前言实验室工作站被多人使用导致需求不同的cuda版本，一直没找到一个完全完整靠谱的教程，这是我参考几个博客完成测试的全过程记录，方便以后操作，无任何商业用途，如有侵权，请联系删除。注：其中好多摘录自其他博客，我在操作过程中大部分未保存结果，只能用其他博客中我认为合适的图片等代替一、确定安装的软件版本安装前需先确定显卡驱动、CUDA、cuDNN等之间的对应关系。由于我的帐户没有管理员权限，不能安装显卡驱动，只能根据现有驱动的版本来选择CUDA版本，输入指令cat/proc/driver/nvidia/version查看当前服务器版本号文中目录结构解释如下：用户名为zb；目录/home/zb/cu
1.GPU简介GPU与CPU的主要区别在于：CPU拥有少数几个快速的计算核心，而GPU拥有成百上千个不那么快速的计算核心。CPU中有更多的晶体管用于数据缓存和流程控制，而GPU中有更多的晶体管用于算数逻辑单元。所以，GPU依靠众多的计算核心来获得相对较高的并行计算性能。一块单独的GPU无法独立地完成所有计算任务，它必须在CPU的调度下才能完成特定任务，因此当我们讨论GPU计算时，其实指的是CPU+GPU的异构计算。通常将起控制作用的CPU称为主机(host)，起加速作用的GPU称为设备(device)，它们之间一般采用PCIe总线连接。NVIDIA公司出品的GPU中，支持CUDA(Comput
安装及配置过程一、下载安装CUDAToolkit1.查看操作系统版本及支持CUDA版本2.官网下载并安装对应版本CUDA3.配置环境变量4.测试CUDA安装是否成功二、下载安装cuDNN1.官网下载对应版本cuDNN一、下载安装CUDAToolkit1.查看操作系统版本及支持CUDA版本1）查看系统版本uname-a2）查看系统支持CUDA版本图中标红处说明此系统支持CUDA最高版本为：11.0，即下载CUDA时版本要控制在11.0以下nvidia-smi2.官网下载并安装对应版本CUDA1）根据系统支持版本下载对应版本的CUDAToolkit，作者此处选择CUDA10.2。官网链接2）选择所
Cross-CompileQT5.15.91.交叉编译Qt6.5.01.1使用源码编译cmake1.2安装Node.js(14或以上)和npm1.3Host安装依赖包和编译Qt1.3.1依赖包1.3.2cmake1.3.3编译和安装1.4Target安装依赖包和编译Qt1.4.1升级系统1.4.2查找指定文件属于哪个包1.4.3pkg-config检查dbus-1是否安装1.4.4安装裁剪完整依赖包1.4.5安装完整依赖包1.4.6把sysroot从Target同步到Host1.4.7cmake1.4.8编译和安装1.4.9布署Qt到target板1.5编译和运行Qt应用2.在QtCreato
目录前言一. 源码包下载1.FFmpeg源码下载2.MSYS2安装 2.1执行下面命令配置环境 2.2安装完成后将MSYS2安装路径下的mingw64/bin配置到windows环境变量中 2.3安装其他工具(默认全部安装)：3.安装CMake工具 3.1将CMake加入环境变量4.下载x264，x265 4.1x264源码下载： 4.2x265源码下载（直接git）：二. 开始编译1. 编译x2642. 编译x2653.编译FFmpeg三.功能验证1.x264验证2.x265验证3.FFmpeg验证四.FFmpeg支持Intel，Nvidia，AMD硬件加速1.支持IntelQSV硬件加速2
VisualStudioCode是一款功能强大、可扩展且轻量级的代码编辑器，经过多年的发展，已经成为Python社区的首选代码编辑器之一下面我们将学习如何安装VisualStudioCode并将其设置为Python开发工具，以及如何使用VSCode提高编程工作效率Let'sdoit!安装VisualStudioCode下面我们将逐步介绍如何在macOS上安装VSCode由于Windows和macOS的本质区别，如果小伙伴是Windows用户，那么需要做一些小的修改来安装VSCode。但是在Windows上安装VSCode还是非常简单的，完全类似于安装其他Windows应用程序，一路Next即可
cuda教程目录第一章指针篇第二章CUDA原理篇第三章CUDA编译器环境配置篇第四章kernel函数基础篇第五章kernel索引(index)篇第六章kenel矩阵计算实战篇第七章kenel实战强化篇第八章CUDA内存应用与性能优化篇第九章CUDA原子(atomic)实战篇第十章CUDA流(stream)实战篇第十一章CUDA的NMS算子实战篇第十二章YOLO的部署实战篇第十三章基于CUDA的YOLO部署实战篇cuda教程背景随着人工智能的发展与人才的内卷，很多企业已将深度学习算法的C++部署能力作为基本技能之一。面对诸多arm相关且资源有限的设备，往往想更好的提速，满足更高时效性，必将更多类
linux服务器安装多版本cuda（无sudo权限非root用户也适用）文章目录1.下载cudatoolkit2.下载cudnn3.安装cuda4.配置cudnn5.使用目标版本cuda6.无sudo权限与非root用户1.下载cudatoolkit下载想要版本的cudatoolkit2.下载cudnn下载对应版本cudnn3.安装cuda以cuda10.0为例#1.执行安装sudoshcuda_10.0.130_410.48_linux.run#2.一大堆协议，按q结束阅读#3.接受霸王条款accept/decline/quit:accept#4.继续Youareattemptingtoin
我有一个类为我的应用程序声明常量publicclassGroupConstants{..publicstaticfinalintINTEGER_VALUE=1;publicstaticfinalintLONG_VALUE=2;publicstaticfinalintSTRING_VALUE=3;..}代码中有一组switch语句privatestaticObjectgetValue(StringstringValue,Parameterparameter)throwsInvalidPatternException{Objectresult=null;switch(parameter.g
JAVA报错ShutdownSignal:channelerror;protocolmethod:#method(reply-code=406,reply-text=PRECONDITION_FAILED-unknowndeliverytag0,class-id=60,method-id=80)简介：在项目开发中，有时可能会遇到“ShutdownSignal:channelerror;protocolmethod:#method(reply-code=406,reply-text=PRECONDITION_FAILED-unknowndeliverytag0,class-id=60,metho
