每次写教程的出发点都是一样，大家写的都不够全面，很容易造成操作失误。顺便记录一下在百度因为驱动加班的日子。。。一、总述一般来说，安装驱动有三种方式，1>通过runfile进行安装（难度高一点）；2>通过软件更新器进行安装（简单）；3>通过ppa源安装（简单）。新手搞后两种就行，第一种容易黑屏、循环登录、安装异常、文本模式和图形模式的切换，不好驾驭。不管哪个方法，先禁用nouveau，开源社区搞出来的东西，原来想着和nvidia扳手腕，没想到，大家上来第一步，干把它禁用，不然可能会和nvidia驱动产生冲突（之前有一次还禁用不掉，就很烦人）。终端输入：sudogedit/etc/modprobe
每次写教程的出发点都是一样，大家写的都不够全面，很容易造成操作失误。顺便记录一下在百度因为驱动加班的日子。。。一、总述一般来说，安装驱动有三种方式，1>通过runfile进行安装（难度高一点）；2>通过软件更新器进行安装（简单）；3>通过ppa源安装（简单）。新手搞后两种就行，第一种容易黑屏、循环登录、安装异常、文本模式和图形模式的切换，不好驾驭。不管哪个方法，先禁用nouveau，开源社区搞出来的东西，原来想着和nvidia扳手腕，没想到，大家上来第一步，干把它禁用，不然可能会和nvidia驱动产生冲突（之前有一次还禁用不掉，就很烦人）。终端输入：sudogedit/etc/modprobe
苏黎世联邦理工学院的研究人员发现了一种新型瞬态执行攻击，能在所有型号的AMDZenCPU上执行特定命令并泄露敏感数据。瞬态执行攻击利用了CPU上的推测执行机制，该机制旨在让CPU处理比较费时的任务时预先设置下一步操作或结果，以此提高CPU性能。但问题在于这可能会留下可供攻击者观察或分析的痕迹，以检索本应受到保护的有价值数据。研究人员将一种名为“幻影推测”的旧漏洞（CVE-2022-23825）与一种名为“瞬态执行训练”(TTE)的新瞬态执行攻击相结合，创建了一种更强大的“初始” 攻击。“幻影推测”允许攻击者触发错误预测，在任意XOR指令处创建推测执行周期（瞬态窗口）；TTE则是通过向分支预测器
环境WSL2+Ubuntu22.04显卡驱动:528.89CUDA:11.7问题在创建docker时使用--gpusall会报错：dockerrun--gpusall-it-eDISPLAY=unix$DISPLAY-v/tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix:rwcelinachild/orbslam2/bin/bashdocker:Errorresponsefromdaemon:failedtocreateshimtask:OCIruntimecreatefailed:runccreatefailed:unabletostartcontainerprocess:error
per-cpu变量是2.6内核的一个特性，当创建per-cpu变量时，系统中每个处理器都会拥有该变量的副本。对per-cpu变量的访问不需要锁定，可以保存在高速缓存中，频繁更新时有更好的性能。头文件：编译时创建per-cpu变量：DEFINE_PER_CPU(type,name);创建数组变量：DEFINE_PER_CPU(int[2],int_arr);访问某个给定变量的当前处理器副本：get_cpu_var(name);结束访问：put_cpu_var(name);访问其它处理器的变量副本：per_cpu(name,cpu_id);动态分配per-cpu变量： void*al
现阶段，AI智能体仿佛无所不能，玩游戏、模仿人类完成各种任务，而这些智能体基本是在复杂环境中训练而成的。不仅如此，随着学习任务变得越来越复杂，模拟环境的复杂性也随之增加，从而增加了模拟环境的成本。即使拥有超级计算规模资源的公司和机构，训练好一个可用的智能体也可能需要数天的时间才能完成。这阻碍了该领域的进展，降低了训练先进AI智能体的实用性。为了解决环境模拟的高成本问题，最近的研究努力从根本上重新设计模拟器，以在训练智能体时实现更高的效率。这些工作共享批量模拟的思想，即在单个模拟器引擎内同时执行许多独立的环境（训练实例）。本文，来自斯坦福大学等机构的研究者，他们提出了一个名为Madrona的强化
随着人工智能技术的不断突破，自然语言处理领域也掀起了一波又一波的革命。从GPT-3.5的惊艳登场，到紧随其后的GPT-4的惊世震人，人们仿佛置身于科幻电影中，亲历了一场场技术的奇迹。然而，这场奇迹背后却逐渐显现出一道不容忽视的阴影：GPU资源的巨大需求与紧缺。随着GPT模型的不断升级，其规模和复杂性也在飞速增长。GPT-4的发布更是将模型推向了前所未有的高度，但与此同时，巨大的模型也意味着巨大的计算资源需求。大量的GPU资源投入不仅成为了模型训练的基础，更是各大公司在人工智能领域竞争中的生死攸关的关键因素。然而，GPU资源的紧缺却成为了一道无法回避的门槛。即使是规模庞大的公司也面临着在GPU市
Intel最近发布了101.4578Beta测试版显卡驱动，重点支持Arc锐炫系列，但在常规更新之外，还有一个隐藏点。在安装过程中，选择典型模式，会出现一个“ComputeImprovementProgram”(CIP)的新选项，字面意思就是“计算改进项目”，默认勾选。 它和所有类似的改进项目一样，都是用来搜集数据的。按照Intel的解释，为了改进Arc显卡的性能、功能、使用体验，CIP项目会搜集用户的电脑使用习惯、系统信息、其他设备信息、访问网站(不包含URL链接)等。其中，使用信息包括：显卡频率、驱动软件使用时长、系统内存占用量、笔记本电池续航时间、即插即用设备等等。系统信息包括但不限于：
我经常使用jQuery，尤其是淡入淡出或滑动等动画:)所以我附加了各种在元素上执行此操作的函数，例如$(".fade").each(函数(....)或$('*[class*="slide-"]').each(function(...)...在某些元素上我使用livequery无需指定事件(因此它会检测正在添加到DOM中的新元素)。$('*[class*="slide-"]').livequery(函数(...这会占用大量CPU。无论如何，我要问的是是否有一个应用程序或其他东西，比如代码分析器，可以告诉我有多少CPU使用了这些与选择器/事件Hook的函数中的每一个。
我经常使用jQuery，尤其是淡入淡出或滑动等动画:)所以我附加了各种在元素上执行此操作的函数，例如$(".fade").each(函数(....)或$('*[class*="slide-"]').each(function(...)...在某些元素上我使用livequery无需指定事件(因此它会检测正在添加到DOM中的新元素)。$('*[class*="slide-"]').livequery(函数(...这会占用大量CPU。无论如何，我要问的是是否有一个应用程序或其他东西，比如代码分析器，可以告诉我有多少CPU使用了这些与选择器/事件Hook的函数中的每一个。
