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。
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。
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。
「上一篇教程：」 https://godweiyang.com/2021/03/18/torch-cpp-cuda
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）。
参考链接：https://blog.csdn.net/linolzhang/article/details/70306003
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。
anaconda 2022.10 windows 版本,https://repo.anaconda.com/archive/
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
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。
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。
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/
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。
在使用NVIDIA CUDA进行GPU加速的开发过程中，你可能会遇到"nvcc fatal: A single input file is required for a non-link phase when an output file is specified"这样的错误信息。本篇文章将解释该错误的原因，并提供解决方案。
阅读了kernel的start_kernel代码后，学习了一下kernel_thread的使用
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。
http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/39997113
本文介绍了如何使用cuda-gdb调试cu程序，包括编译、关闭X、使用cuda-gdb、设置断点、查看变量和寄存器、运行和调试、获取帮助等。
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。
概述 由于需要在Ubuntu 16.04安装多个深度学习框架所以通过博客记录一下安装过程中的坑以及一些关键步骤。这个时候我们需要安装自己需要包装。下面我们通过一步一步开始安装自己数据。记录安装了如下软件和支持： * Cuda 9.1 * cuDnn 9.0 * OpenCV 3.4 Support Python2.7 Python3.4 Cuda OpenGL OpenBLAS * Mxnet Pytorch Tensorflow 安装 安装预编译包 我们先来安装cuda，首先通过官网下载你所需要
备注：已经装好cuda的请略过，往下看。 记得没有VS2012的一定要先装VS。否则：安装后打开VS2012新建项目不显示NIVIDA解决方案。记住记住记住！重要的事情说三遍！ 第一步： 安装文件的下载，直接去官网就下载就可以。现在有cuda7.0了。
传给CUDA编译器编译的文件里不能包含boost的头文件，会报错。例如xxCUDA.cuh中最好不要包含boost的头文件。
本文链接 想象一个世界，你可以在那写javascript来控制搅拌机，灯，安全系统或者甚至是机器人。是的，我说的是机器人。那个世界就是这儿，现在使用node serialport。它提供一个非常简单的接口所需要的串口程序代码Arduino 单片机, X10 无线通信模块, 或者甚至是上升到 Z-Wave 和Zigbee . 在这个物理世界，你可以随心所欲（The physical world is your oyster with this goodie.）。想完全了解为什么我们做这个，请阅读NodeBots - The Rise of JS Robotics.
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。
注意,--recursive 一定要有,否则 py-faster-rcnn 目录下没有 caffe-fast-rcnn 文件夹。
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。
常见的ESP8266 NodeMCU开发板有 ESP8266 NodeMCU CP2102 和 ESP8266 NodeMCU CH340 ，CP2102 和 CH340是驱动类型，就是负责和电脑传输数据的模块，这里用的板子是ESP8266 NodeMCU CP2102，所以需要安装 CP2102 驱动。
因为CuDNN函数接口更新的原因，以前用低版本写的项目在新版本的CuDNN环境下编译就会出问题。例如，py-faster-rcnn代码在最新版的CuDNN6上面编译时就会报错。 解决这个问题的一个方法是禁用CUDNN，即修改Makefile.config里面的第5行，在前面加#。这种方法没法使用CuDNN加速，不推荐。这里我们使用一种比较土的方法，即将使用了旧的CuDNN函数的文件都换成新的caffe里面的文件即可。
之前的文章中：Pytorch拓展进阶(一)：Pytorch结合C以及Cuda语言。我们简单说明了如何简单利用C语言去拓展Pytorch并且利用编写底层的.cu语言。这篇文章我们说明如何利用C++和Cuda去拓展Pytorch，同样实现我们的自定义功能。
其中门电路是由与门，或门，非门，异或门组成的，CPU的构成非常抽象和复杂，上面只是帮助大家了解，并不严谨。
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。
选自Amazon 机器之心编译 参与：机器之心编辑部 随着神经机器翻译（NMT）技术的不断演进，越来越多的科研机构和公司选择开源自己的项目，让更多人能够开发出自己的 NMT 模型。此前，清华大学开源了神经机器翻译工具包 THUMT，谷歌也推出了基于 TensorFlow 的 NMT 模型搭建教程。作为 MXNet 的支持者，亚马逊也开源了自己的 NMT 框架 Sockeye。在本文中，亚马逊宣称这个基于 MXNet 的工具可以用于构建目前业内表现最佳的神经机器翻译模型。 Sockeye GitHub 链接：
#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{
理解英伟达CUDA架构涉及几个核心概念，这些概念共同构成了CUDA并行计算平台的基础。 1. SIMT（Single Instruction Multiple Thread）架构 CUDA架构基于SIMT模型，这意味着单个指令可以被多个线程并行执行。每个线程代表了最小的执行单位，而线程被组织成线程块(Thread Block)，进一步被组织成网格(Grid)。这种层级结构允许程序员设计高度并行的算法，充分利用GPU的并行计算核心。 2. 层级结构 - 线程（Threads）: 执行具体计算任务的最小单位。 - 线程块（Thread Blocks）: 一组线程，它们共享一些资源，如共享内存，并作为一个单元被调度。 - 网格（Grid）: 包含多个线程块，形成执行任务的整体结构。 3. 内存模型 - 全局内存: 所有线程均可访问，但访问速度相对较慢。 - 共享内存: 位于同一线程块内的线程共享，访问速度快，常用于减少内存访问延迟。 - 常量内存和纹理内存: 优化特定类型数据访问的内存类型。 - 寄存器: 最快速的存储，每个线程独有，但数量有限。 4. 同步机制 屏蔽同步（Barrier Synchronization） 通过同步点确保线程块内或网格内的所有线程达到某个执行点后再继续，保证数据一致性。 5. CUDA指令集架构（ISA） CUDA提供了专门的指令集，允许GPU执行并行计算任务。这些指令针对SIMT架构优化，支持高效的数据并行操作。 6. 编程模型 CUDA编程模型允许开发者使用C/C++等高级语言编写程序，通过扩展如`__global__`, `__device__`等关键字定义GPU执行的函数（核函数，kernel functions）。核函数会在GPU上并行执行，而CPU代码负责调度这些核函数并在CPU与GPU之间管理数据传输。 7. 软件栈 CUDA包含一系列工具和库，如nvcc编译器、CUDA runtime、性能分析工具、数学库（如cuFFT, cuBLAS）、深度学习库（如cuDNN）等，为开发者提供了完整的开发环境。
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！
本文记录 mmcv-full 1.3.0 以及之后的版本无痛安装方法。 背景 mmcv-full 安装在之前需要自己编译可执行文件，煞费苦心配置环境还可能经常出问题 最近发现官方推出了无痛版安装包，可以直接安装编译好的文件包 下载地址 不同环境下的安装包在不同的目录 主要区分 Cuda 版本和 torch 版本 官方链接 CUDA torch 1.11 torch 1.10 torch 1.9 torch 1.8 torch 1.7 torch 1.6 torch 1.5 11.5 √ 1
SmokePing 是由 RRDtool 的作者 Tobi Oetiker 开发的一款监控网络状态和稳定性的开源软件。SmokePing 会不断向目标发送各种类型的数据包，并对返回值进行测量和记录，通过 RRDtool 制图程序图形化地展示在各个时段内网络的延迟和丢包情况，帮助我们更清楚、更直观地了解监控机和监控目标之间短期和长期的网络状况。 腾讯云轻量应用服务器目前提供北京、广州、上海、南京、成都、中国香港、新加坡、东京、硅谷和莫斯科等10个地域的机器供用户购买。由于众所周知的原因，我国大陆地区的国际互联网出入口总带宽较小，在日常特别是晚高峰期间较为拥堵，因此在服务器上安装网络质量拨测工具用于监控和记录不同时段的服务器至国内方向测速节点和国际方向的终结点的延迟和丢包率，获取具有连续性的十分直观的数据以便我们进行分析非常有帮助。 本文以腾讯云轻量应用服务器香港地域为例，演示和教学网络质量拨测工具 SmokePing 的编译和个性化配置。
We’d prefer you install the latest version, but old binaries and installation instructions are provided below for your convenience.
命令行输入：make 然后生成一个可执行文件 接着输入：./hello_cuda 即可运行文件
xtables-addons是一款基于国家GeoIP信息来识别网络流量，用于netfilter/iptables的过滤器扩展。其采用了模块化设计理念，并通过内部的xt_geoip模块实现信息过滤。 在你的Linux系统上，可以很方便的自行编译或通过RPM包安装的方式来构建xtables-addons，而无需重新编译内核或是iptables，构建完成后即可立即使用而无需重启服务或系统。
安装Pytorch即进入Pytorch官网，选择Pytorch版本以及CUDA版本，按照給出的命令在PyCharm的Terminal输入命令安装，前提是PyCharm以及配置了对应的anaconda环境。
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。
在前面的博客中，我们大篇幅的使用到了Docker和Singularity这两种常见的容器化编程环境解决方案，使得我们的各个编程环境能够更好的隔离。如果要展开讲解容器化编程环境的重要性的话，我们有可能会发现容器并不是那么的必须：比如解决python库的依赖冲突问题，我们可以选择使用python的virtualenv或者conda的虚拟环境；比如解决gcc的版本依赖冲突，我们可以手动配置和选择对应的版本；比如对于我们没有root权限和对外网络的环境，想要安装一些工具可以采用源码编译安装。那么，这些种种的问题，如果我们采用Singularity的方案，就可以一次性的解决。而且容器化是一个趋势，比如各种的机器学习框架都会提供容器版本的安装方案，像MindSpore和Tensorflow等等。这里我们尝试使用Singularity的容器def文件（类似于Docker的Dockerfile，而且兼容Docker的镜像），去构造一个Pytorch专属的编程环境。
一个具备群体课堂专注度分析、考试作弊系统、动态点名等功能的Python智慧教室，使用多人姿态估计、情绪识别、人脸识别、静默活体检测等技术。
这个版本主要对Cuda项目的构建做了很多的改进，并且新增了对lex/yacc编译支持，同时也对target新增了on_link, before_link和after_link等链接阶段的定制化支持。
当使用CUDA（Compute Unified Device Architecture）进行并行计算时，我们可以利用GPU（图形处理器）的强大性能来加速各种应用程序。
笔者通过官网、通过conda、通过豆瓣镜像源安装tensorflow在import时都会失败，报“ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块”的错误，最终成功的安装方式如下：
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