=============================环境准备=================================================================Clone&源项目同步==============================（2）加入openEuler社区，地址：https://www.openeuler.openatom.cn/zh/（1）w

摘要：本文介绍了在Linux系统上安装昇腾910B NPU驱动的完整流程。首先通过yum安装必要的依赖包，然后从昇腾社区下载驱动并设置权限。创建专用用户组后运行驱动安装脚本，遇到内核头文件缺失报错时，需通过yum install kernel-devel解决。最后安装固件并通过npu-smi info验证驱动是否成功安装。整个过程涵盖了依赖安装、驱动配置、错误排查等关键步骤，为昇腾NPU环境搭建提

在CentOS和openEuler系统中配置VNC服务时，可能出现黑屏问题，主要原因是VNC与图形界面冲突。解决方法包括：1)停止所有图形服务(GDM和VNC)；2)清除残留Xorg和Xvnc进程；3)重建/tmp目录结构，确保正确的权限设置(1777粘滞位)；4)删除损坏的.Xauthority认证文件。这些步骤可有效恢复图形界面与VNC服务的正常运行。注意操作前需备份重要数据，使用sudo权限

回车使得右侧的<deactive>变为<active>后，方向间控制光标至右下角<back>选择返回。全部配置好后方向键“下”一直到底，方向键到右下角回车“ok”或者“back”退出该级目录。*如果对命令行不熟悉，上述教程中的第4.5步也可以用以下交互式可视化操作代替。当网络无法连接，ssh无法远程访问时，可用IBMC地址实现网线直连。返回上一层，此时对配置好的网络进行激活（active）可以得

本文详细介绍了在华为Arm架构服务器（openEuler 22.03系统）上部署Qwen3-32B大语言模型的完整流程。主要内容包括：1）通过Anaconda配置Python 3.9虚拟环境并安装ModelScope；2）下载模型权重到指定存储位置；3）获取适配的MindIE推理引擎；4）Docker环境配置与问题排查；5）容器启动与参数配置；6）服务化推理测试。重点解决了Docker安装、NPU

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os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1"gpu_options = tf.GPUOptions(allow_growth=True)sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))

最近又开始搞树莓派的深度学习模型。很多windows端的环境需要在树莓派上重新部署，中间出现了非常多的问题。主要以各种库的下载安装为主要。此时更改apt的下载源可以结局该问题。

Brain Connectivity Toolbox是一个MATLAB工具箱, 可以对结构和功能脑组织数据集进行复杂网络(图)分析.网址1:http://www.nitrc.org/projects/bct网址2:http://www.brain-connectivity-toolbox.net/【网络的统计描述和结构】assortativity_bin: 二元网络(binary n...

搜了各种问题，有人说cv2版本问题不兼容，但是卸载重新装了后依旧报错；有人说报错因为一张图里出现多个目标检测内容所以报错巴拉巴拉，但依旧没啥用。原因其实是cv2这个版本无法绘制float型的图，只能绘制int型，所以把所有的数字部分全部类型转化为int（）型即可。