一、昇腾AI基础知识介绍1.1.全栈全场景解决方案课程先介绍了全站全场景的框架（如图）昇腾计算语言接口AscendCLAscendCL的优势如下：高度抽象：算子编译、加载、执行的API归一，相比每个算子一个API，AscendCL大幅减少API数量，降低复杂度。向后兼容：AscendCL具备向后兼容，确保软件升级后，基于旧版本编译的程序依然可以在新版本上运行。零感知芯片：一套AscendCL接口可以实现应用代码统一，多款昇腾处理器无差异。PyTorch模型迁移——三种方法•手工迁移•脚本转换工具（msFmkTransplt）•自动迁移（推荐）手工迁移——Step1迁移前的准备关于分布式：由于N
普通的NVIDIA驱动安装按理说比较简单，但偶尔会遇到各种奇怪的错误，之前安装时也黑屏过，最后也补救回来，这次狠下心来，把全部遇到的问题阅读的经验贴记录一下。NVIDIA驱动的三种安装方式：方法一：附加驱动安装方法（也是最简单的安装方法，但有时安装后不起作用）（1）先更新软件源sudoapt-getupdatesudoapt-getupgrade（2）在软件与更新中菜单栏选择附加驱动，会进行自动搜索，选择一个版本的专有驱动，点击应用更改，更改后重启即可。（3）重启后执行nvidia-smi有如下显示则为成功: 方法二：英伟达官方安装，命令行安装在官网上（官方高级驱动搜索|NVIDIA）寻找和自
Python笔记——linux/ubuntu下安装mamba，安装bob.learn库一、安装/卸载anaconda二、安装mamba1.命令行安装（大坑，不推荐）2.命令行下载guihub上的安装包并安装（推荐）3.网站下载安装包并安装（也不错）三、安装bob.math和bob.learn库小坑有个实验需要使用bob库，windows装不上，只能在linux/ubuntu装，坑太多了，记录一下本人使用win11下Ubuntu20.04子系统一、安装/卸载anaconda为什么要按anaconda呢？因为。。。安bob需要用conda命令，直接pip压根安不上命令行安装现打开anaconda官
开始四、Docker的三个基本概念1.镜像(images)：一个特殊的文件系统操作系统分为内核空间和用户空间。对于Linux而言，内核启动后，会挂载root文件系统为其提供用户空间支持。而Docker镜像（Image），就相当于是一个root文件系统Docker镜像是一个特殊的文件系统，除了提供容器运行时所需的程序、库、资源、配置等文件外，还包含了一些为运行时准备的一些配置参数（如匿名卷、环境变量、用户等）镜像不包含任何动态数据，其内容在构建之后也不会被改变。Docker设计时，就充分利用UnionFS的技术，将其设计为分层存储的架构。镜像实际是由多层文件系统联合组成。镜像构建时，会一层层构建
记录下自己常用的查看文件夹和文件大小的命令。1、查看当前所处的文件夹的整个大小（只看当前文件夹大小）du-sh2、查看当前文件夹中各个文件的大小用-l或者-lh都行，加个h会增加可读性，如果想看具体某个文件，在后边加上文件名即可ls-lh3、查看当前磁盘使用情况df-h4、ubuntu下安装和卸载软件(1)、Ubuntu中软件安装方法1、APT方式（1）普通安装：apt-getinstallsoftname1softname2…;（2）修复安装：apt-get-finstallsoftname1softname2...;(-fAtemptocorrectbrokendependencies)（
文章目录-显示所有网络连接-只显示监听的网络连接-只显示TCP连接-只显示UDP连接-显示PID（进程ID）和程序名称-显示数字格式的IP地址和端口号-显示路由表-仅显示IPv4或IPv6连接-显示多重广播功能群组组员名单-netstat在线帮助-netstat的替代工具‘ss’推荐阅读‘netstat’是一个用于查看网络相关信息的命令行工具。‘netstat’指令用于显示与IP、TCP、UDP和ICMP协议相关的统计数据，一般用于检验本机各端口的网络连接情况。这个工具通常都会预装在Ubuntu操作系统中。-显示所有网络连接netstat-a该输出显示了当前活动的Internet连接，包括处于
Windows下Miniconda+Pytorch+Pycharm开发环境搭建指南给本科生写的新手教程，遇到很多新手的共性问题，可供大家参考。在开始阅读之前，请注意两个要关键：1.为什么要使用Conda而不在本地直接安装Python，体会Conda带来的区别和优势。2.明确CUDA版本和torch-gpu版的兼容情况。文章目录Windows下Miniconda+Pytorch+Pycharm开发环境搭建指南1.Conda介绍与安装1.1Conda简介1.2为什么要使用Conda？1.3Anacondavs.Miniconda1.4Windows下Miniconda安装与配置过程验证1.5Con
OpenCV是一个开源计算机视觉库，广泛应用于图像处理和计算机视觉任务。如果你需要在Ubuntu系统上彻底卸载OpenCV，本文将提供详细的步骤和相应的源代码。以下是在Ubuntu系统上完全卸载OpenCV的步骤：步骤1：卸载OpenCV包要卸载OpenCV包，你可以使用以下命令：sudoapt-getpurgelibopencv*这将卸载所有与OpenCV相关的软件包。步骤2：删除OpenCV安装目录删除OpenCV的安装目录，你可以使用以下命令：sudorm-rf/usr/local/include/opencv/usr/local/include/opencv2/usr/local/sh
环境&需求服务器：10.235.165.21k8s-master10.235.165.22k8s-slave110.235.165.23k8s-slave2OS版本：root@vms131:~#lsb_release-aNoLSBmodulesareavailable.DistributorID:UbuntuDescription:Ubuntu20.04.5LTSRelease:20.04Codename:focal需求在Ubuntu20.04上搭建k8s1.28.3,并使用containerd作为容器运行时，使用calico作为cni插件。安装步骤特别注意：以下操作，除特别标注外，都是在所
一、GPU基本信息1.查看cuda是否可用：torch.cuda.is_available()>>>importtorch>>>torch.cuda.is_available()True2.查看gpu数量：torch.cuda.device_count()>>>torch.cuda.device_count()33.查看gpu名字，设备索引默认从0开始：torch.cuda.get_device_name(0)>>>torch.cuda.get_device_name(0)'TeslaP40'4.当前设备索引：torch.cuda.current_device()>>>torch.cuda.c
