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最近沉迷饥荒游戏，想搭建一个永不下线的房间，我不在的时候小伙伴也能玩，就买了一个服务器，上海1g 50g内存 1mbps，完了之后我自己链接房间也很卡顿（加速器也没用），想知道怎么解决，麻烦大佬给指点指点。首先应该可以排除我电脑配置的问题（7700 16g 120g 1050ti），游戏给我的感觉就是延迟高。
本文档是毕业设计——基于深度学习的电动自行车头盔佩戴检测系统的开发环境配置说明文档，该文档包括运行环境说明以及基本环境配置两大部分。在程序运行前请认真查看此文档，并按照此文档说明对运行程序的设备环境进行对应配置。
对象跟踪问题一直是计算机视觉的热点任务之一，简单的可以分为单目标跟踪与多目标跟踪，最常见的目标跟踪算法都是基于检测的跟踪算法，首先发现然后标记，好的跟踪算法必须具备REID的能力。今天小编斗胆给大家推荐一个结合传统算法跟深度学习，特别好用的对象跟踪算法框架DeepSort
哈喽！各位小伙伴大家好呀！还记得很久很久以前，小编写过系列文章，关于电脑硬件的各种详解，虽说算不上真正意义上的详细，也好过什么都没有，对吧。
这个项目是我根据远景论坛上的项目修改而来，并非原创。本人加上了USB定制，从而做到睡眠基本正常，USB定制请参考黑果小兵的Hackintool(原Intel FB-Patcher)使用教程及插入姿势[1]使用教程及插入姿势")。目前，我测试到了10.15.2。本项目自带的序列号等信息已经被我更改了，请你自行更改成你需要的。
看到 M1 MacBook Air、 M1 MacBook Pro 和 M1 Mac mini 都采用了 Thunderbolt 3接口，果粉们长舒一口气。
上图所示的操作系统就是我们今天要说的主角——UOS，这个被誉为最美的操作系统，在最近开启了内测，而我通过找到的镜像安装包在第一时间体验了这个操作系统。
从最佳Linux发行版列表中随便选择一种可能还是很容易的。但是，将两个类似的Linux发行版进行比较通常会让人更难选择了，比如，今天我们要比较的Pop！_OS与Ubuntu。
上一节深度学习算法优化系列二十一 | 在VS2015上利用TensorRT部署YOLOV3-Tiny模型 分享了使用TensorRT在GPU上部署FP32的YOLOV3-Tiny模型，这一节继续分享一下如何部署INT8的YOLOV3-Tiny模型。
参考文档 https://blog.csdn.net/nwpushuai/article/details/79935740 https://blog.csdn.net/qq_43030766/article/details/91513501 https://blog.csdn.net/zhqh100/article/details/77646497 https://www.cnblogs.com/zixuan-L/p/11023051.html https://blog.csdn.net/huangfei
各位童鞋，好久不见~ 今天开工大吉，先给大家讲个相亲的故事： 女孩：你有车吗？ 男孩摇头。 女孩：你有房吗？ 男孩摇头。 “什么都没有也好意思来相亲”，女孩很失望，转身欲离开。 “等等”，男孩从口袋
Web 浏览器经过多年的发展，从下载文件到访问成熟的 Web 应用程序，已经有了长足的发展。
打开config.py，找到下面的位置，根据自己的电脑系统在对应的位置配置上数据集路径
由于业务需要，我们需要提供一个语音输入功能，以便更方便用户的使用，所以我们需要提供语音转文本的功能，下面我们将讲解使用Whisper将语音转换文本，并且封装成WebApi提供web服务给前端调用。
第二部分是OpenCV4.2版本之后开始支持的针对深度学习卷积神经网络模型的CUDA加速。
我们可以通过深度学习，检测到一个人，但是那个人在做什么我们不知道。所以我们就想让神经网络既检测到人，又知道他在做什么。也就是对这个人的行为进行识别。
2020 年 11 月，苹果推出了首款基于 ARM 架构的自研处理器 M1，并发布了三款搭载 M1 芯片的 Mac 笔记本电脑。在 M1 芯片发布之后的各种测评中，用户看到了令人期待的结果：M1 芯片跑分比肩高端 X86 处理器，对标的 CPU 包括 AMD Ryzen 4900HS 和 Intel Core i9，还能与 Nvidia GTX 1050Ti 打得有来有回。
前段时间把主要生产力 MacBook Pro 给摔了，屏幕出了问题拿去修，前后搞了两周
对于很多入门深度学习领域的小伙伴来说啊，拥有一款合适的显卡是必要的，只有拥有好的装备才能更好更快地进行神经网络的训练、调试网络结构、改善我们的代码，进而更快地产出结果。
GTX 1050 Ti MAX-Q新卡曝光 2018年1月13日，部分用户在Linux驱动程序更新日志中发现了新款未发布的GTX1050 Ti Max-Q图形卡，新卡的直接竞争对手将是拥有20个CU单
如何安装tensorflow object detection API框架，看这里：
章翻译自： Which GPU(s) to Get for Deep Learning（http://t.cn/R6sZh27） 深度学习是一个计算需求强烈的领域，GPU的选择将从根本上决定你的深度学习研究过程体验。在没有GPU的情况下，等待一个实验完成往往需要很长时间，可能是运行一天，几天，几个月或更长的时间。因此，选择一个好的，合适的GPU，研究人员可以快速开始迭代深度学习网络，几个月的实验可以在几天之内跑完，几天的实验可以在几个小时之内跑完。因此，在购买GPU时，正确的选择至关重要。那么应该如何选择适
为了让「真正的消费者」主流游戏玩家能够买到 RTX 30 系列显卡，给轰轰烈烈的抢卡运动降降温，在 2 月 19 日，英伟达宣布将 RTX 3060 的挖矿效率降低到 50%。
AI科技评论按：与“传统” AI 算法相比，深度学习（DL）的计算性能要求，可以说完全在另一个量级上。而 GPU 的选择，会在根本上决定你的深度学习体验。那么，对于一名 DL 开发者，应该怎么选择合适
在当今世界，基于图像的眼动追踪（eye tracking）变得越来越重要，这是因为人眼运动有可能变革我们与周围计算机系统交互的方式。此外，眼动的方式可以识别甚至在某种程度上预测我们的行动和意图，所以眼动分析可以赋能新的应用，特别是与 VR 或 AR 等现代显示技术结合时。例如，人眼注视（gaze）信号连同人机交互的可能性，使得残疾人能够借助专门为其疾症设计的特殊设备来与环境进行交互。在手术显微镜的应用场景中，外科医生必须进行多种控制行为，这时视觉信号可以用于自动对焦。人眼注视行为还可用于诊断精神分裂症、自闭症、阿尔茨海默症、青光眼等多种疾病。在 VR 或 AR 游戏中，人眼注视信号可用于减少渲染资源的计算。
与“传统” AI 算法相比，深度学习（DL）的计算性能要求，可以说完全在另一个量级上。 而 GPU 的选择，会在根本上决定你的深度学习体验。那么，对于一名 DL 开发者，应该怎么选择合适的 GPU 呢？这篇文章将深入讨论这个问题，聊聊有无必要入手英特尔协处理器 Xeon Phi，并将各主流显卡的性能、性价比制成一目了然的对比图，供大家参考。 先来谈谈选择 GPU 对研究深度学习的意义。更快的 GPU，能帮助新人更快地积累实践经验、更快地掌握技术要领，并把这些应用于新的任务。没有快速的反馈，从错误中学习要花费
深度学习是一个计算需求强烈的领域，您的GPU的选择将从根本上决定您的深度学习体验。在没有GPU的情况下，这可能看起来像是等待实验结束的几个月，或者运行一天或更长时间的实验，只是看到所选参数已关闭。 有了一个好的，坚实的GPU，人们可以快速迭代深度学习网络，并在几天而不是几个月，几小时而不是几天，几分钟而不是几小时的时间内运行实验。因此，在购买GPU时做出正确的选择至关重要。那么你如何选择适合你的GPU呢？这个博客文章将深入探讨这个问题，并会借给你的建议，这将有助于你做出适合你的选择。 拥有高速GPU是开始学
原文链接：https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9747019.html
移动互联网时代的开启使得图片的获取与分享越来越容易，图片已经成为人们交互的重要媒介。如何根据图像的视觉内容为图像赋予一个语义类别（例如，教室、街道等）是图像场景分类的目标，也是图像检索、图像内容分析和目标识别等问题的基础。但由于图片的尺度、角度、光照等因素的多样性以及场景定义的复杂性，场景分类一直是计算机视觉中的一个挑战性问题。
刚才边写这个，别跑程序，偏偏没有选择自动保存，因此没得了，一个字也没有给我留下来，消耗了我所有的耐心。
【新智元导读】 美国著名的“黑色星期五”正在进行，网站 deal.kinja 特意整理了线上销售渠道中最畅销和最值得购买的商品列表，我们从中挑出了智能硬件的部分：智能家居、健康追踪、电视、计算机、无人机、手机等等（主要关注价格），智能音箱Google Home 最低只需要19美元。此外，中国的大疆无人机、科沃斯扫地机器人也受到了比较大的关注。 11月24日，美国著名的购物节“黑色星期五”。根据网站thebalance的统计（未完全），这一天的销售额就超过了2016年的总额，达到6820亿美元，人均花费967
OpenCV4支持通过GPU实现CUDA加速执行，实现对OpenCV图像处理程序的加速运行，当前支持加速的模块包括如下：
张量核心、显存带宽、16位能力……各种纷繁复杂的GPU参数让人眼花缭乱，到底怎么选？
上一篇文章 电脑硬件知识入门之CPU篇 我们介绍了cpu的一些基本知识，那么这篇文章我们继续谈一下另一个电脑的核心部件，显卡。
数字电源的采样和PWM驱动电路原理，通过这些技术，数字电源可以在内部形成控制闭环。但是要实现电源的控制和管理，还是需要与数字控制核心建立通讯连接。本期将带领大家了解数字电源常用的通讯电路。
AI科技评论按：对于那些一直想进行深度学习研究的同学来说，如何选择合适的配置一直是个比较纠结的问题，既要考虑到使用的场景，又要考虑到价格等各方面因素。 日前，medium上的一篇文章为我们详细描述了该如何为个人的深度学习机器选择配置，主要该进行哪些方面的考虑。 AI科技评论编译整理如下： 作为一名业余爱好者，在探索和解决深度学习问题时，亚马逊 EC2 实例的运行成本太高了。 在一开始，我采用的是 Reserved 实例收费模式，因为我对云生态系统不是很懂。 后来，在运行结构良好的实验时，Spot 实例也成了
对于那些一直想进行深度学习研究的同学来说，如何选择合适的配置一直是个比较纠结的问题，既要考虑到使用的场景，又要考虑到价格等各方面因素。日前，medium上的一篇文章（http://t.cn/RYLYxXP）为我们详细描述了该如何为个人的深度学习机器选择配置，主要该进行哪些方面的考虑。以下是AI研习社的翻译： 作为一名业余爱好者，在探索和解决深度学习问题时，亚马逊 EC2 实例的运行成本太高了。在一开始，我采用的是 Reserved 实例收费模式，因为我对云生态系统不是很懂。后来，在运行结构良好的实验时，Sp
在科技高速发展的当下，互联网也进入了一个新时期，无论是离不开网络的我们，还是收益于互联网的生活，对于作业采用网上管理也是一个必然的方向，这次借着JavaEE大作业的机会，进行对作业管理系统的设计。作业管理系统要适用于在校师生。而且不应考虑经济效益，应将服务器成本以及设计成本控制在预期范围内。
最近，有相当多的人想知道如何选择机器学习的GPU。以现状来说，深度学习的成功依赖于拥有合适的硬件。当我在构建我的个人深度学习盒时，我查看了市场上所有的GPU。在本文中，我将分享关于选择合适的图形处理器
第一层：32个feature map 5x5卷积、步长为2、最大值池化 局部相应归一化处理（LRN） 第二层：64个feature map 3x3卷积、步长为1、没有池化 第三层：128个feature map 3x3卷积、步长为1、最大值池化 局部相应归一化处理（LRN） 扁平层操作12x12x128个神经元 输出层操作2个神经元输出、sigmoid激活函数 卷积层采用relu作为激活函数。
本文我将为大家列举10个作为黑客的你最值得拥有的小工具。这些工具非常适合作为你无聊时的调剂品，或是作为生日圣诞礼物送给你的白帽朋友。当然，文中提及的某些项目可能并不适合所有的渗透测试人员。譬如无线爱好者可能会对下面的天线感兴趣，因为它能够通过无线方式捕获到击键，类似于WPA2握手包的抓取。而对四轴飞行器（Quadrotor）感兴趣的人可能会更关注无人机，因为它们能够在不丢失信号的情况下飞行1-2英里，并可携带Wi-Fi Pineapple和Raspberry Pi等附加硬件。
有外媒透露NVIDIA计划在今年发布其新世代基于12nm工艺的Volta架构GPU，但Fox Bussiness说NVIDIA的下一代显卡（GTX20系列）依然会使用Pascal架构，以及通用计算超算、机械学习、人工智能等方面。Volta架构GPU将会由台积电代工，基于改良过的12nm FinFET工艺。 之前我们也提过今年NVIDIA会推出Volta架构的新GPU，但会被用在NVIDIA与IBM联合打造的超级计算机算上，基于Volta架构的GeForce游戏显卡的具体上市时间仍未公布，但看到Pascal架
选自Medium 作者：Slav Ivanov 参与：李泽南、路雪、刘晓坤 本文作者 slav Ivanov 在今年早些时候曾介绍过如何用 1700 美元预算搭建深度学习机器（参见：教程 | 从硬件配置、软件安装到基准测试，1700 美元深度学习机器构建指南）。最近，英伟达在消费级 GPU 领域又推出了 GTX 1070 Ti，如果现在想要组装一台深度学习机器，我们用哪块 GPU 最好呢？本文将详细解答这一问题。 即将进入 2018 年，随着硬件的更新换代，越来越多的机器学习从业者又开始面临选择 GPU 的
对于目前绝大多数的交通监控而言，依旧是沿用传统的管理模式。随着国民经济的日益发展和交通产业需求的日益增长，智能交通视觉系统的发展将趋向用机器视觉下的图像处理技术进行实时监测。通过摄像头辅助监测，相对于其他检测方法, 摄像头价格低廉, 安装容易, 对现有的交通枢纽进行摄像头安装时不需要太大的改动, 后期维护方便；并且一个摄像头可以同时监控多个目标, 大大减少了前期硬件安装的工作量，因此基于视频图像检测任务有很好的应用前景。
RTX 2080 Ti，英伟达新一代图灵架构GPU，因为独特而鲜明的外观，一直以来被大家戏称为“燃气灶”。
01 硬件选购 研究需求，遂组装一台全新的计算机，安装Ubuntu，用来运行TensorFlow，同时保留Win10，方便其他其他场合使用。因为硬件更新换代很快，各种网络结构也层出不穷。因此，考虑使用多显卡来提升系统的计算能力是有必要的。现阶段，主要购买单块显卡实现整个系统的搭建，同时保留拓展（多显卡）空间。 硬件清单如下： BOM 以上配置总共花费24173.1元人民币，购买时间主要在6月底7月初，没能赶上京东618的活动，顺便不幸的碰到了显卡缺货，所以价格上仅供参考。 1
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