gpu解码

Kimi-Audio：最佳音LLM, 如何免费使用 Kimi-Audio AI 模型？

推荐文章《NvidiaGPU入门教程之02ubuntu安装A100显卡驱动(含8步快速浓缩教程)》权重2，安装A100显卡驱动《本地大模型知识库OpenWebUI系列之如何解决知识库上传文件故障Extractedco
知识大胖·2025-07-22 03:17

Blender 云渲染高效流程：渲染 101 集群加速实战

一、核心优势：适配Blender全场景需求✅全渲染器深度兼容Cycles（CPU/GPU模式）：云端4090显卡渲染速度比本地快12倍，支持8K分辨率+16K纹理无压力Eevee实时渲染：集群同步输出预览动画
渲染101专业云渲染·2025-07-21 19:29

【科研绘图系列】R语言绘制配对散点图连线柱状图

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生信学习者1·2025-07-21 18:21

【科研绘图系列】R语言绘制柱状散点连线图

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生信学习者1·2025-07-21 18:49

PyTorch的基础概念和复杂模型的基本使用

文章目录一、PyTorch基础概念二、复杂模型的学习使用一、PyTorch基础概念张量（Tensor）操作：张量是PyTorch中的基本数据结构，类似于NumPy的数组，但支持GPU加速常见操作包括创建张量
香蕉可乐荷包蛋·2025-07-21 18:49

python3.9安装tensorflow-gpu 2.6.0和torch-gpu版本各依赖包的版本对应关系

首先使用的cuDNN（8.1）、CUDA（11.2）、tensorflow-gpu（2.6.0）、python（3.9）之间对应版本Window环境下安装pytorch下载地址tensorflow官网CUDA
·2025-07-21 18:18

深入理解浏览器解析机制和XSS向量编码

页面识别在url解码之前，在识别标签和属性的时候还没解码，页面就不认识这串编码，不会把它们当作JS代码执行页面识别的时候，已经进行HTML实体解码，变成了aaaaa浏览器会识别它为可执行JS代
lq_ioi_pl·2025-07-21 17:15

TensorFlow GPU 2.10.1 for Python 3.9快速安装指南

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：TensorFlowGPU2.10.1是专为Windowsx64和Python3.9设计的TensorFlow版本，它集成了GPU支持以加快深度学习模型的训练。
疑样·2025-07-21 17:12

Docker build ollama

dockerrun-d--gpus=all-vollama:/root/.ollama-p11434:11434--networkbridge--nameollamaollama/ollama
longze_7·2025-07-21 13:46

EXPLAIN 解码：MySQL 索引优化的黄金决策术

引言在MySQL数据库中，索引是优化查询性能的核心工具。但盲目添加索引会导致写性能下降和存储浪费，而缺少关键索引又会引发全表扫描的灾难。如何科学决策？答案在于深入分析查询执行计划——EXPLAIN。本文将聚焦如何通过EXPLAIN诊断查询瓶颈，精准制定索引策略。一、EXPLAIN的核心字段解读EXPLAIN输出结果中的关键字段揭示了查询的执行逻辑，以下为需重点关注的列：1.type列：查询访问数据
渡难繁辰·2025-07-21 12:05

pytorch的学习笔记

一cuda  2006年，NVIDIA公司发布了CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)，是一种新的操作GPU计算的硬件和软件架构，是建立在NVIDIA的GPUs上的一个通用并行计算平台和编程模型
wyn20001128·2025-07-21 08:39

统一内存架构的可行性与科学性

1.统一内存架构的技术定义与演进1.1核心概念与实现机制苹果的统一内存架构（UMA）通过将内存直接集成于SoC（系统级芯片），使CPU、GPU、神经引擎等计算单元共享同一物理内存池。
恣艺·2025-07-20 23:02

队列：异步世界的缓冲哲学 - 解码消息队列的核心秘密

队列：异步世界的缓冲哲学-解码消息队列的核心秘密"在计算机科学中，所有问题都可以通过增加一个中间层来解决——除了中间层过多的问题。"
allenXer·2025-07-20 20:36

【FFmpeg】AVIOContext结构体

：【FFmpeg】调用ffmpeg库实现264软编【FFmpeg】调用ffmpeg库实现264软解【FFmpeg】调用ffmpeg库进行RTMP推流和拉流【FFmpeg】调用ffmpeg库进行SDL2解码后渲染流程分析
·2025-07-20 18:22

内存泄漏系列专题分析之二十九：高通相机CamX--Android通用GPU内存分配和释放原理

上一篇我们讲了：这一篇我们开始讲：内存泄漏系列专题分析之二十九：高通相机CamX--Android通用GPU内存分配和释放原理目录一、背景二、：Android通用GPU内存分配和释放原理2.1：用户态GPU
一起搞IT吧·2025-07-20 14:31

QuACK：用纯 Python 把 H100 推到“光速”

这一设计理念打破了传统的编程框架，使得开发者能够在更友好的环境中进行高效的GPU编程。性能优势在强大的
吴脑的键客·2025-07-20 13:47

基于AutoCut实现在文档中按照片段剪辑视频

依托Anaconda环境管理工具和PyTorch的GPU加速能力，用户能够迅速搭建一个符合项目需求的Python环境。
Mr数据杨·2025-07-20 11:04

常用显卡命令

常用显卡命令1.查看显卡基本信息lspci|grep-invidia2.查看显卡驱动版本不更新：nvidia-smi-a每秒更新：watch-n1nvidia-smi3.查看gpu使用情况nvidia-smi4
Mr.小海·2025-07-20 05:59

阿里云产品介绍

阿里云产品相关计算：云服务器ECS、云虚拟机、GPU云服务器网络：负载均衡SLB、弹性公网IP、专有网络VPC、CDN（CDN通过将内容缓存到全球分布的多个边缘节点（EdgeNodes）上，使用户可以从离自己最近的节点获取内容
·2025-07-20 05:57

第 20 课时：GPU 管理和 Device Plugin 工作机制（车漾）

本文将主要分享以下几个方面的内容：需求来源GPU的容器化Kubernetes的GPU管理工作原理课后思考与实践需求来源2016年，随着AlphaGo的走红和TensorFlow项目的异军突起，一场名为AI
阿里云云原生·2025-07-20 04:21

Docker 与 GPU 训练

以下是Docker与GPU训练相关的核心命令和操作指南，涵盖容器启动、资源监控和调试技巧：1.启用GPU支持的Docker安装NVIDIA容器工具包（必须步骤）#添加源并安装distribution=$
wydxry·2025-07-20 04:18

2025-04-22| Docker: --privileged参数详解

以下是--privileged的作用和相关细节：作用完全访问宿主机的设备：容器可以访问宿主机的所有设备（如/dev下的设备文件，包括GPU、USB设备等）。
·2025-07-20 03:13

端到端神经网络视频编解码器介绍

一、技术演进：从模块优化到全局智能的范式跃迁传统编解码器的效率天花板（1990-2017）架构局限：H.264/HEVC依赖手工设计的运动估计、DCT变换、熵编码模块，各模块独立优化导致全局效率损失。
码流怪侠·2025-07-20 03:41

Android 异构计算与 OpenCL/CUDA/OpenVX 的协同方式实战解析

Android异构计算与OpenCL/CUDA/OpenVX的协同方式实战解析关键词Android异构计算、OpenCL、CUDA、OpenVX、GPU加速、NPU调度、HSA架构、神经网络推理、计算图编排
观熵·2025-07-20 01:22

【PDF文档转换工具2.4.5】【电脑软件win7/10】免费PDF转换工具，包含各种常用转换工具，PDF转换不乱码！近乎完美的PDF转WORD方法，不花钱就能搞定！PDF文档转换工具！永久免费使用

首次运行软件时，会弹出界面，选择“我已经有解码密码，并想解开这款工具”，点击解锁按钮。
qq_32402851·2025-07-19 22:57

AI大模型训练的云原生实践：如何用Kubernetes指挥千卡集群？

就像交响乐团需要指挥家，万级GPU需要云原生调度艺术。深夜的机房，硬件工程师老张盯着监控屏上跳动的红色警报——手工组装的千卡集群再次因单点故障崩溃。
·2025-07-19 20:19

【科研绘图系列】R语言绘制分组直方图

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语言绘制分组直方图加载R包library(ggplot2)library(ggpubr)rm(list=ls())options
生信学习者1·2025-07-19 20:41

探索OpenCV 3.2源码：计算机视觉的架构与实现

OpenCV3.2版本包含了改进的深度学习和GPU加速特性，以及丰富的示例程序。本压缩包文件提供了完整的OpenCV3.2源代码，对于深入学习计算机视觉算法和库实现机制十分宝贵。
轩辕姐姐·2025-07-19 19:10

GPU网络运维

一、GPU网络架构与核心技术GPU集群网络需适配分布式训练中“多节点数据同步”（如all-reduce、broadcast）的高频、大流量需求，主流技术方案及特点如下：网络技术核心优势适用场景运维重点InfiniBand
一行代码通万物·2025-07-19 19:07

CPO：对比偏好优化—突破大型语言模型在机器翻译中的性能边界

然而，它们仍未能达到最先进的传统编码器-解码器翻译模型，或是如GPT-4（OpenAI,2023）等更大规模LLM的表现。在本研究中，我们致力于弥合这一性能差距。我们首先评估了在机器翻译任
AI专题精讲·2025-07-19 17:26

深度学习——CNN（3）

前言：前面介绍了最基本的Lenet，下面介绍几种其他的网络结构CNN-AlexNet网络结构如下图：从图中可以看出，采用双gpu训练增加LRN归一化层：本质上，这个层也是为了防止激活函数的饱和的。
飘涯·2025-07-19 14:23

Qt/C++音视频开发22-通用GPU显示

一、前言采用GPU来绘制实时视频一直以来都是个难点，如果是安防行业的做视频监控开发这块的人员，这个坎必须迈过去，本人一直从事的是安防行业的电子围栏这个相当小众的细分市场的开发，视频监控这块仅仅是周边技术玩一玩探讨一下
feiyangqingyun·2025-07-19 13:58

『大模型笔记』Geoffrey Hinton对Al研究人才选拔的直觉，未来影响及技术展望的深入见解！

理解大脑的工作方式以及隐藏层命名的由来1.2.谈Ilya：他有很好的直觉1.3.预测下一个词也需要推理1.4.模型能从语言中学到很多，但从多模态中学习会更容易1.5.关于认知的三种观点1.6.黄仁勋送了我一块GPU1.7
AI大模型前沿研究·2025-07-19 13:27

解码“浦江经验” 切实为民解忧

8月20日，人民日报刊发题为《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”，对广大党员、干部学思践悟习近平新时代中国特色社会主义思想具有十分重要的意义
tbzzk2·2025-07-19 12:39

UGUI 性能优化系列：第三篇——渲染与像素填充率优化

在这个环节中，Overdraw（过度绘制）是一个我们必须理解和解决的关键问题，因为它直接关系到GPU的工作效率。一、Overdraw（过度绘制）的危害与检测1.什么是Overdraw？
吉良吉影NeKoSuKi·2025-07-19 11:45

深入解析 vLLM 分布式推理与部署策略

1.单GPU推理：如果模型能够在单个
·2025-07-19 11:13

解码服务竞争力，医疗美容机构如何在红海中突围？

湖南群狼市场调查，17年专注医疗与美容机构暗访服务，以第三方的客观视角，为机构解码服务竞争力的密码，助您在激烈竞争中撕开市场缺口。一：17年行业洞察，暗
湖南群狼调研·2025-07-12 13:03

解码服务细节，以专业暗访驱动汽车门店市场突围

汽车消费市场的竞争，（湖南消费者调查公司）（汽车神秘顾客调查）（长沙市场调查）早已从“产品力”延伸至“服务力”。一次流畅的试驾引导、一句真诚的价格说明、一项贴心的售后承诺，都可能成为客户选择品牌的关键。湖南群狼市场调查深耕行业17年，以专业暗访为笔，为汽车门店绘制服务升级蓝图，让每一份服务细节都经得起市场检验。一、17年行业积淀，铸就服务洞察利器从燃油车主导市场到新能源全面崛起，群狼始终紧跟行业脉
湖南群狼调研·2025-07-12 13:03

如何在 Linux 上安装 RTX 5090 / 5080 /5070 Ti / 5070 驱动程序 — 详细指南

简介为了获得最佳性能，您需要在Linux上运行5090/5080/5070Ti/5070或其他50系列GPU（或Windows上的WSL）。这篇文章将包含有关如何操作的详细指南。
知识大胖·2025-07-12 11:21

24GB GPU 中的 DeepSeek R1：Unsloth AI 针对 671B 参数模型进行动态量化

简介最初的DeepSeekR1是一个拥有6710亿个参数的语言模型，UnslothAI团队对其进行了动态量化，将模型大小减少了80%（从720GB减少到131GB），同时保持了强大的性能。当添加模型卸载功能时，该模型可以在24GBVRAM下以低令牌/秒的推理速度运行。推荐文章《本地构建AI智能分析助手之01快速安装，使用PandasAI和Ollama进行数据分析，用自然语言向你公司的数据提问为决策
知识大胖·2025-07-12 11:21

在 Obsidian 中本地使用 DeepSeek — 无需互联网！

推荐文章《24GBGPU中的DeepSeekR1：UnslothAI针对671B参数模型进行动态量化》权重1，DeepSeek类《在RaspberryPi上运行语音识别
知识大胖·2025-07-12 11:21

什么是热力学计算？它如何帮助人工智能发展？

现代计算的基础是晶体管，这是一种微型电子开关，可以用它构建逻辑门，从而创建CPU或GPU等复杂的数字电路。随着技术的进步，晶体管变得越来越小。根据摩尔定律，集成电路中晶体管的数量大约每两年增加一倍。
知识大胖·2025-07-12 11:19

Android 图像处理 - Bitmap 图像处理观察记录（基本图像复制、带目录创建的图像复制、字节流处理的图像复制、并发图像复制、单线程池顺序图像复制）

Bitmap图像处理观察记录1、基本图像复制从应用内部存储目录读取test.png使用BitmapFactory解码为Bitmap对象将Bitmap重新压缩保存为newTest.png操作成功，compress
·2025-07-12 10:39

LLM 大模型学习必知必会系列(十三)：基于SWIFT的VLLM推理加速与部署实战

LLM大模型学习必知必会系列(十三)：基于SWIFT的VLLM推理加速与部署实战1.环境准备GPU设备:A10,3090,V100,A100均可.
汀、人工智能·2025-07-12 10:09

树莓派 —— 在树莓派4b板卡下编译FFmpeg源码，支持硬件编解码器（mmal或openMax硬编解码加速）

FFmpeg相关音视频技术、疑难杂症文章合集（掌握后可自封大侠⓿_⓿）（记得收藏，持续更新中…） 正文     1、准备工作          （1）树莓派烧录RaspberryPi系统          （2）树莓派配置固定IP（文末）          （3）xshell连接树莓派          （4）
信必诺·2025-07-12 08:26

8卡RTX 5090D服务器部署Qwen3-32B-AWQ模型执行性能测试

GPU拓扑情况如下(test)root@ubuntu:/opt/models#nvidia-smitopo-mGPU0GPU1GPU2GPU3GPU4GPU5GPU6GPU7CPUAffinityNUMAAffinityGPUNUMAIDGPU0XNODENODENODESYSSYSSYSSYS0
·2025-07-12 01:37

YOLO11 目标检测从安装到实战

一、环境准备1.系统要求操作系统：Windows10/11、Ubuntu20.04+、欧拉系统等硬件：CPU可运行，GPU（NVIDIA）可加速（推荐，需支持CU
·2025-07-12 01:34

怎么强制macOS上的某个应用不使用独立显卡

背景之前碰到过企业微信更新之后强制使用独立GPU，后面找到了快捷指令的方式禁止企业微信使用独立GPU启动，后面某个版本更新好了。
·2025-07-12 00:31

libjpeg-turbo图片解码 VS opencv

#include#include#includestd::pairJpegTurboDecode(conststd::string&raw_jpeg_data,std::vector*result_data){if(nullptr==result_data){LOG(INFO)(const_cast(raw_jpeg_data.data())),raw_jpeg_data.size(),&widt
momomo_mocs·2025-07-12 00:57

第35周—————糖尿病预测模型优化探索

目录目录前言1.检查GPU2.查看数据编辑3.划分数据集4.创建模型与编译训练5.编译及训练模型6.结果可视化7.总结前言本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊1.检查GPUimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvision
·2025-07-11 22:49
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