Ubuntu搭建安装依赖项安装以下依赖项：#Debian-based:sudoaptinstallwgetgitpython3python3-venvlibgl1libglib2.0-0#RedHat-based:sudodnfinstallwgetgitpython3#Arch-based:sudopacman-Swgetgitpython3下载并安装WebUI进入您想要安装WebUI的目录，并执行以下命令：wget-qhttps://raw.githubusercontent.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/master/webui.sh运
文章目录一、选择系统1.1更新环境二、安装使用whisper2.1创建环境2.1安装2.1.1安装基础包2.1.2安装依赖3测试13测试2语着分离创建代码`报错ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'pyannote'``报错Nomodulenamed'pyannote_whisper'`三、安装使用funASR1安装1.1安装Conda（可选）1.2安装Pytorch（版本>=1.11.0）1.3安装funASR1.4安装modelscope（可选）1.5如何从本地模型路径推断（可选）2使用funASR2.1使用funASR2.2使用pyannote.audio进
前言：在安装前，如果自己的电脑名称里带中文，请先把自己的电脑重命名，切记不要带中文，否则可能会出错。说明：本人用这套是为了做深度学习，如果我们一样，可以看下去，不一样也有参考价值。本文不包括pycharm的安装教程！Anaconda主要是方便后续导包，装完Anaconda你可以拥有python、JupyterNotebook，不需要额外下载，且很多深度学习的教学都是用JupyterNotebook展示的。Pycharm也是非常流行的python编译器，我习惯用这个。正文：本文分为三部分：Anaconda下载、配置虚拟环境变量和pycharm新建项目。一、Anaconda下载1.首先到Anaco
前言给实验室服务器安装显卡驱动，总是遇到各种各样的问题。故而专门开一个文章记录一下遇到的各类问题。正常安装方法在这里安装CUDA，选择最新版本后根据系统配置点选即可，会自动生成对应的链接，如下图。这里选runfile，里面打包好了所需的软件。直接装CUDA一是实验室跑AI算法需要，另一个是安装的时候会提示是否安装显卡驱动的。然后按网页的要求wget、sh即可。运行后输入accept，然后选install啥的即可。或者，在这里仅下载驱动。各类问题汇总实际中可能因为各种问题导致安装失败。失败时，console会提示查看log文件，可以根据日志信息了解下错误类型。Nouveaukerneldrive
最近看了一篇文章，里面介绍了自适应的激活函数，它可以使得网路收敛速度更快。文章：《Adaptiveactivationfunctionsaccelerateconvergenceindeep andphysics-informedneuralnetworks》激活函数是深度学习中至关重要的部分，我们在做深度学习的时候通常会利用激活函数增加网络的非线性能力，使其能够拟合更复杂的情况，比较熟悉的有ReLU，Tanh，Sigmoid等等，但是这些激活函数在某些情况下并不是最合适的，甚至会出现梯度消失或者梯度爆炸的情况，于是作者提出了自适应的激活函数，来加速网路收敛并且提高稳定性。简而言之，就是在激活
最近需要在NVIDIA小盒子上面跑一个程序，一开始想着在Ubuntux64下交叉编译一版，后来发现libqxcb.so这个库在configure时就会一直报错，多方查找怀疑可能是由于硬件不支持在x64环境下编译AMR架构的xcb库。所以最后在ARM下直接编译Qt源码了，在ARM下是可以编译成功libqxcb.so的，由于没有ARM下的QtCreator所以需要一起编译。一、编译Qt源码1.编译前环境配置sudoapt-getupdatesudoapt-getinstallgperfsudoapt-getinstalllibxcb*sudoapt-getinstallbuild-essentia
目录1 一、实验过程1.1 实验目的1.2 实验简介1.3 数据集的介绍1.4 一、LeNet5网络模型1.5 二、AlexNet网络模型1.6 三、ResNet50（残差网络）网络模型 二、实验代码导入实验所需要的库 参数配置数据预处理重新DataSet加载数据转为DataLoader函数可视化一批训练数据 构建模型搭建训练函数搭建测试函数实例化模型开始训练 开始测试参考文献 1 一、实验过程1.1 实验目的通过这个课程项目大，期望达到以下目的：1.了解如何对深度学习的图像数据集进行预处理操作。2.熟络深度学习训练模型的步骤流程、pytorch的使用。3.学习ResNet-
【ROS系统】Ubuntu22.04系统中安装ROS2系统_ubuntu安装ros2_GoesMExcerptROS仿真、专为自动驾驶研发提供的系统平台_ubuntu安装ros2参考博客：ROS安装详细教程——Ubuntu22.0.4LTS安装Part0.准备首先，我们需要一个Ubuntu系统。Part1.调整Ubuntu系统中的相关配置step1.设置语言终端输入指令：sudoaptupdatesudoaptinstalllocalessudolocale-genen_USen_US.UTF-8sudoupdate-localeLC_ALL=en_US.UTF-8LANG=en_US.UTF
目录1.介绍2.基础环境2.1关闭防火墙2.2修改主机名和主机映射2.3免密登录2.4 安装jdk3.搭建hadoop3.x完全分布式3.1下载包地址3.2上传并解压3.3 创建目录3.4修改配置文件 3.4.1core.site.xml 3.4.2 hdfs-site.xml 3.4.3 yarn-site.xml3.4.4mapred-site.xml3.4.5 workers3.4.6 hadoop-env.sh3.47yarn.env.sh4.分发配置 5.启动集群 4.搭建高可用4.1安装zookeeper4.1.1 下载并解压包4.1.2配置环境变量4.1.3修改配置文件4.1.4
ns3介绍ns-3是一个开源的网络仿真器，用于网络通信系统和协议的建模与仿真。它被广泛应用于研究、开发和测试各种网络技术和算法。ns-3被构建为一组相互协作的软件库，用户可以编写C++或Python编程语言的程序，并与这些库进行链接或导入。 ns3安装及配置ns3的安装依赖ns-3的整个可用库集合依赖于第三方库，但大多数ns-3库可以构建并使用一些常见的（通常默认安装的）组件：C++编译器，Python安装，源代码编辑器（例如vim，emacs或Eclipse），以及如果使用开发版本库，则需要Git源代码控制系统的安装。https://www.nsnam.org/docs/installati
