这是由于重启服务器，linux内核升级导致的，由于linux内核升级，之前的Nvidia驱动就不匹配连接了，但是此时Nvidia驱动还在，可以通过命令。如果失败了，别急，接着往下看>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>如果安装失败了，请跟者本文走>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>此时，我们需要把新安装的

之前一直在linux上用nvidia-smi查看显卡的使用相关情况，但是在windows的命令行下却用不了，但是本地明明已经安装了NVIDIA的显卡，这种情况往往就是因为没有添加环境变量！！！一、分析原因如果你已经在Windows系统中安装了NVIDIA的驱动，但是windows的命令行中输入nvidia-smi命令之后显示如下错误：'nvidia-smi' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序

怎么进入华为路由器终端管理系统知道合伙人互联网行家2016-12-15一、物理连接1、将配置电缆DB-25插头接到要对路由器进行配置的电脑串口上。2、将配置电缆的RJ-45一端连到路由器的Console口上。二、设置电脑参数1、打开电脑，在电脑上运行终端仿真程序，Windows的超级终端。2、设置终端参数，设置波特率为9600，数据位为8，奇偶校验为无，停止位为1，流量控制为...

别再把 AI 当聊天工具了！2025 年，真正能替你“动脑又动手”的 AI 智能体已悄悄上岗：从帮你一键扒视频文案，到自动做海报、剪书单号，甚至 15% 的职场决策都将由它们代劳。这篇零基础入门指南，只用 5 分钟带你穿越 70 年进化史，看懂智能体到底“智”在哪；再送 6 步搭建流程＋100 个即用模板，让你零代码也能拥有自己的数字员工。

aarch64-linux-gnu作为一种新的架构，在移动设备和嵌入式系统等领域得到了广泛应用。在开发过程中，需要搭建相应的开发环境，并且需要注意与arm-linux-gnueabi存在的不兼容性。虽然会遇到一些问题，但是技术社区提供了许多支持和理解，最终我们可以编写出高效、高质量的程序。

大型语言模型已被证明可以执行复杂的任务。然而，在现实世界中实现一般推理，例如机器人问题，会带来接地气的挑战。论文提出了具体化的语言模型，以将真实世界的连续传感器模态直接结合到语言模型中，从而建立单词和感知之间的联系。具体语言模型的输入是多模态语句，它们交织了视觉连续状态估计和文本输入编码。结合预训练的大型语言模型，对这些编码进行端到端训练，用于多个具体任务，包括顺序机器人操作规划视觉问题解答和图像

目录一、安装显卡驱动二、安装 CUDA三、配置 CUDA 的环境变量四、安装 cuDNN五、检查 CUDA、cuDNN 是否安装成功六、卸载 CUDA首先确认电脑上安装了 NVIDIA 显卡。

通过一段时间的项目实践和agent学术研究的学习，可以明显的感受agent已经成为构建数字生产力的重要技术路径，它的主要突破在于，本身贴合强化学习理念的"行动-反馈"机制与大模型的推理能力的配合使用，实现了“1+1>>2”的组合效应。

CNTK与深度强化学习笔记之二： Cart Pole游戏示例前言前面一篇文章，CNTK与深度强化学习笔记之一： 环境搭建和基本概念，非常概要的介绍了CNTK，深度强化学习和DQN的一些基本概念。这些概念希望后面还有文章继续展开深入:)，但是只看理论不写代码，很容易让人迷惑。学习应该是一个理论和实践反复的过程。上一章的公式太多，这一章没有公式，只有代码。建议大家这两章来回看，把理论和代码对应起来。我

以上这些 PEFT 方法，都是在原来模型参数之外，添加不到原参数量 1% 的参数。在这些新添加的参数上做微调，很多时候就可以媲美全参数微调了。以我个人经验来说，LoRA 和 QLoRA 是现在比较常用的，库也很好地支持了这两种方法。像是 Adapter 以及基于 pseudo soft prompt 的一些方法比较少会用到。【一家之言，欢迎评论区交流】一些论文几篇博文解密Prompt系列3. 冻结