经典技术OCR（光学字符识别），在大模型时代下要“变味”了。怎么说？我们都知道OCR这个技术在日常生活中已经普及开了，像各类文件、身份证、路标等识别，可以说统统都离不开它。而随着近几年大模型的不断发展，OCR也迎来了它的“新生机”——凭借自身可以将文本从图片、扫描文档或其他图像形式提取出来的看家本领，成为大语言模型的一个重要入口。在这个过程中，一个关键问题便是“好用才是硬道理”。过去人们会普遍认为，像OCR这种涉及图像预处理、字符分割、特征提取等步骤的技术，堆GPU肯定是首选嘛。不过朋友，有没有想过成本和部署的问题？还有一些场景甚至连GPU资源都没得可用的问题？这时又有朋友要说了，那CPU也不
AI模型的推理在CPU上完成加速和优化，竟然不输传统方案？至少在生命科学和医疗制药方向，已经透露出这种信号。例如在处理AlphaFold2这类大型模型这件事上，大众普遍的认知可能就是堆GPU来进行大规模计算。但其实从去年开始，CPU便开始苦练内功，使端到端的通量足足提升到了原来的23.11倍。而现如今，CPU让这个数值greatagain——再次提升3.02倍！不论是像抗菌肽这种较短的氨基酸序列，还是像亨氏综合征蛋白这样超长的序列，都可以轻松hold住。而且所有的预测任务，在不考虑最高通量、仅仅是顺序执行，8个小时就能全部搞定。甚至国内已经有云服务提供商做了类似的优化方案：>相比于GPU，基于
国庆假期，赶上疫情，因此只能在家学习了。之前有一些很酷的想法，在CPU上计算效率不够，无法应用到工程中，但在GPU上有对应的解决方案，因此趁此机会，学习一下GPU编程的相关基础知识。正好，之前大概是19年，为了解决板材缺陷分类问题，自己购置了一张RTX2060显卡，使用开源yolov3框架。但调用的都是别人写好的库，真正的GPU编程还没有接触过。本文主要是记录一下学习GPU编程的过程，在一到两天的时间里，对GPU编程思想有一个大概的认识，为将来深入学习打下基础，也对GPU编程可以解决的问题边界有一个认知，不被讲PPT的忽悠。本文使用的显卡是Nvidia,编程语言是CUDA。历史背景GPU是计算
三、ubuntu系统安装配置1、系统初始化将烧录好的存储卡插入开发板中，连接好各类数据线和电源线，开机启动。第1步，选择接受协议。第2步，选择语言，这里选择中文简体。第3步，选择键盘布局。第4步，配置无线网络。后续的配置过程中很多地方会涉及到从互联网上下载组件包，所以建议配置网络。当然也可以先跳过，等配置完成后再进入系统进行网络配置。第5步，选择时区，在地图上点选上海附近位置。第6步，配置计算机名称、用户名称及密码。第7步，输入APPPartitionSize，保持默认值即可。第8步，选择nvpmodel性能模式，选择默认即可。第9步，开始进行软硬件配置。第10步，Applyingchange
每次从github上安装项目对应的库，利用requirements.txt安装很容易出现版本不对应的情况，尤其是将torch的gpu版本安装成cpu。这里记录一些查看版本的指令和离线安装的方法，就不用每次百度啦！（注：其他库的离线安装也可以用同样的方法，只需要去相应的网站下载wheel即可）1.首先查看torch版本（指令最好在终端一行一行地输入）activatepytorch#进入环境pythonimporttorchprint(torch.__version__)#查看torch版本print(torch.cuda.is_available())#查看cuda能用吗如果版本
Android开发者模式的选项中有一项叫“停用HW叠加层”，这个选项使能之后，系统所有的UI合成都会全部强制GPU去完成，HWC不再参与合成，需求来源就是默认要使能该功能，即禁用HW叠加，具体实现如下：diff--gita/src/com/android/settings/FallbackHome.javab/src/com/android/settings/FallbackHome.javaindexe3944a65c6..5e7e0cae59100644---a/src/com/android/settings/FallbackHome.java+++b/src/com/android/s
01、线上服务器CPU飙升，如何定位到Java代码解决这个问题的关键是要找到Java代码的位置。下面分享一下排查思路，以CentOS为例，总结为4步。第1步，使用top命令找到占用CPU高的进程。第2步，使用ps–mp命令找到进程下占用CPU高的线程ID。第3步，使用printf命令将线程ID转换成十六进制数。第4步，使用jstack命令输出线程运行状态的日志信息。下面详细介绍每一步的操作。第1步，在使用top命令之后，可以看到一个列表，其中包含PID（进程ID）、USER（操作用户）、CPU占用率、内存占用率、TIME+（运行时间）、COMMAND（运行命令）等信息。一般默认按CPU占用率从
solidworks打开大型装配体特别卡。跑不满内存、CPU、GPU。我的配置是11代i5低压U，16G内存，关闭OpenGL功能后，如斯顺滑。以下转自知乎。出现这种情况是由于电脑Inter显卡强制打开OpenGL功能，可以在注册表中修改参数以关闭。具体操作如下：1、鼠标放在桌面“开始”图标，点击右键。2、在弹出的菜单中，点击“运行”3、输入“regedit”。4、点击“确定”。5、在左侧找到“HKEY_CURRENT_USER\Software\SolidWorks\SolidWorks2012\Performance\Graphics\Hardware\Intel”路径。6、接着点击右侧的
使用KaggleGPU资源免费体验StableDiffusion开源项目前言相关介绍StableDiffusionKaggle开源项目编辑并复制项目运行项目打开网址，即可体验参考前言由于本人水平有限，难免出现错漏，敬请批评改正。更多精彩内容，可点击进入YOLO系列专栏或我的个人主页查看YOLOv5：添加SE、CBAM、CoordAtt、ECA注意力机制YOLOv5：yolov5s.yaml配置文件解读、增加小目标检测层YOLOv5：IoU、GIoU、DIoU、CIoU、EIoUYOLOv7训练自己的数据集（口罩检测）YOLOv8训练自己的数据集（足球检测）玩转JetsonNano（五）：Ten
【深度学习】多卡训练__单机多GPU详解（torch.nn.DataParallel、torch.distributed）文章目录【深度学习】多卡训练__单机多GPU详解（torch.nn.DataParallel、torch.distributed）1.介绍2.单机多GPUの方法2.1方法1：torch.nn.DataParallel2.1.1API2.1.2特点2.1.3例子与解释2.1.4说明2.2方法2：torch.nn.parallel.DistributedDataParallel2.2.1API2.2.2注意事项2.2.3主要代码（可以参照改成自己的）2.2.4对比3.单机多卡训
