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Nvidia显卡对应驱动,cuda toolkit 和 cuDNN 之间的版本关系【cuda 升级和显卡什么关系?】

cuda 和显卡的关系是:CUDA是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台,CUDA架构使得GPU能够解决复杂的计算问题。NVIDIA GeForce GTX 1060、1070、1080等:对应CUDA 8.0或更高版本。NVIDIA Quadro P6000、P5000等:对应CUDA 8.0或更高版本。NVIDIA Tesla P100、V100等:对应CUDA 9.0或更高版本。

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#linux#运维#服务器
图数据库-Neo4j(七):数据库备份【导出:neo4j-admin dump】【导入:neo4j-admin load】【旧版本Neo4j导出的文件导入到新版本的Neo4中需要修改配置文件中的参数】

在导入导出(迁移备份)数据库之前,首先需要关闭相应neo4j自定义备份数据的存储路径为:/home/neo4j_backup/一、关闭数据库#切换到/bin目录下./neo4j stop二、导出确定好目前数据库的名称,默认的为:graph.db。进入$NEO4J_HOME/bin目录执行如下数据库导出命令:--database 是数据库名称--to 是备份数据目录的地址与名称(base) [roo

人工智能-第三方库(工具包):SHAP【可解释性机器学习】

可解释机器学习在这几年慢慢成为了机器学习的重要研究方向。作为数据科学家需要防止模型存在偏见,且帮助决策者理解如何正确地使用我们的模型。越是严苛的场景,越需要模型提供证明它们是如何运作且避免错误的证据关于模型解释性,除了线性模型和决策树这种天生就有很好解释性的模型意外,sklean中有很多模型都有importance这一接口,可以查看特征的重要性。其实这已经含沙射影地体现了模型解释性的理念。只不过传

Linux:centos7 关闭屏保

在这里我发现,原来一开始的时间是五分钟,改为never之后关闭就可以了,再也不用因为要多次输入密码而烦恼了。的屏幕保护所困扰,总是没过几分钟就得重新输入一次密码,今天我终于找到如何解决了,我这个xuezha太难了。先打开虚拟机,然后点击。

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云计算,主要有三种服务模式:IaaS、PaaS、SaaS的区别

如果你再进⼀步,购买某些在线论坛或者在线⽹店的服务,这意味着你也不⽤⾃⼰开发⽹站程序,只需要使⽤它们开发好的程序,⽽且他们会负责程序的升级、维护、增加服务器等,⽽你只需要专⼼运营即可,此即为SaaS。使用者并不管理或控制底层云基础结构,这包括网络、服务器、操作系统、存储,甚至包括个别应用程序,但可能不包括提供商定义的特定于用户的应用程序配置设置。使用者并不管理或控制底层云基础结构,这包括网络、服务

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#云计算#paas#云原生
WSL2:安装CentOS7(或任何你想安装的Linux发行版)【方法①:利用docker拉镜像,再导出】【方法②:直接利用CentOS-WSL安装包】

下载docker镜像(我这里是因为已经下载好了,所以显示的结果是这样)前提条件:安装了虚拟机,且安装好了Docker。导出centos7.tar包过程截图。启动centos并查看启动后的容器。把刚刚导出的容器下载到本地电脑上。找到你想要的CentOS版本。安装刚刚导出的CentOS7。查看已经下载好的镜像。

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#linux#docker#运维
WSL安装:Windows下的Linux子系统【让开发人员直接在Windows上按原样运行GNU/Linux环境(包括大多数命令行工具、实用工具和应用程序),且不会产生传统虚拟机或双启动设置开销】

必须运行 Windows 10 版本 2004 及更高版本(内部版本 19041 及更高版本)或 Windows 11。若要检查 Windows 版本及内部版本号,选择 Windows 徽标键 + R,然后键入“winver”,选择“确定”。可通过选择“开始”>“设置”>“Windows 更新”>“检查更新”来更新到最新的 Windows 版本。

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Ubuntu中设置mysql开机自动启动

之后再输入sudo service mysql status查看mysql是否自动启动。如果没有开机自动启动,使用下面命令设置开机自动启动。然后输入reboot重启虚拟机。

#mysql#ubuntu#linux
NLP标注工具:brat【可用于标注:实体、关系、事件、属性】【只能用于Linux下】【开源、免费】

brat是linux下的一款应用于webserver端的文本标注工具,可用于标注如下类型信息:实体:命名实体,可用于NER;关系:实体间关系,可用于关系抽取;事件:实体参与的事件;属性:事件或实体的属性,常用于知识图谱。一、brat的安装1、基本环境配置【系统环境】brat只能用于linux下,若为windows系统,请安装于linux虚拟机上。【web环境】官方建议使用使用Apache2进行we

Docker:使用Nvidia官方的pytorch、tensorflow、TensorRT镜像创建Container容器

相信大家在学习新的知识前都遇到过开发环境安装不上,或者环境冲突和版本不匹配的情况,另外当我们想要安装多个版本的支持库时,在本地环境上直接安装往往会导致版本冲突的情况,如果我们使用虚拟机或者WSL技术新建一个完整系统,这又往往需要耗费很长时间,同时在我们学习深度学习等相关技术时,我们需要使用到显卡进行计算,虚拟机调用显卡很不方便,同时CUDA、cuDNN、cuBLAS、TensorRT等GPU计算支

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#docker
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