关于Avizo或Amira中体渲染不显示的问题,常常有人在问,有人甚至怀疑软件有问题,今天就这个话题总结如下: 首先我们要清楚像Avizo或Amira之类的三维可视化软件,必须是在配有专业显卡的工作站或其他机器上才可以正常运行. 从Avizo或Amira厂商的硬件配置推荐中,我们可以看到需要有NVIDIA或AMD的专业显卡,但从我个人的实践来说,NVIDIA的肯定能跑Avizo或Amira,如果是AMD,看运气,也许是我玩的太Low,没遇到更高端的AMD显卡(有AMD专业显卡下Avizo玩的溜的

Android studio GPU Monitor 在真机上不能使用,提示:GPU Profiling needs to be enabled in the device's developer options disable 解决方案: 打开手机设置,进入开发者模式选项,然后找到GPU呈现模式分析,选择adb shell dumpsys gfxinfo中,重新进入应用,查看 Android studio的控制台,GPU Monitor中有数据了....

最近做新项目 初期一直遇到个gpu hang的问题 就是command 提交过去gpu 就一直在那里 直到time out 也没什么别的错误提示 gpu debugger还抓不了 解决方案是 缩小之后 gpu debugger caputure frame问题是由于 vbo没有和verte attribute bind

目标 之前的自动答复机器人需要从一个内部网页上获取的消息用于回复一些问题,但是没有对应的查询api,于是想到了用脚本模拟浏览器访问网站爬取内容返回给用户.详细介绍了第一次探索python爬虫的坑. 准备工作 requests模块向网站发送http请求,BeautifulSoup模块来从静态HTML文本中提取我们想要的数据,更高级的,对于动态加载页面我们需要用webdriver去模拟真实的网页访问,并解析内容. 推荐使用Anaconda 这个科学计算版本,主要是因为它自带一个包管理工具,可以解决有

Caffe学习笔记3 本文为原创作品,未经本人同意,禁止转载,禁止用于商业用途!本人对博客使用拥有最终解释权 欢迎关注我的博客:http://blog.csdn.net/hit2015spring和http://www.cnblogs.com/xujianqing http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/feature_extraction.html 这篇博客主要是用imagenet的一个网络模型来对自己的图片进行训练和测试 图片下载网

前言:现在你已经有了一个自定义的view了,并且支持手势和过度动画等属性,现在你要确认这个view 有够快的速度,为了使其在UI上不会显得迟钝或是卡停,你要保证view动画,能每秒最好有60帧. 一:优化代码,减少请求次数 1.为了使自定义的view能更快的响应UI,要尽量减少频繁调用子程序中的代码量,不要把太多的 代码放在onDraw()方法中. 2.尽量减少调用 invalidate(),每一次调用都会调用onDraw()方法,若是要调用的话尽量调用, 带4个参数的invalidate()方

目录 得到用户名和密码 hash 带*和不带*的区别 破解hash 在线工具 Hashcat 实验环境 select version(); 得到用户名和密码 hash mysql安装好就会默认生成图中红线内的库, 今天先认识mysql库,mysql库里面保存有账户信息.权限信息.存储过程.event.时区等信息. 把登录账号,密码读取出来, select User,authentication_string from user; *81F5E21E35407D884A6CD4A731AEBFB6

显卡有Nvidia 和 ATI两个芯片,我们经常称他们为N卡和A卡,N卡更加注重于性能,而A卡则为颜色艳丽,画面更好.不过,最近一些windows10系统用户在使用N卡过程中,遇到了提示“您当前未使用连接到nvidia gpu的显示器”,根本无法打开Nvidia控制面板,该怎么办呢?该问题是由于驱动程序文件损坏或安装驱动程序失败导致的,在本文中系统城小编给大家分享下具体解决方法! 步骤如下: 1.重装Nvidia 显卡驱动: 2.重装完成后按下win+x 点击[控制面板]: 3.在控制面板中将查

转自:http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/52810219?locationNum=3&fps=1 目录(?)[-] 教你从头到尾利用DQN自动玩flappy bird全程命令提示GPUCPU 前言 第一部分GPU版教程 1NVIDIA驱动CUDAcudnn安装 下载相应文件后续 使用下载地址 11 Install NVIDIA Driver 安装NVIDIA驱动 12 Install CUDA 安装CUDA 13 Install cuDN

据官方说法,目前还不是太稳定的算法模块都在opencv_contrib里边,由于不稳定,所以不能在release版本里发行,只有在稳定以后才会放进release里边.但是这里边有很多我们经常要用的算法,比如SIFT,SURF等(在xfeatures2d 模块里边).官网提供了说明,可以把opencv_contrib扩展模块添加编译到已安装的opencv3里边. 同时我们还需要编译opencv的GPU模块,以便在GPU上加速执行这些算法. 1.点[Brouse Source…],选择OpenCV源

本文来自于Dev Club 开发者社区,非经作者同意,请勿转载,原文地址:http://dev.qq.com/topic/57c7ffdc0569a1191bce8a63 作者:章未哲——腾讯SNG质量部 背景 我们在安卓上进行性能测试时,如果想获取CPU以及内存等常用性能指标,linux系统自身就提供了现成的方法,谷歌官方甚至公司内部也都提供了大量功能强大的分析工具.而相比之下,想要获取GPU的相关指标则没那么容易,甚至我们对GPU应该使用什么指标衡量都几乎一无所知.这一方面是由于系统没有提供

之前学习了CNN的相关知识,提到Yoon Kim(2014)的论文,利用CNN进行文本分类,虽然该CNN网络结构简单效果可观,但论文没有给出具体训练时间,这便值得进一步探讨. Yoon Kim代码:https://github.com/yoonkim/CNN_sentence 利用作者提供的源码进行学习,在本人机子上训练时,做一次CV的平均训练时间如下,纵坐标为min/CV(供参考): 机子配置:Intel(R) Core(TM) i3-4150 CPU @ 3.50GHz, 32G,x64 显

20150716 Created By BaoXinjian

作者:Dominik Göddeke                 译者:华文广 Contents 介绍 准备条件 硬件设备要求 软件设备要求 两者选择 初始化OpenGL GLUT OpenGL 扩展 OpenGL 离屏渲染 GPGPU 概念1: 数组 = 纹理 在CPU上建立数组 在 GPU上生成浮点纹理 数组索引与纹理坐标一一对应 使用纹理作渲染对像 把数据从CPU数组传输到GPU的纹理 把数据从GPU的纹理传输到CPU数组 一个简单的示例 GPGPU 概念 2: 内核 = 着色器 面向

以下问题的出现及解决都基于"WIN7+CUDA7.5". 问题描述:当我编译运行<GPU高性能编程CUDA实战>中第4章所给Julia实例代码时,出现了显示器闪动的现象,现象很快消失,并在窗口右下角弹出"显示器驱动已停止响应,并且已恢复"的提示,而最终并未得到Julia应有的计算结果,在命令行窗口中显示了相应错误信息. 问题解决:开始 > NVIDIA Corporation > Nsight Visual Studio Edition 4.

一．软件和环境 (1)安装日期2016/12/23: (2)原材料VS2013,cuda-8.0(最好下载cuda7.5,目前theano-0.8.2对cuda-8支持不是很好),Anaconda3-4.2.0(64位): (3)环境为win10. 二．安装步骤 (1)安装VS2013.这个没什么可说的,下载64位版本后就是一路下一步.确定就行,记住安装位置就可以了,我这里的安装目录是D:\software\VS2013: 接着右键我的电脑->属性->高级系统设置->环境变量,之后编辑系

来自:http://deeplearning.net/software/theano/tutorial/using_gpu.html using the GPU 想要看GPU的介绍性的讨论和对密集并行计算的使用,查阅:GPGPU. theano设计的一个目标就是在一个抽象层面上进行特定的计算,所以内部的函数编译器需要灵活的处理这些计算,其中一个灵活性体现在可以在显卡上进行计算. 当前有两种方式来使用gpu,一种只支持NVIDIA cards (CUDA backend) :另一种,还在开发中,可

官网: http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html#compilation 参考网站: http://www.cnblogs.com/dupuleng/articles/4213834.html http://www.cnblogs.com/empty16/p/4793404.html ------------------------------------------------------------------------------

root@k-Lenovo:/home/k# sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler root@k-Lenovo:/home/k# sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev root@k-Lenovo:~# sudo apt

1. cudamat简介 cudamat是一个python语言下,利用NVIDIA的cuda sdk 进行矩阵运算加速的库.对于不熟悉cuda编程的程序员来说,这是一个非常方便的GPU加速方案.很多工程和项目中都使用了cudamat,例如gnumpy,deepnet等. 2. 安装 cudamat的github地址如下:https://github.com/cudamat/cudamat. 下载完成后,运行命令 python setup.py install来进行安装. windows下安装需要

终于成功配置了theano环境,但由于本机没有gpu,所以配置的是非gpu版本的theano,下面将具体过程进行描述(安装成功后,有时对python的各种库进行更新时,可能会导致某个模块无法调用其他被更新的模块,此时,最简单傻瓜的方法就是把所有环境重新配置一次) 1.安装Adaconda 2.安装MinGw 3. 配置与MinGw相关的环境变量 4. 安装theano 5. 配置theano相关的环境变量 6. 安装keras 7. 安装PyCharm Community (free) 1.安装