很喜欢MineCraft(我的世界)这款游戏.可09年Y450的配置现在看来有点弱,尽管将Y450的CPU升级至了2.8Ghz的T9600,内存升级至1066Mhz的4G双通道内存,硬盘更换为128G容量的SSD.但每次玩MineCraft CPU都疯狂的转,甚至会出现过热死(好吧,我承认Y450的渣散热顶不住100%的T9600).不过比较幸运的是,Minecraft支持NVIDIV的显卡加速. 具体的设置是: 1,打开桌面通知区域,点击NVIDIA 配置面板. 2,在3D设置中,点击“管理3

64位win10,nvidia控制面板看不到,控制面板里没有,服务里也没有nvidia相关服务,但驱动已经安装了. 解决办法: 1.下载GeForce Experience并安装 . 2.通过GeForce Experience检测硬件,并安装 最新显卡驱动. 3.开始菜单里出现nvidia control panel,点击安装.

在电脑上安装Nvidia显卡驱动,平时也会通过Nvidia控制面板来查看显示显存位宽及宽带.显示显存容量和显示显存芯片信息等等,那么该如何查看Nvidia显存大小以及Nvidia硬件相关信息呢? 1.安装上独立显卡驱动之后,在桌面空白空鼠标右键点击,nvidia控制面板,如图: 2.左下角系统属性即可查看机器的独立显卡显存,如图: 3.之后即可看到显卡显存位宽等情况. 如果用户想要查看到Nvidia显卡显存相关硬件信息的话,可以按照教程的简单步骤进行查看.

系统环境 系统:win7_x64; matlab版本:matlab2017b试用版: GPU:NVIDIA GeForce GTX 960: 问题描述: 第一次使用深度学习实现代码,运行的是matlab的example,出现以下问题: 原因: 由于电脑运行运行大型游戏或程序,都会由集显切换到独显,以满足运行需求,这个切换的过程也可能会引这个情况的出现,可以进行设置一下,看问题是否解决: 本人的电脑含有CPU和GPU,平常都是CPU运行的,本文代码需要GPU才能运行,故应将图像处理器切换到高性能N

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

桌面鼠标右击,然后点NVIDIA控制面板(或者按windows+S组合键,在底下输入NVIDIA,然后点NVIDIA控制面板)   好了,然后任意找个文件试试...如图,问题完美解决  

1. 你硬盘空间不足,或是暂存区不够,请少执行一些程序或关掉一些p2p的程序,或是到控制面板卸载一些不必要的程序.最好的建议是定期进行硬盘清理,确保不浪费多余空间 ---以上来源(http://www.paopaoche.net/sj/35991.html) 2. 电脑的内存最低要求要4GB,并且你要用Oracle VM VirtualBox虚拟机管理器查看你运行的Genymotion安卓模拟器分配的内存是多少,同时运行了几个,加起来的总和如果比较靠近你电脑自身总内存,那就说明电脑内存不够大,所

折腾了几天,终于在windows系统上成功配置了Caffe环境,期间遇到了很多问题,每个问题的解决也都花了不少时间,查过挺多资料,感觉挺有意义,这里写篇博客记录一下. 原来我使用的CUDA版本是7.5,参照win7环境下CUDA7.5的安装.配置与测试(VS2010) 辛辛苦苦编译生成了caffe.exe,愣高兴了一晚,结果当我用caffe对手写字体库mnist进行训练时,悲剧了!运行时出现 CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime

我的笔记本电脑是THINKPAD T420 4180AT8,NVIDIA NVS 4200M,Intel(R) HD Graphics 3000,WIN 8.1 x64操作系统.在安装完NVIDIA独显驱动后,浏览照片时会跳出“com surrogate 已停止工作”,解决方案为:在桌面上右键启动NVIDIA控制面板,将“全局设置”中的“首选图形处理器”选为“高性能NVIDIA处理器”,在“程序设定”中选择自定义的程序,将“C:\Windows\System32\dllhost.exe”和“C:

运行魔兽争霸3不能初始化DirectX错误这样解决: 1:在运行中输入(win+r):dxdiag,查看显示栏,确定电脑已安装好directx 8.1以上,且下面的三个加速都已开启. 2:如果没有安装directx就下载安装一个,如果安装了还是这个问题的话可以这样: 一:对站平台中,如vs:在设置中的魔兽争霸路径下面的参数那里输入-opengl,再运行,ok. 二:电脑直接运行,设置启动魔兽用集成显卡(例如在nvidia控制面板中设置),再运行,ok.

1.修改注册表中的显示器的参数设置   Win键+R键,打开运行窗口,输入regedit回车,这样就打开了注册表编辑器,然后,定位到以下位置:   HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\ControlSet001 \Control\GraphicsDrivers\Configuration\在Configuration这上面右键,选择查找,输入 Scaling,在右框找到scaling,右scaling修改将数值改为3即可(原值是4),这种方法基本通杀所有Windows7下游戏的全

解决sencha app build 到 Capturing theme image不执行 今天电脑重装系统,重新安装了sencha cmd,但是在打包时,到了 Capturing theme image始终不执行,一直以为是ruby没有安装好,或者ruby的相关工具没有安装好,最后不断的的摸索,装好了ruby以及相关的东西,见http://www.cnblogs.com/eshinex/p/4617554.html,但最后在打包自己以前做过的项目时,到Capturing theme image

搜狗输入法linux版:http://pinyin.sogou.com/linux/help.php win/linux同时支持比较好用的浏览器:maxthon,firefox,maxthon,opera,konqueror,chrome 邮件客户端:kmail, Claws Mail,Thunderbird,Balsa,Sylpheed,Alpine,Cone,Pine,Mutt,SquirrelMail,,, 图形图像处理:linux下有gimp一般安装完大多数都自带的,功能强大,号称lin

1.批量修改文件名 2.批量重启服务 3.全盘搜索指定文件 3.1.全盘搜索名称为 mm.jpg 的文件,获取其全路径 3.2.查找系统中所有名称以 .docx 结尾的文件 4.调用可执行程序 4.1.调用系统自带的应用程序 4.2.调用第三方应用程序 5.系统优化案例 5.1.删除桌面快捷方式小箭头 5.2.删除多余右键菜单 6.批处理 UI 效果 5.1.功能选择界面 5.2.进度条效果 7.总结 1.批量修改文件名 从我这些年使用 Windows 的经验来看,需要批量的修改文件名的时候还是

win10安装Tensorflow 前提: 保证你的pip>=8.1版本 否则利用python -m pip install -U pip  进行升级,或下载pip源文件 确定你的显卡是否支持cuda,以及cuda版本.利用NVIDIA控制面板查看,具体请百度. Python3.5 以上. 安装的是tensorflow的gpu版本 安装: 之前,TensorFlow还不支持Window系统,虽然可以安装,但是极其麻烦.Google在2016年11月在开发者博客中宣布新版本            

在网上找了许多安装Caffe的教程 感觉全都是杂乱无章的 而且也没有详细的 只能自己当小白鼠来实验一次了 本次配置:CUDA 8.0+ CUDNN  +VS 2015 +Python 3.5 + Caffe 1.安装CUDA 安装还是非常简单的 直接点安装就可以了,注意在这里要选择自定义,而后勾选所有组件下载: 全部勾选: 而后一直next就可以了,安装过程中可能会出现黑屏是正常的 官方教程上面是CUDA 7.5或8.0  此处使用的是VS2015,就只能使用8.0了(注:电脑的显卡必须是英伟达

前言 由于个人觉得龙书里面第4章提供的Direct3D 初始化项目封装得比较好,而且DirectX SDK Samples里面的初始化程序过于精简,不适合后续使用,故选择了以Init Direct3D项目作为框架,然后还使用了微软提供的示例项目,两者结合到一起.建议下载项目配合阅读. 这一章内容大部分属于龙书的内容,但仍有一些不同的地方.因为后续的所有项目都使用该基础框架,你也可以直接使用第一章的项目源码,然后需要了解以下差异部分: ComPtr智能指针 新的HR宏 D3D11.1设备的创建 其

之前一直好好的直到这两天打开就一直延迟半拍,重启重装无效. 解决方法: NVIDIA控制面板→管理3d设置→程序设置→选择blender,更改显卡为集成显卡→应用 亲测有效.

可以参考的博客: http://www.insky.cn/bbs/forum.php?mod=viewthread&tid=58175 http://www.insky.cn/bbs/forum.php?mod=viewthread&tid=58211&highlight=HELIOS http://www.insky.cn/bbs/forum.php?mod=viewthread&tid=63215&page=1 https://tieba.baidu.com/p

这几天为了运行python的图像转换的项目,不得不安装pytorch,安装了两天,最后把经验记录一下. 如果版本不匹配会抛出很多错误,而网上的各种解决方式有大部分也解决不了问题. 在安装pytorch之前,首先是你的PC安装的是NVIDIA显卡,然后打开NVIDIA控制面板,查看CUDA的版本,老的显卡建议就到8.0,因为9.0的cuda要求显卡的计算能力在3.5以上 我的显卡计算能力只有3.0.如果显卡的版本较低需要进行cuda版本升级. 运算能力参照:https://blog.csdn.ne

最近想学习TensorFlow深度学习编程,然后就开始查这方面的信息. 第0步是安装环境,配置环境. 首先到TensorFlow的官网查看在Windows上安装的条件和步骤. 可以仅仅安装CPU版本的,也可以安装gpu版本的,以安装gpu版本为例进行介绍,发现需要安装CUDA和cuDNN,而且CUDA要求8.0版本. 第1步:你是不是觉得你有显卡就可以安装CUDA,进行加速呢! 答案是否定的. 因为CUDA随着时间的推移,它也在不断的更新,因此,首先检查你电脑支持哪个版本的CUDA. 1>首先打