在安装一切环境之前,一定要先清楚所需的环境的版本要求,包括显卡和CUDA的对应,系统的版本,python的版本等等。triton各版本驱动要求信息和包含库信息
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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基于tensorrt的多路视频分析处理案例python源码.zip 【说明】 【1】项目代码完整且功能都验证ok,确保稳定可靠运行后才上传。欢迎下载使用!在使用过程中,如有问题或建议,请及时私信沟通,帮助解答。 【2】项目主要针对各个计算机相关专业,包括计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网等领域的在校学生、专业教师或企业员工使用。 【3】项目具有较高的学习借鉴价值,不仅适用于小白学习入门进阶。也可作为毕设项目、课程设计、大作业、初期项目立项演示等。 【4】如果基础还行,或热爱钻研,可基于此项目进行二次开发,DIY其他不同功能,欢迎交流学习。 【特别强调】 项目下载解压后,项目名字和项目路径不要用中文,建议解压重命名为英文名字后再运行!有问题私信沟通,祝顺利! 基于tensorrt的多路视频分析处理案例python源码.zip基于tensorrt的多路视频分析处理案例python源码.zip基于tensorrt的多路视频分析处理案例python源码.zip基于tensorrt的多路视频分析处理案例python源码.zip基于tensorrt的多路视频分析处理案
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【python毕业设计】基于Python的社区志愿者管理系统(FastAPI+Vue3) 适合python毕业设计 python课程设计 完整版 源码+sql脚本+论文 完整版
这个是完整源码 python FastAPI实现 vue 【python毕业设计】基于Python的社区志愿者管理系统(FastAPI+Vue3) 适合python毕业设计 python课程设计 完整版 源码+sql脚本+论文 完整版 数据库是mysql 社区治理现代化对志愿服务的组织效率、过程留痕和激励公平提出了更高要求。传统以纸质登记、即时通讯群和电子表格为主的管理模式,难以支撑活动发布、报名审核、签到确认、服务时长累计和积分激励等闭环业务,也不便于社区工作者掌握队伍结构与活动成效。针对上述问题,本文设计并实现了一套基于 Python 的社区志愿者管理系统。系统采用前后端分离架构:后端以 Python 3.11 为开发语言,使用 FastAPI 构建高性能 REST 接口,结合 Pydantic 完成参数校验,使用 SQLAlchemy 2.0 访问 MySQL 8 数据库 db_community_volunteer;前端以 Vue 3 为核心,配合 Vite、Vue Router、Pinia 与 Element Plus 实现管理员后台和志愿者门户两套界面。系统覆盖社区与队伍维护、志愿者注册审核、活动发布与大厅展示、在线报名与审核签到、服务记录与积分等级、公告通知以及首页统计图表等功能。登录环节通过 JWT 中间件统一鉴权,除白名单接口外均需携带令牌;管理员与志愿者按角色进入不同工作台。实践表明,该系统能够把志愿服务从“线下口头协同”转变为“线上可查询、可审核、可统计”的规范化流程,对提升社区志愿服务数字化水平具有较好的应用价值。
mamba-ssm-2.2.2-cp310-cp310-win-amd64.whl+安装环境+测试脚本.7z
编译环境: vs2022 win10 x64 anaconda3+python3.10 torch==2.3.1+cu118 cuda11.8.0+cudnn8.9.7 triton==2.1.0 causal_conv1d==1.4.0 mamba==2.2.2 RTX2070显卡 注意编译的whl是不能用于RTX50显卡的,可以用于RTX20-RTX40系列显卡,安装时候尽量和模块一致
Radeon显卡AI开发指南[项目代码]
本文详细介绍了Radeon显卡在AI开发中的高性价比优势,包括其32GB大显存对32B以上大模型的支持、RDNA 4架构的AI能力升级、ROCm环境搭建步骤、模型部署实战经验以及CUDA到ROCm的迁移指南。文章通过实测数据对比了Radeon AI PRO R9700与NVIDIA RTX 5080的性能差异,并提供了选购建议和避坑指南。对于预算有限但需要本地运行大模型的开发者、学术研究者以及游戏+AI跨界用户,Radeon显卡提供了一个极具性价比的解决方案。
causal-conv1d-1.4.0-cp310-cp310-win-amd64.whl文件+说明文档.7z
编译环境: vs2022 win10 x64 anaconda3+python3.10 torch==2.3.1+cu118 cuda11.8.0+cudnn8.9.7 triton==2.1.0 causal_conv1d==1.4.0 mamba==2.2.2 RTX2070显卡 注意编译的whl是不能用于RTX50显卡的,安装时候请务必和模块保持一致
RTX50显卡专用的mamba2的whl文件包含causal-conv1d mamba-ssm等
这是本人亲自编译的whl文件,具体编译信息参考博文:https://blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/164456032 vs2019(理论支持vs2022) win10 x64 anaconda3+python3.10 torch==2.8.0+cu128 cuda12.8.0+cudnn9.8.0 triton-windows==3.3.0a0.post17 causal_conv1d==1.4.0 mamba==2.2.2 RTX5060 Laptop显卡
arm64和x86-64平台下的mmcv2.1.0(cuda13+cp310+torch2.9)
mmcv-2.1.0-cuda13-torch2.9-cp310-cp310-linux_aarch64.whl mmcv-2.1.0-cuda13-torch2.9-cp310-cp310-linux_x86_64.whl
基于TensorFlow-gpu111框架在Windows10环境下构建并训练一个用于PTB数据集语言建模任务的双层LSTM循环神经网络模型_该项目详细实现了包含每层200个.zip
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onnxruntime-1.19.2.zip
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Dify + vLLM 对接排障速查表
Dify+vLLM对接必备。五大崩溃修复、检查清单、Docker网络配置、SDK兼容矩阵。
大模型学习路线[代码]
本文详细介绍了2025年从零基础入门到精通大模型的学习路线,涵盖了基础准备阶段、核心技术学习阶段、实战项目阶段和高级技能学习阶段。内容包括数学基础、编程基础、深度学习基础、Transformer模型、预训练技术、自然语言处理基础等。此外,还提供了实战项目建议和高级技能学习方向,如大模型API应用开发、模型微调与私有化部署等。文章旨在帮助初学者和专业人士系统掌握大模型相关知识和技能,推动各行业的变革与创新。
pip-xgboost-1.7.2.tar.gz.zip
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Screenshot_20260913_202246_com.quark.browser.jpg
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16_JVM垃圾回收信息工具类(Java企业级代码)
一份可直接落地的 JVM 垃圾回收信息工具类(JDK17 + Spring Boot3.x,无第三方依赖)。基于 java.lang.management.ManagementFactory 获取当前 JVM 全部垃圾回收器(如 G1 Young/Old Generation)的运行指标:回收器名称、累计回收次数、累计回收耗时,并提供所有回收器的次数与耗时汇总,JVM 未统计的 -1 会自动跳过。内部用 record 封装快照、返回不可变集合、空值安全,final 类加私有构造、注释完整,粘贴进项目即可用于监控埋点、健康检查接口和线上 GC 排障。配套 md 含功能说明、运行环境与完整源码。
蓝色调的企业形像官网源码
网站集成前台,后台管理 首页,产品展示,企业动态,成功案列,企业信息,留言板,企业内部论坛(简约型),所有功能模块在后台管理都可修改。
2026 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛C 题 微网与外部电网电力调控策略(数学建模,代码,论文免费分享)
内容概要:本文围绕2026年高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题“微网与外部电网电力调控策略”展开,系统研究了微电网内部源-荷-储的协同优化调度及其与主电网的能量交互机制。内容涵盖电力系统建模、不确定性因素(如风光出力波动、负荷变化)的处理方法,重点引入鲁棒优化、两阶段优化等先进建模技术以提升策略的稳定性与实用性。研究不仅构建了完整的数学模型,还配套提供了Matlab代码实现、仿真结果分析及论文撰写框架,帮助使用者从理论到实践全面掌握问题求解路径。此外,资源包中包含了详细的运行结果展示、参考文献支持以及可复现的完整资料下载链接,极大提升了学习与参赛效率。; 适合人群:全国大学生数学建模竞赛参赛学生,尤其是具备一定数学建模基础、Matlab编程能力及电力系统相关知识的本科生与研究生;同时也适用于从事微电网优化、能源调度、智能电网等领域研究的科研人员和技术开发者。; 使用场景及目标:①用于备赛训练,快速掌握C题核心建模思路与求解流程,提升竞赛实战能力;②学习微电网在不确定性环境下的优化调度方法,深入理解鲁棒优化、场景削减、多目标协调等关键技术在能源系统中的实际应用;③通过提供的代码与论文模板进行修改与拓展,完成高质量的建模作品或科研原型。; 其他说明:该资源为免费分享内容,包含题目解析、完整代码、仿真结果与论文框架,可通过指定公众号“荔枝科研社”或百度网盘链接获取全套资料。建议使用者结合实际数据进行模型调参与结果验证,以增强模型的适应性与创新性,同时鼓励在原有基础上开展延伸研究,提升学术与应用价值。
2026年最新合肥市公交、地铁线路及站点矢量数据.zip
数据格式:shp 数据坐标:GCJ02 数据更新时间:2026年9月 公交线路来源:8684网站 https://8684.com.cn/ 站点数据来源:高德API接口 数据打开方式:QGIS或Arcgis 站点数据字段:名称、序号、对应线路、几何信息 线路数据字段:名称、类型、起点、终点、开始时间、结束时间、起步价、全价、长度、公司、几何信息
js实现树形结构,功能强大,调用简单
下载代码方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在信息技术领域中,JavaScript被视作一种极为普遍用于前端编程的语言,特别是在开发具有交互性的用户界面方面。"使用JavaScript达成树形结构"是一项常见任务,特别是在数据管理和呈现的场合,例如文件系统、组织体系或菜单路径。本部分将详尽分析如何借助JavaScript达成树形结构,并附上相关参考资料。 树形结构是一种数据构造,它描绘了对象之间的层级关联。每一个节点(或成分)可以拥有零个或多个子节点,而根节点则不具备父节点。在JavaScript中,树形结构通常通过对象和数组来构建,其中每个对象象征一个节点,包含信息以及指向其子节点的链接。 在JavaScript中达成树形结构,一般涉及以下核心概念和方法: 1. **节点构建**:生成一个Node对象,内含数据属性(例如ID、名称、数值等)和指向子节点的数组。 ```javascript function Node(data) { this.data = data; this.children = []; } ``` 2. **节点增加**:向树中插入新节点,可能是作为根节点或是已存在节点的子项。 ```javascript Node.prototype.addChild = function(child) { this.children.push(child); }; ``` 3. **树遍历**:访问树中的所有节点,常用的方法有深度优先搜索(DFS,涵盖前序、中序、后序搜索)和广度优先搜索(BFS)。 4. **节点定位**:依据特定标准(例如ID或数值)在树中搜寻节点。 5. **节点移除**:从树中删除指定节...
车险理赔管理系统源码 SSM+MySQL 投保查勘定责闭环(毕业设计)
基于 Spring+SpringMVC+MyBatis 的车险理赔管理系统:客户投保生成保单,出险在线提交理赔申请,查勘员登记现场查勘记录,管理员完成事故定责与赔付结案,附查勘照片等附件管理。三类角色 Session 鉴权,layui+bsgrid 分页表格,6 表库一键导入,ROOT 应用三步部署。
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