执行nvidia-smi出错 NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver. Make sure that the latest NVIDIA driver is installed and running: 看了网上说需要降低Linux内核版本,但是试了没用,最后通过改TensorFlow和cuda的版本才把问题解决,然后得出个结论,对于TensorFlow这种多路配合配能用的东西,一定

原因: 由于在PLSQL Developer执行update时没有commit,oracle将该条记录锁住了. 可以通过以下办法解决: 先查询锁定记录 Sql代码 SELECT s.sid, s.serial# FROM v$locked_object lo, dba_objects ao, v$session s WHERE ao.object_id = lo.object_id AND lo.session_id = s.sid; 然后删除锁定记录 Sql代码 ALTER system KI

有时候使用Navicat对mysql数据库进行添加字段,truncate或其他操作时会一直卡住不动,后来查看进程才发现一直处于等待状态 先执行,列出所有进程 show full processlist; 再执行,杀掉卡住的进程

环境:ubuntu 12.04 (x64) 如果不能够 service lightdm stop,显示:unknown service 或者其他的 sudo /etc/init.d/lightdm restart cuda 6.0 1)Verify You Have a CUDA-Capable GPU To verify that your GPU is CUDA-capable, go to your distribution’s equivalent of SystemProperties

首先明确两点: 1.JS 执行机制是单线程. 2.JS的Event loop是JS的执行机制,深入了解Event loop,就等于深入了解JS引擎的执行. 单线程执行带来什么问题? 在JS执行中都是单线程执行,所以代码的执行可以说是自上而下,如果前一段的代码出现问题,就会导致下一段代码无法执行,对于用户而言就是卡死现象,所以在JS执行机制引出了异步执行操作. 那异步能解决什么呢问题,又会带来什么问题? 异步操作能够很好的解决上面单线程执行出现的卡死现象,但是也会产生问题,比如同时对一件事情操作,

背景 这是在一个不知如何表达的项目中,我在这个项目中做的就是不知如何表达的事情.只是想着技术,到是通过这个项目把存储过程基本能用的都用了,oracle开发的技术我感觉基本都全活了.别人没搞定的我搞定了,搞笑的是别人通过这个项目都升职加薪了,结果我气跑了,我是不是干没用的.所以说程序员的根本是啥,根本就是个手艺人,跟以前的木工.瓦工.理发师有啥区别,这个职业的区别就是程序要好给自己弄个高大上的帽子,好像搞技术可以登上艺术的大堂,其实木工搞好了也是艺术.摆正位置,别拿程序员的技术太当回事了,只是个混

问题症状: 最近在CentOS7下安装NVIDIA独立显卡驱动的过程中出现X service error问题,如下图所示: 解决方法: 0.到NVIDIA 官网上下载驱动文件(.run 格式) : NVIDIA GT 730独立显卡驱动官方下载 1.首先注销当前账户,在注销后的登录界面按CTRL+ALT+F2进入命令行.一般地,可按下CTRL+ALT+F1或F2在命令行模式和窗口模式之间切换. 2.切换到超级管理员用户登陆: bogon login:root //获得超级用户,只有超级用户才有安

Ubuntu系统---NVIDIA 驱动安装 第一次安装“NVIDIA 驱动”,小小的激动,因为终于可以玩GPU了.预想一块GPU,盼望太久,差点放弃,感谢J姐让我捡个漏.但是,第一次新的试错过程,网上的教程太多了,踩了很多坑,这里必须记录一下. 实践认识:同样的安装步骤.电脑配置,不一样的系统,可能出现的错误不一样,采用的解决方法一样,从坑里爬出来的方法确实不一样的. 当前电脑有 win7(暂不好用) + win10 + Ubuntu18.04.1 +Ubuntu16.04.5. 对于Ubun

在登录界面出现分辨率特别大,整个图形界面特别大,并且怎么也登录不上去的情况时 对于这种情况,一般就是显卡驱动崩了的原因,所以我们可以首先检查显卡驱动是否有问题 nvidia -smi 如果出现说驱动链接不上什么的问题,就是说明你的显卡驱动出现了问题 主要采用以下的处理方法 一.进入ubuntu系统 首先CTRL+ALT_F1到达字符处理界面 然后输入管理员账号和密码登录进去,此时你相当于进入了终端 遇到的问题:在这个步骤的时候,由于我们是多账号的服务器,在登录管理员账号的时候,老是出现login

第一步(可直接跳到第二步):安装nvidia显卡驱动 linux用户可以通过官方ppa解决安装GPU驱动的问题.使用如下命令添加Graphic Drivers PPA: 1 sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa  然后更新源: 1 sudo apt-get update  然后去navidia官网查看最新的驱动版本号:navidia官网:http://www.geforce.cn/drivers 比如说驱动的最新版本号为396,则执行如

最近在玩谷歌新开源的自然语言模型bert,最开始是在google的免费GPU上面来弄的(这个部分其实也是可以写一个教程的,中间坑也挺多).但谷歌比较坑人,小数据集还行,大点的数据集训练耗费时间长,再加上网络不稳定总掉线,训练一个上万的数据集断断续续的用了一天时间.改用在本地的linux服务器上来训练bert,但是没有NVIDIA显卡,只好用cpu来跑了,速度超慢,跑一个7万的模型需要50个小时.跑出来的结果很奇葩loss很大,估计参数设置有问题,想换个参数重新跑,太耗费时间了,看来只好搞个GPU

AlexeyAB DarkNet YOLOv3框架解析与应用实践(一) Darknet:  C语言中的开源神经网络 Darknet是一个用C和CUDA编写的开源神经网络框架.它速度快,易于安装,支持CPU和GPU计算.您可以在GitHub上找到源代码,也可以在这里阅读更多关于Darknet可以做什么的信息: 1.  Installing Darknet Darknet易于安装,只有两个可选依赖项: OpenCV,如果你想要更广泛的支持图像类型. 如果你想计算GPU的话,安装CUDA. 两者都是可

CUDA 11功能展示 CUDA 11 Features Revealed 新的NVIDIA A100 GPU基于NVIDIA安培GPU架构,实现了加速计算的最大一代飞跃.A100 GPU具有革命性的硬件功能,我们很高兴宣布CUDA11与A100结合使用.              CUDA11使您能够利用新的硬件功能来加速HPC.基因组学.5G.渲染.深度学习.数据分析.数据科学.机器人和许多更多样化的工作负载. CUDA11包含了从平台系统软件到开始开发GPU加速应用程序所需的所有功能.本文

10分钟内基于gpu的目标检测 Object Detection on GPUs in 10 Minutes 目标检测仍然是自动驾驶和智能视频分析等应用的主要驱动力.目标检测应用程序需要使用大量数据集进行大量训练,以实现高精度.NVIDIA gpu在训练大型网络以生成用于对象检测推断的数据集所需的并行计算性能方面表现优异.本文介绍了使用NVIDIA gpu快速高效地运行高性能目标检测管道所需的技术. 我们的python应用程序从实时视频流中获取帧,并在gpu上执行对象检测.我们使用带有Incep

GPU端到端目标检测YOLOV3全过程(下) Ubuntu18.04系统下最新版GPU环境配置 安装显卡驱动 安装Cuda 10.0 安装cuDNN 1.安装显卡驱动 (1)这里采用的是PPA源的安装方式,首先添加Graphic Drivers的PPA源,打开终端输入以下指令代码(添加PPA源并更新): sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get update (2)使用命令行自动查看合适的驱动版本,系统会自动查找并

// // ViewController.m // gcd队列与函数 // // Created by 诠释 on 15/9/3. // Copyright (c) 2015年 诠释. All rights reserved. // #import "ViewController.h" @interface ViewController () @property (nonatomic, weak) UIImageView* imageView; @end @implementation

作为一个oracle界和厨师界的生手,笔者想给大家分享讨论下存储过程的知识,因为在我接触的通信行业中,存储过程的使用还是占据了一小块的地位. 存储过程是什么?不得不拿下百度词条的解释来:"存储过程(Stored Procedure)是在大型数据库系统中,一组为了完成特定功能的SQL 语句集,存储在数据库中, 经过第一次编译后再次调用不需要再次编译,用户通过指定存储过程的名字并给出参数(如果该存储过程带有参数)来执行它.存储过程是数据库中的一个重要对象." 其实就似我们经过一系列的材料准

那些坑,那些说不出的痛! --------回首安装的过程,真的是填了一个坑又出现了一坑的感觉.记录下了算是自己的笔记也能给需要的人提供一点帮助. 1 写在前面的话 其实在装GPU版本的tensorflow最难的地方就是装CUDA的驱动.踩过一些坑之后,终于明白为什么Linus Torvald 对英伟达有那么多的吐槽了.我的安装环境是ubuntu16.04,安装的是CUDA-8.0.其他驱动安装一般不会遇到很大的问题,都是一些小问题,一般不会卡很久.可以参考官网的安装过程. 2 眼花缭乱的CUDA

完整教程下载地址:http://forum.armfly.com/forum.php?mod=viewthread&tid=86980 第12章       STM32H7的HAL库框架设计学习 通过本章节,主要是想让大家对HAL库程序设计的基本套路有个了解,防止踩坑. 12.1 初学者重要提示 12.2 HAL库的配置文件 12.3 HAL库的时间基准 12.4 HAL库的启动流程 12.5 HAL库初始化外设 12.6 HAL库的中断处理思路 12.7 HAL库的DMA处理思路 12.8 总

前言 Talk is cheap, Show you the code first! private void button1_Click(object sender, EventArgs e) { Console.WriteLine("111 balabala. My Thread ID is :" + Thread.CurrentThread.ManagedThreadId); AsyncMethod(); Console.WriteLine("222 balabala.

需求 晚上上床,电脑开着WiFi让手机上网.要么上床之前就给电脑设置定时关机:要么就电脑开通宵:要么就待会下来关电脑.这3种情况都非常不好,要么麻烦,要么浪费. 最无奈的是电脑刚开好WiFi,上床后才发现,手机虽然连上了WiFi,但是不能上网.于是蛋疼的从床上爬下来重启WiFi. 昨晚突发奇想如果能够在床上用手机控制电脑定时关机该多好.刚好今天凌晨咳嗽到睡不着,干脆起来实现它. 想法 因为电脑和手机在以上2种情况都是连通的,所以手机可以轻松访问电脑,那么就要把电脑部署成服务器. 然后让手机以网页