问题描述由于C盘空间过少且不满意win11，就重装了一下系统。但是重装完系统之后我的外接显示器不工作了，设置当中检测不到排查步骤与一种解决办法打开设备管理器，找到显示适配器一栏查看是否显示Microsoft基础显示适配器，如果是，那么就是因为显卡驱动没安装安装显卡驱动的过程中检测环境显示失败，我想到了玩战区2的时候要安装新的显卡驱动，就必须把系统升级到最新的版本。果然，我查看了我的系统镜像版本，是1709的老版本。打开此链接，点击"立即更新"按钮，等待系统更新完毕。完毕后可以看到设备管理器中显示的就是我的显卡型号了此时再安装Nvidia驱动程序，可以正确安装，安装完毕后外接显示器也能正常工作了
目录Win11+RTX3060配置CUDA等深度学习环境1.下载前的准备工作2.下载Anaconda3.下载cuda4.下载cudnn5.小结Win11+RTX3060配置CUDA等深度学习环境1.下载前的准备工作查看nvidia设置，右击它点击nvidai控制面板，点击系统信息：选择CUDA版本，在NVIDIA控制面板可以看到RTX3060驱动目前最高支持CUDA11.6版本（我的电脑这么显示的）。2.下载Anaconda安装可以参考这篇博客。然后配置国内镜像源（win+r，打开终端），输入以下指令：condaconfig--addchannelshttps://mirrors.tuna.t
环境配置系统:Ubuntu20.04CPU:i5GPU:Geforce960MUbuntu安装显卡驱动1、查看当前显卡安装情况使用glxinfo查看https://dri.freedesktop.org/wiki/glxinfo/$glxinfoCommand'glxinfo'notfound,butcanbeinstalledwith:sudoaptinstallmesa-utils需要安装mesa-utilssudoaptinstallmesa-utils查看gl相关命令$glxinfo|greprenderdirectrendering:YesOpenGLrendererstring:M
环境配置系统:Ubuntu20.04CPU:i5GPU:Geforce960MUbuntu安装显卡驱动1、查看当前显卡安装情况使用glxinfo查看https://dri.freedesktop.org/wiki/glxinfo/$glxinfoCommand'glxinfo'notfound,butcanbeinstalledwith:sudoaptinstallmesa-utils需要安装mesa-utilssudoaptinstallmesa-utils查看gl相关命令$glxinfo|greprenderdirectrendering:YesOpenGLrendererstring:M
问题描述显卡本身没有问题，驱动无法正常安装，导致显示器无法缩放与布局、无法调整分辨率、显卡出现黄色感叹号提示、NVIDIA安装程序无法继续提示不兼容，使用旧版本的NVIDIA驱动程序无法解决等等，如下电脑出现以下的问题：解决方案1、首先下载通用驱动和NVIDIA驱动程序，下载地址如下：（1）通用驱动（2）NVIDIA驱动程序或者百度网盘链接下载：百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1mvnsu3WRIibgVC9p4WtPDQ?pwd=yyyx提取码:yyyx复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦2、下载后的两个文件：将两个文件解压到当前文件夹，如下：解压
环境：硬件服务器：I5处理器，显卡：308012G等。目标：测试是否安装显卡。如何找到正确的驱动版本。安装显卡正确的显卡驱动。一、检查是否正确安装显卡：#检查使用什么型号的显卡：yuminstallpciutils-y #安装lspci|grepVGA #检查lshw-numeric-Cdisplay #检查product:NVIDIACorporation后的产品标识二、查询显卡型号：http://pci-ids.ucw.cz/mods/PC/10de?action=help?help=pci查询结果：RTX3060三、判断需要安装什么型号的显卡驱动：方法一、官网查询：https://ww
来了！接着上篇，开始orb-slam3的稠密回环建图实测（奥比中光Astrapro相机）老样子，先上效果图：开发环境：NX+Ubuntu18.04+ROS-melodic四、NX+Astrapro相机+orb-slam3 稠密回环建图首先小白老师分享的ORB-SLAM3的可回环的稠密地图版本，具体在这篇博客，下载但是却没有相关的具体实现教程，这里我们先使用 奥比中光Astrapro两款相机进行配置实现4.1配置环境其实与orb-slam2的环境配置一样，使用的仍然是pagolin0.5，和opencv3.2.0版本（3.4.x也可以），pcl1.8.1+vtk7.1.1这里不重复，具体配置可
目录1.1 产业实践中部署AI模型的痛点1.1.1 部署模型的典型流程1.1.2端到端的AI性能1.1.3部署模型的难点和痛点1.2FastDeploy简介1.3英特尔独立显卡简介1.4使用FastDeploy在英特尔CPU和独立显卡上部署模型的步骤1.4.1搭建FastDeploy开发环境1.4.2下载模型和测试图处1.4.3三行代码完成在项特尔CPU上的模型部署1.4.4使用RuntimeOption将AI推理硬伯切换项特尔独立显卡1.5总结作者：王一凡英特尔物联网创新大使 1.1 产业实践中部署AI模型的痛点1.1.1 部署模型的典型流程 对于来自于千行百业，打算将AI
目录1.1 产业实践中部署AI模型的痛点1.1.1 部署模型的典型流程1.1.2端到端的AI性能1.1.3部署模型的难点和痛点1.2FastDeploy简介1.3英特尔独立显卡简介1.4使用FastDeploy在英特尔CPU和独立显卡上部署模型的步骤1.4.1搭建FastDeploy开发环境1.4.2下载模型和测试图处1.4.3三行代码完成在项特尔CPU上的模型部署1.4.4使用RuntimeOption将AI推理硬伯切换项特尔独立显卡1.5总结作者：王一凡英特尔物联网创新大使 1.1 产业实践中部署AI模型的痛点1.1.1 部署模型的典型流程 对于来自于千行百业，打算将AI
1、从原视频导出每一帧的图像 2、把目标图像从源视频导出3、可选，降噪 4、从原视频图像中抠出人脸 5、把目标视频中的人脸抠出6、训练模型（三者都可选）这里我选择SAEHD 训练参数选取 训练过程中如遇虚拟内存不够，参考以下步骤：打开此电脑属性，进入高级，设置里面有虚拟内存，增大虚拟内存即可7、融合模型8、导出为无损MP4参考博客：(23条消息)DeepFaceLab教程DeepFaceLab新手入门教程_condainstall的博客-CSDN博客_deepfacelab
