Stuomasi_xiaoxin的博客

本文汇总了Linux系统资源监控的核心命令清单：1）CPU负载查看（uptime/loadavg）；2）实时监控工具（top/htop/atop）；3）内存检查（free/meminfo）；4）磁盘分析（df/du/iotop）；5）网络监控（nload/iftop）；6）综合工具（vmstat/pidstat/glances）。这些命令覆盖CPU、内存、磁盘、网络等关键指标，建议收藏作为排查系统性能问题的快速参考指南。其中mpstat、top按P排序、free -h、df -h和iotop是最常用的基础命

YOLOv13汉化优化版是基于最新YOLOv13目标检测框架的本地化版本，针对中文用户进行了全面优化。项目重点包括超图增强自适应视觉感知技术(HyperACE)、全流程聚合-分发范式(FullPAD)等创新特性，在MS COCO基准测试中展现出优于YOLOv8/v10/v12的性能表现。项目提供一键式环境配置、训练推理脚本、模型导出等功能，并针对国内用户优化了镜像源和依赖管理。通过引入超图计算技术，该版本实现了高阶视觉关联建模，在保持轻量化的同时提升检测精度，为中文开发者提供了更便捷高效的目标检测解决方案。

本文提供Ubuntu 24.04 LTS系统下NVIDIA驱动、CUDA Toolkit 12.5和Docker GPU支持的一站式安装指南。从环境清理、软件源配置到驱动安装，详细说明每个步骤，包括系统环境变量设置和NVIDIA Container Toolkit配置。重点验证安装成功的两个关键测试：nvidia-smi命令和Docker容器GPU调用。文章还包含常见问题解答，如SecureBoot问题处理和环境变量配置要点，帮助用户快速搭建深度学习开发环境并解决典型安装问题。

还在网页上与 AI 聊天？你OUT了！本文将带你一步步将 Google 强大的 Gemini 模型集成到你的命令行终端中。无论你是开发者、运维工程师，还是仅仅是一个热爱折腾的极客，gemini-cli 都将成为你手中无往不利的神器。本文是保姆级教程，从环境配置到实战技巧，并深入剖析了国内用户可能遇到的网络问题等常见“坑”，助你轻松玩转终端 AI。

以下是在本地部署运行 ORB-SLAM3 的详细步骤，基于官方 README.md 和最佳实践整理，适用于 Ubuntu 16.04/18.04/20.04/22.04 系统：

ubuntu 22.04系统安装ros 2详细步骤流程。

随着深度学习模型规模的不断扩大，单个GPU的内存和计算能力已经难以满足训练需求。例如，使用8块GPU进行训练，理论上可以将训练时间缩短到原来的1/8（实际效果受通信开销影响）。通过分布式训练，可以将模型分割到多个GPU上进行训练。模型在每个GPU上复制一份，每个GPU计算其数据子集的梯度，然后通过。模型并行是将模型的不同部分分配到不同的GPU上。在训练过程中，每个GPU独立计算梯度，然后通过AllReduce操作汇总梯度并更新模型参数。结合数据并行和模型并行，既分割数据又分割模型，充分利用两者的优势。

ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种开放的模型格式，旨在解决不同框架之间的模型转换问题。跨框架兼容：支持TensorFlow、PyTorch、MXNet等多种框架。标准化表示：通过Protobuf定义模型结构和权重。性能优化：支持推理引擎（如ONNX Runtime）的高效推理。

这篇文章主要讲解英伟达驱动安装，以及cuda Toolkit安装教程，cudnn安装详细教程，以及如何检验安装环境生效。话不多说，上干货！

Windows PowerShell 版权所有（C） Microsoft Corporation。保留所有权利。安装最新的 PowerShell，了解新功能和改进！新装的conda 以及pycharm未能正确初始化，或conda环境变量配置错误问题解决！！！

Deepseek本地部署详细教程!

PyTorch 由 Facebook 人工智能研究实验室（FAIR）开发，于 2017 年开源。它基于 Torch 框架，借助 Python 语言的优势，迅速在深度学习社区中传播开来。随着不断的更新迭代，PyTorch 功能日益丰富，社区也越发活跃，成为了深度学习领域的重要框架之一。在实际应用中，可能需要自定义一些特殊的层或模块。本文全面介绍了 PyTorch 深度学习框架，从基础概念到实际操作，再到进阶应用和其丰富的生态圈。通过实际案例，读者可以更直观地理解和掌握 PyTorch 的使用方法。

最近碰到一个问题，起因是我在训练的时候。提示：ModuleNotFoundError: No module named 'cv2' 没有找到对应模块问题。又有对应的依赖版本信息。之后我检测了另外一个服务器环境：运行命令可以看到，服务器conda环境路径没什么问题。后面我检查了一下pip环境的路径，和conda环境的路径。发现两个环境的路径不在同一个地方。因为服务器是有很多个人用，pip配置的环境为全局环境，而conda配置的环境是我们自己的环境。

在做实验的时候，经常会遇到需要填写路径的问题，但是手写很麻烦，所以可以用函数快速转换。

引言anaconda是一个开源的包、环境管理器，可以比较有效地配置多个虚拟环境，当python入门到一定程度时，安装anaconda是很必要的。conda 与pip利用conda install与pip install命令来安装各种包的过程中，想必你也对两者之间的区别很疑惑，下面我就总结一下我搜集到的相关解答。简而言之，pip是python包的通用管理器，而conda是一个与语言无关的跨平台环境管理器。