卸载原有的cuda，更新cuda
本文提供了一个更新CUDA版本的详细指南，包括如何查看当前CUDA版本、检查可安装的CUDA版本、卸载旧版本CUDA以及安装新版本的CUDA。
用60%成本干80%的事，DeepSeek分享沉淀多年的高性能深度学习架构
【10月更文挑战第2天】近年来，深度学习（DL）与大型语言模型（LLMs）的发展推动了AI的进步，但也带来了计算资源的极大需求。为此，DeepSeek团队提出了Fire-Flyer AI-HPC架构，通过创新的软硬件协同设计，利用10,000个PCIe A100 GPU，实现了高性能且低成本的深度学习训练。相比NVIDIA的DGX-A100，其成本减半，能耗降低40%，并在网络设计、通信优化、并行计算和文件系统等方面进行了全面优化，确保系统的高效与稳定。[论文地址](https://arxiv.org/pdf/2408.14158)
BFC 及其应用
重绘与回流是网页渲染过程中关键环节：重绘涉及更新元素视觉属性如颜色、背景等变化而不改变布局的情况；回流则是在元素大小、位置或布局发生变化时重新计算和更新整个页面布局的过程。为提升性能，应尽量减少强制同步的重绘和回流，采用CSS层叠、使用RAF（requestAnimationFrame）代替setTimeout和setInterval，将动画移至独立容器或使用GPU加速等方式优化。
如何使用 C 语言实现高效的图形渲染？
使用 C 语言实现高效图形渲染可从选择图形库、优化数据结构与算法及利用硬件加速等方面着手。推荐使用 OpenGL 或 SDL 进行图形绘制。OpenGL 功能强大，支持 2D 和 3D 图形，需熟悉其绘图流程；SDL 则提供简单易用的接口。优化方面，合理选择数据结构如数组、哈希表等，使用高效算法如 LOD 可提升渲染速度。利用 GPU 加速和多线程渲染亦能显著提高效率。此外，纹理映射和管理也是关键，适当加载和缓存纹理，减少不必要的绘制操作如视口裁剪和背面剔除，均可增强渲染性能。
yolov5的train.py的参数信息解析
这篇文章解析了YOLOv5的`train.py`脚本中的参数信息，详细介绍了每个参数的功能和默认值，包括权重路径、模型配置、数据源、超参数、训练轮数、批量大小、图像尺寸、训练选项、设备选择、优化器设置等，以便用户可以根据需要自定义训练过程。