搜索附加驱动或者drive 然后会出现让你选择nvidia binary driver,然后点击应用更改即可.

想给自己的ubuntu换N卡驱动的原因: 一方面,由于自己电脑在编译源代码8线程全开(make -j8)时,CPU温度呼呼涨到八九十度,从而常常导致系统保护自动关机,让人有点不爽.网上有说ubuntu的图形化界面兼容性不好,消耗了一部分CPU的能力: 另一方,后续需要用CUDA,配好N卡驱动觉着应该是必须的准备工作. 然而,其中还是存在一些问题,此处记录以备后续翻查. 一.安装N卡驱动 1. NviDIA驱动下载 官网找到适合自己显卡的驱动:http://www.nvidia.cn/Downlo

转载自:http://bbs.zol.com.cn/diybbs/d34441_76103.html 4K这个概念也在最近几年开始流行了起来,无论是4K显示器.4K电视盒子,还是4K游戏对硬件的要求也越来越高.很多玩家,为了达到"4K"标准,不得不去升级自己的设备.最近又推出了HEVC/H.265视频编码标准,相较于之前的H.264标准有了相当大的改善. H.265旨在在有限带宽下传输更高质量的网络视频,仅需原先的一半带宽即可播放相同质量的视频.这也意味着,我们的智能手机.平板机等移动

有时候我们在写页面中,会发现绝对定位的父级元素已经相对定位了,但是在不同分辨率的电脑下,绝对定位还是会错乱,似乎父级的相对定位并没有起了作用. 首先要明白如下几个原理: 1.笔记本电脑的分辨率一般为1366*768附近, PC电脑的分辨率一般为 1920*1080: 以下为常见电脑分辨率: 当写网页时,如果在1920这样的大分辨率写好之后,再去小分辨率的笔记本看同样的这个网页,会发现,笔记本电脑显示的基本为宽屏大显示器下网页放大至1.5倍左右的展示效果. 2.为了页面在不同的分辨率下正常显示,要

http://www.cnblogs.com/plokmju/p/android_LoadBigImage.html#3084005 前言 在使用ImageView显示图片的时候,直接加载一个图片资源到内存中,经常会出现内存溢出的错误,这是因为有些图片的分辨率比较高,把它直接加载到内存中之后,会导致堆内存溢出的问题.这篇博客就来讲解一下Android的堆内存以及如何在Android应用中加载一个高分辨率的图片.关于ImageView不熟悉的朋友,可以看看之前的博客:Android--ImageV

前言 在使用ImageView显示图片的时候,直接加载一个图片资源到内存中,经常会出现内存溢出的错误,这是因为有些图片的分辨率比较高,把它直接加载到内存中之后,会导致堆内存溢出的问题.这篇博客就来讲解一下Android的堆内存以及如何在Android应用中加载一个高分辨率的图片.关于ImageView不熟悉的朋友,可以看看之前的博客:Android--ImageView. 本篇博客的主要内容: 还原堆内存溢出的错误 分析堆内存溢出 如何加载大分辨率图片 示例Demo 还原堆内存溢出的错误 首先来

centos 7 修改系统屏幕分辨率,命令方式和图形方式的修改方法. 命令:xrandr 通过命令 xrandr 修改系统的分辨率,输入xrandr: bash [admin@localhost ~]$ xrandr Screen 0: minimum 1 x 1, current 1366 x 768, maximum 4096 x 4096 Virtual1 connected primary 1366x768+0+0 (normal left inverted right x axis y

1080i和1080p是由美国电影电视工程师协会确定的高清标准格式,其中1080p被称为目前数字电视的顶级显示格式,这种格式的电视在逐行扫描下能够达到1920×1080的分辨率.受限制于存储介质(一部1080p的影片需要10GB以上的存储空间),目前1080p的影片多数以蓝光方式发行,随着蓝光播放机和高清播放器普及,网络上高清影片的下载逐渐增多,Kmplayer.potplayer等软件的推出,PowerDVD.WinDV高清播放功能的增加,以及国内高清电视的开播,高清这一概念也越来越多的被人们

CVPR2019超分领域出现多篇更接近于真实世界原理的低分辨率和高分辨率图像对应的新思路.具体来说,以前论文训练数据主要使用的是人为的bicubic下采样得到的,网络倾向于学习bicubic下采样的逆过程,这与现实世界原理不太相符.为了得到重建结果,要么采用psnr-oriented方式获得更高的psnr,要么采用perceptual-oriented获得更好的主观效果,但这与现实世界的图像系统并不吻合,有可能会造成deterioration. 下面便对CVPR2019中的超分论文做一些介绍和剖

注:1. 对某些地方进行了更新(红色标注),以方便进行配置. 2. ZED ROS Wrapper官方github已经更新,根据描述新的Wrapper可能已经不适用与Ros Indigo了,如果大家想参照这份博客进行安装ZED ROS Wrapper,有可能会出现其他问题.ZED ROS Wrapper github地址:https://github.com/stereolabs/zed-ros-wrapper 最近想运用ZED相机在ROS系统上实时运行ORB-SLAM2,在环境配置的过程当中遇

本文主要整理简绍来自互联网的各项异性滤波的知识. 原文链接:http://www.linuxgraphics.cn/graphics/using_anisotropic_texture_filtering_in_opengl.html 主要的纹理过滤 纹理是数据的简单矩阵排列--比如.颜色数据.亮度数据或者颜色和alpha(透明度)数据.纹理数组中的每个独立的数值通常称为一个纹理单元. 纹理映射是一种将纹理图像应用于物体表面的技术(就是把图像贴到构成物体表面的多边形上去),就像该图像是一种贴画纸

第一种方法--及时回收bitmap内存: 一般而言,回收bitmap内存可以用到以下代码 if(bitmap != null && !bitmap.isRecycled()){ bitmap.recycle(); bitmap = null; } System.gc(); bitmap.recycle()方法用于回收该bitmap所占用的内存,接着将bitmap置空,最后,别忘了用System.gc()调用一下系统的垃圾回收器. 在这里要声明一下,bitmap可以有多个(以为着可以有多个i

http://m.blog.csdn.net/blog/wu010555688/24487301 本文整理了网上几位大牛的博客,详细地讲解了CNN的基础结构与核心思想,欢迎交流. [1]Deep learning简介 [2]Deep Learning训练过程 [3]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络推导和实现 [4]Deep Learning模型之:CNN的反向求导及练习 [5]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(一)深度解析CNN [6]Deep Learn

1.用百分比设定元素宽度可能造成的错误 很多同学习惯使用百分比来设定页面元素(例如div,以下称作盒子,方便介绍)的宽度,这样做可能造成未知的错误,最常见的就是当页面被缩小,或者屏幕分辨率降低时,由于使用了分辨率设置盒子的宽度,盒子本身也会随着分辨率的降低而减小,有可能造成内部的元素无法正常容纳内部的元素,于是内容会被挤到下一行排列造成布局错误. i.解决办法 需要强调的是,使用百分比设定盒子宽度不是不可以,但是如果使用百分比设定宽度,我们最好同时为盒子设定最小宽度element{min-wid

原文出自:http://www.cnblogs.com/jacklu/p/5140913.html 功率谱估计在分析平稳各态遍历随机信号频率成分领域被广泛使用,并且已被成功应用到雷达信号处理.故障诊断等实际工程中.本文给出了经典功率谱估计的几类方法,并通过Matlab的实验仿真对经典功率谱估计方法性能进行了分析,最后说明了经典功率谱估计法的局限性和造成这种局限性的原因. 1.引言 给定一个标准的正弦信号,我们可以通过傅里叶变换来分析它的频率成分.然而,实际工程应用中,由于存在着各种干扰.噪声,我

SIFT中的尺度空间和传统图像金字塔 http://www.zhizhihu.com/html/y2010/2146.html 最近自己混淆了好多概念,一边弄明白的同时,也做了一些记录,分享一下.最近又发现了一个好同学的博客,很详细的讲了SIFT 想要得知图像中哪些是有意义的,必须先要明确这样一个问题:在一幅图像中,只有在一定的尺度范围内,一个物体才有意义.举一个例子,树枝这个概念,只有在几厘米到几米的距离去观察它,才能感知到它的确是树枝:如果在微米级或者千米级去观察,就不能感知到树枝这个概念了

Atitit 图像金字塔原理与概率 attilax的理解总结qb23 1.1. 高斯金字塔  (  Gaussianpyramid): 拉普拉斯金字塔 (Laplacianpyramid):1 1.2. 图像金字塔 高斯金字塔 采样金字塔1 1.3. 尺度空间的目的是『见森林又能见树木』,墨迹一点的解释就是,在低尺度下可以看清楚很多细节,在高尺度下可以看到轮廓 2 1.4. 在一幅图像中,要想描述真实世界的结构与信息,多尺度描述至关重要.2 1.5. 图像金字塔这种结构在图像处理中有广泛的用途.

本文整理了网上几位大牛的博客,详细地讲解了CNN的基础结构与核心思想,欢迎交流. [1]Deep learning简介 [2]Deep Learning训练过程 [3]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络推导和实现 [4]Deep Learning模型之:CNN的反向求导及练习 [5]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(一)深度解析CNN [6]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(二)文字识别系统LeNet-5 [7]Deep Learning

转载来源:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50087005 这篇文章主要是为了对深度学习(DeepLearning)有个初步了解,算是一个科普文吧,文章中去除了复杂的公式和图表,主要内容包括深度学习概念.国内外研究现状.深度学习模型结构.深度学习训练算法.深度学习的优点.深度学习已有的应用.深度学习存在的问题及未来研究方向.深度学习开源软件. 一.            深度学习概念 深度学习(Deep Learning, DL

1. 概述 卷积神经网络是一种特殊的深层的神经网络模型,它的特殊性体现在两个方面,一方面它的神经元间的连接是非全连接的, 另一方面同一层中某些神经元之间的连接的权重是共享的(即相同的).它的非全连接和权值共享的网络结构使之更类似于生物 神经网络,降低了网络模型的复杂度(对于很难学习的深层结构来说,这是非常重要的),减少了权值的数量. 卷积网络最初是受视觉神经机制的启发而设计的,是为识别二维形状而设计的一个多层感知器,这种网络结构对平移.比例缩放.倾斜或者共他 形式的变形具有高度不变性.1962年

如果你是一个开始接触移动Web开发的前端工程师,那么你或许也遇到了和我曾经遇到的过问题:有太多新的概念需要掌握,太多相似的概念需要区分.没关系,我将用两篇文章的篇幅来解决这些问题.上篇文章关于解释和区分一些入门级别概念. 这些概念你或许一直在各种场合看到或者听说,好像熟的很,但你真的了解它们背后的含义吗?下篇文章我们就需要用到这些概念,聊一聊移动设备上的图片加载方案.至于响应式设计,已经有太多写的非常好的文章来叙述它们,这次在这里我就不赘述了. 我们先从听说最多一个概念——PPI开始. PPI