我有一个Jetson Xavier NX板。我需要连接超声波传感器。
我使用Jetson.GPIO库通过GPIO进行通信，但没有
我正在尝试为GStreamer安装官方的NVIDIA Codecs。我有以下设置：
<ul>
<li> Ubuntu 18.04 </li>
<li> Gstreamer 1.14.5 </
我正在使用catboost来解决多类分类。
当我使用catboost拟合模型时，gpu util不会增加。但是我的gpu内存
当我想构建具有CUDA支持的版本时，我在构建TF r2.3时遇到问题。当我为不带CUDA的CPU配置构建时，一切都
我有一个大文件，想使用cudf.read_csv（）加载。有问题的文件太大，无法放入单个gpu的内存中，但仍然足
我有nvidia 610m gpu，我正在得到这个
<a href="https://i.stack.imgur.com/Mo6h9.png" rel="nofollow noreferrer">error</a>
我试图
我得到了与下面相同的Dockerfile和相同的代码，但结果不同
一个给出正确的打印输出，而另一个崩
当我在centos7 linux操作系统中尝试使用docker命令<code>sudo docker run --gpus all nvidia/cuda:1.0.0 nvidia-smi</code>时，
似乎uname -r并未按照我认为的方式执行。我尝试了几种变体。
<pre><code>- name: install nvidia driver with kernel
使用：
<pre><code>Tensorflow version 1.15 - C++ API
Driver Version: 440.33.01
CUDA Version: 10.2
GPU Device: NVIDIA GeForce RTX 20
我力求确定h264_nvenc视频编码器的各种cq（“恒定质量”）值的最终产品质量。
要通过ffmpeg使用h264_n
我希望您的帮助可以使我澄清这个问题。
我正在尝试通过公式获得有效带宽
如何在CUDA C / C ++中实
当我尝试通过Nvidia的<code>nvprof</code>探查器运行使用OpenACC开发的程序时，我收到主题消息：
<pre><code>nv
我试图通过Ubuntu 18.04上的OpenACC指令来加速我的Fortran 2003程序。 Nvidia GeForce RTX 2070卡的工作站。为此，我
我的gpucompute节点上有一个down状态，无法在GPU节点上发送作业。
遵循网络上的所有解决方案后，我无法
是否可以通过Python脚本为使用OpenGL（特别是使用Qt的应用）以编程方式为基于Python的应用设置NvOptimusEnable
<pre class="lang-cpp prettyprint-override"><code>if (threadIdx.x < 128) {
float reg[32];
// do something with reg...
} else {
retur
我们正在着手使用Linux \ ARM和深度学习的项目。目前正在使用PC上的PyTorch进行原型设计，并正在寻找具有
<pre class="lang-cpp prettyprint-override"><code>__shared__ float smem[2];
smem[0] = global_memory[0];
smem[1] = global_memory[1];
/*proces
我有一个Jetson Nano，并且我已经使用Jetpack 4.4从<a href="https://developer.nvidia.com/jetson-nano-sd-card-image" rel="nofoll
