caffe compilation memo

2026年AI大模型面试题整理(含答案).zip 2026年AI大模型面试题整理(含答案),共76份。供大家学习参阅。 AI大模型八股文(102).pdf Transformer面试题总结97道.pdf 大模型 LLM 最全八股和答案.pdf 大模型 RAG 经验面.pdf 大模型LLMS面试宝典.pdf 大模型岗位面试全纪录.pdf 大模型常考面试题总结+答案.pdf 大模型常见面试题及解答1.pdf 大模型常见面试题及解答2.pdf 大模型常见面试题及解答3.pdf 大模型校招面试题.pdf 50个精通AI大模型面试题.pdf 52道大模型八股文面试题\1-大模型(LLMs)基础面.docx 52道大模型八股文面试题\10-LLMs+训练经验帖.docx 52道大模型八股文面试题\11-大模型(LLMs)langchain+面.docx 52道大模型八股文面试题\12-多轮对话中让AI保持长期记忆的8种优化方式篇.docx 52道大模型八股文面试题\13-基于langchain+RAG问答应用实战.docx 52道大模型八股文面试题\14-基于LLM+向量库的文档对话+经验面.docx 52道大模型八股文面试题\15-大模型+RAG+经验面.docx 52道大模型八股文面试题\16-LLM文档对话+——+pdf解析关键问题.docx 52道大模型八股文面试题\17-大模型(LLMs)RAG+版面分析——表格识别方法篇.docx 52道大模型八股文面试题\18-大模型(LLMs)RAG+版面分析——文本分块面.docx 52道大模型八股文面试题\19-大模型外挂知识库优化——如何利用大模型辅助召回?.docx 52道大模型八股文面试题\2-Layer+normalization+篇.docx 52道大模型八股文面试题\20-大模型外挂知识库优化——负样本样本挖掘篇.docx 52道大模型八股文面试题\21-RAG(Retrieval-Augmented+Generation)评测面.docx 52道大模型八股文面试题\22-检索增强生成(RAG)+优化策略篇6.docx 52道大模型八股文面试题\23-大模型(LLMs)RAG+——+关键痛点及对应解决方案.docx 52道大模型八股文面试题\24-大模型(LLMs)RAG+优化策略+——+RAG-Fusion篇.docx 52道大模型八股文面试题\25-Graph+RAG+面+—+一种+基于知识图谱的大模型检索增强实现策略.docx 52道大模型八股文面试题\26-大模型(LLMs)参数高效微调(PEFT)+面.docx 52道大模型八股文面试题\27-适配器微调(Adapter-tuning)篇.docx 52道大模型八股文面试题\28-提示学习(Prompting)篇.docx 52道大模型八股文面试题\29-LoRA+系列篇.docx 52道大模型八股文面试题\3-LLMs+激活函数篇.docx 52道大模型八股文面试题\30-如何使用+PEFT库+中+LoRA?.docx 52道大模型八股文面试题\31-大模型(LLMs)推理面.docx 52道大模型八股文面试题\32-大模型(LLMs)增量预训练篇.docx 52道大模型八股文面试题\33-增量预训练(Pretrain)样本拼接篇.docx 52道大模型八股文面试题\34-基于lora的llama2二次预训练.docx 52道大模型八股文面试题\35-大模型(LLMs)评测面.docx 52道大模型八股文面试题\36-大模型(LLMs)强化学习面.docx 52道大模型八股文面试题\37-大模型(LLMs)强化学习——RLHF及其变种面.docx 52道大模型八股文面试题\38-大模型(LLMs)强化学习——+PPO+面.docx 52道大模型八股文面试题\39-强化学习在自然语言处理下的应用篇.docx 52道大模型八股文面试题\4-Attention+升级面.docx 52道大模型八股文面试题\40-大模型(LLMs)训练集面.docx 52道大模型八股文面试题\41-大模型(LLMs)LLM生成SFT数据方法面.docx 52道大模型八股文面试题\42-大模型(LLMs)显存问题面.docx 52道大模型八股文面试题\43-显存优化策略篇.docx 52道大模型八股文面试题\44-大模型(LLMs)分布式训练面.docx 52道大模型八股文面试题\45-图解分布式训练(一)+——+流水线并行(Pipeline+Parallelism).docx 52道大模型八股文面试题\46-图解分布式训练(二)+——+nn.DataParallel篇.docx 52道大模型八股文面试题\47-图解分布式训练(三)+——+nn.parallel.DistributedDataParallel.docx 52道大模型八股文面试题\48-图解分布式训练(四)+——+torch.multiprocessing+详细解析0.docx 52道大模型八股文面试题\49-图解分布式训练(五)+——+AMP混合精度训练+详细解析.docx 52道大模型八股文面试题\5-transformers+操作篇.docx 52道大模型八股文面试题\50-图解分布式训练(六)——+Pytorch的+DeepSpeed+详细解析.docx 52道大模型八股文面试题\51-图解分布式训练(七)——+accelerate+分布式训练+详细解析.docx 52道大模型八股文面试题\52-图解分布式训练(八)——+ZeRO+学习.docx 52道大模型八股文面试题\6-LLMs+损失函数篇.docx 52道大模型八股文面试题\7-相似度函数篇.docx 52道大模型八股文面试题\8-大模型(LLMs)进阶面.docx 52道大模型八股文面试题\9-大模型(LLMs)微调面.docx 李老师AI大模型面试题资料\Agent Loop&Loop Engineering面试10连问.md 李老师AI大模型面试题资料\Agent Loop面试10连问.pptx 李老师AI大模型面试题资料\AI大模型面试题.png 李老师AI大模型面试题资料\DeepSeek Harness 10连问.pptx 李老师AI大模型面试题资料\FDE岗位常见面试题.pptx 李老师AI大模型面试题资料\Milvus3.0新特性.pptx 李老师AI大模型面试题资料\RAG码士学习平台知识库项目.png 李老师AI大模型面试题资料\RAG码士学习平台知识库项目.pptx 连老师AI大模型面试资料\Langchain.txt 连老师AI大模型面试资料\连老师LangChain面试题:httpscloud.fynote.comsharesZUIogPG4.txt 立即下载

Compile caffe from source for bottom-up

NCCL (nvidia.com has been blocked ? download local installer then apt update to install)

# https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/nccl-install-guide/index.html
# download local installer  https://developer.nvidia.com/nccl
sudo dpkg -i *.deb
sudo apt update
sudo apt install libnccl2 libnccl-dev

CuDNN

# download "cudnn library for linux"
tar xfv cudnn-10.0-linux-x64-v7.6.4.38.tgz
sudo cp cuda/include/* /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda/lib64

Dependencies

  • The following steps are for ubuntu==16.04.
  • For ubuntu>=17.04 , try sudo apt build-dep caffe-cuda to install dependencies)
sudo apt-get install libopenblas-dev # OpenBLAS

sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
sudo apt-get install — no-install-recommends libboost-all-dev
sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev
sudo pip install protobuf
sudo apt-get install the python-dev

For bottom-up-attention

conda create -n py2caffe python=2.7 pip cython hdf5 pandas pyyaml
conda activate py2caffe
pip install protobuf json_lines jsonlines  # vilbert
pip install easydict opencv-python scikit-image 
cd bottom-up-attention/lib
make
cd ../caffe
make -j24 && make pycaffe

Make

cd ../caffe
cp Makefile.config.example Makefile.config

Make the following changes in Makefile.config file

WITH_PYTHON_LAYER := 1

# cuDNN acceleration switch (uncomment to build with cuDNN).
USE_CUDNN := 1

CUDA_ARCH := -gencode arch=compute_61,code=sm_61 # GeForce GTX 1080 (Ti) , check out https://developer.nvidia.com/cuda-gpus to find compute capability
BLAS := open  # OpenBLAS is faster
ANACONDA_HOME := $(HOME)/anaconda3/envs/py2bottom
# Uncomment to use Python 3 (default is Python 2)
PYTHON_LIBRARIES := boost_python3 python3.7m
PYTHON_INCLUDE := $(ANACONDA_HOME)/include/python3.7m \
                  $(ANACONDA_HOME)/lib/python3.7/site-packages/numpy/core/include

# We need to be able to find libpythonX.X.so or .dylib.
# PYTHON_LIB := /usr/lib
PYTHON_LIB := $(ANACONDA_HOME)/lib

# Whatever else you find you need goes here.
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) $(ANACONDA_HOME)/pkgs/hdf5-1.10.4-hb1b8bf9_0/include /usr/local/include /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) $(ANACONDA_HOME)/pkgs/hdf5-1.10.4-hb1b8bf9_0/lib /usr/local/lib /usr/lib usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial

USE_NCCL := 1

Make to run test

make all -j24
make test
make runtest

Reference:

https://medium.com/@atinesh/caffe-installation-on-ubuntu-18-04-lts-python-2-7-8e8c388ce51f

https://caffe.berkeleyvision.org/installation.html#compilation

政府科技管理者如何保障科技成果评价的公正透明?.docx 政府科技管理者如何保障科技成果评价的公正透明? 立即下载

相关推荐

【Web服务器运维】基于Nginx与Keepalived的高可用负载均衡系统部署:实现故障自动切换与虚拟IP管理

内容概要:本文详细介绍了如何通过Nginx与Keepalived实现高可用的负载均衡架构。首先讲解了Nginx的安装部署流程,包括依赖环境的准备、源码解压编译、启动及配置重载;接着介绍了Keepalived的安装步骤及其服务管理方式;重点在于通过配置Keepalived的主备节点(MASTER/BACKUP),结合VRRP协议和虚拟IP(VIP)实现故障自动切换,并通过自定义脚本nginx_check.sh实时检测Nginx运行状态,确保服务高可用;最后补充了在云环境中因组播限制导致心跳不稳定时,应改用单播(unicast)方式进行通信的解决方案。; 适合人群:具备Linux系统操作基础、熟悉网络基础知识,从事运维、DevOps或Web服务部署的技术人员,尤其是工作1-3年的工程师。; 使用场景及目标:①搭建高可用的Web负载均衡系统,避免单点故障;②掌握Nginx与Keepalived协同工作的原理与实战配置方法;③应用于生产环境中提升服务稳定性与容灾能力。; 阅读建议:学习时应结合实验环境动手操作,重点关注keepalived.conf配置差异与nginx_check.sh脚本逻辑,理解VRRP机制及单播替代组播的实际应用场景,注意根据实际网络环境调整IP与网卡参数。

如何用python一个字一个字的输出汉字

for z in zi.decode('utf-8'): print(z.encode('utf-8'))

Xia Qiaolin - 优快云 1万+

三电平Buck直流变换器双闭环、单闭环、开环仿真【附参考文献】(Simulink仿真实现)

内容概要:本文档系统介绍了三电平Buck直流变换器在Simulink环境下的开环、单闭环与双闭环控制系统的建模仿真方法,涵盖系统建模、控制策略设计及动态性能对比分析。通过构建不同控制结构,深入探讨电压调节精度、系统响应速度、抗干扰能力及稳定性差异,重点剖析双闭环控制中电压外环与电流内环的协同作用机制,揭示其在抑制输出纹波、提升负载适应性方面的优势,帮助读者掌握多电平DC-DC变换器的核心控制原理与工程实现技术;文档还提供了详实的仿真参数设置与参考文献,便于理论验证与实践复现。; 适合人群:电力电子、自动化、电气工程及其相关专业的高校本科生、研究生、科研人员,以及从事电源系统、新能源变换器开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①作为高校电力电子课程的教学案例,辅助学生理解Buck变换器多层次控制策略的设计思路与性能差异;②为科研项目中高效直流变换系统的仿真研究提供可复用的技术模板;③指导工业界在高精度电源设计中优化控制器参数,提升系统动态响应与稳定性。; 阅读建议:建议结合Simulink仿真模型同步操作,对照文档逐步搭建各控制结构,重点观察不同闭环配置下输出电压的瞬态与稳态表现,深入理解PI参数整定、环路耦合影响及系统频域特性的关联性,从而全面提升对电力电子系统控制设计的综合把握能力。

pytorch DistributedDataParallel提示未参与loss计算的变量错误

错误提示: RuntimeError: Expected to have finished reduction in the prior iteration before starting a new one. This error indicates th at your module has parameters that were not used in producing loss. You can enable unused parameter detection by (1) passin g

Xia Qiaolin - 优快云 1万+

国央企创新负责人如何实现科技成果的全流程数字化管理?.docx

科易网基于AI模型+行业大数据,在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,推出科技创新领域的AI+工具与数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。

2017阿里内推笔试题--算法工程师(运筹优化)

2017阿里内推笔试题–算法工程师(运筹优化)题目沐哲是一个菜鸟仓库的一个拣货员,但他有非常个怪异的习惯。每次拣货的重量都要比之前拣的一个轻,每次拣到货后都可以得到1块钱,沐哲想知道这样最多能赚多少钱 32 34 7 33 21 2 13 12 3 11 26 36 16 30 22 1 24 14 20 23 25 5 19 29 27 15 9 17 31 4 6 18 8 10 3

shawpan的专栏 1万+

解决开ServiceHost时候System.PlatformNotSupportedException: Operation is not supported on this platform.

方法一: 以管理员身份运行VS。开启。 方法二: 添加配置文件方法

Xia Qiaolin - 优快云 1万+

C#实战:基于ONNX与SCRFD/ArcFace的高效人脸识别系统开发

本文详细介绍了如何在C#环境中,利用ONNX Runtime高效部署SCRFD人脸检测与ArcFace人脸识别模型,构建一个完整的、高性能的人脸识别系统。内容涵盖环境搭建、模型推理、人脸对齐、特征提取等核心模块,并提供了从Demo到生产系统的优化思路与实战代码,为.NET开发者提供了一套开箱即用的解决方案。

weixin_29061821的博客 488

换了一种管用pip安装方法,还有管用的python版hdf5(包名为h5py)安装方法

pip: 之前在stackoverflow上找到一个方法,下载了一个get-pip.py的脚本进行安装的,但是一旦pip install --upgrade pip,就会报错syntax error。 这次也是stackoverflow上的方法,彻底解决了之前的问题。   下载https://pypi.python.org/packages/2.7/s/setuptools/setuptoo

Xia Qiaolin - 优快云 1万+

免费测试国外大模型Claude 3.7 Sonnet API:无需api key(秘钥)

Claude 3.7 Sonnet是Anthropic公司推出的第三代Claude系列AI模型中的中规模版本(2024年发布),在性能与效率间实现平衡。该模型基于改进的Transformer架构,支持128K上下文窗口,擅长复杂推理、数学计算和创意写作,在GSM8K数学基准测试中准确率达92%。其采用"宪法AI"伦理框架,通过多轮对抗训练减少有害输出,同时新增多模态理解能力(可解析图片/图表内容)。Claude 3.7 Sonnet是Anthropic推出的高效轻量级大模型,主打快速响应与成本优化。

Explinks的博客 1497

在 RAP 中把业务对象“搬到网口上”:service definition 与 service binding 的全流程、范式与实战

本文解析了SAP ABAP开发中service definition和service binding的关键作用。service definition负责选择要暴露的CDS实体和行为,形成服务模型;而service binding则将服务绑定到具体协议(如OData),生成可访问的端点。两者分离带来三大优势:支持同一模型多重发布、降低环境迁移耦合度、强化安全治理。文章通过预订业务对象的端到端示例,展示了如何从CDS建模到生成Fiori Elements预览。最后以售后工单业务为例,说明这种架构如何支持内外服务

2007 年 ~ 2025 年,深耕 SAP 技术 18 年 390

解决Pycharm里远程调试缺乏DISPLAY环境变量的TkAgg报错

错误: TclError: no display name and no $DISPLAY environment variable Backend TkAgg is interactive backend. Turning interactive mode on. 解决: 随便一个靠前的代码里加入 import matplotlib matplotlib.use('Agg')

Xia Qiaolin - 优快云 9866

PCIe(Peripheral Component Interconnect Express)的带宽和速率

PCIe带宽与速率解析 PCIe的速率指物理层传输速度(GT/s),而带宽是实际有效数据吞吐量(GB/s)。不同PCIe版本采用不同编码方式: PCIe 1.0-2.0:8b/10b编码(80%效率) PCIe 3.0+:128b/130b编码(≈98.5%效率) 单向峰值带宽速查(单位:GB/s): 版本 x1 x4 x8 x16 PCIe3 0.98 3.94 7.88 15.75 PCIe4 1.97 7.88 15.75 31.51 PCIe5 3.94 15.75 31.51 63.02 PCIe

MHD0815的博客 347

神经网络中快速傅立叶变换(FFT)的梯度传递

最近需要在神经网络中构造复数酉矩阵做权重系数,使用了快速傅立叶变换和反变换. 但是FFT不是theano的现成操作模块(有人写过对应的代码,所以应该会很快加进去了),所以想自己去写梯度传递来彻底搞清楚这件事. 重新学一遍离散Fourier transform再加找梯度相关的文献学习,整整花了一周时间.从本科一毕业DFT就忘光了... 在此总结了下,不得不说推倒的结果出来以后,真是出乎意料的漂

Xia Qiaolin - 优快云 6738

27930-2023与27930-2015区别

描述了27930-2023与27930-2015的更新点

manjixingkong1234的专栏 3846

太美了!现代女主jk海军风穿搭四视图

哪个女孩子初高中的时候不买几套JK衣服啊,穿上完全是青春女孩。那还愣着干啥,不得也给你的漫剧女主也穿上!直接就是分享三套JK穿搭,红棕双麻花辫配经典水手服,是那种乖乖巧巧的元气学妹;粉色羊毛卷双马尾,搭配蝴蝶结和小挎包甜度直接拉满;还有灰棕色侧麻花辫,浅蓝上衣配黑色百褶裙,温柔里又带点小酷。下面把这三套角色的完整提示词分享出来,喜欢哪套就拿去参考,改改发型和配色,还能继续解锁新角色!

欢迎来到鸾姝淡月博客,专为程序员和编程爱好者打造的技术博客。我们分享编程语言趋势、开发工具、编程哲学、职业发展等,助你掌握新技术,优化技能,激发编程热情。 51

VS2013 调用的目标发生了异常

我使用vs2013打开mongodb-csharp的驱动(不是官方的,是第三方放在github上的),总是报错:调用的目标发生异常,于是乎找到这个解决办法:添加用户变量windir=C:\Windows,重启。 (环境变量里变量" windir 的值虽然从外面看是C:\Windows, 但当你点击windir进行修改的时候, 值是%SystemRoot%)

Xia Qiaolin - 优快云 5134

收放卷伺服控制系统详细算法介绍(电子齿轮+张力PID卷绕轴控制功能块)

收放卷控制系统涉及的内容非常多,这里我们介绍全伺服系统利用电子齿轮指令实现主从轴的比例随动速度控制,收放卷控制算法介绍常用链接如下1、收放卷+排线控制收放卷+排线控制系统框图-优快云博客文章浏览阅读24次。1、收放卷前馈量计算FC收放卷前馈量计算FC(CODESYS ST源代码)-优快云博客文章浏览阅读16次。1、收放卷前馈量计算FC(博途PLC):收放卷前馈量计算FC(梯形图+SCL代码)-优快云博客文章浏览阅读534次。2、收放卷前馈量计算FC。

RXXW_Dor的博客 3122

mac上解决中文乱码, arara实现LaTex多命令执行, LaTeXiT法文界面转英文

强迫症犯了花了一天解决了mac上的latex中文及周边问题。 首先,处理mac上的中文乱码问题:将win上的转成无BOM的utf8+macintoch格式然后开头结尾和中间共三处加入条件编译语句。复制到mac上以后设置texshop默认打开编码为utf-8(cmd+Q关闭重开),用XeLaTex编译。搞定。(参考:http://liam0205.me/2014/11/02/latex-macte

Xia Qiaolin - 优快云 4915

Outlook Express 6 (OE6) for Win7/Win8/Win10

英文版 Outlook Express6.0, 兼容Win7/Win10/WinXP,解压就可用。

温度PID控制PLC程序

温度PID稳定控制程序,适用于欧姆龙PLC,对其他PLC也具有很大参考价值

AttributeError: 'DistributedDataParallel' object has no attribute 'blahblah'

Pytorch DDP would fail when using the parameters directly to calculate the loss. These are my scripts: # train.py: class Model(nn.Module): def __init__(self, params): ... self.xnli_proj = nn.Linear(dim, 3) ... model = Model(params) output = model.x

Xia Qiaolin - 优快云 4276

计算机控制技术及应用

《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术,以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索,主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式,计算机控制系统的数学描述与基本分析方法,以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。

用nohup重定向python输出到文件不成功的解决办法

原因是: It looks like you need to flush stdout periodically (e.g. sys.stdout.flush()). In my testing Python doesn't automatically do this even with print until the program exits. You can run Python wit

Xia Qiaolin - 优快云 3681

lwip-2.0.3

lwip是瑞典计算机科学院(SICS)的Adam Dunkels 开发的一个小型开源的TCP/IP协议栈。实现的重点是在保持TCP协议主要功能的基础上减少对RAM 的占用。

wireshark在win8.1上抓包的问题解决

CMD.EXE4、点击右键,选择【以管理员身份运行】5、选择【是】,输入【net start npf】6、系统提示【NetGroup Packet Filter Driver 服务已经启动成功。】7、至此,Wireshark再点击【Interfaces list】就可以正常选择需要捕捉的接口了。8、如果需要关闭此服务,是要在命令行输入【net stop npf】即可。

Xia Qiaolin - 优快云 2806

Install Rouge and Pyrouge for python 2.7 (conda virtual env) on Linux 64

Install Rouge and Pyrouge Step 1: Create a new conda virtual env conda create -n py27env python=2.7 pip source activate py27env # use " source deactivate" to deactivate the env

Xia Qiaolin - 优快云 2705

NVIDIA/Apex安装时遇到 C++编译:unrecognized command line option ‘-std=c++14’ 错误解决

0、问题 编译安装apex的时候,报错C++编译:unrecognized command line option ‘-std=c++14’,后面紧跟着ninja也没有编译成功。发现是编译器版本太老(gcc-4.8.5)外加没有设置CC环境变量。 对于C++14: gcc5就可以完全支持,gcc4部分支持,gcc3及以下版本不支持。 既然4.8.5不支持c++14,就重新编译了g++呗。 1、解决的环境版本依赖 原本的环境配置: 操作系统环境是:tlinux2.2-64bit-4...

Xia Qiaolin - 优快云 2601

将Notepad++配置为Python编译器

先看一下预期效果:

Xia Qiaolin - 优快云 2247

Ubuntu文件夹有锁标志

由于在root权限下下载的东西,所以在普通用户下有锁标志,虽说在root下什么都可以操作使用,只要切换到root账户操作就ok了

Xia Qiaolin - 优快云 1839
上一篇: 在ubuntu里烧win10安装盘
下一篇: DataLoader, when num_worker >0, there is bug
j-o-l-i-n
博客等级 码龄15年 25粉丝 132原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值