http://www.cnblogs.com/oloroso/p/4688426.html
TensorFlow 准备 JupyterLab 交互式笔记本环境,方便我们边写代码、边做笔记。
安装conda 下载地址:https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh 下载完成后执行: bash Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh 安装地址:xlz/Miniconda 刷新一下配置文件:source /home/xlz/.bashrc #这里是管理员权限吼 创建实验环境:conda create -n stackGan python=2.7 #我们创建一个虚拟2.7环
准备尝试升级TensorFlow 1.14 到2.2,需要同时升级本地和服务器的环境,本文记录主要过程。 环境需求 当前TensorFlow最高版本 2.2.+ ,需要CUDA 10.1,cudnn 7.6 官网下载 :https://developer.nvidia.com/ 显卡驱动需要满足CUDA版本要求 CUDA与显卡驱动:https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html TensorFlow-GPU
2019测试测量精品展示与应用案例噪声与振动监测、高速采集与示波器、多通道同步采集与测试测量软件。通过内置的链接可以直达详细资料与应用案例。
解压 [root@i-1avyrt2d src]# ls nginx-1.9.6 nginx-1.9.6.tar.gz tengine-2.1.1.tar.gz [root@i-1avyrt2d src]# tar -zxvf tengine-2.1.1.tar.gz tengine-2.1.1/ tengine-2.1.1/configure tengine-2.1.1/docs/ tengine-2.1.1/docs/modules/ tengine-2.1.1/docs/modules/ngx_
目前我看官网主要推荐docker 方式了,那我们就用docker 方式试试。而且网上的安装教程也是docker 的居多【官方给出了一个教程】,我们也要与时俱进。
源码地址为:https://www.openssl.org/source/old/;当前最新版本为 1.1.0f,https://www.openssl.org/source/old/1.1.0/openssl-1.1.0f.tar.gz
下面函数foo中存在冗余变量计算、赋值语句,使用instcombine优化的效果:
Ubuntu下编译安装apache需要预先编译安装多个依赖件,包括:apr, apr-util,pcre,zlib-devel,等,相当麻烦,记录于此备查.
使用ld链接目标文件生成可执行文件,用于取代命令g++,仅仅用于学习ld命令的使用,不用于实际的项目编译。
解压编译与安装 [root@es_node src]# tar -zxvf tengine-2.1.2.tar.gz tengine-2.1.2/ tengine-2.1.2/good_configure tengine-2.1.2/configure tengine-2.1.2/docs/ tengine-2.1.2/docs/modules/ ... ... tengine-2.1.2/tests/test-nginx/dso_cases/ngx_http_upstream_check_module/
ST官方参考代码: https://github.com/STMicroelectronics/STMems_Standard_C_drivers/tree/master/lsm6dso_STdC,ST的传感器,基本都在这里能找到。 其他参考代码: https://github.com/arduino-libraries/Arduino_LSM6DSOX https://github.com/micropython-Chinese-Community/mpy-lib/tree/master/sensor/LSM6DSO。
这两天在编写一个插件系统Demo的时候,发现了个很奇怪的问题:插件加载器中已经链接了ld库,但是应用程序在链接插件加载器的时候,却还需要显式的来链接ld库。否则就会报:DSO missing from command line。这个报错翻译过来就是没有在命令行中指定该动态库。 这个报错就很搞事了,你说你明明知道需要哪个库,为什么不直接帮我链接呢,非得我显示的在命令行中指定呢?
在本文中我将展示如何将Jetson Nano开发板连接到Kubernetes集群以作为一个GPU节点。我将介绍使用GPU运行容器所需的NVIDIA docker设置,以及将Jetson连接到Kubernetes集群。在成功将节点连接到集群后,我还将展示如何在Jetson Nano上使用GPU运行简单的TensorFlow 2训练会话。
在编译到crypto/dso/dso_win32.c时报了一大堆错误,大概是这些:
ld - GNU的Linker,通常是编译程序的最后一步 记录一下手册,以备不时之需 -> ldpentium -v GNU ld (Wind River VxWorks G++ 4.3-386) 2.19.51.20090709 -> ldpentium --help Usage: ldpentium [options] file... Options: -a KEYWORD Shared library control for HP/UX compatibili
今天安装phantomjs的时候提示这样一段错误 Auto configuration failed 139710295961152:error:25066067:DSO support routines:DLFCN_LOAD:could not load the shared library:dso_dlfcn.c:185:filename(libssl_conf.so): libssl_conf.so: 无法打开共享对象文件: 没有那个文件或目录 139710295961152:error:250700
本章节为大家讲解二代示波器中用到的FFT和FIR。单纯从应用上来说,比较省事,调用API函数即可,从学习的角度来说,需要大家花点精力。
在编译和链接程序时,你可能会遇到一个错误消息:"error adding symbols: DSO missing from command line"。这个错误意味着编译器无法解析某个共享对象库(DSO),并将其链接到你的程序中。本文将探讨导致此错误的可能原因,并提供解决方案。
来源:HorizonRobotics 本期由智能驾驶团队吴佳田、颜沁睿、杨德刚给大家分享他们在研发中对视觉SLAM直接法的应用实践,相关代码及说明文档已在Github上发布,地址为:https://
作者:Xinbang Zhang, Zehao Huang, Naiyan Wang
加利福尼亚州山景城,2023年2月10日 -- 新思科技(Synopsys, Inc.,纳斯达克股票代码:SNPS)近日宣布,屡获殊荣的自主人工智能(AI)设计解决方案新思科技DSO.ai已助力诸多半导体客户成功实现100次流片,这也标志着AI在芯片设计中的规模化应用实现新突破。近期,意法半导体(STMicroelectronics)和SK海力士(SK hynix)等客户都显著提升了设计效率和PPA,并正在采用可自主学习的芯片设计工具在本地和云端规划新设计路线。 借助新思科技DSO.ai™(Design Space Optimization AI),这些公司能够在关键阶段加快先进工艺节点的设计速度。自新思科技DSO.ai推出以来,客户采用该产品取得了诸多显著成效:设计效率提高3倍以上,总功耗最多降低25%,裸晶芯片尺寸大幅缩减,总体计算资源量也有所下降。 意法半导体(ST)是一家服务电子应用领域客户的全球半导体领导者。目前,该公司已使用了新思科技DSO.ai云端版本,更好地助力其高度复杂的设计阶段。此外,意法半导体在流片阶段也采用了新思科技Fusion Compiler™与IC Compiler™ II物理实现工具。 意法半导体片上系统硬件设计总监Philippe d’Audigier表示:“在微软Azure上使用新思科技的DSO.ai设计系统,助力我们将实现PPA目标的效率提升了3倍以上,因此我们能够快速部署Arm内核,并超越原定的PPA目标。我们非常期待加快与新思科技和微软的合作,为包括工业MPU在内的诸多关键项目,探索出更多行业领先的芯片设计机会。” 提升芯片性能和设计效率 传统的设计空间探索是一项高度劳动密集型的工作,通常需要经过数月的反复探索和实验。利用人工智能技术,新思科技DSO.ai大规模扩展了对芯片设计流程中各种选项的探索,并能够自主执行大量次要决策,从而寻求理想的PPA解决方案。 SK海力士片上系统(SoC)负责人Junhyun Chun表示:“以业内领先的产量提供高性能、稳健的存储产品需要密集的优化工作,这在传统意义上属于高度劳动密集型工作。新思科技DSO.ai极大提高了我们团队的设计效率,让我们的开发者有更多时间为新一代产品创造差异化功能。DSO.ai给我们带来了惊人的成效,在最近的设计项目中,DSO.ai将单元面积减小了15%,并把裸晶芯片尺寸缩减了5%。” 新思科技电子设计自动化(EDA)事业部总经理Shankar Krishnamoorthy表示:“人工智能自主探索更广泛设计空间的能力,加速我们客户对更佳PPA目标和更高设计效率的不懈追求。我们的客户采用DSO.ai率先成功实现了100次流片,并取得了卓越的设计结果。无论在云端、本地还是二者混合进行芯片设计,客户都通过设计优化实现了更好的设计结果和更快的的上市时间。云端的解决方案尤其令人期待,在数据中心大规模部署新思科技的人工智能技术后,将引领全球开发者迈入一个全新的设计时代。” 微软Azure硬件与基础设施工程副总裁Jean Boufarhat表示:“微软致力于推广先进的芯片设计,在Azure上搭载新思科技DSO.ai设计系统是我们必然的选择。在Azure上使用由AI驱动的芯片设计,客户能够利用云端的可扩展性来提高设计效率,并自动优化高性能计算等芯片设计中巨大的求解空间。” 关于新思科技 新思科技(Synopsys, Inc.,纳斯达克股票代码:SNPS)是众多创新型公司的Silicon to Software™("芯片到软件")合作伙伴,这些公司致力于开发我们日常所依赖的电子产品和软件应用。作为全球第15大软件公司,新思科技长期以来一直是电子设计自动化(EDA)和半导体IP领域的全球领导者,并且在软件安全和质量解决方案方面也发挥着越来越大的领导作用。无论您是先进半导体的片上系统(SoC)开发者,还是编写需要最高安全性和质量的应用程序的软件开发者,新思科技都能够提供您所需要的解决方案,帮助您推出创新性、高质量、安全的产品。
我用的是实验室的服务器,服务器安装了cuda10.1,而根据报错,程序在寻找cuda10.0的库。解决方法是可以用anaconda安装cuda10.0:
二代示波器的界面上做了五个按钮,分别用于不同功能的配置,本章节就为大家讲解这五个按钮实现的功能。
SAP BI模块PM面试主要关注你的能力是否适合现有的项目,主要是技术和经验,与简历写的能力相符,同时你的倾向技术要明确。
Jiawei Mo1、Md Jahidul Islam2 和 Junaed Sattar3*
Nginx (engine x) 可以作为 HTTP 和反向代理服务器,也可以作为邮件代理和普通的 TCP/UDP 代理服务器
Vim是从vi发展而来的文本编辑器,可以用颜色或底线等方式来显示一些特殊的信息。Vim是Linux中必不可少的工具,搭建网站修改配置文件时经常用到。本教程介绍Vim的模式和常用操作。
最近安装新版本MySQL(Percona Server)时发现所依赖的libstdc++.so.6、libc.so.6均较高(尤其在Centos 6版本上安装时),导致无法完成数据库安装。
输入的电压信号经耦合电路后送至前端放大器,前端放大器将信号放大,以提高示波器的灵敏度和动态范围。放大器输出的信号由取样/保持电路进行取样,并由 A/D 转换器数字化,经过 A/D 转换后,信号变成了数字形式存入存储器中,微处理器对存储器中的数字化信号波形进行相应的处理,并显示在显示屏上。这就是数字存储示波器的工作过程。
Android 的安全模型由 Linux 内核强制执行,这将诱使攻击者将其视为攻击目标。我们在已发布的 Android 版本和 Android 9 上为加强内核投入了大量精力,我们将继续这项工作,通过将关注点放在基于编译器的安全缓解措施上以防止代码重用攻击。
选自Medium 作者:Erik Hallström 机器之心编译 参与:机器之心编辑部 一般而言,大型的神经网络对硬件能力有着较高的需求——往往需要强劲的 GPU 来加速计算。但是你也许还是想拿着一台笔记本坐在咖啡店里安静地写 TensorFlow 代码,同时还能享受每秒数万亿次的浮点运算(teraFLOPS)速度?其实这个目标不难实现,使用 PyCharm 中的一个远程解释器,你就能通过远程的方式获得几乎和本地计算时一样的性能。Erik Hallström 在本文中分享了如何使用 PyCharm、Ten
上一篇文章中提到的torchscript方式在手机上实际的检测效果差了很多,于是尝试了另外两种方式,第二种方式目前还有问题,所以就先不写了。这篇文章介绍的是第三种方法。zldrobit创建了一个ftlite的分支,https://github.com/zldrobit/yolov5.git。要使用这个方法文章中步骤也写的比较详细了。
论文提出了一个创新的用于SLAM的半直接算法,结合了直接法和基于特征法的互补优势。算法将直接里程计和基于特征的SLAM松耦合,实现了3各层次的平行优化:(1)光度BA(联合优化了局部结构和运动);(2)几何BA(细化了关键帧位姿和关联的特征地图点);(3)位姿图优化以实现全局地图一致性(出现在回环中)。论文提出的算法在多个数据集上得到验证,结果表明,提出的系统在整体精度和鲁棒性上由于最先进的单目里程计和SLAM系统。
Brief 在部署Httpd时为方便管理和安全等原因,我们仅会安装所需的模块,那么后期功能扩展时则需要通过Httpd内置提供的apxs程序来进行模块添加。 而apxs程序则位于apache/bin目录下。 Premise 首先我们的平台必须支持DSO特性,而且Httpd必须已经内建了mod_so模块。 DSO(Dynamic Shared Object,动态共享对象)
通过查阅资料,由于ubgears.c中会用到数学函数,而实际运行时找不到对应的数学函数,只需要在显示调用函数函数库即可,在Makefile中GL_LIBS 后添加-lm
先看Vim工作模式,看完可以跟着演示实践,然后回头再看工作模式,说不得你会不一样的领悟。
在深度学习框架GPU版本安装成功后,需要测试一下是否成功安装。GPU版本不像CPU版本的简单,CPU版本测试一般只需import一下测试是否能正确导入即可。GPU版本还需要测试CUDA或者GPU模块是否能正确调用起来。
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/341322063
晓查 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 刚刚发布新款折叠屏手机的三星,又搞了个大新闻: 下一代手机芯片将使用AI来设计。 据外媒《连线》的报道,三星将使用新思科技(Synopsys)提供的AI功能——DSO.ai——来设计下一代Exynos处理器。 Exynos芯片在三星的智能手机、平板电脑中都有使用(主要是韩国与欧洲市场),并且还有少量提供给国产手机厂商使用。 新思科技是全球最大的芯片设计软件(EDA)供应商之一,这家公司的董事长表示,DSO.ai是第一个用于处理器设计的商业AI软件
这篇文章主要介绍“Linux新手入门之轻松配置PHP环境”的相关知识,下面会通过实际案例向大家展示操作过程,操作方法简单快捷,实用性强,希望这篇“Linux新手入门之轻松配置PHP环境”文章能帮助大家解决问题。 本想轻松顺利的看到phpinfo显示在我的页面上,没想到安装环境时一路的error,不停的google折腾了半天终于看到了phpinfo。在此把遇到的问题总结一下,给大家提供一个参考。 我的OS是ubuntu 9.10,得益于apt-get强大的功能参考了一下这篇文章http://wiki.ubu
GTX 1080+Ubuntu16.04+CUDA8.0+cuDNN5.0+TensorFlow 安装指导
本文介绍了如何通过修改配置文件来在Windows操作系统上使用GPU进行训练深度学习模型。首先介绍了TensorFlow版本更新以及CUDA版本的更新,然后说明了如何安装cuDNN库,并提供了在TensorFlow中添加GPU支持的方法。最后,介绍了如何升级cuDNN版本以匹配TensorFlow版本。
作为Synopsys首席执行官、芯片设计自动化的先驱之一,Aart de Geus在Hot Chips在线芯片大会上表示,现在人工智能设计的芯片,性能可能会在未来十年内提高1000倍。
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