近期想了解一下 IOS 下是如何进行音视频采集和渲染的。在学习一门新的知识时，很多人都有自己的学习方法，有的是买书学习，有的是看论坛等等不一而终。我的学习习惯是直接找一个比较好的开源项目，去分析它的代码。这样即可以了解到新的知识，又可以知道该如何编写正确的代码。自己的一点小心得哈。
在上期，我们提到，在DGX A100中，由于CPU的PCI-E IO通道数少于GPU、RoCE网卡和NVMe SSD盘所需要的通道数量，工程师们设计了PCI-E Switch来实现PCI通道的扩展：
于恒：直播间的朋友大家好！欢迎大家来到本次AI科技大本营公开课，我是本次讲师于恒。
这篇文章主要介绍的是家用的深度学习工作站，典型的配置有两种，分别是一个 GPU 的机器和四个 GPU的机器。如果需要更多的 GPU 可以考虑配置两台四个 GPU 的机器。
7月4日，2022 CUDA on Arm Platform线上训练营开始第一天的课程。 第一天的课程，NVIDIA开发者社区何琨老师重点讲解: 基于Arm的Jetson开发环境介绍，Arm Linux系统简介（1.1理论课+实验课） 介绍实验平台，介绍Linux编译的基本技巧，介绍基本的开发环境。实验课：Makefile 编写规范。 GPU架构及异构计算（1.2） 介绍GPU架构以及异构计算的基本原理 介绍GPU硬件平台 介绍基于Arm的嵌入式平台GPU架构和编程模型之间的关系，介绍
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近期IT领域最火热的话题就是AIGC了，可以说是真正出圈了，这个词貌似是百度大力推广的；国际上用得更多的是Generative生成式AI。最近的热点是“真”智能聊天的产品chatGPT。我认为对上层产品而言最关键的是这2个里程碑:
近日，鹅厂数据库工程师参加了国际顶级数据库会议2019 ICDE，特为没去到现场的小伙伴带来本次大会最新前沿资讯。在2019的ICDE会议上有很多热门分享，包括工业界成果，学术界最新的研究前沿等，我们萃取了ICDE精华以飨读者，分享技术，一起共同成长。下面请跟随鹅厂高级工程师孙旭的脚步，带你走进本次盛典。 数据库与新硬件 这次会议部分Topic是和新硬件相关。我主要听取了在GPU里面实现Hash Join算法，以及在FPGA中实现压缩算法。对应的相关论文：《Revisiting Hash Join on
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主要介绍主机GPUx1/GPUx2的配置，GPUx4/GPUx8的配置后面介绍，建议结论如下，3080版本总计13000左右，3090版本总计21000左右(显卡加6000左右换成3090，电源换成1000w，其他不需要变即可)。
今天给大家推荐一个比较好的图片处理SDK,应该对大家有所帮助，最近快春节了，年底太忙了，希望大家见谅，可能推送的内容不及时或者少了些。你们放心，我的口号就是：你们只负责学习和提高，我帮你们寻找和分享，保证篇篇精彩和经典。 功能和介绍： 1，图片编辑(图片添加，文字添加)，实现图片编辑中的图片添加，旋转，缩放，删除；文字的添加，大小缩放，字体更换，颜色更换，删除； 2，基本滤镜实现与接口封装； 涂鸦(画笔的样式，粗细，颜色，橡皮擦，贴图)； 相框(简单相框，酷炫相框)； 马赛就克(基本马赛克，酷炫马赛克，
语音直播，简单来说就是实时声音播放的意思。语音直播区别与视频直播，它没有主播的画面，仅以主播的声音为载体实时播出，但大家一样可以使用文字互动。
想要你的深度神经网络起很好的效果，维度的准确性是最基本的东西，代码不出错也是必须的一步，除了这些以外，还需要规划好参数以及超参数。
JupyterLab 是用于笔记本、代码和数据的最新的基于 Web 的交互式开发环境。其灵活的界面允许用户配置和安排数据科学、科学计算、机器学习方面的工作流程。模块化设计邀请扩展来扩展和丰富功能。
Vivado HLS 国内目前也是正在兴起，就我所知目前比较好的两家是华为和展讯两家ESL部门了，这是一门加速硬件设计的神器！ 1.Vivado HLS的设计流程 2.C语言则哦那个和的代码风格 3.for循环的优化方法 4.数组的优化方法 5.IO端口实现 FPGA是可编程的ASIC（硬件可编程），传统的FPGA有7-Series，UltraScale和UltraScale+，SOC的有Zynq-7000和UltraScale+ MPSoC。 CPU，DSP，GPU是软件可编程。 FPGA资源 逻辑单元
Windows下TensorFlow安装与代码测试 一：Tensorflow介绍 TensorFlow是谷歌的深度学习应用开发框架，其思想基于数据流图与节点图实现，简单易用，同时有具有以下几个特点： 可视化训练过程 CPU与GPU支持 先构建再运行的数据流节点会话 支持的系统包括如下： Ubuntu 16.04以后版本 Windows7以后版本 MacOS X 10.11以后版本 特别强调一下，最好是64位的系统比较好，因为Tensorflow本身测试都是64位的机器上完成的，当前的Tensorflow的最
选自：TVM社区 作者：陈天奇 Alexnet 横空出世的两年之前，我选择了深度学习作为本科毕设方向。当时的深度学习并没有现在那么火热，也没有现有的 GPU 卷积实现，我在实验室的 GTX 470 上面第一次手写 GPU 卷积用以支持卷积 RBM，当时针对 CPU 十多倍的加速比让我兴奋不已。虽然最终那段研究经历并没有结果，但是计算本身对于机器学习的推动作用却深深地印在了我的脑海里。 深度学习系统支是推动进步的引擎，而在引擎的核心，则是像 cuDNN 这样的针对硬件的高效算子实现。每一个高效的算子库的背
Mesa 的 Rusticl 驱动程序作为开源 Gallium3D 驱动程序的现代基于 Rust 的 OpenCL 实现，已经表明它能够在至少一些 GPU 和工作负载上胜过 AMD 的开源 ROCm 计算堆栈。
下载链接：https://developer.nvidia.com/embedded/downloads
今天NVIDIA Jetson下载中心悄咪咪地发布了Jetson TX2 NX模组的相关资料：
设备跟踪和管理正成为机器学习工程的中心焦点。这个任务的核心是在模型训练过程中跟踪和报告gpu的使用效率。
论文出自Google Brain，是对前一篇论文的改进,前一篇文章讲述了用RNN去搜索一个最好的网络结构，而这篇文章认为之前的搜索空间太大，效果不好，所以改成搜索CNN的效果最好的conv cell。再用这些conv cell来构建一个更好的网络。 链接：https://arxiv.org/abs/1707.07012 ---- 1、Introduction 在ImageNet上学习到的分类网络，其特征迁移到其他任务时，往往能获得更好的效果。但是如果将前一篇文章提出的NAS直接在ImageNet上训练
在前面一篇博客中，我们介绍了MindSpore在机器学习过程中保存和加载模型的方法。这种将模型存储为静态文件的做法，使得我们可以更灵活的使用训练出来的模型，比如用于各种数据集的验证，或者是迁移学习等场景。
Mac系统优化工具哪个比较好用？Sensei Mac中文版可以为您实时监测系统性能，并优化清理，是一款非常好用的系统优化清理工具，Sensei for Mac提供了一些与硬件和软件相关的功能。
通俗的来说就是Cpu:(#`O′)喂你好,是Gpu吗？快点醒醒我这里又有画画的任务了(Cpu调用Gpu的次数),打一个比方比如上传很多文件到百度云或其他地方时,都会把它压缩到一个文件夹里,不会把它们分开上传(当然还有原因就是它们数据是相关,比如是主题的一套ico文件或软件的安装文件),排除这些和文件整合的原因,假设网速没有波动,分开传和压缩包,压缩包速度一定快很多的(不仅仅是因为压缩包更小),主要是每次上传还有一些预备动作(比如与服务器链接,初始化Socket等等),细心的会发现文件当拖动到百度云会有几毫秒的延迟。其实优化DrawCall主要是Cpu的处理速度的优化,Cpu和Gpu是并行工作的,处理的方式有一个命令缓存区,具体如图所示:
近日，亚马逊正式推出了开源代码库 AutoGluon。开发者依靠仅仅几行代码，就可以编写出 AI 嵌入应用程序。
我们在进行机器学习的时候，肯定需要使用一个比较好的 GPU 显卡，其次就是一个性能强劲的 CPU 了。主频高的 CPU 在跑程序的时候，真的有时候比使用 GPU 都跑的快，所以如何查看自己机器的 CPU 就是必不可少的步骤了。我们常常选购笔记本或者服务器的时候，总是会看到 X 核 XG 这样的表示，今天我们就一起来了解下其中的一些常见术语吧！
小伙伴都知道 在 WPF 里面使用了 DX 作为底层的渲染，在说到 WPF 卡顿的时候，还请小伙伴不要忘记 dx 部分也是可能存在卡顿的
最近两年HDR这个概念可谓是铺天盖地而来，手机也好PC也好电视也好，都拼命往自己头上扣HDR的帽子。而在某些发烧友眼中，如果看片子不带HDR，堪比步兵变骑兵，一下子变得索然无味。然而，新事物往往也伴随着众多新坑，特别是在软硬件环境复杂的PC平台，稍有不慎就会摔得脸青鼻肿，播HDR的效果甚至不如播普通的片子。
博主目前不是相关从事人员，本文的书写时，博主学习机器学习与深度学习已有2月有余，如有知识性错误还请指正。
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本文是胡新辰针对知乎问题“有哪些LSTM(Long Short Term Memory)和RNN(Recurrent)网络的教程？”的答案，对LSTM学习教程、资料以及最新进展介绍总结的很详细，很有参考价值。 先给出一个最快的了解+上手的教程： 直接看theano官网的LSTM教程+代码：LSTM Networks for Sentiment Analysis 但是，前提是你有RNN的基础，因为LSTM本身不是一个完整的模型，LSTM是对RNN隐含层的改进。一般所称的LSTM网络全叫全了应该是使用LSTM单
大家好，首先非常荣幸有机会收到LiveVideoStack邀请来和大家分享腾讯视频云在AI视觉上的落地实践与应用，以及AI视觉泛化应用过程遇到的机遇和挑战。
编者按 近来，深度学习成为一个流行词。深度学习可以更好地通过增加数据集的规模来改善学习结果，与传统的机器学习工具相比，深度学习挖掘了神经网络的潜力。基于强大的特征提取，它比其他工具更适合模式识别（图像
AI 科技评论按： Kaggle 是全世界首屈一指的数据科学、机器学习开发者社区和竞赛平台，来看看 Kaggle 亚马逊雨林比赛金牌团队的经验分享吧。 日前，中山大学CIS实验室的研二学生刘思聪为我们带来了一场精彩的分享。他所在的队伍在 Kaggle 上的亚马逊比赛中获得了金牌，在这次的分享上，他为我们详述了比赛过程中所获得的经验以及图像比赛中的一些通用套路。 下面是他的分享内容，AI 科技评论做了不改变原意的编辑整理： 大家好,我叫刘思聪，来自中山大学CIS实验室。我们前段时间参加了Kaggle上面一个亚
AI研习社按： Kaggle 是全世界首屈一指的数据科学、机器学习开发者社区和竞赛平台。日前，中山大学CIS实验室的研二学生刘思聪为我们带来了一场精彩的分享。他所在的队伍在 Kaggle 上的亚马逊比赛中获得了金牌，他为我们详述了比赛过程中所获得的经验以及图像比赛中的一些通用套路。 下面是他的分享内容，AI 研习社做了不改变原意的编辑整理： 大家好,我叫刘思聪，来自中山大学CIS实验室。我们前段时间参加了Kaggle上面一个亚马逊雨林的卫星图像比赛，取得了不错的成绩，然后也得到了一些经验，今天就给大家分享一
我们都知道在人脸识别模型的学习过程中，模型会将数据集中每个人脸的特征映射到所谓的嵌入空间中，而在这个空间中，属于同一个人的特征被拉到一起，属于不同人的特征会被推开。同时也存在一个重要的法则是数据集提供的身份越多，模型的表征能力就越强。
摘要 虽然TensorFlow已经成为了实现深度学习算法最受欢迎的工具之一，但要将其应用于海量数据上仍然存在效率问题。为了提高TensorFlow的运行速度，我们将TensorFlow并行化的跑在了Kubernetes集群上。在本次讲座中将介绍如何使用Kubernetes管理可使用CPU和GPU的TensorFlow集群。 嘉宾演讲视频及PPT回顾：http://t.cn/RnVeXX1 我今天的分享，第一个先介绍下什么是深度学习，有一个什么样的历史，包括它现在的一些现状；第二个是TaaS的简介；最后是分布
云游戏具有极大的想象空间，从20年前，就吸引众多的前辈们尝试。由于技术条件不够成熟，而纷纷成为了前浪。
正文字数：4204 阅读时长：6分钟 AI就像一个加速器，正在渗透在多媒体应用的方方面面，改进甚至颠覆传统的图像视频处理方法。本文整理自腾讯云高级研发工程师刘兆瑞在LiveVideoStackCon 2020北京站上的演讲，将从超低码率压缩场景下AI技术在前置处理中的优化、AI技术的画质修复探索以及智能编辑场景的落地实践三个方面展开。 文 / 刘兆瑞 整理 / LiveVideoStack 大家好，首先非常荣幸有机会收到LiveVideoStack邀请来和大家分享腾讯视频云在AI视觉上的落地实践与
学习率是一个非常非常重要的超参数，这个参数呢，面对不同规模、不同batch-size、不同优化方式、不同数据集，其最合适的值都是不确定的，我们无法光凭经验来准确地确定lr的值，我们唯一可以做的，就是在训练中不断寻找最合适当前状态的学习率。
小提琴图在单细胞领域应用非常广泛，能比较好的展现具体的某个基因在不同的单细胞亚群的表达量高低分布情况，如下：
我们知道视频的 清晰度和大小和视频的码率有关，如果运营者自己的源本身就是码率高的，而且在VLC等常用播放器中都可以流畅播放的话，那么在电视盒中如果其他条件都是比较好的话，那么就可以实现清晰流畅播放。
有显卡的笔记本或台式可通过nvidia-smi查看最高支持cuda版本，例如我的支持12.0，安装了cuda11.8（nvcc -V）。
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