问题背景 移植 Linux-4.9 或之前的内核版本下的 wifi 驱动到 Linux-5.4 内核版本时会出现编译和运行错误， 该 FAQ 主要用于帮助开发人员解决驱动移植出现的问题。
#include <linux/module.h> #include <linux/init.h> #include <linux/kernel.h> #include <linux/slab.h> #include <linux/fs.h> #define CUTBAG_DIR "CU_T-bagwell" #define MAX_STRING_TEST 20 static struct kmem_cache *T_bagwell_slab_test; struct test{
We’d prefer you install the latest version, but old binaries and installation instructions are provided below for your convenience.
在本教程中，我们将为您提供在Windows、Mac和Linux系统上安装和配置GPU版本的PyTorch（CUDA 12.1）的详细步骤。我们将使用清华大学开源软件镜像站作为软件源以加快下载速度。通过按照以下教程，您将轻松完成GPU版本PyTorch的安装，为深度学习任务做好准备。
本教程将为您提供在Windows、Mac和Linux系统上安装和配置GPU版本的PyTorch（CUDA 12.1）的详细步骤。我们将使用清华大学开源软件镜像站作为软件源以加快下载速度。在今天的学习中，您将学会如何在不同操作系统上轻松安装和配置深度学习框架PyTorch，为您的AI项目做好准备。
text-generation-webui 是一个基于Gradio的LLM Web UI开源项目，可以利用其快速搭建各种文本生成的大模型环境。
xmake是一个基于Lua的轻量级现代化c/c++的项目构建工具，主要特点是：语法简单易上手，提供更加可读的项目维护，实现跨平台行为一致的构建体验。
Windows下如何搭建CUNIT环境资料很多，但是错误不少或者讲解不清晰，很容易让人跌入坑中，现在介绍如下。
参考链接：https://blog.csdn.net/linolzhang/article/details/70306003
anaconda 2022.10 windows 版本,https://repo.anaconda.com/archive/
在使用Automated下会输出TestProcess-Listing.xml和TestProcess-Results.xml文档，把CUNIT项目中的CUnit-List.xsl、CUnit-Run.xsl、CUnit-List.dtd和CUnit-Run.dtd文件（在%CUNIT_HOME%\Share\目录下）。然后用浏览器打开TestProcess-Listing.xml和TestProcess-Results.xml，如图所示。
我们希望在汇集行业领先的预训练模型，减少开发者的重复研发成本，提供更加绿色环保、开源开放的AI开发环境和模型服务，助力绿色“数字经济”事业的建设。 ModelScope平台将以开源的方式提供多类优质模型，开发者可在平台上免费体验与下载使用。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。http://guoyong.me/ http://gutspot.com/2013/01/30/%E7%94%A8raspberry-pi%E5%88%B6%E4%BD%9C%E6%97%A0%E7%BA%BF%E8%B7%AF%E7%94%B1%E8%BF%87%E7%A8%8B%E7%9A%84%E6%9C%AD%E8%AE%B02-%E7%BC%96%E8%AF%918188eu%E8%8A%AF%E7%89%87%E7%9A%84%E6%97%A0%E7%BA%BF%E7%BD%91/
背景 原文地址（http://www.cnblogs.com/wenBlog/p/8435229.html） 最近针对我们的处理器出现了一系列的严重的bug。这种bug导致了两个情况，就是熔断和幽灵。 这就是这几天闹得人心惶惶的CPU大Bug。消息显示，以英特尔处理器为代表的现代CPU中，存在可以导致数据泄漏的大漏洞。这两类主要的漏洞被命名为Meltdown（熔断）和Spectre（幽灵），其中Meltdown漏洞会导致某些代码越过权限访问任意内存地址，直击敏感数据，这主要影响英特尔CPU；而Spectre
官方地址：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
随着技术的不断变迁，专有无线接入网络的时代正在逐渐消失。运营商希望能在降低成本的同时增加灵活性，其需要易于部署且经济实惠的网络和网络组件，这也导致整个行业从4G专用硬件和专有软件开始转向安装在COTS硬件平台上的开放软件栈。
PyTorch简介 在2017年1月18日，facebook下的Torch7团队宣布PyTorch开源后就引来了剧烈的反响。PyTorch 是 Torch 在 Python 上的衍生版本。Torch 是一个使用 Lua 语言的神经网络库, Torch 很好用, 但是 Lua 流行度不够, 所以facebook开发团队将 Lua 的 Torch 移植到了更流行的语言 Python 上，推出了PyTorch 。
之前看过老杨http://yangtingkun.itpub.net/post/468/231000的一篇文章，讲述了INSERT操作对全文索引无操作，但DELETE时为了防止删除的数据仍能通过索引的ROWID访问产生的错误，此时会进行索引的删除操作，因此大批量的DELETE-COMMIT就会耗时，甚至导致数据库挂起。
「上一篇教程：」 https://godweiyang.com/2021/03/18/torch-cpp-cuda
具体情况是：安装了 torch-geometric 和 torch-sparse（官网安装说明：PyG Documentation — pytorch_geometric documentation）后，导入 torch-sparse 时却报错。
博主也是撸到了宝塔送的满829-828券，嫖了一台广州轻量来玩，下面是测评数据。 VPS性能： ---------------------------------------------------------------------- CPU Model : AMD EPYC 7K62 48-Core Processor CPU Cores : 1 CPU Frequency : 2595.124 MHz CPU Cache
在exchange 2010中，exchange包含五个服务器角色，分别为邮箱服务器，客户端访问服务器，集线传输服务器，统一消息服务器，边缘传输服务器。 在后来的exchange 2013中服务器被精简为3个：邮箱服务器，客户端访问服务器，边缘传输服务器 exchange 2016和2019中则只有 邮箱服务器和边缘传输服务器了。
将树莓派定制为无线便携监控摄像头，插上USB摄像头，插上USB wifi，然后将摄像头的数据编码，将编码后的数据推流至流媒体服务器，其他人就可以通过流媒体服务器可以观看到树莓派摄像头采集到的数据。
nvcc编译分成device部分编译和host部分编译，host部分直接调用平台编译器进行编译Linux使用gcc，window使用cl.exe，这里主要讲解device部分的编译，此部分编译分两个阶段，第一阶段将源文件.cu文件的device部分编译成ptx文本指令，第二阶段将ptx文本指令编译成在真实架构上运行的二进制指令，第二阶段可能发生在生成可执行程序的过程中，也可能发生在运行可执行程序的过程中（just-in-time compilation）。在生成可执行程序的过程中可以根据nvcc选项选择是否将ptx文本指令(x.ptx中间文件中)、二进制指令（x.cubin中间文件）嵌入到可执行程序中，一般有3种嵌入方式：只嵌入x.ptx（第二阶段被忽略，全部依赖just-in-time compilation）；只嵌入x.cubin（无法进行just-in-time compilation）；两者都嵌入（运行过程中driver找到合适二进制指令镜像则加载之，否则进行just-in-time compilation再加载之）。
随着对话系统和推荐系统的快速发展，新方向——对话推荐系统（Conversational Recommender System，简称CRS）也开始了蓬勃发展，其关注于如何通过基于自然语言的对话来获得用户的意图和偏好，以实现精准推荐。但是现有的CRS相关数据集和模型在建模场景、最终目标和使用技术等方面存在一定差异，使得研究者们很难对这些模型进行统一的评测对比。对于科研新手来说，更是难以在这些模型和数据集中抉择并快速搭建CRS系统。
用网址链接直接用浏览器或者其他工具下载安装包，然后拷贝回linux系统中本地离线安装。
1.自己A记录填写的CloudFlare IP并不是永久可用，保不齐哪天你填写的CloudFlare IP被GFW给屏蔽了，那你的网站就歇菜了。
在Linux系统使用 mount 命令挂载Windows CIFS 磁盘后，如果Windows系统重启，则可能会导致Linux挂载该磁盘出错，无法访问，也无法直接用umount命令卸载，或由于种种原因无法卸载掉挂载的磁盘，重启虽然可以解决问题，但是代价太大。 本文记录问题无痛解决方法。 问题复现 在Linux卸载Windows CIFS共享磁盘时卡死 ： sudo umount cifs_dir 报错设备忙无法卸载 umount /mnt --> umount: /mnt: device is
官方的github地址如下：https://github.com/Sanster/lama-cleaner 拥有将近15k的star，接下来简单介绍一下lama-cleaner的特性
去年上半年开始全面使用linux进行开发和娱乐了，现在已经回不去windows了。
如果你希望通过编译源码安装 OneFlow，可以参考 OneFlow源码仓库的 README，在编译 OneFlow 源码之前，强烈推荐先阅读 Troubleshooting。
SSRF(Server-Side Request Forgery:服务请求伪造)是一种由攻击者构造，从而让服务端发起请求的一种安全漏洞，它将一个可以发起网络请求的服务当作跳板来攻击其他服务，SSRF的攻击目标一般是内网。当服务端提供了从其他服务器获取数据的功能(如:从指定URL地址获取网页文本内容、加载指定地址的图片、下载等)，但是没有对目标地址做过滤与限制时就会出现SSRF。
近日，苹果在GitHub上发布了Turi Create框架。苹果表示，这个框架旨在通过简化机器学习模型的开发，降低开发者构建模型的门槛。详细说明如下： Turi Create Turi Create简化了自定义机器学习模型的开发。你不需要成为机器学习的专家，即可为你的程序添加推荐，对象检测，图像分类，图像相似度识别或活动分类。 易于使用：让你聚焦于任务而不是算法 可视化：内置的流式可视化功能可以探索你的数据 灵活：支持文本，图像，音频，视频和传感器数据 快速和可扩展性：可在单台机器上处理大型数据集 易于准备
#include <linux/module.h> #include <linux/init.h> #include <linux/kernel.h> #include <linux/proc_fs.h> #include <linux/fs.h> #define CUTBAG_DIR "CU_T-bagwell" #define CUTBAG_NODE "test_node" struct proc_dir_entry *cutbag_dir; static int __init
修改/ServerStatus/server/config.json文件，注意用户名、密码的值需要和客户端一致
Docker 是一个开源的应用容器引擎，它十分火热，如今几乎成为了后端开发人员必须掌握的一项技能。即使你在生产环境中可能用不上它，就算把它当作一个辅助开发的工具来使用，也是非常方便的。本文就介绍一下.Net Core应用在Docker中的一些基本使用。
chatgpt已经成为了当下热门，github首页的trending排行榜上天天都有它的相关项目，但背后隐藏的却是openai公司提供的api收费服务。作为一名开源爱好者，我非常不喜欢知识付费或者服务收费的理念，所以便有决心写下此系列，让一般大众们可以不付费的玩转当下比较新的开源大语言模型bloom及其问答系列模型bloomz。
一个月黑风高、万籁俱静的夜晚，MMDeploy 社区群里传来一阵躁动，群友们纷纷直呼：牛啊，强啊！
作者 | 张乐奕：Oracle ACE 总监，ACOUG （中国 Oracle 用户组）联合发起人。Oracle 数据库高可用解决方案与 Exadata 一体机专家。长于数据库故障诊断，性能调优。作为多家知名论坛版主，热衷社区技术分享，同时也是 Exadata 用户组的发起人，组织策划并作为技术分享者的活动已超过百场。
社区是聚集一类具有相同爱好或者相同行业的群体，IT技术社区就是聚集了IT行业内的技术人，在技术社区可以了解到行业的最新进展，学习最前沿的技术，认识有相同爱好的朋友，在一起学习和交流。 技术社区一般有三类人：第一类技术人，就是遇到问题搜索一下，绝大部分程序员都是通过这种方式来了解技术社区的，或者遇到问题的时候在社区去提问；第二类的技术人，有意识的常去技术社区查看博客，学习新知识；第三类人，就是写文章的人，喜欢分享某一类技术，或者他们的实战经历。往往写文章的人，也喜欢看文章。 总的来说，技术社区就是聚集技术人的
社区是聚集一类具有相同爱好或者相同行业的群体，IT技术社区就是聚集了IT行业内的技术人，在技术社区可以了解到行业的最新进展，学习最前沿的技术，认识有相同爱好的朋友，在一起学习和交流。
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第72天，我们正在讲解CUDA 动态并行，希望在接下来的28天里，您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯。
今天的深度学习应用程序包括复杂的多阶段预处理数据流水线，其中包括主要在 CPU 上执行的计算密集型步骤。例如，在 CPU 上执行诸如从磁盘加载数据、解码、剪裁、随机调整大小、颜色和空间增强以及格式转换等步骤，限制了训练和推理任务的性能和可扩展性。此外，今天的深度学习框架有多个数据预处理实现，这导致诸如训练和推理工作流的可移植性以及代码可维护性等挑战。
本文主要介绍安装docker-ce与nvidia-docker的过程。注意不是docker.io, 因为nvidia-docker是基于docker-ce的，ce比io要新。
修正：Ubuntu 18.04+RTX2080Ti建议安装cuda10.0，cudnn7.5.1，pytorch1.4.0+cu100 / torchvision0.5.0+cu100，tensorflow-gpu1.14.0 修正日期：20200611
其中，Turicreate的后台是mxnet框架，turicreate不太适合使用GPU图像训练，因为现在的mxnet已经cuda10 - 1.4.0+ 而turicreate还支持很老版本的 mxnet - 1.1.0，因为版本问题会出现很多问题，一种比较合适的方式是使用他们官方内部的docker启动。 如果要启用GPU之前，需要了解：（linuxGPU.md）
我们在 2020 年 6 月首次推出了dotnet monitor 作为实验工具，并在去年（2020年）努力将其转变为生产级工具。今天，我很高兴地的宣布 dotnet monitor 的第一个正式版将和 .NET 6 一起发布，作为 .NET 6 的一部分。
无界面初始化，也就是常说的 headless initialization，目的是在不需要给树莓派接入额外的显示器的情况下完成基本的无线网络配置，并且启动好必要的远程管理工具比如 ssh 等。
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