在Win10上运行ESXI-Comstomer 来源 https://www.v-front.de/p/esxi-community-packaging-tools.html ESXi-Customizer-v2.7.2 在 win10上运行时，不能正常运行，报错提示如下： 为了可以在win10上正确运行ESXI-Comstomer ， 我们可以修…

Cocos2d-win32平台下中文乱码问题解决方案 原因：Windows中文环境采用的是GBK编码，源程序文件默认也是GBK编码。 解决方案：使用配置方式读取中文字。 只有在Windows平台下才会出现这种问题，Android和IOS不会出现这个问题。 解决方案…

2020年3月12号更新, 决定弃用Cortana启动软件的方式, 因为发现一个新的超级好用的工具, "Listary" , 全局搜索硬盘上所有的东西和软件, 无敌方便, 在此做一次推荐~ 具体安装和使用方法可以看官网或其他博客,因为安装即用没啥好写的 Win10任务栏的搜索功能非常好用,但…

1.说明 OneNote 2016可以通过插件来进行代码高亮，但由于OnoNote for Win10 关闭了一些功能导致此插件无法移植到OnoNote for Win10上。 如果你有足够资金，可以购买gem for OneNote Win10插件，大约90人民币。此插件网上还没有破解版本&#…

windows下MySQL免安装版 配置方法 第一步：从mysql官网下载此版本的mysql文件 官网地址 在这里我们选直接下载 第二步，解压文件 第三步，分析文件结构 mysql8.0版本的文件结构和5.7是一样的，没有提供初始化好的data文件夹，和没有提供默认的my.ini文件，这些都需要我们自…

编译libcurl时，libssh2和openssl应该都不是必须的，这从libcur的vs工程配置能看出来 这里我们编译DLL Release-DLL OpenSSL-DLL LibSSH2，win32 libssl2依赖zlib和openssl，下载相关源码并解压 下载地址https://github.com/madler/zlibhttps://github.com/openssl/opensslhttp…

0、前期准备 软件环境：Win10 qtcreator 软件准备：MSYS2 安装包、 FFmpeg源码 1、软件安装 通过MSYS2安装编译工具 1、打开MSYS2安装包，一路next即可 （注：如果需要更改路径可以自行更改） 2、安装完成…

纹理映射 纹理就是一张图，将其贴在三维物体。 纹理映射（Texture Mapping），又称纹理贴图，是将纹理空间中的纹理像素映射到屏幕空间中的像素的过程。简单来说，就是把一幅图像贴到三维物体的表面上来增强真实…

上次听AK讲到谱分解的时候，若有所思，下面将对思考稍作记录。 矩阵谱分解 关于谱分解有很多定义，主要区别在于条件的强弱，有的要求一个 n n n阶矩阵不仅要求可对角化，而且加强条件至其 n n n个特征值 λ 1 , λ 2 , .…

这里写自定义目录标题 Rasterization光栅化走样 ShadingBlinn-Phong Reflectance Model 光照模型 着色模型shading frequenciesReal Time Rendering PipelineTexture MappingBarycentric coordinates 重心坐标->插值 Application of TextureShadow mapping Geometry几何的表…

Stencil计算GPU性能建模 3D Blocking 建模模型输入模型参数模型假设模型效果 2D Tiling 建模模型输入模型参数模型假设模型效果 机器：NVidia Tesla V100单卡 此文承接专栏中Stencil-GPU一文。由于作业2中7点stencil使用了nave版本的3D blocking实现，仅做…

如何在自己的显卡上获得SDXL的最佳质量和性能，以及如何选择适当的优化方法和工具，这一让GenAI用户倍感困惑的问题，业内一直没有一份清晰而详尽的评测报告可供参考。直到全栈开发者Flix San出手。 在本文中，Flix介绍了相关SDXL优化…

这里对目标检测领域的一些共性问题进行了总结，并给出了详细的解答。是CV面试面经宝典 目标检测两阶段和一阶段的核心区别 目标检测技术从阶段上分为两种，一阶段和二阶段。二阶段的核心思想是首先提出proposal框，通过第一阶段的网络回归出目…

原文地址：大模型推理优化策略 7.1 显存优化 Qunatized KV CacheMQA/GQA 核心思想是减少kv-cache的数量，以少量kv-cache对应多个query ​ ​ PagedAttention KV cache，其具有以下特点:1. 显存占用大，14b级别的模型，每个token需要约0.7M-1M的显存；2. 动态变化：KV 缓存的大…

并行计算为了提高算法运行效率，本文通过以矩阵乘法（C A * B）的各种实现思路以及优化方法总结为例子，过一遍cuda的几个基础优化策略 文章脉络 关于矩阵乘法的问题描述 关于矩阵乘法的问题描述优化策略的核心思想例子 CPU上的代码实…

1. LLM概述 1.1 常见术语 UL2 : Unifying Language Learning ParadigmsRM: Reward Modeling奖励模型PPO: 强化学习中使用的一种策略算法, Proximal Policy Optimization, 是一种用于训练 策略神经网络的算法. PPO的主要思想是通过优化一个代理函数来提高策略的性能，代理函数的…

cv程序员必备 随时更新哦 目录 目标检测两阶段和一阶段的核心区别 目标检测两阶段比一阶段的算法精度高的原因 如何解决目标检测中密集遮挡问题 “狭长形状”目标检测有什么合适方法 如何解决动态目标检测FPN的作用 为什么FPN采用融合以后效果要比使用pyramidal feature hierar…

1.1 GPU 硬件特点 由于 FlashAttention 计算 self-attention 的主要关键是有效的硬件使用，所以了解GPU内存和各种操作的性能特征是很有必要的。 以 A100 (40GB HBM) 为例，下面显示其内存层次结构的粗略图。SRAM内存分布在108个流式多处理器(SMs)上&…

参考文献： [CHKKS18] Cheon J H, Han K, Kim A, et al. Bootstrapping for approximate homomorphic encryption[C]//Advances in Cryptology–EUROCRYPT 2018: 37th Annual International Conference on the Theory and Applications of Cryptographic Techniques…

目录 前言 DNN 量化神经网络 并行超低功耗计算范式 面向内存的部署 结果 原文与源码下载链接 REFERENCES 前言 在物联网极端边缘的终端节点上部署深度神经网络( Deep Neural Networks，DNNs )是支持普适深度学习增强应用的关键手段。基于低成本MCU的终端节点…