由于一般密码破解工具的破解速度实在是太慢,而且支持的密码破解协议也不多,暴力破解的话,有的密码1年时间也破不出来,用字典跑的话必须要明文密码在字典里才行,而且密码字典太大的话,也很浪费时间,跑不出来也是很常见的事情,下面推荐一款世界上破解密码速度最快的工具,hashcat,hashcat github地址,选择最新版的下载即可. hashcat支持多种计算核心: GPUCPUAPUDSPFPGACoprocessor 下载官方NVIDA驱动程序 到NVIDA官网下载与自己电脑显卡型号相对应的显卡

採用Mp4视频压缩格式编码时,非常耗CPU.所以决定上显卡.进行显卡加速.选择了Intel核心显卡进行视频编码加速,效果非常理想.但如今的问题是:在PC上如何同一时候开启核心显卡与独立显卡.经过几番周折.最终找到了解决方式,眼下该方案的唯一缺点是使用了屏幕扩屏,导致鼠标会飞. 环境 NVIDIA NVS 5400M Intel(R) HD Graphics 3000 驱动安装 安装独立显卡与核心显卡的驱动,安装完成后,能够在设备管理器中看到安装后的结果. 屏幕分辨率设置 在屏幕分辨率设置中.依照

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

第一种情况:DELLR720默认不接独立显卡,直接用板载VGA输出,不需要调system blos 第二种情况:DELLR720接独立显卡,需要DVI输出,需要更改系统blos system blos ---> 显卡控制(video)---Disabled

原文地址:解决 Ubuntu 18.10 使用较新的独立显卡输出无法初始化图形界面并配置深度学习开发环境 0x00 配置 硬件 OS: Ubuntu 18.10 Base Board: ASUS WS X299 SAGE CPU: Intel® Core™ i9-9820X GPU: NVIDIA GeForce RTX 2080 * 4 RAM: 64 G 将要安装的软件 NVIDIA Driver: 410.93 Anaconda: Anaconda3 - conda 4.6.14 pyth

问题:笔记本安装ubuntu时以及装好后有时会出现花屏.死机的问题,系统报错 *ERROR* UVD not responding, trying to reset the VCPU!!! *ERROR* UVD not responding, trying to reset the VCPU!!! *ERROR* UVD not responding, trying to reset the VCPU!!! *ERROR* UVD not responding, trying to reset

0x00 楔子 最近客户在使用我们的的三维可视化平台的时候,总是会出现浏览器崩溃,webgl context lost的情况. 这种请一般出现在电脑配置很低的电脑上,比如没有独显,只有很小现存的集成显卡的电脑. 但是客户的电脑大部分都是配置还不错,有独立的显卡. 经过摸索和分析,最终发现了问题所在:就是电脑根本没有用上独立显卡,也就是说虽然硬件上有独立显卡,但是实际上三维程序还是用的集成显卡,导致跑不动三维程序. 如何判断三维程序是否用上了独立显卡呢,其实我们可以打开电脑的任务管理器,打开"性能

参考 https://blog.csdn.net/weixin_42205310/article/details/81905293 尝试多次 只有这篇配置成功. ①先解决依赖sudo pacman -S virtualgl lib32-virtualgl lib32-primus primus 这个步骤我执行了四五次左右  前几次都会有错误,,重新执行  某一次就成功了,怀疑是网络不稳定 ②安装双显卡切换程序bumblebeesudo mhwd -f -i pci video-hybrid-in

在EXE中导出全局变量: N卡: extern "C" { __declspec(dllexport) DWORD NvOptimusEnablement = 0x00000001; } A卡: extern "C" { __declspec(dllexport) DWORD AmdPowerXpressRequestHighPerformance = 0x00000001; }

搞深度学习如何能够不与浑身是“核”的显卡打交道呢? 人工智能的兴起除了数据量的大量提升,算法的不断改进,计算能力的逐步提高,还离不开软件基础设施的逐步完善.当下的主流的深度学习工具软件无论是Caffe还是Theano或者是Tensorflow全部都离不开GPU显卡加速技术的支持.当下的基于GPU加速的主流的深度学习环境就是linux下的cuda.作为NVIDIA目前辅科学计算加速的性能优良的产品,Tesla K80当仁不让地成为了理想对象.可是由于linux开源的特性,nouveau成为Ubun

概念 图形处理器( Graphics Processing Unit ) 专门用来处理在个人电脑.工作站或游戏机上图像运算工作 显卡的“心脏” 90%以上的新型台式电脑和笔记本型电脑拥有集成图形处理器,但是在性能上往往低于那些独立显卡. 按照类型来分,可以分为独立显卡GPU和集成绘图GPU. 独立显卡GPU 性能最高的一类绘图处理器是通过PCI-Express.PCI或AGP等扩展槽界面与主板连接的,而通常它们可以相对容易地被取代或升级(假设主板能支持升级).现在,仍然有少数显卡采用带宽有限的P

简介 Nvidia的双显卡切换技术叫Optimus(擎天柱),可惜只能在win7.vista下实现.Linux下没有对应的技术,当然苹果也没有.这导致独立显卡一直在启用,显卡发热升温,风扇狂转,却没有正常工作输入.平时笔记本电池在 Win7 能使用4小时,到了 Ubuntu 两个小时左右就耗光了.AMD早已经为ATI显卡开发出Linux下的催化剂,支持A卡与intel集显之间切换,N卡的用户只能嘴馋. Optimus 技术是不依赖于硬件复杂结构的交火显卡实现.独立显卡按需渲染,并传输给集成显卡,

VGA有很多层涵义,本来是用于代表一个分辨率(您可能不了解VGA,但应该知道QVGA代表什么),随后被普遍称为显示输出接口.为了输出VGA分辨 率.提供VGA输出接口,显卡和VGA就有了不解之缘,显卡被称为VGA Card是有历史原因的,如果您对此感兴趣的话,请慢慢看: ● 什么是VGA? VGA,Video Graphic  Array,视频图形阵列,表示一组点阵图形,长640像素宽480像素,最初能够输出640×480分辨率的接口叫做D-Sub,也被称作VGA接口, 它是一个15针的梯形插头

前言 GDAL库中提供的gdalwarp支持各种高性能的图像重采样算法,图像重采样算法广泛应用于图像校正,重投影,裁切,镶嵌等算法中,而且对于这些算法来说,计算坐标变换的运算量是相当少的,绝大部分运算量都在图像的重采样算法中,尤其是三次卷积采样以及更高级的重采样算法来说,运算量会成倍的增加,所以提升这些算法的处理效率优先是提高重采样的效率.由于GPU的多核心使得目前对于GPU的并行处理非常热,同时也能大幅度的提升处理速度.基于上述原因,GDALWARP也提供了基于OPENCL的GPU加速,之前在

(后面内容是本人初次玩GPU时,遇到很多坑的问题总结及尝试解决办法.由于买独立的GPU安装会涉及到设备的兼容问题,这里建议还是购买GPU一体机(比如https://item.jd.com/3964771.html),几行代码就可以顺利安装.---2017.10.04) 电脑配置 Ubuntu 14.04(64位)+GeForce GTX970: 选择安装系统Ubuntu14.04: 可能电脑配置的不同,在我的机子上这里尝试安装Fedora23,Fedora24,Fedora25,Ubuntu 1

操作系统在做硬件适配时,经常会检查系统内核是否支持硬件的显卡:如果不支持,则一般是通过升级内核或者该型号对应品牌的显卡驱动来解决(开源或者闭源): 操作流程如下 1> 查询本机的显卡型号 因显卡一般是PCI接口,可以通过lspci查询显卡相关信息,下图可以看出有两张显卡, 集成显卡 硬件厂商 Intel      名称型号: Xeon E3-1200 v3/4th Gen Core Processor  PCI ID: 8086:0412 独立显卡 硬件厂商 NAVIDA  名称型号:GF119

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/buxizhizhoum/p/8086230.html 环境: 系统:ubuntu 16.04 cpu:i5 gpu:gt920m memory:8g disk:SSD 256g 1．安装显卡驱动 首先需要保证电脑有满足cuda要求的显卡,ubuntu一般安装完成后都会使用集成显卡,独立显卡并没有充分利用. ubuntu安装NVIDIA驱动还涉及到和原有驱动的冲突,这部分在网上比较多,也有些坑需要踩,可以自己搜索. 安装nvida的驱

bumblebee的作用是禁用nvidia独立显卡,需要使用独显时,使用”optirun 程序名“手动开启nvidia来运行需要加速的程序,如optirun vmware. 打开N卡设置: optirun nvidia-settings -c :8tips: 现在i系列的一般都是双显卡配置,请勿自行安装nvidia驱动.双显卡的机器,必须停止集成显卡才能正确安装nvidia驱动.不要用root用户运行,最好是用sudo运行.如果安装失败,可能无法进入任何一个界面,包括文字界面.解决办法,固定该主

APU(Accelerated Processing Unit)中文名字叫加速处理器,是AMD“融聚未来”理念的产品,它第一次将中央处理器和独显核心做在一个晶片上,它同时具有高性能处理器和最新独立显卡的处理性能,支持DX11游戏和最新应用的“加速运算”,大幅提升了电脑运行效率. 2011年1月,AMD推出了一款革命性的产品AMD APU,是AMD Fusion 技术的首款产品. 2011年6月面向主流市场的Llano APU正式发布. 2012年10月,AMD发布Trinity系列芯片.AMD宣

ubuntu下终于安装好了nvidia的gt540显卡驱动.估计好多童鞋怕麻烦都放弃安装了哈. 先看看效果. ~$ lspci |grep -i vga :) :00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation GF108M [GeForce GT 540M] (rev ff) 期间遇到了很多问题,记录一下. 参考链接:[使用 Bumblebee 控制 NVIDIA 双显卡(Ubuntu)]  http://www.linuxidc.com/L

MacBook外置显卡eGPU折腾笔记 硬件选购 当今市场上个人电脑的独立显卡,基本上能选的只有NVIDIA和AMD了,如果你想买外置显卡来打游戏的话,NVIDIA和AMD的都可以,但如果是像我一样准备用来做深度学习加速的,那最好还是选择NVIDIA了. 另外,如果要用来做深度学习加速,一定要查看英伟达官方网站,必须是支持CUDA的显卡才行,因为现在大多数的深度学习框架,底层都是调用GPU的CUDA编程接口. 不过大家也不用担心需要多么昂贵的显卡,GeForce GTX 9XX,GeForce