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ffmpeg使用NVIDIA GPU硬件编解码

在Ubuntu14.04版本上编译安装ffmpeg3.4.8,开启NVIDIA硬件加速功能。1、安装依赖库sudoapt-getinstalllibtoolautomakeautoconfnasmyasm//nasmyasm注意版本sudoapt-getinstalllibx264-devsudoapt-getinstalllibx265-devsudoapt-getinstalllibmp3lame-devsudoapt-getinstalllibvpx-devsudoapt-getinstalllibfaac-dev2、安装ffnvcodecgitclonehttps://git.vide

Ubuntu中下载安装NVIDIA显卡驱动

Ubuntu中下载安装NVIDIA显卡驱动1.引言Ubuntu分辨率过低可能存在两种原因:一是分辨率设置不对,二是由于显卡驱动导致的。参考文章1https://blog.csdn.net/u014561933/article/details/79958017文章2https://blog.csdn.net/lihe4151021/article/details/90083431视频https://www.bilibili.com/video/BV1Hi4y1N7nj?p=2&spm_id_from=pageDriver2.官网下载驱动安装2.1.下载驱动官网下载驱动选择合适的参数后下载。2.2

Ubuntu中下载安装NVIDIA显卡驱动

Ubuntu中下载安装NVIDIA显卡驱动1.引言Ubuntu分辨率过低可能存在两种原因:一是分辨率设置不对,二是由于显卡驱动导致的。参考文章1https://blog.csdn.net/u014561933/article/details/79958017文章2https://blog.csdn.net/lihe4151021/article/details/90083431视频https://www.bilibili.com/video/BV1Hi4y1N7nj?p=2&spm_id_from=pageDriver2.官网下载驱动安装2.1.下载驱动官网下载驱动选择合适的参数后下载。2.2

NVIDIA再现谜之刀法,RTX 4060Ti新增16G版

随着上一代库存逐渐清理到位,苏妈与老黄终于要把新一代主流级显卡掏出来了。根据外网消息,AMD这边主要是RX7600XT与7600等型号,发布日期定为5月25日。AMD保密措施做得挺到位的,目前除了部分厂商爆出的包装与产品图外,详细规格暂时了解并不多。来源:videocardz据说RX7600具有32个RDNA3计算单元、2048个流处理器、8GGDDR6显存。来源:videocardz整体规格相比上代RX6600并没有什么实质性提升,妥妥的挤牙膏了。咱开个价,249美元,希望AMD不要不识好歹!NVIDIA这边已确定5月24日发布RTX4060Ti8G。原本计划日期是5月29日来着,就为了比A

NVIDIA、CUDA、CUDNN、PyTorch安装吐血整理!!!

一、判断显卡种类判断你当前电脑的显卡是NVIDIA(N卡)还是AMD(A卡),Pytorch需要基于NVIDIA的显卡(N卡)上运行,A卡就不行了。二、安装CUDA、CUDNN(一定要注意对应版本!!!)2.1安装CUDA1.判断电脑应该装什么版本的CUDA。方式一:NVIDIA控制面板中查看方式二:CMD查看CMD中输入:nvidia-smi查看到本机可装CUDA版本12.0,版本向下兼容,意思就是CUDA12.0及以下版本的都可以安装,但一般不建议使用最新版本的,因为可能后续其他安装包没有更新对应版本的可以下载,所以最好选CUDA12.0以前的一到两个版本,我这里选择的是CUDA11.6,

NVIDIA、CUDA、CUDNN、PyTorch安装吐血整理!!!

一、判断显卡种类判断你当前电脑的显卡是NVIDIA(N卡)还是AMD(A卡),Pytorch需要基于NVIDIA的显卡(N卡)上运行,A卡就不行了。二、安装CUDA、CUDNN(一定要注意对应版本!!!)2.1安装CUDA1.判断电脑应该装什么版本的CUDA。方式一:NVIDIA控制面板中查看方式二:CMD查看CMD中输入:nvidia-smi查看到本机可装CUDA版本12.0,版本向下兼容,意思就是CUDA12.0及以下版本的都可以安装,但一般不建议使用最新版本的,因为可能后续其他安装包没有更新对应版本的可以下载,所以最好选CUDA12.0以前的一到两个版本,我这里选择的是CUDA11.6,

NVIDIA Jetson Orin Nano 开箱测评

入门教程、案例源码、学习资料、读者群请访问: python666.cn大家好,我是Crossin。欢迎来到Crossin的编程教室!今天给大家带来的是一期开箱测评视频。大家都知道最近AI是非常的火,哪怕你不关心科技圈的新闻,也一定不止一次看到ChatGPT、AI画画之类的内容。而我今天要体验的,正是一款AI相关的硬件设备。话不多说,我们来一起看看吧。今天的主角是英伟达刚刚在GTC大会上最新发布的人工智能计算机:NVIDIAJetsonOrinNano开发者套件这个开发者套件主要由3部分组成,一个OrinNano8G模组,一块载板和一个风扇。载板上的主要接口有电源接口、连接显示设备的DP接口,4

NVIDIA Jetson Orin Nano 开箱测评

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yolov5系列-yolov5模型部署到安卓手机、nvidia-jetson

yolov5系列-yolov5模型部署到安卓手机、nvidia-jetson1.训练安全帽yolov5s模型2.安全帽模型部署到安卓app2.1导出需要的onnx文件2.2将onnx文件转化成param文件3.部署模型到安卓手机4.app源码下载5.火焰识别模型部署jetsonnano5.1.训练yolov5s的火焰识别模型5.2.1.训练安全帽yolov5s模型略2.安全帽模型部署到安卓app2.1导出需要的onnx文件修改export.py文件export_helmet_yolov5s_my.py文件由export.py复制而来,修改data、weights#data:训练模型的datap

Nvidia Jetson Orin 开发板配置开发环境

参考文档:(官方)https://developer.nvidia.com/embedded/learn/get-started-jetson-agx-orin-devkitCheckyourL4TversionfirsttoseeifyouhaveaunitflashedwitholderversionoftheBSP.cat/etc/nv_tegra_releaseYoumaygetsomethinglikethis,#R34(release),REVISION:1.0,GCID:30102743,BOARD:t186ref,EABI:aarch64,DATE:WedApr619:11:4