gpu解码

英伟达靠什么支撑起了4万亿？AI泡沫还能撑多久？

⚙️一、英伟达4万亿市值的核心支撑因素技术垄断与生态壁垒硬件优势：英伟达GPU在AI训练市场占有率超87%，H100芯片的FP16算力达1979TFLOPS，领先竞品3-5倍。

·2025-07-30 00:21

PaddleOCR 快速开始

1.安装1.1安装PaddlePaddle#GPUcudapipinstallpaddlepaddle-gpu#CPUpipinstallpaddlepaddle1.2安装PaddleOCRwhl包pipinstallpaddleocr2

张欣-男·2025-07-29 20:20

非欧空间计算加速：图神经网络与微分几何计算的GPU优化（流形数据的内存布局优化策略）

一、非欧空间计算的革命性意义与核心挑战在三维形状分析、社交网络建模、分子动力学模拟等领域，非欧几里得空间数据（流形数据）的处理正推动人工智能技术向更复杂的几何结构迈进。传统欧式空间优化方法在处理流形数据时面临根本性局限：黎曼度量导致距离计算失效、局部坐标系动态变化引发内存访问模式混乱、曲率变化影响并行计算效率。本文提出基于分块流形存储（BlockedManifoldStorage,BMS）与层次化

九章云极AladdinEdu·2025-07-29 19:46

【Python】PyJWT：轻松实现 JSON Web Token (JWT) 网络令牌的生成与验证

在这篇博客中，我们将深入介绍PyJWT，展示如何生成、解码和验证JWT令牌，并且会通过代码示例演示如何在实际项目中使用PyJWT进行认

@Unity打怪升级·2025-07-29 16:53

核心板：嵌入式系统的核心驱动力

核心板的技术特点核心板通常采用先进的系统级封装(SiP)技术，在微小空间内集成了CPU/GPU、DDR内存、Flash存储以及电源管理单元。这种设计不仅大幅减小了体积，还提高了系统可靠性。以常见

MYZR1·2025-07-29 13:07

Unity_UI_NGUI_DrawCall

Unity_UI五、NGUI进阶2.DrawCall相关2.1DrawCall的概念DrawCall定义：字面理解：DrawCall就是"绘制呼叫"的意思，表示CPU（中央处理器）通知GPU（图形处理器

BuHuaX·2025-07-29 13:06

百思可瑞教育告诉您职场情绪管理不及格？3步学会非暴力沟通

这些数据背后，藏着被忽视的真相：情绪不是敌人，而是未被解码的需求信号。本文将结合非暴力沟通（NVC）创始人马歇尔·卢森堡的经典理论，拆解职场情绪管理的三步法则，助你实现从"情绪

北京百思可瑞教育·2025-07-29 12:57

音视频面试题集锦第 7 期

4、介绍一下I、P、B帧编码、解码、显示顺序？5、H.264与H.265有什么区别？

·2025-07-29 10:41

利用Gpu训练

方法一：分别对网络模型，数据（输入，标注），损失函数调用.cuda()网络模型：iftorch.cuda.is_available():net=net.cuda()数据（训练和测试）：iftorch.cuda.is_available():imgs=imgs.cuda()targets=targets.cuda()损失函数：iftorch.cuda.is_available():loss_fn=l

兮℡檬，·2025-07-29 09:39

Tensorflow-gpu运行时报错Non-OK-status: GpuLaunchKernel

Tensorflow-gpu运行时报错Non-OK-status:GpuLaunchKernel(FillPhiloxRandomKernelLaunch,num_blocks,block_size,0

GEM的左耳返·2025-07-29 09:08

【科研绘图系列】R语言绘制边际云雨图散点图

文章目录介绍加载R包数据下载导入数据数据预处理画图系统信息参考介绍【科研绘图系列】R语言绘制边际云雨图散点图加载R包library(tidyverse)library(ggplot2)library(ggpubr

生信学习者1·2025-07-28 19:20

LeetCode - 字符串解码（栈数据结构/递归法）/ 接雨水（重复遍历/双指针法）

欢迎光临小站：致橡树字符串解码给定一个经过编码的字符串，返回它解码后的字符串。编码规则为:k[encoded_string]，表示其中方括号内部的encoded_string正好重复k次。

葵续浅笑·2025-07-28 18:43

路口实时检测 30FPS+：陌讯抗遮挡算法实测

传统视觉算法在实际部署中常面临三重挑战：强光/逆光环境下目标特征丢失导致的漏检率超20%；行人与非机动车遮挡场景下误判率高达15%；普通GPU设备上难以维持25FPS以上的实时性[3]。

2501_92488070·2025-07-28 18:41

如何解决 undetected_chromedriver 启动慢问题

driver=uc.Chrome(browser_executable_path=r'C:\ProgramFiles\Google\Chrome\Application\chrome.exe')2.禁用GPU

小马哥编程·2025-07-28 16:58

Rufus算法驱动转化革命：亚马逊卖家的低成本流量破局之道

Rufus算法解码：AI如何重塑消费决策路径（一）超级转化标签的技术内核Rufus算法的核心是“评论智能提炼”，通过自然语言处理

·2025-07-28 16:24

耳根圆通：一段解码“认知系统”的终极心法

——从禅修次第看程序员的深度专注力训练引言在佛经中隐藏着古人探索心智系统的顶级方法论。《楞严经》中观世音菩萨自述的修行历程，堪称一套完整的“认知升级算法”。本文以技术视角逐句解析这段，揭示其对现代人（尤其是程序员）提升专注力、突破思维瓶颈的启示。一、背景：系统初始化尔时。观世音菩萨。即从座起。顶礼佛足。而白佛言：世尊。忆念我昔。无数恒河沙劫。于时有佛。出现于世。名观世音。-系统唤醒：从待机状态（座

·2025-07-28 15:48

libomxil-bellagio移植到OpenHarmony

当使用mesa3dcangh提供的amd显卡驱动时，想利用Mesa提供的图形硬件加速能力，来支持视频编解码操作时。

离北况归·2025-07-28 12:00

ASP开发中的常用加密与解密技术

本文将介绍ASP常用的加密解密方法，包括字符串的哈希处理、对称加密算法、Base64编码以及HTML和JavaScript中的编码与解码。文中不仅解释了各种方法的使用原理，还提供了实例代码。

安检·2025-07-28 11:20

从meterpreter工作原理到免杀方式的分析

目录Meterpreter工作原理艰难坎坷的payload落地stage0payload工作原理关于免杀的思考模糊混淆特征自编码解码黑盒角度深入探究杀软引擎工作方式代码地址Meterpreter工作原理

·2025-07-28 11:16

vLLM专题（三）-快速开始

本指南将帮助您快速开始使用vLLM执行：离线批量推理使用OpenAI兼容服务器进行在线服务1.先决条件操作系统：LinuxPython：3.9–3.122.安装如果您使用的是NVIDIAGPU，您可以直接使用

AI专题精讲·2025-07-28 09:38

XCZU4EV-1FBVB900E Xilinx FPGA AMD Zynq UltraScale+ MPSoC EV（Embedded Vision）

Xilinx）ZynqUltraScale+MPSoCEV（EmbeddedVision）系列，集成四核Arm®Cortex‑A53应用处理器、双核Cortex‑R5F实时处理器与Mali‑400MP2片上GPU

XINVRY-FPGA·2025-07-28 09:35

数字经济时代全产业链详解

以下是详细拆解：基础技术层1.硬件基础设施芯片与半导体：CPU、GPU、AI芯片（如NPU）等，支撑算力需求。通信设备：5G基站、光纤网络、卫星互联网等。

·2025-07-28 08:32

存算一体架构或成为AI处理器技术发展关键

©作者|坚果来源|神州问学引言马斯克巨资60亿美元打造的“超级算力工场”，通过串联10万块顶级NVIDIAH100GPU，不仅震撼了AI和半导体行业，促使英伟达股价应声上涨6%，还强烈暗示了AI大模型及芯片需求的急剧膨胀

神州问学·2025-07-28 02:47

下一代AI芯片设计的五大革命性突破：从架构创新到能效比跃迁——解析存算一体、Chiplet与光子计算的产业实践

英伟达H100GPU的算力虽达4PetaFLOPS，但其实际能效比仅有15%，大量功耗消耗在数据搬运而非计算本身（数据来源：ISSCC2024报告）。

像素笔记·2025-07-28 02:46

音视频流媒体开发【二十七】ffplay播放器-视频输出和尺寸变换

视频（图像）输出初始化视频（图像）输出逻辑问题：*当窗⼝改变⼤⼩时由谁对原始数据（解码后的数据）进⾏缩放当随意改变窗⼝的⼤⼩，为什么视频的宽⾼⽐例还能保持正常9.1视频输出初始化9.1.1视频输出初始化主要流程我们开

AlanGe·2025-07-28 00:33

AI人工智能的SGLang、vllm和YaRN大语言模型服务框架引擎的对比

前端语言灵活，原生支持Python语法，提供多种原语和控制机制；后端运行时使用RadixAttention技术实现前缀缓存和跳跃式解码，支

没刮胡子·2025-07-28 00:56

使用vllm创建相同模型的多个实例，使用nginx进行负载均衡，提高模型吞吐量

背景要提高vllm部署的大模型吞吐量，可以从显存利用率优化、多实例部署、参数调优和流程优化等多个维度入手，以下是具体建议：一、提高gpu-memory-utilization的效果与操作gpu-memory-utilization

·2025-07-27 23:48

篇五网络通信硬件之PHY，MAC, RJ45

一简介本章节主要介绍下phy模块,mac模块，RJ45连接器，及硬件通信接口MDIO,MII,RMII,GMII,RGMII二介绍ITEM描述PHY负责网络信号的物理收发，调制解调，编解码，波形整形，电平转换

苏州向日葵·2025-07-27 17:40

✨零基础手把手｜Docker+vLLM极速部署OpenAI风格API：5分钟4卡GPU推理+避坑指南+完整镜像配置

一、Docker基础命令查看容器状态Bashdockerps#查看运行中的容器dockerps-a#查看所有容器（包括已停止的）查看镜像列表Bashdockerimages#列出本地所有镜像二、镜像与容器操作镜像打包为.tar文件Bashdockersave-o#将镜像导出为.tar文件#示例：dockersave-omy_image.tarvllm/vllm-openai:v0.8.4打包多个镜

杨靳言先·2025-07-27 17:09

ffmpeg音视频处理大纲

拼接、合并和录屏等功能：一、FFmpeg核心架构与数据结构FFmpeg的源码结构围绕以下核心组件展开：libavformat：输入/输出格式处理（如MP4、MKV、RTSP等）libavcodec：编解码库

SY.ZHOU·2025-07-27 13:10

【解码文本世界的“隐形分界线”：Windows与Linux回车换行之谜】

在计算机的文本世界里，回车（CarriageReturn，CR）和换行（LineFeed，LF）是两个看似简单却意义非凡的字符。它们如同文本中的“隐形分界线”，默默地划分着段落与行，影响着文本的显示与处理。然而，在不同的操作系统中，回车和换行的使用却存在着微妙的差异，尤其是Windows与Linux这对“老对手”。本文将带您深入探索这两大系统中回车和换行的区别，揭开它们背后的历史与技术面纱。一、回

￥-oriented·2025-07-27 08:32

ERNIE-4.5-0.3B 实战指南：文心一言 4.5 开源模型的轻量化部署与效能跃升

2025年6月30日，文心一言4.5系列模型正式开源，其中ERNIE-4.5-0.3B这款仅3亿参数的轻量模型，为破解大模型产业落地的三大困局提供了全新方案：算力门槛：从千万级GPU集群降至消费级单卡部署成本控制

·2025-07-27 08:01

深度学习GPU工作站主机选择指南：以RTX 5090为核心的2025年配置策略

这款基于Blackwell架构的旗舰GPU不仅在游戏领域表现卓越，更在AI和深度学习应用中展现出前所未有的性能实力。

·2025-07-27 07:27

perl json encode_json decode_json

Perl的decode_json()函数用于在Perl中解码JSON。

scan724·2025-07-27 00:31

【FFmpeg编程进阶】（17）解码packet数据 try_decode_frame() 代码分析

【FFmpeg编程进阶】（17）解码packet数据try_decode_frame代码分析一、try_decode_frame()二、解码一帧数据avcodec_send_packet(avctx,&

小馋喵星人·2025-07-26 23:58

用好“浦江经验”打开群众“心房”

近日，人民日报全文刊发题为《扑下身子“迎考”沉到一线“解题”——解码“浦江经验”》的报道，深情回顾时任浙江省委书记的习近平同志亲自倡导并带头到基层接访群众形成的“浦江经验”，深刻阐述了“浦江经验”的主要内容

Wikyou·2025-07-26 21:14

海外短剧系统全栈开发指南：从视频编解码到全球CDN架构实战

一、海外短剧市场现状与开发背景近年来，海外短剧市场呈现爆发式增长，据Statista数据显示，2023年全球短视频及短剧市场规模已突破1200亿美元，预计2025年将达到1800亿美元。这一新兴内容形式正在重构全球数字娱乐产业格局。市场驱动因素分析：用户行为变迁：Z世代用户平均注意力时长降至8秒，短剧的"快节奏+强剧情"特性完美匹配技术基础成熟：5G渗透率超60%的国家已达37个，为高清短剧传播奠

·2025-07-26 21:37

深度学习-数据操作

GPU很好地支持加速计算，而NumPy仅支持CPU计算；并且张量类支持自动微分。这些功能使得张量类更适合深度学习。张量表示一个由数值组成的数组，这个数组可能有多个维度。

·2025-07-26 21:35

内存映射VGA显示设计与实现教程 - Xilinx Zynq Zedboard

代码示例包含初始化配置、地址解码、颜色空间转换等关键模块，并指导如何调试和优化显示性能。通过实践，学习者可以深入理解FPGA设计以及硬件和软件间的交

薛迟·2025-07-26 17:07

图卡共修:21天图卡《解码青春期》

当孩子辜负你的信任怎么办？当孩子辜负你的信任怎么办？1:任何事情都有两面性，我们要学会转念，发现孩子做事背后的动机。动机都是好的，只是行为上可能会有些不合适。肯定动机，探讨可以调整的行为。2:给孩子一个“逃命”的机会，当你无法平息情绪的时候，告诉他/她“快点逃命去吧”！我要控制不住我“自己个儿”了！3:父母也不是完美的、万能的。必要时向孩子适当的示弱，表达你的无力感，孩子会跳出来帮助父母面对处理他

馨蕊_3392·2025-07-26 16:33

第十四章:AI的数据“集装箱”：彻底搞懂Tensor的Batch与维度

1：Batch（批次）——GPU的“灵魂伴侣”1.1单个处理vs.批量处理：CPU与GPU的思维差异1.2DataLoader：PyTorch的“自动化装箱员”2：维度的语言——破译[B,L,D]的含义

爱分享的飘哥·2025-07-26 16:28

模型剪枝（分析）

defget_layer_level_pruning_rate(args):device=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")功能：检测可用设备（优先使用GPU

yc_hu·2025-07-26 11:59

【WebGPU学习杂记】数学基础拾遗（1）三角学基础

本文主要记录一些基础数学中的关键术语、公式、定义，方便查阅并基于此拓展和补充。部分内容需要有函数基础。主要目的是熟悉这些公式即可，如果能够手推公式效果最理想（增加对公式的信任感）。基础概念内角、外角、补角、对边、临边内角、外角和均为π\piπ、任意两边长度加和>第三边相似：三边对应成比例两边对应成比例且夹角相等两角对应角度相等全等：三边相等、两边对应相等且夹角相等、双边角对应相等且夹边对应相等单位

·2025-07-26 00:08

【音视频学习】三、FFmpeg音频编码过程详解

文章目录前言1、FFmpeg编解码器的编码流程概述2、FFmpeg编码函数详解2.1constAVCodec*codec=avcodec_find_encoder(AV_CODEC_ID_MP2)2.2AVCodecContext

知无涯啊·2025-07-25 20:11

2023年阿里云服务器补贴活动，新品u1系列云服务器限时低至3.8折

阿里云2023年推出云服务器补贴活动，新品u1系列云服务器限时低至3.8折，还有热卖s6/c6/g6/r6系列云服务器特惠和GPU云服务器包月4折，半年3.5折，1-2年3折优惠，新用户场景组合购低至3

阿里云最新优惠和活动汇总·2025-07-25 19:50

OpenCV结合深度学习进行图像分类

文章目录1.支持的深度学习框架和模型格式2.模型加载方式加载预训练模型示例：3.图像预处理流程4.前向传播与推理5.结果解析与后处理6.性能优化技巧启用GPU加速：批量处理：代码示例在资源中有上传1.支持的深度学习框架和模型格式

香蕉可乐荷包蛋·2025-07-25 19:35

ffmpeg 调用gpu进行转码

ffmpeg-hwaccelcuvid-irtsp://admin:[email protected]/h264/ch1/main/av_stream-c:vh264_nvencD://nginx-1.20.2//nginx-1.20.2//html//m3u8//136.m3u8

wcy10086·2025-07-25 18:59

k8s通过NUMA亲和分配GPU和VF接口

问题一般情况下，sriov插件和gpu分配插件是单独工作的，网卡和GPU没有根据连接关系分配如果一个节点起了多个容器，会造成GPU和网卡的通信瓶颈修改如果一个点起两个容器，可以按照NUMA亲和来分配修改

aashuii·2025-07-25 10:09

光影双生：实时与离线渲染的共生竞合图景

GPU算力的指数级增长，从固定管线到高度可编程渲染管线的革命性跨越，为实时图形解锁了前所未有的自由度。NVIDIAOptiX等光线追踪引

渲吧-云渲染·2025-07-25 00:18

华为OD机试任务调度

本期题目：任务调度题目为了充分发挥GPU算力，需要尽可能多的将任务交给GPU执行，现在有一个任务数组，数组元素表示在这1s内新增的任务个数，且每秒都有新增任务。

梦想橡皮擦·2025-07-24 20:04

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