在使用kvm+qemu创建win10虚拟机的时候，发现尽管我在virt manager里面指定了72个vcpu，但是win10里面只识别2个cpu核心的现象。...解决方案就是把拓扑结构改为这样： 由于我宿主机有2个cpu，每个是18核，每个核心有2个线程。...保存之后，看到xml文件里面对cpu拓扑的描述改为了这样： 接着再启动虚拟机，win10的识别就正常了。
Linux cd 命令是最基本的命令语句，其他的命令语句要进行操作，都是建立在使用 cd 命令上的。所以，学习Linux 常用命令，首先就要学好 cd 命令的使用方法技巧。...命令格式 cd [目录名] 2.命令功能 切换到当前目录到目标目录 3. 常用范例 3.1. 进入系统根目录 cd / 3.2. 前往上一级目录 cd .. 3.3.
前言 在使用 linux 命令或者 shell 编程时，这个用法常会遇到 2>&1 如果是刚开始接触Linux，这个东西的确不好理解，因为他没有直观的含义，不像一个命令，例如 cp是 copy 的简写，...我以前刚用Linux时就对这个东西迷糊了一段时间，今天刚好看到一篇文章介绍他，感觉很有必要总结出来，分享给还不是很理解这个方言的朋友。...下面看一个命令示例，然后分析下他是如何工作的： ls foo > /dev/null 2>&1 首先需要了解两个基础概念：I/O重定向、文件描述符 I/O重定向 重定向 的作用是把一个命令的输出结果发送到另一个地方...cat 使用 >把 stdout 的位置改为了另一个文件。...文件描述符 Linux 中一切皆文件，每个文件都有一个文件描述符，值是个正整数。
NR.2: Don't insist to have only a single return-statement in a function NR.2：不要坚持一个函数中只包含一个返回语句 Reason...当然，由于许多函数本来逻辑就简单，它们自然只会只需要一个返回。 Example（示例） int index(const char* p) { if (!...for p return i; } If we applied the rule, we'd get something like 如果使用该规则，我们差不多必须这样做： int index2(...原文链接 https://github.com/isocpp/CppCoreGuidelines/blob/master/CppCoreGuidelines.md#nr2-dont-insist-to-have-only-a-single-return-statement-in-a-function
现实世界是混乱的，每个用户都倾向于以略微不同的方式执行一个给定的手势。这使得构建强大的、用户独立的识别模型变得困难。...在TwentyBN上，我们采用了一种不同的手势识别方法，使用了一个非常大的、带注释的动态手势视频并使用神经网络训练这些数据集。我们已经创建了一个端到端的解决方案，它运行在各种各样的摄像机平台上。...这使得我们可以建立一个手势识别系统，它是稳健的，并且只用一个RGB摄像机实时工作。...与擅长处理图像的2d – cnns相比，3d – cnns使用三维滤镜将二维卷积扩展到时域。视频被处理成帧的三维“卷”。...在测试的时候，我们利用了一个事实：循环网络是一个可以通过时间来完成的动态系统。在训练时，每一个循环隐藏状态通过一个softmax层转换为类概率向量，得到的预测序列在时间上是平均的。
默认系统是没有安装这个命令，需要用户自行安装： [root@centos7 ~]# dos2unix test.txt -bash: dos2unix: command not found #CentOS...dos2unix 语法格式 dos2unix [选项] [文件] dos2unix [OPTION] [FILE] 选项说明 -k #输出文件的日期不变 -q #安静模式 -V #查看版本...-o #写入到源文件 -n #写入到新文件 应用举例 最简单的用法 [root@centos7 ~]# dos2unix test.txt dos2unix: converting file test.txt...一次转换多个文件（注：也可以加上 -o 参数，也可以不加，效果一样） [root@centos7 ~]# dos2unix test.txt mingongge.file dos2unix: converting...[root@centos7 ~]# dos2unix -o test.txt mingongge.file dos2unix: converting file test.txt to Unix format
通过ls 命令不仅可以查看linux文件夹包含的文件而且可以查看文件权限(包括目录、文件夹、文件权限)查看目录信息等等。ls 命令在日常的linux操作中用的很多!...-lst 选项失效 -g 类似 -l,但不列出所有者 -G, –no-group 不列出任何有关组的信息 -h, –human-readable 以容易理解的格式列出文件大小 (例如 1K 234M 2G...不进行排序;依文件系统原有的次序列出项目 -v 根据版本进行排序 -w, –width=COLS 自行指定屏幕宽度而不使用目前的数值 -x 逐行列出项目而不是逐栏列出 -X 根据扩展名排序 -1 每行只列出一个文件...5.3 只列出文件下的子目录 ls -F /var/log |grep /$ 列出 /var/log 文件下面的子目录 ls -l /var/log | grep "^d" 5.4 列出目前工作目录下所有名称是...如：-r-xr-x---的含义为当前文档是一个文件，拥有者可读、可执行，同一个群组下的用户，可读、可执行，其他人没有任何权限。 第二列表示链接数，表示有多少个文件链接到inode号码。
storage\usb.c scsi部分： kernel\driverscsi\scsi_scan.c kernel\driverscsi\scsi_sysfs.c kernel\driverscsi\sg.c 2....当一个U盘插入linux设备前发生的事情： a. 最开始注册hub部分： 需要关注注册驱动的有hub， usb， usb-storage。...至于usb_register，最后也就是把usb-storage驱动添加到一个链表中，等待着遍历执行的时刻。 3. 当一个U盘插入linux设备后： a....INIT_DELAYED_WORK(&us->scan_dwork, usb_stor_scan_dwork); ... } int usb_stor_probe2(struct us_data *us...，然后usb_stor_probe2唤醒这个工作队列注册的函数usb_stor_scan_dwork工作。
GPU机器有2种，一种是GPU云服务器，一种是裸金属GPU，裸金属只能用公共镜像列表里的镜像 建议选用GN7vw、GNV4、GNV4v机型，开白后可以用GPU云服务器专用机型的专用公共镜像是免费的，参考本文下面的内容...GI1只适用Linux，用的人少，忽略；GA3我没用过，不清楚。 知识拓展，啥叫vGPU？即切分卡。GN7vw 、GN7实例簇提供支持 vGPU 的实例类型。...其中 GN7vw vGPU 的类型为 vDWS，GN7 vGPU 的类型为vCS（只支持Linux）。 GPU NVIDIA驱动分两种，计算和渲染，如果是3D渲染业务，需要安装Grid驱动。...参考这个文档只安装NVIDIA Tesla 驱动是不够的，还得安装Grid驱动，要不然会有类似下面这样的报错（软件品类多，报错五花八门，主要集中在OpenGL、D3D），不限于下面这几种： ①任务管理器怎么没有...there-is-no-cuda-device-which-is-selected】 渲染实例GNV4v，单独安装了cuda驱动是安装成功的，运行cuda自带的demo也能通过，显卡识别出来了，还报there-is-no-cuda-device-which-is-selected
Diffusion出图测试：Arc A770 16GB大幅领先RTX 4060 目前Windows端的Stable Diffusion WebUI大多是采用“绘世”启动器，不过可惜的是这款启动器目前只支持...NVIDIA GPU，AMD GPU根本无法识别，Intel Arc GPU可以被识别，但却无法启用硬件加速。...因此想要使用Intel显卡来加速Stable Diffusion，需要运行在Linux环境下才能实现。当然，也并不是说必须得安装一个Linux系统，更简单的途径是使用Docker（容器）。...当然，即便是2手RTX 3090，其价格也不是普通消费者能够承受的。 纵观当前的GPU市场，Intel Arc A770 16GB可以说是专为AI而生的显卡。...这款显卡以低于RTX 4060的售价，提供了后者2倍的显存容量和显存位宽，可以一定程度上治疗好AI玩家的Stable Diffusion显存焦虑症。
驱动配置： 首先在终端运行nvidia-smi命令，若直接显示显卡版本，则可以直接使用。若系统并未识别出显卡，就需要自己配置。...运行car /proc/driver/nvidia/version查看具体使用哪一个版本的驱动，由NVRM version的显示结果可以看到内核的驱动版本。...之后运行sudo reboot进行重启，再运行nvidia-smi就可以发现已经识别出显卡了。 深度学习环境搭建： 我使用的是Anaconda和Pytorch。...然后给脚本赋予执行权限，chmod + x Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh。然后运行安装脚本即可，运行..../Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh。
只对位置编码进行了一个非常小的改动 与LLaMA 2相比，LLaMA 2 Long的变化并不多。 一是训练参数上，采用了高达4000亿token的数据源。...——相反，原始LLaMA 2包含多个变体，但最多的版本也只有700亿。 二是架构上，与LLaMA 2保持不变，但对位置编码进行了一个非常小的必要修改，以此完成高达3.2亿token的上下文窗口支持。...在此，Meta的研究人员通过对70亿规模的LLaMA 2进行实验，确定了LLaMA 2中的RoPE方法的一个关键限制： 即，阻止注意力模块聚集远处token的信息。...一个问题是，通过上面这个可视化结果，Meta观察到RoPE在长程区域出现了较大的“振荡”，这对于语言建模来说可能不是个好消息。...而且，尤其在后者任务上，他们提出的RoPE ABF是唯一一个可以始终保持性能的变体。
TensorFlow可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域，对2011年开发的深度学习基础架构DistBelief进行了各方面的改进，它可在小到一部智能手机、大到数千台数据中心服务器的各种设备上运行...一旦 Docker 已经启动运行, 可以通过命令启动一个容器: docker run -it b.gcr.io/tensorflow/tensorflow 默认的 Docker 镜像只包含启动和运行 TensorFlow...所需依赖库的一个最小集....TensorFlow 的 GPU 特性只支持 NVidia Compute Capability >= 3.5 的显卡....-linux-x64-v2/cudnn.h /usr/local/cuda/include sudo cp cudnn-6.5-linux-x64-v2/libcudnn* /usr/local/cuda
基础环境信息 CPU：Intel Xeon E5-2699 v4 显卡：Nvidia Tesla P100 操作系统：CentOS 7.4 基础环境验证 验证系统是否能正常识别 GPU lspci...| grep -i nvidia 正常应该显示 Nvidia 显卡的型号，没有任何显示需要更新pci硬件库 update-pciids 安装 Nvidia 显卡驱动 1、安装或更新相关包 yum -y...2、禁用 nouveau nouveau 是一个第三方开源的 Nvidia 驱动，一般 Linux 安装的时候默认会安装这个驱动，它会与 Nvidia 官方的驱动冲突，在安装 Nvidia 驱动之前应先禁用...=nouveau nouveau.modeset=0 生成新的 grub 配置 grub2-mkconfig -o /boot/grub2/grub.cfg 编辑或创建 /etc/modprobe.d/...NVIDIA-Linux-x86_64-415.18.run 权限，使其可运行 chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-415.18.run 安装 Nvidia 驱动 sh NVIDIA-Linux-x86
，0号显卡为Tesla P40，状态为on 蓝色方块：对应左侧绿色方框的显卡的显存占用，此刻0号显卡占用大概9009Mb 紫色方框：运行的所有程序，0号显卡此刻正在运行程序，PID为32656 可以使用下方指令检查...：出现了一个(base) 这个表明当前位于conda的base环境内部。...# 调用transcribe函数测试预训练模型识别效果 asr_result = quartznet.transcribe(paths2audio_files=["/root/testdata/hi6...s2 = " ".join(asr_result) # 计算字错率cer print("字错率:{}".format(metrics.calculate_cer(s1,s2))) # 计算准确率accuracy...print("准确率:{}".format(1-metrics.calculate_cer(s1,s2))) 本来是启动jupyter lab后 使用jupyter notebook 写的，为了方便这里合并成了一个
最终得到结果为： 当只有一层通道被重叠至原始图像时，我们称之为mask，即只指示某一特定类别所存在的区域。...几乎成为了图像语义理解算法性能评价的“标准”数据集，共80个类别； Cityscapes：包含50个欧洲城市不同场景、不同背景、不同季节的街景的33类标注物体； Pascal-Context：对于PASCAL-VOC 2010识别竞赛的扩展...最佳的开发环境为Linux，因为在公司的日常工作，基本都是使用Linux云服务器进行模型开发的工作，提前适应Linux操作系统还是有好处的。...深度学习的训练很依赖显卡的性能，因此需要配置一个较好的N卡，也就是NVIDIA的显卡，选显卡的技巧就是看下显卡天梯图（点击查看）： 这个显卡天梯图主要包括的是市面常用的显卡排名，不包括类似V100这样的价格上...五、开发环境搭建 有条件的，推荐使用Ubuntu系统配置开发环境，Ubuntu是Linux的一个发行版之一，适合新手，界面友好，操作简单。
安装NVIDIA显卡驱动风险极大，新手注意。...注意： 在安装之前首先就是要禁用Nouveau的驱动，禁用该驱动的方法参照这篇https://www.linuxidc.com/Linux/2019-02/157171.htm。...graphics-drivers/ppa存储库添加到系统中： $ sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa $ sudo apt update 接下来，识别显卡模型和推荐的驱动程序...首先识别NVIDIA显卡型号，输入一下命令： $ lshw -numeric -C display 或者 $ lspci -vnn | grep VGA 下载NVIDIA官方显卡驱动，然后存储到相应路径...停止可视化桌面： $ sudo telinit 3 之后会进入一个新的命令行会话，使用当前的用户名密码登录 在相应路径下安装NVIDIA驱动(安装文件也可为.sh后缀，如果提示没有权限使用sudo)：
，0号显卡为Tesla P40，状态为on 蓝色方块：对应左侧绿色方框的显卡的显存占用，此刻0号显卡占用大概9009Mb 紫色方框：运行的所有程序，0号显卡此刻正在运行程序，PID为32656 可以使用下方指令检查...：出现了一个(base) Untitled (1).png 这个表明当前位于conda的base环境内部。...# 调用transcribe函数测试预训练模型识别效果 asr_result = quartznet.transcribe(paths2audio_files=["/root/testdata/hi6...s2 = " ".join(asr_result) # 计算字错率cer print("字错率:{}".format(metrics.calculate_cer(s1,s2))) # 计算准确率accuracy...print("准确率:{}".format(1-metrics.calculate_cer(s1,s2))) 本来是启动jupyter lab后 使用jupyter notebook 写的，为了方便这里合并成了一个
2、内存——配6显卡的话至少需要4g的内存，如果是12张显卡的话，windows操作系统至少需要8g以上的内存，否则系统会很卡然后无法正常工作挖矿，linux操作系统的话可以4g内存。...如果是用windows系统的话至少需要64gb的，linux系统的话可以16gb。...5、操作系统——windows的话建议win10的系统，对应nvidia系列和amd系列的显卡最多可以分别识别8张卡，如果12卡的主板需要n卡a卡混插挖矿才能充分利用主板显卡插槽。...2、通过刷 BIOS 篡改显卡信息 显卡矿机最重要的部件是显卡，显卡的性能和数量直接决定了矿机的算力。...它是一个控制程序，控制着显卡的各种工作状态，包括核心工作频率、显存工作频率、功耗限制、工作电压、显存时序等核心参数。
_68_face_landmarks.dat.bz2)以及做向量转化的人脸识别模型[dlib_face_recognition_resnet_model_v1](http://dlib.net/files...face_dets = detector(face_img, 1) # 当前不做错误检查，建设基础照片人只有一个需要识别的人脸。...另外下dlib在使用英伟达家显卡时可以使用GPU进行计算，可以大幅降低CPU的负载。推荐使用类Linux平台来安装cuda驱动。这里我使用centos7为例子进行安装。...278MiB | +-----------------------------------------------------------------------------+ # 如上输出代表已经正常识别到我们的显卡...:0.1 # 仅使用第一块显卡 [root@faceid ~]# docker run --rm --gpus device=0 gcontainer/face-clockin:0.1 人脸识别功能的扩展
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