语义分割(semantic segmentation) : 就是按照“语义”给图像上目标类别中的每一点打一个标签,使得不同种类的东西在图像上被区分开来。可以理解成像素级别的分类任务,直白点,就是对每个像素点进行分类。
CATIA软件在汽车、航空航天、船舶制造、厂房设计(尤其是钢构厂房)、建筑、通用机械制造等领域,提供3D设计和模拟解决方案。可以帮助企业在产品研发领域缩短开发周期,因此使用非常广泛。但随着技术和设备的发展,CATIA模型不仅仅需要在电脑上进行浏览和观看,还需要在VR/AR眼镜中使用。那么CATIA模型可以通过什么方式实现这个诉求呢?
GPU云服务器,如需使用OpenGL/DirectX/Vulkan等图形加速能力,需要安装GRID驱动并自行购买和配置使用GRID License(实测有的3D软件在机器安装Grid驱动后就不报错了,否则打开软件报错,但是软件实际运行的渲染效果怎样,是否跟license有关,需要业务自己去验证)。
跟大家想的一样,GN8型的服务器有P40的显卡,每天到时间就被抢光了,基本抢不到,手速好的可以试试。我们就买GN7型号的,自Tesla-T4显卡,也是个不错的选择。点击“立即购买”按钮 https://cloud.tencent.com/act/pro/gpu-study
Windows有很多常用的工具可以提高我们的工作效率以及快速进行系统设置修改,例如计算器、画图、写字板、注册表管理器,但这些工具在桌面没有快捷方式,因而在使用时不易找到,值得庆幸的是,Windows提供了打开这些工具的cmd命令,通过输入一个简单的命令就可以打开。
最近导师安排了一个论文模型复现的工作,奈何硬件条件不够,只能到处搜罗免费的GPU资源,过上了白嫖百家GPU资源的日子,这时候刚好遇见了腾讯的GPU云服务器体验活动,可谓是久旱逢甘霖。作为一名零基础小白,现将自己使用GPU云服务器(以Windows系统为例)搭建自己的深度学习环境的过程记录下来,方便大家参考。
最近人工智能等多门课需要复现论文,近两年的论文很多都是Pytorch环境,所以,这里总结一下Pytorch的安装教程,做好最快、最简单、最好地完成安装。
由于新版的 KV 、金山、 瑞星 都加入了对网页、 插件 、邮件的随机监控,无疑增大了系统负担。处理方式:基本上没有合理的处理方式,尽量使用最少的监控服务吧,或者,升级你的硬件配备。
AI绘画是近期比较热门的一个应用,其功能主要为可以把用户输入的一段或几段文字,使用训练好的模型来自动生成一幅美丽的画作。
购买整卡GPU服务器(不要切分卡,比如GN7vw,不要1/8、1/4、1/2卡,要整卡,整卡的显卡驱动比较自由),购买时选Server2019纯净版系统
场景1:虚拟仿真课程开发比较早,当时使用的引擎是 web player,学生使用的机器也好几年了,原来的课程在使用的过程中加载很慢,无论是老师教学还是学生使用,体验都非常不好。但完全摒弃作新的成本比较大,因为各种其他的因素也不太好实现。
下载完成后得到这样的一个文件夹和一个bat文件。双击“启动SAE.bat”来启动SAE。
创建一个新的Pycharm项目(如果你的代码在服务器上,你需要用一个新的纯Python项目同步服务器上的项目,那么进行这一步)
dogecoin近期在具有如此大影响力的情况下,是否会促使黑灰产团队和疯狂的投机者们对公有云服务器开始疯狂挖币行为,影响公有云服务器安全和可用性呢?为此,研究一下狗狗币的挖矿模式。
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在大型机构分配的服务器集群中,需要使用GPU的程序默认都会在第一张卡上进行,如果第一张卡倍别人占用或者显存不够的情况下,程序就会报错说没有显存容量,所以能够合理地利用GPU资源能帮助你更快更好地跑出实验效果。 1、指定使用GPU0运行脚本(默认是第一张显卡, 0代表第一张显卡的id,其他的以此类推) 第一种方式:
选自GitHub 作者:Wayde Gilliam 机器之心编译 本文作者详细描述了自己组装深度学习服务器的过程,从 CPU、GPU、主板、电源、机箱等的选取到部件的安装,再到服务器的设置,可谓面面俱
这里我选了CUDA Toolkit10.5的版本,至于选择哪个版本,个人认为应该没多大差别,一般就是看这个版本是否要求GPU的计算能力是多少以上。
Windows服务器要一直远程录屏,远程录屏的弊端是远程窗口一关闭或最小化就没屏可录了。
外汇交易服务器在国外,软件官网都推荐买国外的MetaTrader VPS了,为啥要为了省钱买国内,值当吗?
古语云:工欲善其事必先利其器,在现代化的行业细分更加精确,不同行业为了实现更高的效率,也都有自己的专用软件工具或者设备。在数字孪生、虚拟仿真、设计类等行业也是如此,在创建3D模型时也是需要用到Unreal\Unity\Maya\Revit\Bently等专业软件。以前这些软件或者制作出来的3D模型,只能运行在配备了高性能显卡的电脑上,使用也是专业人员。但现在随着数字孪生、虚拟仿真行业的发展,以及用户移动端设备性能的提升,以及网络基础的发展,能更灵活的和这些3D模型的交互,尽可能摆脱时间和空间的束缚,这类需求具备了满足的基础硬件条件。而实时渲染则是从软件层实现了对这些3D软件模型的实时交互。
描述:在我们日常使用的计算机中除了需要有硬件支持,还需要要有软件支持,比如我们的操作系统; 在我们自己安装系统或者DIY笔记本电脑的时候需要购买一些PC的一些周边硬件,当然您需要对其有一个大致的了解,所以本篇文章给计算机小白们一个基础入门;
XWindows太老了,历史比Windows和Linux的开发时间都长,以至于很多人每天实际在用,但已经不知道它的存在。 XWindows目前是Linux/类Unix系统上的标准显示配置,QT/GTK等架构也是基于XWindows的。所以通常也有很多人只关注占领桌面市场的Windows,对于败退在边缘的XWindows完全嗤之以鼻。 其实只从GUI层面上来对比Windows和XWindows是不公平的。XWindows设计之初就是一个显示服务器的概念,在显示器服务器和应用之间,有一套协议来沟通彼此,
很多初学者在安装 Linux 系统时,都对自己的电脑配置存在质疑,担心其是否能够满足安装 Linux 的要求。本节就从 CPU、内存、硬盘、显卡等这些方面,详细介绍一下安装 Linux 系统的最低配置。
本文记录在Linux服务器更换Nvidia驱动的流程。 需求 Linux 服务器上的 1080Ti 显卡驱动为387, CUDA 9,比较老旧,需要更换成可以运行pytorch 1.6的环境。 确定当前显卡型号\操作系统版本\目标环境 查看显卡信息,确定自己的显卡型号: $ nvidia-smi 或 $ lspci | grep -i vga 输出的设备信息并不是我们熟悉的型号,比如我的输出为: 02:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corpo
哈喽!各位小伙伴大家好呀! 有小伙伴私信问,服务器是什么,本期就来简要的说下服务器。 服务器,顾名思义,就是提供服务的咯。 那服务器为谁提供服务呢?当然是为计算机提供服务。 简单的说就是为电脑提
每个开发人员应该都应该学会linux系统的操作,起码基本的使用需要知道。本篇文章主要讲解linux系统的分支:Ubuntu的基本使用,不是很深入,但是日常操作绝对够用!!!。Ubuntu有成熟的桌面UI,并且支持纯命令行的模式操作,Ubuntu非常适合从Windows系统过渡到linux系统的用户。
上周末,智谱AI在2023中国计算机大会(CNCC)上推出了全自研的第三代基座大模型ChatGLM3,在各个任务上相比ChatGLM2都有了很大的提升。今天终于下载了模型部署测试,实际效果确实要比ChatGLM2要好。
对于很多入门深度学习领域的小伙伴来说啊,拥有一款合适的显卡是必要的,只有拥有好的装备才能更好更快地进行神经网络的训练、调试网络结构、改善我们的代码,进而更快地产出结果。
DHCP 还支持其他功能,例如 IP 地址续约和释放。在租约期过期之前,设备可以向 DHCP 服务器发送续约请求(DHCP Renew),以延长租约时间。当设备不再需要 IP 地址时,它可以发送一个释放请求(DHCP Release),将 IP 地址返回给服务器以供其他设备使用。
云游戏具有极大的想象空间,从20年前,就吸引众多的前辈们尝试。由于技术条件不够成熟,而纷纷成为了前浪。
今年6月份清华大学发布了ChatGLM2,相比前一版本推理速度提升42%。最近,终于有时间部署测试看看了,部署过程中遇到了一些坑,也查了很多博文终于完成了。本文详细整理了ChatGLM2-6B的部署过程,同时也记录了该过程中遇到的一些坑和心得,希望能帮助大家快速部署测试。另外:作者已经把模型以及安装依赖全部整理好了,获取方式直接回复:「chatglm2-6b」
在日常交流中,对Webgl技术熟悉的合作伙伴,在初次了解实时渲染技术时,都会问二者之间的异同。目前很多要求B/S架构的项目,很多在用webgl技术路线,而且这个方案在行业里比较普,业主方对这个也比较熟悉,但有些时候实时渲染技术方案确实更有优势。今天小芹就从以下6个方面,对Webgl和实时渲染两个技术路线做一些异同分析。
据我了解,nvidia显卡驱动安装文件本身就比较大,大概六七百MB,其次安装过程中会先解压(大概1GB多)、最后再安装过程中会在C:\Program Files\NVIDIA Corporation\目录(大概700MB左右)和C:\Windows\System32\DriverStore\FileRepository\目录(大概1.5GB左右)产生一定的空间占用,这些加一起大概4GB多
服务器虚拟化的思想是在性能强劲的服务器上运行多个虚拟机,每个虚拟机运行独立的操作系统与相应的软件。通过虚拟机管理器可以隐藏真实机器的物理配置。其中虚拟机中运行的操作系统称为客户操作系统(Guest OS),服务器运行的操作系统称为主机操作系统(Host OS)。
这种情况不会经常发生,但有时可能会出现问题,导致你的设备显示黑屏或空白屏幕。可能会导致黑屏或空白屏幕出现的一些常见情况包括:显示器连接问题、显示适配卡驱动程序更新问题或最近更新或安装的问题。
远程多用户多会话配置,可以看看腾讯云官网文档:https://cloud.tencent.com/document/product/213/36267
GPU 云服务器(GPU Cloud Computing,GPU)是提供 GPU 算力的弹性计算服务,具有超强的并行计算能力,作为 IaaS 层的尖兵利器,服务于深度学习训练、科学计算、图形图像处理、视频编解码等场景。腾讯云随时提供触手可得的算力,有效缓解您的计算压力,提升业务效率与竞争力。
梦晨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 显卡还能搞“国潮”? 没错,国产显卡品牌摩尔线程宣布旗下游戏显卡最近上了一批货,不再限制购买资格,而是先抢先得。 这样一条消息吸引了不少显卡爱好者关注。 在京东,已经被热情的网友顶上了趋势榜第8名。 为啥这样一款产品能如此受欢迎? 两大亮点:首个支持Windows的国产显卡,而且真的能玩游戏。 在京东上面热评第一就是“大呼一声好家伙,完全超出了预期,作为游戏玩家我是很满意的”。 MTT S80去年双十一首次开卖,发布会现场就演示过4K分辨率运行《
参数含义:表格中会显示显卡的一些信息,第一行是版本信息,第二行是标题栏,第三行就是具体的显卡信息了,如果有多个显卡,会有多行,每一行的信息值对应标题栏对应位置的信息。
Spice是由Qumranet开发的开源网络协议,2008年红帽收购了Qumranet得到了这个协议。SPICE是红帽在虚拟化领域除了KVM的又一“新兴技术”,它提供与虚拟桌面设备的远程交互实现。目前,spice主要目标是为qemu虚拟机提供高质量的远程桌面访问,它致力于克服传统虚拟桌面的一些弊端,而且强调用户体验。
云游戏,也叫订制游戏,是在线游戏的一种不只是网页游戏或者是微端游戏,是一种游戏输入,运算,和画面显示分离的技术。目前有2种主要的云游戏形式:基于视频串流的云游戏和基于文件串流的云游戏。云游戏主要目的是让用户能跨平台玩到各种游戏。
很多深度学习入门者或多或少对计算机的配置需求有一些疑惑。入门的硬性需求是什么,应该买什么样的电脑,什么样的显卡比较适合,自己的笔记本可以使用吗等等问题。这些问题之前我也有很多疑惑,现在总结了下,为大家稍微讲解一下所需要的配置,以及推荐清单。
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Windows Server 2016从2015年Preview到2016年10月13日发布至今已经过去了3年多的时间,Windows Server 2016 不断秉承微软“移动为先云为先”的战略,为我们带来了很多新的功能,并对其他某些功能做了一些增强。
不同ubuntu版本的ISO File: https://cn.ubuntu.com/download 注意: windows虚拟机中的显卡是物理CPU模拟出来的,没有调用物理GPU,所以虚拟机装ubuntu是无法进行深度学习训练。
十多年来,我一直是 Linux 桌面端的忠实拥护者,在桌面和服务器使用平台选择时,Linux 始终是我的第一顺位。虽然我很热爱 Linux,但是也不得不承认 Linux 在桌面端的表现并不是那么理想。
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