Stuomasi_xiaoxin的博客

本教程详细介绍了如何在Windows系统上安装和配置FFmpeg，并提供了基本的使用示例。FFmpeg是一款功能强大的开源多媒体处理工具，支持音视频的编码、解码、转码等多种操作。安装步骤包括下载、解压、配置环境变量和验证安装。基本使用示例包括查看媒体文件信息、格式转换、提取音频和视频、改变分辨率、截取片段、压缩视频和合并文件。此外，还介绍了进阶使用提示，如查看支持的格式和编解码器、使用滤镜和硬件加速。通过本教程，用户可以快速掌握FFmpeg的基本操作，并逐步探索其更多功能。

使用免费GPU服务器的必要性在于其显著降低深度学习、科学计算等高算力任务的门槛，帮助个人开发者、学生及初创企业节省硬件成本 。

由于秋招现阶段如火如荼，加之各种面试难度不断提高。算法工程师也开始从项目——框架原理——八股 各方面开始卷了！为此，特更新此blog，记录实习，秋招的各类面试八股题，谨以记录。

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。

TensorFlow 最初由 Google Brain 团队开发，于 2015 年开源。经过多年的发展，它已经成为了一个高度灵活且功能丰富的深度学习框架，广泛应用于各类机器学习算法的编程实现。TensorFlow 作为一款功能强大的深度学习框架，为开发者提供了丰富的工具和灵活的编程模型，无论是初学者快速上手深度学习，还是研究人员进行复杂模型的开发，都能从中受益。通过本文的介绍和操作示例，希望你能对 TensorFlow 有更深入的理解，并在实际项目中灵活运用。