目录一、Cuda和Cudnn下载安装1.1确定自己的电脑显卡驱动支持的Cuda版本1.2Cuda下载与安装1.3Cudnn下载与安装二、Anaconda下载安装2.1下载2.2安装2.3手动配置环境变量2.4测试是否安装成功三、Pytorch下载安装3.1创建conda虚拟环境3.2Pytorch下载四、Vscode下载与环境配置4.1Vscode下载4.2插件安装4.3配置环境一、Cuda和Cudnn下载安装主要参考 https://blog.csdn.net/weixin_45653050/article/details/1267316121.1确定自己的电脑显卡驱动支持的Cuda版本鼠标
电脑系统：MacBookPro M1+MacVentura13.5安装：Miniconda+tensorflow-macos-2.13.0 +torch-2.0.11、安装MinicondaMiniconda是Anaconda的轻量化版本，如果想要节省硬盘存储空间，可以考虑安装Miniconda而非Anaconda。但是Anaconda具有一个可视化界面且预安装的包比较全（有些包我们可能一辈子都不会用到嘿嘿），对于初次使用的用户来说比较友好。具体的关于如何安装Miniconda和Anaconda的差别，可以参考：链接。 此处仅安装Miniconda。1.1下载MinicondaMinicond
大模型的发展意味着算力变的越发重要，因为大国间科技竞争的关系，国内AI从业方在未来的一段时间存在着算力不确定性的问题，与之而来的是许多新型算力替代方案的产生。如何从架构关系上很好的理解计算芯片的种类，并且从计算类型、生态、流片能力等多角度评估算力需求，正在成为AI方向负责人的核心竞争力。正因为这个原因，最近几个休息日我一直在看相关领域的文章和论文，试着理清算力基础架构关系，因为过去积累不够深，可能有不准确的地方，还望指出。PART01 AI芯片架构体系学习芯片架构，首先需要有一个体系架构图，如何评价一款AI芯片，可以从芯片类型、指令集类型、指令集架构、代表公司以及制程几个角度来看。不同的芯片类
我正在尝试使用来自通知的PendingIntent实现到我的应用程序的特定详细信息页面的导航，但是我在从详细信息页面重新创建返回堆栈一直回到起始目的地时遇到问题。我做了一个示例应用here用一个Activity和三个fragment来演示这个:Fragment1->Fragment2->Fragment3(startdest)从Fragment1(起始目的地)，我使用直接导航到Fragment3Navigation.findNavController(this,R.id.nav_host_fragment).navigate(R.id.fragment2,null,NavOptions
我有以下流程，其中Fragment的内容是一个具有各种输入字段的表单。fragmentA->fragmentB->fragmentC->fragmentD...例如，当用户完全填充FragC并返回FragB时，所有FragB数据都将被存储并保持原样，但是当向前移动回C时，所有输入数据都消失了.想象一下同样的场景，用户填写了FragA、B，他已经填写了FragC的一半字段，他选择返回到FragA，当他导航回来时，所有输入数据在之前的Frag(B和A)，但是一旦他决定向前移动回到他所在的C，来自B和C的数据就会丢失，并在每一个新的步骤中被新的fragment替换。因此，输入数据仅在返回时保
市面上提供GPU租用的不少，一开始用的是国外的，比如谷歌，vast.ai这种，薅羊毛，免费但需要花很多精力和时间，各种攻略突破限制。后来就转用国内的服务商，大厂的比如阿里、腾讯，但价格小贵，没办法只能转向平价GPU云服务商，最近发现可以薅羊毛的平台分享给大家。智云研——科技创新开源生态平台点击注册，既可领取15天免费v100算力。注册后直接登陆，点击“云上实验室--算力资源--试用“有两个配置可以选择，选择自己需要的点击申请试用即可。一般1天内就会开通。开通后会有短信提醒，提醒开通后，直接登陆，我的算力订单，就可以开启使用了，可以提供ip账号和密码，也可以远程。
作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介近年来，随着研究者们对计算机硬件的要求越来越高、数据规模越来越大、AI任务越来越复杂，图形处理单元（GraphicsProcessingUnit，GPU）已成为深度学习等高性能计算领域的一个重要组件。NVIDIA公司推出了基于CUDA的通用计算平台CUDA-X和Turing计算平台Turing，旨在充分利用GPU硬件能力，加快AI模型训练和推断的速度。本文将从宏观角度、总体目标、Turing系统架构及其特性、编程模型、编程接口、高级编程语言、算法原理、编程实例、未来发展方向等方面全面介绍GPU编程与优化中的相关知识。2.相关概念及术语CUDA/C++CUDA
作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介企业集成模式(EnterpriseIntegrationPatternsEIP)是一种通过协议、标准、体系结构等方式实现两个或多个应用程序之间的数据交换和通信的规范化方法。它提供了一套可复用的设计模式，用来帮助开发人员创建符合业务需求的分布式应用系统之间的互通性。本文将从EIP的发展历史出发，逐步深入到其核心概念、术语、原理、算法和具体操作步骤等方面进行阐述。2.企业集成模式的发展历史1997年BoF会议在1997年的3月底，IBM在PaloAltoResearchCenter(PARC)举行了IBMGlobalBusinessIntegrationBoF(
我目前正在构建一个android应用程序，并希望将其基于“干净的架构”，类似于以下作者的建议:FernandoCejas-ArchitectingAndroid…Thecleanway?DarioMiličić-AdetailedguideondevelopingAndroidappsusingtheCleanArchitecturepatternRomainPiel-IngedientsforahealthyAndroidArchitectureUncleBob-TheCleanArchitectureHannesDorfmann-MosbyLibraryPedroVicenteGó
一、前言Jetson系列的开发板CPU性能不是很强，往往需要采用GPU加速的方式处理图像数据，因此本文主要介绍如何安装带有GPU加速的OpenCV，其中GPU加速通过CUDA来实现。参考博客Ubuntu20.04配置VINS-Fusion-gpu+OpenCV4.6.0-CSDN博客Ubuntu20.04配置VINS-Fusion-gpu+OpenCV4.6.0https://blog.csdn.net/qq_44998513/article/details/131462679Ubuntu20.04配置VINS-Fusion-gpu+OpenCV4.6.0https://blog.csdn.n
