YOLOv11模型訓(xùn)練實(shí)戰(zhàn)：基于PyTorch-CUDA-v2.7鏡像的完整流程 在深度學(xué)習(xí)加速落地的今天，一個(gè)常見的痛點(diǎn)困擾著許多算法工程師：明明代碼沒問題，卻因?yàn)榄h(huán)境配置不一致導(dǎo)致“在我機(jī)器上能跑”的尷尬局面。尤其是在目標(biāo)檢測(cè)這類對(duì)算力要…

FLIR Forge 5GigE5GigE是一系列高性價(jià)比、易于使用的GigE Vision接口相機(jī)，專為需要高速數(shù)據(jù)采集和傳輸?shù)墓I(yè)成像應(yīng)用設(shè)計(jì)。一、主要特點(diǎn)3、超越5GigE性能，增加突發(fā)模式，相機(jī)自帶500MB存儲(chǔ)空間除了支持1、2.5和5GigE的鏈路速度外，…

盡管不能否認(rèn)手動(dòng)測(cè)試的價(jià)值，自動(dòng)化測(cè)試的需求卻在不斷增長(zhǎng)。自動(dòng)化測(cè)試可以為公司和團(tuán)隊(duì)帶來許多好處：時(shí)間效率高、覆蓋面廣。如何最好地制定自動(dòng)化測(cè)試策略呢？在本文中，我將展示測(cè)試自動(dòng)化策略的所有7個(gè)階段中的一些最佳實(shí)踐&am…

Travis CI已停用？轉(zhuǎn)向GitHub Actions的新配置 在開源項(xiàng)目持續(xù)集成的演進(jìn)歷程中，許多開發(fā)者都曾經(jīng)歷過這樣一個(gè)瞬間：提交代碼后滿懷期待地打開CI狀態(tài)頁，卻發(fā)現(xiàn)構(gòu)建任務(wù)卡在“等待資源”長(zhǎng)達(dá)十幾分鐘——而這往往只是因?yàn)槊看味家亍?

需要從Linux內(nèi)核和ELF文件格式兩個(gè)角度來回答。關(guān)于mm_struct和VMA，需要解釋清楚VMA的概念、紅黑樹組織方式，以及它與頁表的關(guān)系。關(guān)于PIC和GOT/PLT，需要說明-fPIC編譯選項(xiàng)的作用、GOT在PIC中的特殊要求，以及整個(gè)過程的工作流程。…

如何將本地PyTorch項(xiàng)目遷移到CUDA-v2.7鏡像環(huán)境中？ 在深度學(xué)習(xí)研發(fā)的日常中，你是否曾遇到過這樣的場(chǎng)景：本地訓(xùn)練好一個(gè)模型，興沖沖地部署到服務(wù)器上，卻發(fā)現(xiàn)代碼報(bào)錯(cuò)——“CUDA not available”？或者團(tuán)隊(duì)成員…

PyTorch-CUDA-v2.7 鏡像：構(gòu)建高效深度學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境的技術(shù)實(shí)踐 在人工智能研發(fā)日益工業(yè)化和標(biāo)準(zhǔn)化的今天，一個(gè)穩(wěn)定、可復(fù)現(xiàn)、開箱即用的開發(fā)環(huán)境，往往比模型本身更能決定項(xiàng)目的成敗。尤其是在團(tuán)隊(duì)協(xié)作、遠(yuǎn)程實(shí)驗(yàn)或云上訓(xùn)練場(chǎng)景中，“…

PyTorch-CUDA-v2.7鏡像權(quán)限管理策略：多用戶共享環(huán)境設(shè)置 在現(xiàn)代AI研發(fā)環(huán)境中，一個(gè)常見的痛點(diǎn)是：新成員加入團(tuán)隊(duì)后，往往需要花費(fèi)數(shù)小時(shí)甚至一整天來配置本地的PyTorch CUDA開發(fā)環(huán)境——驅(qū)動(dòng)版本不匹配、cuDNN缺失、Python依賴沖突…