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NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti是一款高性能的消费级显卡，也具备相当强大的算力。NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti是一款高性能的消费级显卡，具备相当强大的算力。NVIDIA GeForce RTX 2060是一款中高端的消费级显卡，具备一定的算力。NVIDIA Tesla T4是一款专为高性能计算而设计的显卡，拥有强大的算力。

2023-07-19 10:58:02 20930

原创 TAO系列：NVIDIA TAO Toolkit环境配置

请记住，以上步骤仅为一般指导，具体步骤和配置可能因操作系统、硬件和软件版本的不同而有所差异。建议参考NVIDIA的官方文档和指南，以确保正确配置和使用TAO Toolkit。

2023-07-07 13:56:42 616

原创 ubuntu18.04安装远程桌面xrdp及xfce4配置

【代码】ubuntu18.04安装远程桌面xrdp及xfce4配置。

2023-06-21 11:11:52 2878

原创 Linux开机程序自启动设置

【代码】Linux开机程序自启动设置。

2023-06-19 15:18:21 732

原创摄像头校准

摄像头实现自动变焦功能，通常采用的是电子变焦和光学变焦两种方式结合。其中，电子变焦是通过软件对图像进行处理，在保持画面分辨率的同时改变图像大小，从而实现放大或缩小的效果；而光学变焦则是通过镜头的物理运动来改变光线的聚焦距离，从而达到放大或缩小的效果。一般情况下，摄像头会配备一个专门的变焦马达或者变焦机构，当用户需要调节焦距时，摄像头会根据用户的指令来控制马达或机构的移动，从而实现焦距的变化。

2023-06-13 14:46:12 938

原创搭建kafka服务器集群

要搭建Kafka服务器集群，您需要进行以下步骤：

2023-06-12 11:17:28 619

原创实践中遇到有关Docker的问题

添加防火墙2375/tcp ，并重载防火墙。

2023-06-09 21:03:36 267

如果你希望在Python中使用Mosquitto代理实现MQTT消息收发，可以使用paho-mqtt或Eclipse Mosquitto-Python等第三方库。以上代码通过调用mqtt.Client()创建客户端对象，并使用connect()方法连接到Mosquitto代理。通过调用loop_forever()方法，客户端将持续等待和接收来自代理服务器的消息。以上就是基于paho-mqtt在Python中使用Mosquitto代理实现MQTT消息收发的简介了，你可以根据自己的需求进行修改和拓展。

2023-06-09 16:08:17 463

原创 vue流式布局

在Vue开发中，可以使用组件库如Element-UI或Vuetify等提供的栅格系统（Grid System）进行流式布局。这些栅格系统提供了一套基于12列的布局网格系统，支持自适应元素大小、从左到右和从右到左排列、多媒体查询和断点管理等特性。Vue中流式布局（Fluid Layout）指的是一种响应式的页面布局方式，用于实现适应桌面和移动设备的展示方式。在这个例子中，我们使用了Element-UI的El-Row和El-Col组件来创建一个响应式的布局。每一列都包含有精确的xs、sm等属性控制大小及断点。

2023-06-01 20:28:56 1047

原创 KISS和YAGNI 原则

在某些情况下，过度工程往往会导致程序变得更加脆弱，难以修复bug，而对于大多数问题来说，最简单的可行方案通常也是最好的。这两种原则可以看做是一个化繁为简、降低复杂度的方法论，能够帮助我们在软件工程中取得更好的效果。在软件设计、开发和测试的过程中，应始终记住KISS和YAGNI原则，从而避免出现复杂或不必要的构思与实现，从而使软件升级和维护等后期工作更为容易和高效。这种方式节省了时间和成本，在保证较低的复杂度前提下，快速完成需求的迭代，并减轻了软件维护的负担。

2023-06-01 20:23:52 105

原创 Flask框架开发的深度学习图形处理后台

在此例中，我们构建了一个识别 CIFAR-10 图像分类任务的模型。我们将采用 TensorFlow 来构建和训练模型。使用 Postman 或者 cURL 发送 POST 请求，其中 image 是预测的图像。以下是一个使用 Flask 框架开发的简单深度学习图形处理后台，用于展示如何将模型部署为 API。当然，以上代码示例只是一个简单的例子，实际开发中可能涉及到更复杂的模型和更多的数据预处理技术。在开始之前，请确保 Flask 已经安装。API 负责接收 HTTP 请求，处理数据，并返回响应结果。

2023-06-01 17:08:19 191

原创 Django框架开发的深度学习图形处理后台

在此例中，我们构建了一个识别 CIFAR-10 图像分类任务的模型。我们将采用 TensorFlow 来构建和训练模型。使用 Postman 或者 cURL 发送 POST 请求，其中 image 是预测的图像。以下是一个使用 Django 框架开发的简单深度学习图形处理后台，用于展示如何将模型部署为 API。当然，以上代码示例只是一个简单的例子，实际开发中可能涉及到更复杂的模型和更多的数据预处理技术。在开始之前，请确保 Django 已经安装。视图负责接收 HTTP 请求，处理数据，并返回响应结果。

2023-06-01 17:05:26 521

原创 ubuntu18.04命令配置静态ip

ubuntu18.04命令配置静态ip

2022-06-07 17:50:15 1816

原创 ubuntu16.04配置双网卡静动态ip命令

wuliang@wuliang-ESC300-G4:~$ sudo systemctl restart NetworkManagerwuliang@wuliang-ESC300-G4:~$ cd /etc/network/interfaces.d/wuliang@wuliang-ESC300-G4:~$ cat /etc/network/interfaceswuliang@wuliang-ESC300-G4:~$ sudo systemctl stop NetworkManagerwuliang@w

2022-05-27 16:41:29 540

空空如也

空空如也