2018年7月9日更新: CUDA已推出9.2版本,最高支持MSVC++ 14.13 _MSC_VER == 1913 (Visual Studio 2017 version 15.6). 然而最新版本是MSVC++ 14.14 _MSC_VER == 1914 (Visual Studio 2017 version 15.7),可见CUDA总比VS要慢一拍. 环境: CUDA Toolkit - v9.1.85 Visual Studio 2017 (VS2017 15.6.4) + 平台工具

Ubuntu16.04+cuda9.0+matlab+opencv3.3+caffe服务器配置(附遇到的错误和解决方法) 1.具体安装前需要的依赖包: ubuntu dependency: sudo apt-get install --assume-yes libopencv-dev build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config python-dev python-numpy libdc1394-22 libdc1394-22-dev li

安装环境:ubuntu16.04+cuda9+cudnn7+tensorflow+pycharm 1)前期搭建过程主要是按照这篇博文,对于版本选择,安装步骤都讲得很详细,亲测有效! https://blog.csdn.net/qq_35976351/article/details/79325476 2)pycharm的安装很简单,这里没有通过命令行安装,直接去官网下载,参考这篇博文 https://blog.csdn.net/zhuanshu666/article/details/7355488

1.close nouveau 终端输入:sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf 末尾加两行 blacklist nouveau options nouveau modeset=0 然后保存 之后运行这行命令 sudo update-initramfs -u 重启,然后运行: lsmod | grep nouveau 结果应该不会显示任何东西 2.Install NVIDIA Driver 查看显卡型号和推荐的显卡驱动(显卡驱动的版本直接就决定了cud

gcc8.1和cuda9.0版本不兼容,比较坑. 下面是各版本cuda支持的gcc: 从CUDA 4.1版本开始,现在支持gcc 4.5.gcc 4.6和4.7不受支持. 从CUDA 5.0版本开始,现在支持gcc 4.6.gcc 4.7不受支持. 从CUDA 6.0版本开始,现在支持gcc 4.7. 从CUDA 7.0版本开始,完全支持gcc 4.8,在Ubuntu 14.04和Fedora 21上支持4.9. 从CUDA 7.5版开始,完全支持gcc 4.8,在Ubuntu 14.04和Fe

详细Ubuntu18.04,CUDA9.0,OpenCV3.1,Tensorflow完全配置指南 问题1:使用Cmake编译opencv源码 CMake Error: The following variables are used in this project, but they are set to NOTFOUND. Please set them or make sure they are set and tested correctly in the CMake files: CUD

目录 一.Ubuntu16.04 LTS系统的安装 二.设置软件源的国内镜像 1. 设置方法 2.关于ubuntu镜像的小知识 三.Nvidia显卡驱动的安装 1. 首先查看显卡型号和推荐的显卡驱动 2. 安装nvidia-384版本驱动 3. 重启系统,可以查看安装是否成功 四.CUDA9.0的安装 1. CUDA版本选择 2. 安装CUDA9.0 3. 设置环境变量 五.cuDNN7.3的安装 六.Tensorflow-1.12的安装 1. Python开发环境配置. 2. 创建Python

https://blog.csdn.net/gangeqian2/article/details/79358543 https://blog.csdn.net/tomato_sir/article/details/79973237 https://blog.csdn.net/qq_36556893/article/details/79433298  -->这里面有个链接,支持cuda9.1的tensorflow 装GPU版本的tensorflow,搞了1天多,终于搞清来龙去脉.记录于此希望让你少

这是我第一个人工智能实验.虽然原理不是很懂,但是觉得深度学习真的很有趣.教程如下. Table of Contents 配置 时间轴 前期准备工作 anaconda3 安装 bug 1:conda:未找到命令,终端输入 Nvidia DRIVER390.77 卸载原驱动 安装显卡驱动 查看GPU版本 显卡分辨率问题 CUDA 9.0 卸载 下载CUDA 9.0 安装CUDA 9.0 查看cuda信息 ​测试CUDA的Samples 查看CUDA版本 cudnn 7.0.4 卸载 Debian 下

最近在摸deepfakes代码,一堆环境要配置,过程记录一下吧. 一.安装Python3.6 Ubuntu16.04系统下默认是python2.7.网上说一般不建议卸载系统自带的python,所以保留. 1.  配置软件仓库 sudo add-apt-repository ppa:jonathonf/python-3.6 2.  检查系统软件包,安装Python3.6 3. 修改python3的默认版本(2019 7.10  ubuntu 16.04默认使用的是python 3.5不要去修改优先

系统:Ubuntu16.04 64bit 显卡:Nvidia GEFORCE 940MX 驱动:NVIDIA-Linux-x86_64-396.18.run 软件:cuda_9.2.88_396.26_linux.run 1.下载软件 下载NVIDIA-Linux-x86_64-396.18.run 网址:点击打开链接 下载cuda_9.2.88_396.26_linux.run,注意要下载运行文件文件 网址:点击打开链接 注:这里建议先下载cuda再下载驱动,因为 看到左上角直接是cuda9.

读完本文你会知道,如何在没有源码的情况下,直接修改一个 DLL 以去除 DLL 上的强命名限制,并在该程序集上直接添加你的“友元程序集(一种特殊的 Attribute,将它应用在程序集上,使得程序集内的 internal 类型能够被其它程序集直接调用)”.以此类推,你可以用此方法,直接修改程序集,达到想要的目的. 银行的一个项目,客户要求使用他们现有的的  Teradata 数据库,项目组第一个想到的是 NHibernate ,但是几乎没有找到关于 NHibernate 支持 Teradata

其实,图片预览功能非常地常见.很意外,之前遇到上传图片的时候都不需要预览,也一直没有去实现过.现在手上的项目又需要有图片预览功能,所以就动手做了一个小插件.在此分享一下思路. 一.实现图片预览的一些方法. 了解了一下,其实方法都是大同小异的.大概有以下几种方式: ①订阅input[type=file]元素的onchange事件. 一旦选择的路径被改变就把图片上传至服务器,然后就返回图片在服务器端的地址,并且赋值到img元素上. 缺点:工作量大,有些上传并不是用户最终需要上传的图片,但是这种方式会

做过APP产品的技术人员都知道,APP应用属于一种C/S架构的,所以在做多版本兼容,升级等处理则比较麻烦,不像web应用那么容易.下面将带大家分析几种常见的情况和应对方式: 小改动或者新加功能的 这种情况,数据库结构和API程序一般是可以兼容多版本的,所以不用强制升级,可以坐到多版本共存. 尽量采用数据库层面新增字段和API的方式,应用程序层面就可以兼容了.当然,API层面也可以部署多个版本来同时提供,但这个不是必须的 但最重要的是数据库层面的表结构那些能够兼容到.  或者:  总结: 数据库层

放下包袱,解决低版本兼容问题   这是一个老生常谈的问题,自然解决这个问题的方案也比较多,下面整理了一些解决方法: 1.强制使用高版本渲染模式. 强制使用Edge模式来解析网页代码 <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=Edge"> 强制使用Chrome浏览器内核(如果安装了) <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="

一开始听说开发H5,以为就是做适配现代浏览器的移动网页,心想不用管IE了,欧也.到今天,发现当初too young too simple,兼容IE和兼容安卓与IOS,后者让你更抓狂.接下来数一下踩过的坑.主要分UI展示,键盘,输入框等等.解决bug最苦恼的问题不是没有解决方案,而是你没有找到真正的原因.再就是现象难以重现,每次都要发布代码,然后到手机app中去测试,模拟.这些地方会耗费大量的精力. 一.UI相关 1.安卓4.4以下不支持fixed布局. fixed布局的作用之一就是在手机键盘弹起

平时写HTML时多用class来命名,为很少用id来命名,主要原因就是class使用起来比较灵活. 但是万恶的JS在操作DOM的时候对ie6+只提供了getElementById和getElementsByTagName两个方法来查找DOM. 这时候就很尴尬了,就不得不在HTML里加入各种各样的id.看了就烦,不爽 Js有提供一个通过class名查找DOM的方法:getElementsByClassName(); 但是......只支持ie9+   -.-,哎呀好尴尬... 只好自己写一个兼容I

转载请声明出处(http://www.cnblogs.com/linguanh/) 目录 1,测试设备介绍 2,开源项目richeditor及CrossWalk的选择 3,遇到的bug及其解决方法 4,附加功能彩蛋. 1,测试设备介绍---------------------- 测试的机型有 魅蓝note2-api 22,小米2A-api 16,三星galaxy I9152-API 17. 上述机型均通过测试,针对它们各自产生的bug我会在第二大点处介绍. 2,开源项目richeditor及Cr

一.浏览器兼容 1.1.概要 世界上没有任何一个浏览器是一样的,同样的代码在不一样的浏览器上运行就存在兼容性问题.不同浏览器其内核亦不尽相同,相同内核的版本不同,相同版本的内核浏览器品牌不一样,各种运行平台还存在差异.屏幕分辨率不一样,大小不一样,比例不一样.兼容性主要考虑三方面: 1).CSS兼容2).JavaScript兼容3).HTML兼容 这三类也是前端的主要组成部分,都存在一定的兼容性问题,知己知彼,百战百胜,我们先了解浏览器的发动机—内核. 多年前我们一直为IE6兼容烦恼,为它没少加

前言 这篇博客有点长,如果你是高手请您读一读,能对其中的一些误点提出来,以免我误人子弟,并且帮助我提高 如果你是javascript菜鸟,建议您好好读一读,真的理解下来会有不一样的收获 在下才疏学浅,文中难免会有不同程度的错误,请您指正留言 PS:事件阶段一节请看最新博客,之前理解有误 javascript事件基础 我们的网页之所以丰富多彩并具有交互功能,是因为我们的javascript脚本语言,而javascript与HTML之间的交互又是通过事件机制实现的 所以,事件是javascript一

昨天在给自己用bootstrap写一个响应式主业模版时想用一个图片轮播js,看到了bootstrap里面的unslider.js,只有1.7k,很小,很兴奋,但使用到最后发现不兼容手机,当分辨率变化的时候不能够正常显示.于是决定自己写一个吧,有一次好像是在腾讯视频网看到了一个那种菜单栏目式的左右滑动轮播,挺好的,跟其他的不同.于是自己动手写了下.效果还行吧可以兼容手机的. 当鼠标放上去的时候会停止播放,同时把停留的菜单栏目展开,其他缩小.如下图所示: js源码 $(document).ready