周记 - 10.12

上周由于调休加临时增加任务,空余时间就 KO 了,《图说设计模式》虽看完了,对于看的一知半解的程度,

远远是没有达到目的的,最大的收获是看的刘伟老师的 《史上最全的设计模式》  ,看完了设计模式起源,设计模式

的七大原则,创建型模式,结构型模式部分,最后的行为型模式没看完,对面向接口编程、面向抽象编程有了进一步的了解,

同时顺利在赶集生活中成功应用,Head First 设计模式也非常赞只看了一章。另外的收获是发现了很多资源,非常不错的资源

依赖注入、CocoaChina 出的 动效专题  结合DesignCode + UI专题  ,也看了一部电影(碟中谍5),上周的最后几天还是蛮充实滴嘛

这周的目标是:

图说设计模式理解,拓展了解下UML2.0,StarUML 工具

史上最全的设计模式导学,看完交互型模式,总体总结下

Head Frist 设计模式,加深对设计模式的理解

Gof 设计模式,传说中的书籍,读读吧,虽然很苦涩。。

结合理论实战分析:

赶集生活、苏宁易购、V2EX、Telegram 项目代码

赶集生活内部IM 模块为主,工作第一嘛




### TensorRT 10.12.0.36 版本信息与下载 TensorRT 是 NVIDIA 提供的一个高性能深度学习推理库,主要用于加速 AI 模型的推理过程。关于 TensorRT 10.12.0.36 的具体版本信息和下载链接,以下内容可能对用户有所帮助。 #### 版本概述 TensorRT 10.12.0.36 属于较新的版本之一,支持多种深度学习框架(如 TensorFlow、PyTorch 等)的模型优化与部署[^1]。该版本的主要特性包括但不限于: - 改进了对 ONNX 模型的支持。 - 增强了 INT8 和 FP16 的推理性能。 - 提供更高效的 GPU 内存管理机制。 #### 下载途径 TensorRT 的官方下载页面位于 NVIDIA Developer 网站。用户可以通过以下步骤获取 TensorRT 10.12.0.36 的安装包: 1. 访问 [NVIDIA Developer](https://developer.nvidia.com/) 并注册开发者账户。 2. 在搜索框中输入“TensorRT”以查找相关资源。 3. 选择对应的操作系统(如 Linux 或 Windows)以及目标平台(如 x86 或 Jetson)。 4. 下载适用于 TensorRT 10.12.0.36 的安装包,并遵循官方文档完成安装过程[^2]。 #### 安装示例 以下是一个基于 Ubuntu 系统的简单安装脚本示例: ```bash # 下载并解压 TensorRT 安装包 wget https://developer.nvidia.com/compute/machine-learning/tensorrt/secure/10.12.0.36/local_repos/nv-tensorrt-repo-ubuntu2004-cuda11.8-trt10.12.0.36-ga-20231215_1-1_amd64.deb sudo dpkg -i nv-tensorrt-repo-ubuntu2004-cuda11.8-trt10.12.0.36-ga-20231215_1-1_amd64.deb sudo apt-get update sudo apt-get install tensorrt # 验证安装是否成功 dpkg -l | grep tensorrt ``` 上述代码展示了如何在 Ubuntu 20.04 环境下安装 TensorRT 10.12.0.36,并验证其是否正确安装[^3]。 #### 注意事项 - 确保本地环境已安装兼容版本的 CUDA 和 cuDNN,否则可能导致 TensorRT 功能受限或无法正常运行。 - 如果需要使用 Docker 容器化部署,可以参考官方提供的 NGC 容器镜像,其中已预装 TensorRT 及其依赖项[^4]。
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