ubuntu监控cpu频率、温度等采用i7z进行监控，先安装：sudoaptinstalli7z-ysudoi7z

七、ubuntu20.04下opencv编译（GPU）+python+conda（1）需要安装nvidia-driver没有安装的可以看我的这篇文章：一、安装nvidia-driver（2）需要安装cuda没有安装的可以看我的这篇文章：二、安装cuda（3）需要安装cudnn没有安装的可以看我的这篇文章：三、安装cudnn（4）需要安装anaconda没有安装的可以看我的这篇文章：四、安装anaconda（5）需要安装pytorch没有安装的可以看我的这篇文章：五、Anconda下安装pytorch（6）需要安装ffmpeg没有安装的可以看我的这篇文章：六、ffmpeg编译（GPU版本）和使用

使用sensors命令服务器跑深度学习，自动关机，4张GPU显卡温度80～90度，但是显卡温度高不会导致电脑重启，电脑重启多半是线程多（Pytorch调用CPU较多，导致CPU计算任务重；），CPU温度过高（一般为90度阈值）就自动重启电脑了，所以想着看一下CPU温度该命令通常通过lm-sensors软件包提供，因此你需要确保已安装该软件包。以下是使用sensors命令实时查看CPU温度的步骤：1.打开终端，输入以下命令安装lm-sensors软件包（如果尚未安装）sudoaptinstalllm-sensors2.安装完成后，运行以下命令来检测和配置传感器：sudosensors-detec

前提：ubuntu20.04成功安装后系统播放视频没有声音，于是联系淘宝，要我升级内核版本，之前是5.15，升级到5.17后系统进不去，关掉bios安全启动，成功及进入ubuntu注意这只是我个人在安装驱动过程中踩过的坑，不要直接照着我的方法装在csnd上看了许多教程，最终选择直接命令行输入ubuntu-driversdevices可以看到推荐的版本是525于是执行sudoaptinstallnvidia-driver-525（好像这一步执行完后没有报错）打开软件更新看到 然后我就根据网上的教程，重启电脑准备nvidia-smi了不要直接重启！！！先关掉软件更新！！！这里我就是没有关掉软件更新

一、配置环境1、打开colab，创建一个空白notebook，在[修改运行时环境]中选择15GB显存的T4GPU.2、pip安装依赖python包!pipinstalltransformers!pipinstallsentencepiece!pipinstalltorch!pipinstallaccelerate注意此时，安装完accelerate后需要重启notebook，不然报如下错误：ImportError:Usinglow_cpu_mem_usage=Trueoradevice_maprequiresAccelerate:pipinstallaccelerate注：参考文章内容[1]不

之前咱们一起学习了查看内存的和CPU的命令。​mpstat： 【linux】mpstat使用uptime：【Linux】uptime命令使用CPU的使用率：【linux】查看CPU的使用率nmon：【linux】nmon工具使用htop：【linux】htop命令行工具使用top：【Linux】top命令使用CPU查看CPU处理器信息cat/proc/cpuinfo查看物理 CPU 个数cat/proc/cpuinfo|grep'physicalid'|sort|uniq|wc-l 查看每个 CPU 核心数cat/proc/cpuinfo|grep'physicalid'|sort|uniq|

关联问题：基于Docker的深度学习环境关联问题：安装docker是否需要安装nvidia-docker以支持GPU？结论在基于continuumio/anaconda3镜像搭建完深度学习环境后，如何使用GPU让我产生了困扰。网上的教程有的说要用nvidia-docker，有的又说需要安装nvidia-container-toolkit，有的说安装nvidia-container-runtime，让人头大。这里先直接说结论：docker版本19.03以后，安装nvidia-container-toolkit以及GPU驱动即可，对应的官方教程为：https://docs.nvidia.com/d

写到最前    这段本想写到最后的，但是哥们为了多点粉丝把这个文章设置成了粉丝可见，所以在最前面这段我想谈一下我本人对当前国产信创要求以及ARM架构服务器的看法。    总的来说我对国产信创ARM服务器这条技术路线持绝对乐观的态度。首先从服务器CPU算力来说目前鲲鹏CPU性能和迭代水平虽然和X86架构的CPU还有点差距但是我认为这个差距是段时间可以弥补的，另外从我的运维经验来说大部分客户场景下其实对CPU的使用率都不高，也就是说现在ARM架构的CPU基本完全能满足大部分客户的算力需求。从这次MysqlSysbench测试来看两颗kunpeng92048核心CPU的服务器在10张1000万数据的

我使用Javacvcode在Andorid中制作了一个自定义相机.我没有包含所有的.so文件，而只包含了我的应用程序似乎需要的文件。如下面的屏幕截图所示:它适用于SamsumgGalaxyS2、S3和SonyEricssonXperiaArc。完全没有问题。但是当我尝试在SamsungP7500GalaxyTab10.1上运行它时，它在我使用的第一行Javacv代码上崩溃了，恰好是:yuvIplImage=IplImage.create(previewWidth,previewHeight,IPL_DEPTH_8U,2);这次尝试的Logcat输出:07-0813:30:13.930:

一、模型简介            原子大模型Atom由Llama中文社区和原子回声联合打造，在中文大模型评测榜单C-Eval中位居前十（8月21日评测提交时间）。                Atom系列模型包含Atom-7B和Atom-13B，基于Llama2做了中文能力的持续优化。Atom-7B和Atom-7B-Chat目前已完全开源，支持商用，可在HuggingFace仓库获取模型，详情见Atom-7B下载。Atom大模型针对中文做了以下优化：大规模的中文数据预训练原子大模型Atom在Llama2的基础上，采用大规模的中文数据进行持续预训练，包含百科、书籍、博客、新闻、公告、小说、金