1.官网下载archlinux ISO镜像 https://archlinux.org/download/   使用磁力链接下载 2.使用软碟通将镜像写入U盘,制作成U盘启动盘 3.进入BIOS 关掉 安全启动,并将启动方式设置为 UEFI 4.插入U盘 开机按F12,进入启动顺序列表 选择自己的U盘 5.进入 archlinux 安装系统之后,先连上网 有线会自动连上,无线需要自己手动用命令 链接 iwctl #进入一个新的交互命令行 device list #查看网卡叫什么 station

1. 到http://www.geforce.cn/drivers,根据显卡的型号,选择下载相应的驱动程序,一般是.run文件: 2. 运行下载的.run文件,会提示X Server正在运行,不能安装,Ctrl + Alt + F2切换到控制台,以root用户登录后init 3,再运行这个文件,一般就可以了. 3. 安装以后Reboot,进入BIOS,禁用集成显卡.进入CentOS 7后输入nvidia-smi命令,可以看见nVIDIA独立显卡.

搞深度学习如何能够不与浑身是“核”的显卡打交道呢? 人工智能的兴起除了数据量的大量提升,算法的不断改进,计算能力的逐步提高,还离不开软件基础设施的逐步完善.当下的主流的深度学习工具软件无论是Caffe还是Theano或者是Tensorflow全部都离不开GPU显卡加速技术的支持.当下的基于GPU加速的主流的深度学习环境就是linux下的cuda.作为NVIDIA目前辅科学计算加速的性能优良的产品,Tesla K80当仁不让地成为了理想对象.可是由于linux开源的特性,nouveau成为Ubun

下载显卡驱动 进入Nvidia的官网,找到对应GTX 750显卡的Linux 64-bit 的驱动程序,然后下载 当点击下载链接后,发现浏览器一直在加载那个*.run文件,很久都加载不完.这时将浏览器地址栏地址Copy下来,然后进入百度网盘中,离线下载,然后Paste网址,稍等片刻,下载即完成(其实.run文件是70多MB的文件,难怪浏览器都快加载到卡住了): 然后就简单了,直接下载驱动到硬盘即可 安装驱动 因为是全新安装的操作系统,并且没有安装开源版本的英伟达驱动,所以,下面直接安装官方驱动即

我的机子装的是64位ubuntu 14.04 LTS系统,显卡是GeForce 405 ,想使用cuda所以需要装NVidia官方驱动,但是总是碰到 nouveau 驱动正在使用的问题.找了好久,网上各种将nouveau加入blacklist的文章都不能用,最终找到这篇文章,成功解决问题 转载[Ubuntu安装NVIDIA官方驱动] 由于NVIDIA显卡的开源驱动在性能和效果上比官方的驱动差之太远,无奈只能自己动手安装官方的驱动.安装NVIDIA驱动的具体流程如下:其实NVIDIA的官网的REA

离线安装NVIDIA显卡驱动 费了一天的劲,走了好多的坑,最主要的原因是gcc版本的问题,一定要用最新版本的gcc!!! 1)官网下载显卡驱动 2)apt 下载gcc包及其依赖包,可用apt-cache depends gcc命令查看 3)删除所有原来显卡驱动sudo apt remove --purge nvidia* 4)禁用nouveau驱动: sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf ,在后面添加两行blacklist nouveau; opti

        最近遇到了在Ubuntu 18.04上安装NVIDIA显卡驱动的情况,看到一篇教程讲解的很好,拿来收藏. 安装NVIDIA显卡驱动风险极大,新手注意. 在Ubuntu 18.04上安装NVIDIA有三种方法: 使用标准Ubuntu仓库进行自动化安装 使用PPA仓库进行自动化安装 使用官方的NVIDIA驱动进行手动安装 上述三种方法均可用,我个人更习惯于使用手动安装. 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.linuxi

用NVIDIA A100 GPUs提高计算机视觉 Improving Computer Vision with NVIDIA A100 GPUs 在2020年英伟达GPU技术会议的主题演讲中,英伟达创始人兼首席执行官黄延森介绍了基于英伟达安培GPU架构的新英伟达A100 GPU. 在这篇文章中,我们详细介绍了A100的令人兴奋的新特性,这些特性使NVIDIA GPU成为计算机视觉工作负载的一个更好的动力.我们还展示了NVIDIA最近的两个CV研究项目:语义分割的层次多尺度注意和Bi3D:通过二元

1. 前言 本教程使用的系统是Ubuntu 14.04 LTS 64-bit,使用的CUDA版本为7.5,使用的NVIDIA驱动版本为352. 如果您使用的Pascal架构显卡,如GTX1080或者新ttx,则必须使用更高版本的驱动和CUDA 8.本教程不适于这种情况,请不要尝试. Ubuntu每两年发布一次LTS版本(即长期支持版),所以现在已经发布了16.04 LTS版本.鉴于很多程序在新系统下的兼容性还没有测试,本教程依然介绍的是上一个LTS版本上安装Caffe的方法,随后会推出针对于Ub

题记:从一开始不知道显卡就是GPU(虽然是学计算机的,但是我真的不知道…脑残如我也是醉了),到搞好所有这些环境前后弄了5天时间,前面的买显卡.装显卡和装双系统见另一篇博客装显卡.双系统,这篇主要记录我怎么配置后面的环境,虽然中间重装Ubuntu三次,后面安装过程也没差别. 基础平台:64-bit,Ubuntu14.04 1.安装NVIDIA驱动(参考技术文章,基本是复制啊,蟹蟹作者~) (1) 在官网下载NVIDIA驱动,根据自己买的型号选择下载,放到 /home/lvxia/ 目录下面,我下载

操作系统:Windows8.1 显卡:Nivida GTX965M 开发工具:Visual Studio 2017 Introduction 在实际产品的运行环境中3D模型的数据往往共享多个三角形之间的顶点数据.即使绘制一些简单的图形也是如此,比如矩形: 绘制矩形需要两个三角形,通常意味着我们需要6个顶点数据.问题是其中的两个顶点会重复,导致数据会有50%的冗余.如果更复杂的模型,该问题会更加严重,平均每三个三角形就会发生重复顶点使用的情况.解决问题的方法是使用index buffer,即索引缓

第一 安装ubuntu操作系统 1. ubuntu下解决中英文输入法问题 问题: ubuntu在安装了搜狗输入法后无法切换英文,即使在搜狗输入法中设置了切换按键依然无反应, 原因在于当前系统中只有一个输入,在系统中添加英文输入法则问题解决. 使用fcitx-config-gtk3弹出输入法设置对话框 如图所示: 2. ubuntu如何修改键盘布局 使用sudo dpkg-reconfigure keyboard-configuration弹出修改键盘布局对话框 3. 如何在ubuntu中使用截图

libx265软压c:/ffmpeg/ffmpeg.exe -i input.mp4 -c:v libx265 -preset:v fast output.mp4 原文件大小:610.87mb 目标文件大小:214.157mb 转换速度 1.68x 文件长度00:39:44.89 转换时长:1406.60秒=================================================================使用软件:ShanaEncoder 下载地址:http://b

因为觉得网络上的 idea 快捷键不够详尽,所以特别编写了此篇文章,方便大家使用 idea O(∩_∩)O~ 其中的英文说明来自于 idea 的官网资料,中文说明主要来自于自己的领会和理解,英文说明只是作为参考.重要的快捷键会附带图示,进行详细的说明. 每一部分会先列出所有的快捷键说明表,如果有不清楚的地方,再看后续的图示详解. 1 编辑[Editing]快捷键 英文说明 中文说明Ctrl + Space Basic code completion (the name of any class,

Installing Faceswap Installing Faceswap Prerequisites Hardware Requirements Supported operating systems Important before you proceed General Install Guide Installing dependencies Getting the faceswap code Setup About some of the options Run the proje

一.GPU简介 1985年8月20日ATi公司成立,同年10月ATi使用ASIC技术开发出了第一款图形芯片和图形卡,1992年4月ATi发布了Mach32图形卡集成了图形加速功能,1998年4月ATi被IDC评选为图形芯片工业的市场领导者,但那时候这种芯片还没有GPU的称号,很长的一段时间ATi都是把图形处理器称为VPU,直到AMD收购ATi之后其图形芯片才正式采用GPU的名字. NVIDIA公司在1999年发布GeForce 256图形处理芯片时首先提出GPU的概念.GPU使显卡削减了对CPU

1 说明: 本人机器说明,显卡gtx970,内存4G,原来系统是win7 64的.最近要学习机器学习的一些算法,需要安装ubuntu.不过安装环境这一条道路真的很曲折,来来回回弄了好久.以下说一下配置环境的过程中遇到的问题把. 2 机器上已经有集成显卡了,我想要使用硬盘再安装ubuntu14.4 64位系统,双系统.安装双系统的过程请看之前的随笔.windows系统安装ubuntu双系统但是安装过程中,如果独立显卡在机器上,总是在登陆界面出不来,然后就是黑屏,查资料显示这是因为bios设置了开机

(译)综合指南:通过Ubuntu 16.04上从Source构建来安装支持GPU的Caffe2 译者注: 原文来自:https://tech.amikelive.com/node-706/comprehensive-guide-installing-caffe2-with-gpu-support-by-building-from-source-on-ubuntu-16-04/?tdsourcetag=s_pctim_aiomsg, 不得不说该文作者知识比较丰富,研究比较深入,环境的配置讲解比较详

目录 Tensorflow-GPU 环境条件 现有硬件 现有软件 硬件要求 软件要求 步骤 0.Visual studio 1.下载安装显卡驱动 2.下载对应版本 CUDA 3.安装配置 cuDNN 4.安装 TensorFlow GPU 支持版本 Tensorflow-GPU > TensorFlow 包版本:tensorflow-gpu 1.13.1 环境条件 现有硬件 电脑:华硕笔记本,FX50J 显卡:NVIDIA GeForce GTX 950M 现有软件 Windows 10家庭中文

雷电3外接显卡效果还不错,但是除了akitio node 其他厂家并不会维护自己的固件来适配新机型,我自己买的mbp 2016 15''就出现了和AORUS Gaming Box 1070不兼容的问题,在引导的时候会在win徽标处转圈卡死,我联系了厂家,客服,给他们打了电话发了邮件,都快变成骚扰了,不过并没有解决问题,得到的回复是问题在解决中,不知道什么时候能解决.   后来在egpu.io上找到了解决方案并尝试成功,效果还不错 https://egpu.io/forums/implementa

OpenCV OpenCV是一个开源的跨平台的计算机视觉库,它的设计目标时执行速度尽量快,主要关注实时应用.可以运行在Linux.Windows.Mac OS.Android.IOS.Maemo.FreeBSD.OpenBSD等操作系统上.OpenCV采用C/C++语言开发和使用外还支持使用C#.Ruby.Java等编程语言,同时提供了对Python.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算视觉方面的很多通用算法.OpenCV包含的函数500多个,覆盖了计算机视觉的许多应用领域,如工厂产品