情况: 独显一直是0,玩游戏时核显,也就是GPU-0快满了GPU-1也是0,跟没有一样,怀疑自己买电脑的时候是不是被骗了. 在高级电源选项中,有个可切换动态显卡->全局设置的选项,设置成最大化性能,就会默认用独显了.

听说 windows server 2008 基于windows vista ,windows server 2008 R2基于win7 , windows server 2012 基于windows 8 :windows server 2012 R2 基于windows 8.1. 由于一些新应用陆陆续续不开始支持win7,加上最近windows 10 一直或多或少出现问题或bug.大大影响了工作效率.近日换成了windows server 2012 R2. windows 2008 以及R2

[转载者按]最近装了Ubuntu 13.04 64 bits版操作系统玩玩,但是发现两个显卡都开着,所以上网查找资料,以在不需要3D的时候关闭Nvidia显卡.通过Bumblebee软件包可以达到这一目的,以延长电池的试用时间, [转载网址]http://www.2cto.com/os/201212/175873.html [正文部分] 笔记本装ubuntu后你会发现耗电和发热会非常严重,如果使用电池的话续航时间会非常的短几乎是windows系统下的一半时间,这是ubuntu系统电源管理的不足,

#!/bin/bash #This is a vgaoff & touchpadoff #By spinestars #-2-18#TouchPad & VGA OFF == ];then echo "OFF" >> /sys/kernel/debug/vgaswitcheroo/switch cat /sys/kernel/debug/vgaswitcheroo/switch > ./vga.tmp awk 'BEGIN{OF=":&quo

我的本子是联想y470p-ise,因为是有双显卡,而ubuntu在开机后,双显卡默认是同时工作,会产生巨大的发热,导致很不爽.而且在ubuntu下基本我也不用独显,所以有开机关闭独显的需求. ubuntu自己就就可以驱动我的显卡,可以通过cat来查看显卡信息 elta@elta:~$ sudo cat /sys/kernel/debug/vgaswitcheroo/switch [sudo] password for elta: 0:IGD:+:Pwr:0000:00:02.0 1:DIS: :

我的显卡是GTX1050TI,刚安装好Debian 10的时候启动会黑屏,无法进入系统,解决办法是在grub界面,按e修改启动参数,在启动参数那一行(一般会包含quiet)后面加上 nouveau.modeset=0 目的是禁用开源的独显驱动,应该就是这个驱动导致无法进入系统的 进入系统之后,配置好软件源,注意要包含 non-free 才可以用下面的方法安装 nvidia驱动 驱动的安装只需要一行代码 sudo apt install nvidia-settings 安装好之后会运行配置程序,配

索引: 目录索引 一.机器概述 1.屏幕:14'' 2.分辨率:1920*1080 3.显卡:Intel 核显  &  Nvidia  GeForce 940MX 独显 ,双显卡 4.其它硬件在 Linux 下可忽略 二.目标概述 1.系统安装后为中文环境 2.输入法为中文拼音输入法 3.屏幕显示在高分屏下正常显示,达到 Win 10 中 150% 的默认显示效果 4.显卡默认使用 Nvidia  GeForce 940MX 独显 三.操作步骤 1.U盘安装盘在安装过程中注意选择事项,安装过程较

显示屏与主机之间连接,出现无信号字样时,应检查是否正确选择集显和独显VGA接口 通过VGA接口判断集成显卡和独立显卡.在台式机主机上,VGA接口竖着放置的说明是集成显卡,VGA接口横着放置的说明是独立显卡. 如图所示为VGA接口

注意: 1.目前Anaconda 更新原命令activate tensorflow 改为 conda activate tensorflow 2. 目前windows with anaconda 可以使用python 3.6,需要注意,如使用3.6,则需注意在创建conda环境时需使python=3.6 3.官网更新为CUDA9和cuDNN6,实测CUDA9和cuDNN7完美运行,CUDA9和cuDNN6大家可以试一下 TensorFlow 1.5.0 现已公开,如果您在Windows或Linu

这里面有很多坑,最大的坑是发现各方面都装好了结果报错  Loaded runtime CuDNN library: 7.3.1 but source was compiled with: 7.4.1,这是由于最新的tensorflow1.13需要用 Cudnn7.4.1编译.这个问题,StackOverflow上有人问到,但是目前依然未有人给出解决办法,下文会详述. 1. 去nvida官网下载显卡对应的驱动 2.下载安装Anaconda3,安装时勾选加入环境变量 3. 进入Anaconda Pr

管理员身份运行后,点下红圈圈里的X,打开驱动配置文件,在Profiles里输入DNF,打开配置文件 把do not display this profile in the control panel 改成enabled那个 这个选 项是弄 控制面板 里改 首选图形处理器那个只能选集成图形东东的 Enable application fo Optimus改成0x00000013(PhysX XXXX)神马的, 完了后点 右 上角 Apply changes.再打开控制面板看看吧,首选图形处理器变成

# apt-get purge nvidia. # /etc/init.d/sddm stop (sddm for kde) # aptitude --without-recommends install〜t ^ standard $〜t ^ desktop $〜t ^ kde-desktop $ (重新安装kde桌面) # reboot

1数据库准备工作 1创建数据库 2 创建product表 代码如下: CREATE TABLE `product` ( `pid` ) NOT NULL, `pname` ) DEFAULT NULL, `market_price` double DEFAULT NULL, `shop_price` double DEFAULT NULL, `pimage` ) DEFAULT NULL, `pdate` date DEFAULT NULL, `is_hot` ) DEFAULT NULL, `

商城案例 分模块:用户模块→ 分类模块 → 商品模块→购物车模块(最难)→ 订单模块 后台模块(往前台的数据的增删改查) 今日任务: 1用户注册 a注册完成 b给注册人发邮件 2用户激活 a 去邮箱激活发送的邮件 3用户登录 a 登录失败:回首页显示 b 判断用户是否激活了邮件 c 如果没激活让用户去激活,如果激活了首页展示 4用户退出 Session相关 注意点: 1.数据库和表 create database store; use store; 用户表: CREATE TABLE `user

lenovo 笔记本ideapad 320c-15改装win7问题: 去联想售后官网下载个Lenovo Utility驱动安装上,正常重启下,按Fn+F7,单击无线就能够开启无线网卡.Fn+F11.Fn+F12调节亮度也没问题.下载地址:在联想售后服务官网搜索IdeaPad320C-15IKB就可以下载驱动:http://support.lenovo.com.cn/直接点这里也可以:https://support.lenovo.com.cn/lenovo/wsi/Modules/DriverBy

USB3.0及NVME SSD安装WIN7X64https://tieba.baidu.com/p/4822034273?pn=1所有的人都是菜鸟过来的,不过有些人懂得自己动手找到答案:有些人则是懒得动手,连最浅显的基础知识都只愿意开口问,还嚷嚷着别人必须教自己!懒不是你的错,又懒又要装就是你的不是了! 系统版本说明https://tieba.baidu.com/p/4373616025?red_tag=2726540319前言:第一.因为Win7没有集成USB3.0驱动,像Z170这样清一色U

原文转自:http://blog.csdn.net/masa_fish/article/details/51882183 CUDA7.5和CUDA8.0的安装过程是一毛一样的.所以如果安装CUDA8.0的同学,直接将下文中的所有7.5替换为8.0即可. 折腾了好多天,前后重装了大概六.七次Ubuntu,终于上把CUDA安装好了,被坑了好多次,也走了不少弯路. 第一次发帖,还请多指教. [环境] 笔记本:ThinkPad T450 X86_64 显卡:主显 Intel HD Graphics 55

https://blog.csdn.net/jywowaa/article/details/52263711 学习中用到深度学习的框架,需要搭建caffe.theano和torch框架.经过一个月的不懈奋战,终于搭建好了框架.现在分享简单的搭建过程,为后面要用到深度学习框架的同学节省时间,写了这个博客.因为框架的搭建过程会出现各种问题,不同的硬件(如笔记本.台式机).不同的软件(如依赖库.编译器)和软件的版本(如编译器版本不同,编译框架时会找不到依赖库路径)之间有上百种组合,网络中遇到问题的情况

目录 无线连接 Wi-Fi 蓝牙 触摸板 电源管理 电源管理工具 电源相关行为的响应动作 按键和盖子的响应动作 电池低电量的响应动作 处理器调整 调频工具 关闭睿频 intel_pstate 休眠配置 显卡管理 显卡切换Optimus 无线连接 Wi-Fi 一般地,安装linux-firmware 即可,许多发行版会默认安装此包,如果安装主流的桌面环境,也会自动安装它. 还可以尝试linux-firmware-iwlwifi(也可能名为firmware-iwlwifi) ,此软件包为intel相

深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04 + GeForce GTX 1070 + CUDA8.0 + cuDNN5.1 + TensorFlow 最近在公司做深度学习相关的学习和实验,原来一直在自己的电脑上安装虚拟机跑,速度实在太慢,主机本身性能太弱,独显都没有,物理安装Ubuntu也没多大意义,所以考虑用公司性能最强悍的游戏主机(i7 6700+GTX 1070) 做实验,这台主机平时是用来跑HTC VIVE的,现在归我用了o(*≧▽≦)ツ. 原本以为整个一套安装下来会很顺利,一路火花