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大龄程序员的人工智能之路

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鸿蒙系统研究第一步:从源码构建系统镜像
周末下载了 OpenHarmony OS 2.0 的源码,并 build 成功。虽然大部分的步骤都是来自官方文档,但还是碰到了一些问题,所以决定还是写下来,当作一个备忘录。
云水木石
2021-07-14
1.4K0
还在安装双系统? 试试 Windows 和 Linux 合体
作为一个长期使用 Linux 作为主力系统的开发人员,我经常向周围的朋友安利 Linux ( Ubuntu )系统。但非常尴尬的是,大部分人都是浅尝辄止,最后还是会回到 Windows 系统,布道成功的并不多。毕竟习惯的力量非常强大,要从一个熟悉的系统转向陌生的系统,需要有足够的动力才行。一句“ Linux 系统上能够玩游戏吗?”就能让我哑口无言,还有诸如网课、办公、图像处理软件之类的问题。的确,Linux 系统在应用程序支持方面(特别是娱乐休闲类)一直是软肋。虽然经过这么多年的努力,但具有全平台支持(Windows、Linux、Mac OS等)的软件还是相当少,特别是国内的一些办公软件、网课客户端,通常只开发了 Windows 版本。
云水木石
2020-07-02
7.9K0
深度学习软件开发环境搭建
这几天,我花了一些时间,装系统,装软件,进行系统设置,搭建了一套令我比较满意的深度学习环境。下面就介绍一下我的深度学习软件配置。
云水木石
2019-11-21
1.5K0
生命不息,折腾不止:Jetson Nano填坑之软件篇
作为一名每天对着各种裸板的系统工程师,对Jetson Nano会踩到各种坑是做好了充分准备的,本着踩坑填坑的精神,在这里记录一下踩坑经历,供大家一乐。如何避开这些坑?想多了,因为以后你们即使绕开了这些坑,也会有其它的坑等着你:) 重要的是要做到人挡杀人、佛挡杀佛,遇到坑直接趟过去。
云水木石
2019-07-02
3.9K0
Google Colab上安装TensorRT
NVIDIA TensorRT是一个高性能深度学习推理平台。它包括深度学习推理优化器和运行时,可为深度学习推理应用程序提供低延迟和高吞吐量。推理时,基于TensorRT的应用程序比仅CPU平台的执行速度快40倍。使用TensorRT,您可以优化所有主流框架中训练出的神经网络模型。
云水木石
2019-07-02
2.4K0
启用Docker虚拟机GPU,加速深度学习
首先说一下Docker虚拟机。为什么需要虚拟机?不知道你是否有过这样的经历,在github上看到一个有趣的开源项目,把代码下载下来,按照项目上的说明编译运行,结果发现怎么也不能成功。
云水木石
2019-07-01
2.6K0
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