最近在配环境的过程中使用英伟达官方的wget下载cuda_11.0.1_450.36.06_linux.run，下载到一半断流且无法断点续传，用其他工具下载下来是32b或者42b的一个文件。换了设备和环境也是一样，暂时不知道原因，还好有热心网友上传了离线安装包。在这里分享给大家文件较大，不能使用lanzou，只能传到度盘了。下载之前注意一下各版本是否支持，不然百忙一场。cuda_11.0.1_45

官方实时更新地址:[tensorflow与cuda cudnn版本兼容性]tensorflow与cuda cudnn版本兼容性](https://tensorflow.google.cn/install/source#gpu)避免某些朋友浏览不太方便,这里给出最新的结果:Linux:Windows:

环境：cuda11Ubuntu20.4TensorFlow-GPU 2.5成功安装，找不到显卡，报错：Could not load dynamic library ‘libcusolver.so.11’; dlerror: libcusolver.so.11: cannot open shared object file: No such file or directoryCannot dlope

一、背景当执行下面的程序时，如果输入ABC，则知输出结果是（）#include<stdio.h>#include<string.h>int main(){char ss[10] = “1,2,3,4,5”;gets(ss);strcat(ss,“6789”);printf("%s\n",ss);return 0;}在逛论坛的时候遇到了如上的一个问题，目测应该是二级题库或者水

报错ModuleNotFoundError: No module named ‘datasets’解决方案如下:

数字图像处理中介绍了三种邻接方式：4邻接、8邻接、m邻接。其中m邻接似乎文字上不好理解，用一个例子记录一下。下图提供了冈萨雷斯 数字图像处理 第三版中 关于m邻接的定义，并且提供了一个二值图像的矩阵作为例题。例题分析：排除所有为0的点，因为0不在V中，此时还有: b,c,d,f,h取出在4领域中的点: b,d .他们满足条件1，必定是m邻接。此时还有：c,p,h其中c,f,h满足在Nd上的条件，但

一、环境OS：Ubuntu 18.04Environment: PyTorch&Anaconda3Editor: Spyder二、代码部分比使用二乘法手工回归的版本：PyTorch实现可视化一元线性回归的Demo有如下差别：1、使用了神经网络2、使用了自带的loss函数#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-"""...

众所周知，吴恩达先生的机器学习课程与深度学习课程对初学者十分友好。根据我个人的学习经验，视频可能会更容易理解，但是阅读却是我认为的一种高效的复习方式。CSDN下载多了会自动提价，所以特此开一片博文供大家免费下载。下载地址：https://wwe.lanzous.com/iWxjwdy2eoh注：笔记来源于gitHub上的宝藏开源项目https://github.com/fengdu78/deepl

最近做到一个项目,需要混合使pytorch与tensorflow.并且tensorflow要求1.15.查阅cuda与cudnn版本对应之后, 由于平时使用的pytorch,pytorch也可以指定cuda套件版本,于是乎先装了pytorch1.7,然后尝试用cuda安装tensorflow1.15,却死活都装不上,换成pip装上之后检测不到GPU.cuda与cudnn均是按官网要求来的.cond

if i == len(document) - 1 or current_length >= target_seq_length:if current_chunk:# `a_end` is how many segments from `current_chunk` go into the `A`# (first) sentence.a_end = 1if len(current_chunk