下载wgethttps://dl.todesk.com/linux/todesk-v4.3.1.0-amd64.deb进入下载位置，以todesk的下载包名为todesk-v4.3.1.0-amd64.deb为例终端输入：sudoapt-getinstall./todesk-v4.3.1.0-amd64.deb输入todesk开始运行todesk重启与关闭关闭sudosystemctlstopto

b.Ubuntu安装vscode。二.下载LVGLSourcecod

环境准备aptupdatejdkaptinstallopenjdk-11-jdkjava-versionmavenaptinstallmavenmvn-versiongitaptinstallgitgit-version将Jenkins存储库添加到系统中sh-c'echodebhttp://pkg.jenkins.io/debian-stablebinary/>/etc/apt/sources.l

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

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

首先需要在linux服务器部署docker服务，此类文章网上很多，可以参考如何在Ubuntu20.04上安装和使用Docker或者ubuntu安装docker，安装完成后如果还想通过http正常调用，还需在

二、环境准备1.操作系统2.Clion3.VisualStudio4.Python5.CUDA三、配置环境四、构建1.打开CUDA选项2.配置Compute五、编译总结前言最近在搞一个关于Chatglm

pytorch版本，cuda版本，系统cuda版本查询和对应关系转载自：https://www.cnblogs.com/Wanggcong/p/12625540.html侵权联删谢谢

pytorch版本torchvision版本cuda版本python版本备注0.4.00.2.2Cuda8.0/9.0/9.1[3.5,3.7]0.4.10.2.2Cuda8.0/9.0/9.2[3.5,3.7

PyTorch版本CUDA版本1.2.0、1.4.0、1.5.0、1.5.1、1.6.0、1.7.0、1.7.19.21.0.0、1.0.1、1.1.0、1.2.010.01.4.0、1.5.0、1.5.1

文章目录过程SDXLTensorRT构建SDXLTensorRTLCM调度器过程dockerpushkevinchina/deeplearning:cuda12.1torch2.1.1FROMnvidia

CUDAisverysimilartoC++,withafewadditionsAllthepitfalls,segmentationfaultwouldremaininCUDAbutmorechallengingtodetectExample

一：FFMPEG支持的硬解方式有很多：DXVA2、D3D11VA、CUDA、QSV、OPENCL、DRM、VAAPI、VDPAU、VIDEOTOOLBOX、MEDIACODEC。

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。

一、YOLOv8环境搭建这篇文章将跳过基础的深度学习环境的搭建，如果没有完成的可以看我的这篇博客：超详细||深度学习环境搭建记录cuda+anaconda+pytorch+pycharm-CSDN博客1

CUDA计时事件计时程序执行时间计时时：是CUDA程序执行性能的重要表现；使用CUDA事件（event）计时方式；CUDA事件记时可以为主机代码计时，也可以为设备代码计时。

CUDA错误检查CUDAapi执行结束回返回一个返回值，用于标记api的执行状态。

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

、OpenDroneMapODM是一个基于航空影像的三维重建集成工具箱，利用多幅航空影像恢复相机姿态和3D场景，可以生产点云、三维贴图模型、正射影像、数字表面模型、数字高程模型等，提供Web接口，支持CUDA

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

问题ubuntu安装好docker，执行了命令“sudodockerrunhello-world”之后报错：docker:CannotconnecttotheDockerdaemonatunix:///

publicclassComputer{privateStringcpu;privateStringcuda;privateStringb

SUPWEMICRO418G-Q20X12维护记录：两台设备均已安装CUDA与Pytorch，在检测CUDA是否能访问GPU，执行torch.cuda.is_available()命令时，一台设备速度秒回应

opencv如果要在gpu上使用，需要在编译的时候，在编译选项里面选定cuda相关的选项，配置成功即可。二、看完别忘提示用完不点赞的，上班族我祝您加班到12点，上学族我祝愿你毕业困难！不客气！！三、完

error：command"/usr/bin/gcc"failedwithexitcode1把网页版那个cuda11.8的Pytorch版本降低成11.0或者11.3的Pytorch就能解决这个报错

目录GPU版本pytorch安装测试CUDA信息显示GPU版本pytorch安装测试我们一般完成pytorch(GPU)版本后，要进行测试，以下代码用于备注：importtorchflag=torch.cuda.is_available

这个指南会让您根据您的需求（比如您的操作系统、是否需要支持GPU的CUDA版本等）来选择安装命令。选择您的配置：选择操作系统（比如Windows、Linux或MacOS）选择包管理器（推荐使用

800￥2、请正确安装好NVIDIA最新的545版本的驱动程序和CUDA。

2、请正确安装好NVIDIA最新的驱动程序和CUDA。可选安装！3、配置whisperrootroot@rootroot-X99-Turbo:~$rootroot@rootroot-X99

根据开发语言中项目的数量，汇总情况如下：开发语言项目数量Python项目3TypeScript项目2Rust项目1HTML项目1JavaScript项目1Cuda项目1C#项目1非开发语言项目1Nuxt

本文分享UniDetector最新版本的环境搭建过程，以及可能出现的问题；如有不当，欢迎指正基本环境：操作系统：linux工具：pycharm,anacondapython版本：python3.8基本库：cuda

1.关于volatile：对于文章中这个函数，__global__voidreduceUnrollWarps8(int*g_idata,int*g_odata,unsignedintn){//setthreadIDunsignedinttid=threadIdx.x;unsignedintidx=blockIdx.x*blockDim.x*8+threadIdx.x;//convertglobal

1.是否启用一级缓存有什么影响：启用一级缓存（缓存加载操作经过一级缓存）：一次内存十五操作以128字节的粒度进行。不启用一级缓存（没有缓存的加载不经过一级缓存）：在内存段的粒度上（32字节）而不是缓存池的粒度（128字节）执行。更细粒度的加载，可以为非对其或非合并的内存访问带来更好的总线利用率（可能不会减少整体加载时间）。2.GPU一级缓存没有时间局部性？那新数据来的时候怎么判断放在哪里？3.cu

目录一.安装anaconda注意1.配置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

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

可以去nvidia官网更新驱动获取下载pytorch的命令地址：StartLocally|PyTorch在这里可以找到旧版本的cuda的命令：PreviousPyTorchVersions|PyTorch

大华接入非常不稳定，注册等待时间久，对海康是正常，占用内存相对m7s大很多部署，代码git下载回来后，用visualstuio进行编译打包为两个目录AKStreamKeeperAKStreamWeb上传到ubuntu

Linux操作系统配置Go编程环境安装go配置go环境变量方式一：为环境上所有用户配置go环境变量方式二：为环境上特定用户配置go环境变量CentOSUbuntuCentOSUbuntu安装go运行所必要的第三方库

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

【Ubuntu】下安装Finalshell工具实现SSH登录ubuntu安装SSHUbuntu系统已经自带安装openssh-client的客户端，但是如果要通过SSH访问ubuntu本机的话需要安装openssh-server

问题描述：本文，就是在一个硬件的SDK中用到了opencv3.3.1的版本，在笔者目前的VS2019,CUDA11版本下编译的问题和解决。

2.安装一些pip库numpy、tokenizers、prompt_toolkit3.安装pytorch1.13.1+CUDA11.7二、运行记录1、下载代码2、下载训练参数3、编辑代码运行总结前言看到知乎一篇教程

20240130在ubuntu20.04.6下给GTX1080安装最新的驱动和CUDA2024/1/3012:27缘起，为了在ubuntu20.4.6下使用whisper，以前用的是GTX1080M，装了

800￥2、请正确安装好NVIDIA最新的驱动程序和CUDA。可选安装！

python服务器importosos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']="0"fromflaskimportFlask,requestfromgeventimportpywsgifromwerkzeug.uti

python服务器端fromflaskimportFlask,requestfromgeventimportpywsgiimportosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"

报错ImportError:libtorch_cuda_cu.so:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfileordirectory原因之前直接用pipinstall下载的

原因：其他python程序(很可能是tf的gpu程序)正在占用gpu解决：关掉其他pythongpu程序,只在terminal跑代码

本解决方案发布于2020/10/20,请根据您的时间判断是否适用请按照以下步骤排查显卡是否支持CUDA架构ttps://developer.nvidia.com/cuda-gpusCUDAtoolkit

pytorchGPU版的时候踩过不少坑，因为显卡的原因一直装不好GPU版，很困惑很痛苦，网上找了许多教程都没有说更新驱动driver的事，也问了许多博主，要么没回，要么答非所问（可能是我没说清楚问题），基本都只谈到CUDA