在解决 Unity 中大量重复对象的渲染瓶颈问题，显著提升游戏性能

GPUInstancer是一款专注于高性能渲染的Unity插件，基于GPU实例化技术，旨在解决Unity中大量重复对象的渲染瓶颈问题，显著提升游戏性能。
Unity游戏资源学习屋·2025-02-01 05:14

Transformer模型解码器部分实现

说明：部分内容来自于网络教程，如有侵权请联系本人删除教程链接：2.4.2解码器-part2_哔哩哔哩_bilibili1.解码器层的作用作为解码器的组成单元，每个解码器层根据给定的输入向目标方向进行特征提取操作
APPLECHARLOTTE·2025-02-01 03:24

【TVM教程】为 Mobile GPU 自动调优卷积网络

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。
HyperAI超神经·2025-01-31 22:43

prebuilt-ffmpeg-android: 为Android设备预先构建的FFmpeg支持多架构

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：FFmpeg是一个开源的多媒体处理框架，用于处理音频和视频的编码、解码、转换和流媒体操作。
古斯塔夫歼星炮·2025-01-31 20:25

Python的加密与解密_pyarmor解码

随着信息化和数字化社会的发展，人们对信息安全和保密的重要性认识不断提高，于是在1997年，美国国家标准局公布实施了“美国数据加密标准（DES）”，民间力量开始全面介入密码学的研究和应用中，采用的加密算法有DES、RSA、SHA等。随着对加密强度需求的不断提高，近期又出现了AES、ECC等。使用密码学可以达到以下目的：保密性：防止用户的标识或数据被读取。数据完整性：防止数据被更改。身份验证：确保数据
2401_84584583·2025-01-31 18:12

YOLO系列之训练环境（GPU）搭建篇

YOLOv8专栏导航：点击此处跳转Pytorch环境配置（Windows）Anaconda安装此处下载安装即可⭐温馨提示：安装路径
w94ghz·2025-01-31 17:01

讯飞智作 AI 配音技术浅析（一）

其核心技术主要涵盖以下几个方面：1.深度学习与神经网络讯飞智作AI配音技术以深度学习为核心驱动力，通过以下关键模型实现语音合成：Tacotron模型：该模型采用端到端的编码器-解码器架构，将输入文本直接转换为梅尔频谱
爱研究的小牛·2025-01-31 14:42

【每日一道算法题】Leetcode之decode-ways解码方式问题 Java 动态规划

91.leetcode题目描述：一条仅包含字母‘A’-‘Z’的消息用下列的方式加密成数字‘A’->1‘B’->2…‘Z’->26现在给出加密成数字的密文，请判断有多少种解密的方法例如：给出的密文为“12”，可以解密为"AB"(12)或者"L"(12).所以密文"12"的解密方法是2种.importjava.util.*;publicclassSolution{publicintnumDecodin
佛系宅女·2025-01-31 13:57

DeepSeek极端榨取硬件性能被曝光

DeepSeek的出现是否意味着前沿LLM开发不再需要大规模GPU集群？简单来说：不是的。
极道Jdon·2025-01-31 08:13

【deepseek】本地部署DeepSeek R1模型：使用Ollama打造个人AI助手

二、环境准备硬件要求GPU显存要求：7B模型：8-12GB显存14B模型：12GB以上显存32B模型：建议16GB以上显存建议使用NVIDIA显卡SSD硬盘空间：建议预留50GB以上软件要求安
大表哥汽车人·2025-01-31 06:23

《解码AI大模型涌现能力：从量变到质变的智能跃迁》

在当今科技飞速发展的时代，人工智能大模型的涌现能力成为了众人瞩目的焦点。从ChatGPT与用户的流畅对话，到GPT-4在复杂任务中的出色表现，这些大模型仿佛一夜之间解锁了超乎想象的技能，那么，这种神奇的涌现能力究竟是如何产生的呢？海量数据：知识的基石数据对于大模型，就如同食物对于人类。随着互联网的迅猛发展，数据呈爆炸式增长，为大模型的训练提供了丰富的素材。以GPT-3为例，它的训练数据涵盖了海量的
·2025-01-31 00:42

java实现aes-128-ecb_电信IOT平台编解码插件，JAVA实现AES128-ECB-PKCS7Padding加解密代码...

packagecom.thrid.party.codec.demo;importjava.io.UnsupportedEncodingException;importjava.security.InvalidKeyException;importjava.security.NoSuchAlgorithmException;importjava.security.SecureRandom;impor
尼不要逗了~~~·2025-01-30 22:24

CUDA编程（一）：GPU计算与CUDA编程简介

CUDA编程（一）：GPU计算与CUDA编程简介GPU计算GPU硬件资源GPU软件资源GPU存储资源CUDA编程GPU计算NVIDIA公司发布的CUDA是建立在GPU上的一个通用并行计算平台和编程模型，
AI Player·2025-01-30 21:17

GPU编程与CUDA

CUDA编程并行计算整体流程从主机端申请内存，把内存部分的内容拷贝到设备端在设备端的核函数计算从设备端拷贝到主机端，并且释放内存显存主机端：cpu设备端：gpu核函数：在gpu上运行的函数CUDA内存模型
Nice_cool.·2025-01-30 21:17

GPU-CUDA编程学习(一)

Hello,CUDA最近在学习GUP编程，故此记录下学习进度。#include__global__voidmyfirstkernel(void){}intmain(void){myfirstkernel>>();printf("hello,CUDA!\n");return0;}不难看出CUDA代码基本上和ANSIC代码一样，只是增加了一些关键字来利用数据并行性global相当于声明函数在设备中运行
☞北海北☜·2025-01-30 21:45

全面解析：HTML页面的加载全过程(六）--浏览器渲染之分层 - Layer

分层原因在生成布局树之后，渲染进程会将一些复杂的3D动画、滚动条、高z-index的元素生成图层，并生成图层树交给GPU加速渲染。页面设计复杂，并且交互效果多。
huazi99于老师·2025-01-30 18:21

Apache TVM：开源深度学习编译器栈的领跑者

ApacheTVM：开源深度学习编译器栈的领跑者tvmOpendeeplearningcompilerstackforcpu,gpuandspecializedaccelerators项目地址:https
计攀建Eliza·2025-01-30 18:51

产品 电信nb接口调用_NB-IOT开发流程---基于中国电信物联网平台实现平台对接

→应用开发主要步骤包括使用邮件里面的2个地址，建立应用，编辑profile，开发编解码插件，设备联网并
weixin_39586335·2025-01-30 14:14

spring mvc 创建restapi 笔记

RequestMapping("/spittles")publicclassSpittleController{//示例：使用@RequestBody接收JSON并自动转换为Spittle对象@PostMappingpublicSpittlesaveSpittle
weixin_42277889·2025-01-30 13:02

Python实现复原毫米波雷达呼吸波形的示例

定义VAE模型：包括编码器和解码器。定义损失函数：结合重建损失和KL损
go5463158465·2025-01-30 11:47

LLM系列(0)：行业大模型落地服务在全业务场景的应用与探索【大模型智能问答、NL2SQL、文档智能分析智能生成、AI智能体决策等】

行业大模型场景落地是否一定需要大量的GPU算力，以及需要多少的算力才能满足落地需求？GPU算力主要消耗在两个地方，一是大
汀、人工智能·2025-01-30 10:41

Transformer架构原理详解：残差连接和层归一化（Residual Connection an

Transformer架构原理详解：残差连接和层归一化（ResidualConnectionandLayerNormalization）》文章关键词Transformer残差连接层归一化自注意力机制序列模型编码器与解码器摘要本文将深入解析
AI天才研究院·2025-01-30 08:26

Transformer架构的GPU并行和之前的NLP算法并行有什么不同？

1.什么是GPU并行计算？GPU并行计算是一种利用图形处理单元（GPU）进行大规模并行数据处理的技术。
AI大模型学习不迷路·2025-01-30 07:49

python中的序列化

序列化和反序列化实际是为了通用存储或传输而编码和解码的过程。举例：网络游戏mabi洛奇的存档功能，当每次不想玩的时候就可以存档到服务器
fate252·2025-01-30 06:41

conda创建新虚拟环境——从无到有

自己租的GPU最近有点鱼的记忆，base配什么环境自己都忘了，所以自己开始学习如何创建并且配置一个新环境，当然这一切建立在andonate3安装完的前提下自己的配置：Linux系统，Xshell编译器创建环境
S.T.A.R.·2025-01-30 05:32

cuda 线程调度

硬件描述从硬件上看，一块显卡的最小单元是GPU核(或者叫做StreamProcessor),所有核心平均分配在多个SM中，而多个SM共同构成整块显卡的核心。
weiwei0319·2025-01-30 05:31
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