英伟达Flex

原创 已于 2023-01-17 14:44:53 修改 · 485 阅读 · 0 ·
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#物理仿真 #PBD

于 2023-01-17 14:29:58 首次发布

序

除了unity插件，好像还有另一种形式：GitHub - NVIDIAGameWorks/FleX

运行例子

下载完了，解压。

双击这个： 

 就弹出了这个窗口：

还能交互的

还是实时的……

还能换场景：

最低0.47元/天 解锁文章
英伟达Flex-unity插件
averagePerson的博客
01-16 1672
好像有这么个库，可以用来流体仿真。
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传送带损坏与对象检测数据集 一、基础信息 • 数据集名称：传送带损坏与对象检测数据集 • 图片数量： 训练集：645张图片 验证集：185张图片 测试集：92张图片 总计：922张工业监控图片 • 训练集：645张图片 • 验证集：185张图片 • 测试集：92张图片 • 总计：922张工业监控图片 • 分类类别： Hole（孔洞）：传送带表面的孔洞损坏。 Human（人类）：工作区域中的人类，用于安全监控。 Other Objects（其他对象）：非预期对象，可能引起故障。 Puncture（刺穿）：传送带被刺穿的损坏。 Roller（滚筒）：传送带滚筒部件。 Tear（撕裂）：传送带撕裂损坏。 impact damage（冲击损坏）：由于冲击导致的损坏。 patch work（修补工作）：已修补的区域。 • Hole（孔洞）：传送带表面的孔洞损坏。 • Human（人类）：工作区域中的人类，用于安全监控。 • Other Objects（其他对象）：非预期对象，可能引起故障。 • Puncture（刺穿）：传送带被刺穿的损坏。 • Roller（滚筒）：传送带滚筒部件。 • Tear（撕裂）：传送带撕裂损坏。 • impact damage（冲击损坏）：由于冲击导致的损坏。 • patch work（修补工作）：已修补的区域。 • 标注格式：YOLO格式，包含边界框和类别标签，适用于目标检测任务。 • 数据格式：图像数据来源于工业监控系统，适用于计算机视觉分析。 二、适用场景 • 工业自动化检测系统开发：用于构建自动检测传送带损坏和异物的AI模型，实现实时监控和预防性维护，减少停机时间。 • 安全监控应用：识别人类和其他对象，提升工业环境的安全性，避免事故和人员伤害。 • 学术研究与创新：支持计算机视觉在制造业、物流和自动化领域的应用研究，促进AI技术与工业实践的融合。 • 教育与培训：可用于培训AI模型或作为工业工程和自动化教育的案例数据，帮助学习者理解实际应用场景。 三、数据集优势 • 多样化的类别覆盖：包含8个关键类别，涵盖多种损坏类型和对象，确保模型能够处理各种实际工业场景，提升泛化能力。 • 精准的标注质量：采用YOLO格式，边界框标注准确，由专业标注人员完成，保证数据可靠性和模型训练效果。 • 强大的任务适配性：兼容主流深度学习框架（如YOLO、TensorFlow、PyTorch），可直接用于目标检测任务，并支持扩展至其他视觉任务需求。 • 突出的工业价值：专注于工业传送带系统的实际需求，帮助提升生产效率、降低维护成本，并增强工作场所安全，具有较高的实际应用价值。
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一、基础信息 • 数据集名称：垃圾废弃物目标检测数据集 • 图片数量： 训练集：1124张图片 验证集：375张图片 总计：1499张图片 • 训练集：1124张图片 • 验证集：375张图片 • 总计：1499张图片 • 分类类别：包含60多个垃圾和废弃物类别，如气溶胶、铝泡罩包装、电池、破碎玻璃、卡片泡罩包装、香烟、透明塑料瓶、瓦楞纸箱、薯片袋、一次性食品容器、一次性塑料杯、饮料罐、饮料纸盒、鸡蛋盒、泡沫杯、泡沫食品容器、食品罐、食物垃圾、垃圾袋、玻璃瓶、玻璃杯、玻璃罐、杂志纸、餐盒、金属瓶盖、金属盖、普通纸、其他纸箱、其他塑料、其他塑料瓶、其他塑料容器、其他塑料杯、其他塑料包装、纸袋、纸杯、纸吸管、披萨盒、塑料瓶盖、塑料薄膜、塑料手套、塑料盖、塑料吸管、塑料餐具、聚丙烯袋、拉环、绳子、废金属、鞋子、一次性购物袋、六罐环、涂抹管、可挤压管、泡沫塑料片、纸巾、厕纸管、特百惠、未标记垃圾、包装纸等。 • 标注格式：YOLO格式，包含边界框和类别标签，适用于目标检测任务。 • 数据格式：图片来源于实际场景，细节清晰。 二、适用场景 • 垃圾自动分类系统开发：数据集支持目标检测任务，帮助构建能够自动识别和分类垃圾物品的AI模型，用于智能垃圾桶或回收系统，提升废弃物管理效率。 • 环保应用研发：集成至环保和废弃物管理应用，提供实时垃圾识别功能，促进回收和环境保护，支持可持续发展倡议。 • 学术研究与创新：支持计算机视觉与环保领域的交叉研究，助力发表垃圾识别和AI技术相关学术论文，推动技术创新。 • 教育与培训：可用于学校或培训机构，作为垃圾分类和AI目标检测教学的重要资源，培养环保意识和技术能力。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性：每张图片经过准确标注，确保边界框定位精确；包含多种垃圾类别，覆盖常见废弃物，提升模型的泛化能力和鲁棒性。 • 任务适配性强：标注兼容主流深度学习框架（如YOLO等），可直接用于目标检测任务，并支持扩展到其他视觉任务，如分类或分割。 • 实际应用价值：专注于垃圾识别，为环保、废弃物管理和回收提供重要数据支撑，有助于减少污染和促进循环经济。
英伟达
04-28
### NVIDIA 虆拟机安装相关技术或驱动支持 NVIDIA 提供了一系列针对虚拟化环境的技术和工具，用于支持 GPU 加速计算和图形渲染。这些技术支持多种操作系统和虚拟化平台，例如 VMware vSphere、Citrix Hypervisor 和 Red Hat Virtualization 等。 #### 1. **NVIDIA vGPU 技术** NVIDIA vGPU 是一种软件解决方案，允许在虚拟桌面基础架构 (VDI) 中共享物理 GPU 的资源。通过 vGPU 技术，用户可以获得接近本地工作站的性能体验。vGPU 支持的主要特性包括： - 动态分配 GPU 资源给多个虚拟机。 - 实现高性能的 3D 图形处理能力。 - 支持主流的操作系统，如 Windows Server、Windows Desktop 和 Linux 发行版（如 CentOS、Ubuntu）[^1]。 对于 Linux 平台上的虚拟机，安装 vGPU 驱动的过程通常涉及以下几个方面： - **确认兼容性**：在安装驱动之前，务必联系服务器制造商以验证所使用的 GPU 是否与目标虚拟化平台完全兼容[^1]。 - **下载合适的驱动程序**：访问 NVIDIA 官方网站，在许可界面中找到适用于特定虚拟化平台（如 CAS 或 KVM）的驱动版本[^1]。 #### 2. **Linux 虚拟机中的 NVIDIA 显卡驱动安装** 在 Linux 虚拟机中安装 NVIDIA 显卡驱动时需要注意以下几点： ##### a. **查看硬件支持的驱动类型** 可以通过 `ubuntu-drivers devices` 命令来检测当前系统的显卡及其推荐的驱动版本。此操作需要先运行 `sudo apt update` 更新包索引[^2]。 ```bash sudo apt update ubuntu-drivers devices ``` ##### b. **检查已安装的驱动状态** 使用 `nvidia-smi` 工具可以查询当前显卡驱动的状态。如果没有正确加载驱动，则会显示错误消息。此时不建议手动干预驱动安装过程，因为这可能导致冲突或其他问题[^2]。 ##### c. **解决安装失败的情况** 当尝试安装 NVIDIA 驱动却未能成功引导至图形界面时，可能的原因包括但不限于内核模块编译失败或者 Xorg 配置不当。在这种情况下，可按 Ctrl + Alt + F3 切换到 TTY 控制台执行修复工作[^3]。 常见恢复步骤如下所示： - 删除现有但有问题的 NVIDIA 组件； - 尝试切换回默认显示管理器（比如 LightDM），确保 GUI 子系统正常运作。 ```bash sudo apt-get purge nvidia* sudo dpkg-reconfigure lightdm reboot ``` #### 3. **CUDA 支持及相关注意事项** 除了基本的图形加速外，许多科研领域还依赖于 CUDA 来实现高效的数值运算。因此，在部署基于 NVIDIA GPU 的虚拟化方案时也需考虑如何集成 CUDA 开发套件。 - 如果计划利用 Python 结合 PyTorch/TensorFlow 构建机器学习模型训练流水线的话，那么借助 Conda 创建隔离环境不失为一个好的办法，它能够轻松管理不同项目的专属 CUDA 版本需求[^2]。 --- ###
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