问题问题是，在中国国内的网络环境中，下载或更新Arduino开发板通常速度很慢，而且很容易失败。为了帮助大家解决这个问题，我分享了我的经验，提供了一种有效的加速下载的方案。此种方法也同样适用于Vscode的Arduino插件使用github代理加速方式加速下载获取最新版开发板管理器网址从乐鑫官网安装指南获取网址https://raw.githubusercontent.com/espressif/arduino-esp32/gh-pages/package_esp32_index.json下载package_esp32_index.json文件打开arduino->工具->开发板管理器->搜索
Win11笔记本电脑RTX4080显卡安装Tensorflow-GPU方法步骤1.准备工作1.1版本查询1.2查看版本对应关系2.安装Anaconda3.安装CUDA和cuDNN4.安装GPU版TensorflowTensorflow是当前主流的深度学习框架，是深度学习方向从业者和研究生的生产力工具，我在本科参加学科竞赛期间曾经安装过tensorflow1.12版本和对应的keras2.2版本，相对来说，keras提供了较多调用tensorflow的API，这极大地减轻了工作量，而新版的tensorflow2.0及以上版本自带keras，无需再另外安装。近期考取了计算机科学与技术专业的学硕，打
XilinxUbuntu环境下docker&VitisAI3.0基于GPU的环境安装图1VisitiAI用户开发环境需求Xilinx官网VitisAI入门指南XilinxGithubVitisAI资料首先参考官网资料中的入门部分进行环境设置，显卡驱动如何安装这里就不作介绍了。1.克隆VitisAI存储库以获取示例、参考代码和脚本。gitclonehttps://github.com/Xilinx/Vitis-AIcdVitis-AI2.安装Docker。 这里不建议参考官方链接给出的官方Docker文档，我用其中的Ubuntu版本的apt-getinstall指令和用.deb安装包的方式都无
当我用docker创建一个GPU容器时出现如下报错docker:Errorresponsefromdaemon:failedtocreateshimtask:OCIruntimecreatefailed:runccreatefailed:unabletostartcontainerprocess:errorduringcontainerinit:errorrunninghook#0:errorrunninghook:exitstatus1,stdout:,stderr:Auto-detectedmodeas'legacy'nvidia-container-cli:initializatione
实操记录1.服务器下架/上架下架：从机架导轨上拿下服务器（1）断电，拔掉背面的电源线（左右两根）和网线：注意，不用管插头旁的红色小按钮，直接拔插头就好。注意，断电后指示灯应该已经熄灭。上图为补拍，所以灯仍亮。（2）按动服务器正面两个卡扣：注意，断电后指示灯应该已经熄灭。上图为补拍，所以灯仍亮。（3）向外拉服务器，将其从导轨上抽出：（4）从导轨上取下服务器：要先把服务器两侧的小黑点横向错开凹槽：在把小黑点横向错开凹槽时，服务器两侧的小扳手需要被扳动；压条如必要也需要向内按压：之后把服务器从导轨上抬起。抬起至少需要两人各站左右一边；最好还有一人站在中间，保证两侧同时抬起，否则易导致服务器卡住拿不下
裸金属服务器可以运用于哪些行业？在新信息技术、移动互联网、大数据背景下，裸金属服务器以其超高性价比、高性能、可定制、弹性灵活等优势，常出现在急需扩张的互联网、人工智能、大数据、基因工程等业务场景，解决了客户在扩张期资源紧张的问题。具体来说，裸金属服务器适用于以下场景：1、对安全和监管高要求的场景金融、证券等行业对业务部署的合规性，以及某些客户对数据安全有苛刻的要求。采用裸金属服务器部署，能够确保资源独享、数据隔离、可监管可追溯。2、高性能计算场景超算中心、基因测序等高性能计算场景，处理的数据量大，对服务器的计算性能、稳定性、实时性等要求很高。虚拟化带来的性能损耗和超线程等对裸金属服务器影响不大
在训练神经网络模型时候，有时候我们想查看GPU资源的使用情况，如果使用Ctrl+Shift+Esc不太符合我们程序员的风格😅，如果可以使用代码查看GPU使用情况就比较Nice 话不多说，直接上代码importtorch.cudafrompynvmlimport*defshow_gpu(simlpe=True):#初始化nvmlInit()#获取GPU个数deviceCount=nvmlDeviceGetCount()total_memory=0total_free=0total_used=0gpu_name=""gpu_num=deviceCountforiinrange(deviceCoun
系列文章Cilium系列文章前言将Kubernetes的CNI从其他组件切换为Cilium,已经可以有效地提升网络的性能.但是通过对Cilium不同模式的切换/功能的启用,可以进一步提升Cilium的网络性能.具体调优项包括不限于:启用本地路由(NativeRouting)完全替换KubeProxyIP地址伪装(Masquerading)切换为基于eBPF的模式KubernetesNodePort实现在DSR(DirectServerReturn)模式下运行绕过iptables连接跟踪(BypassiptablesConnectionTracking)主机路由(HostRouting)切换为基
前情提要最近换了新电脑，显卡是4060，就觉得跑深度学习没什么问题，结果tensoflow配置好后用不了GPU加速，让我头疼了很久。因为现在tensorflow新版已经取消了gpu和cpu版本的区别，所以网上关于统合版tensorflow(>2.0)的教程很少，一般都是tensorflow_gpu版本。今天终于解决了，如果有遇到以下问题的同学们可以参考一下：测试代码用来测试自己能否使用GPUimporttensorflowastfprint(tf.test.is_built_with_cuda())print("NumGPUsAvailable:",len(tf.config.list_phy
起因，imu解算出了加速度角速度，但原始数据是没有单位的，只是在一个精度范围的值，要使用这些数据，就需要把这些没有单位的数据换算成带单位的数据，下面解说一下换算原理。imu读取数据代码参考上期的博客：ros2c++实现JY_95TIMU解算三轴加速度角速度欧拉角磁力计四元数_JT_BOT的博客-CSDN博客单位转换依据imu使用说明ros2ium数据填充要求：加速度单位：m/s^2 角速度：rad/sec 四元数没有单位ros2interfaceshowsensor_msgs/msg/Imu#ThisisamessagetoholddatafromanIMU(InertialMeasureme
