4090对应的cuda版本
时间: 2025-01-05 12:26:56 浏览: 170
查找适用于NVIDIA GeForce RTX 4090的CUDA版本
对于NVIDIA GeForce RTX 4090显卡，其计算能力（Compute Capability）为sm_89。这意味着该GPU需要能够支持此特定架构的CUDA工具包版本以及相应的PyTorch构建。
目前遇到的问题表明某些较新的GeForce系列GPU如RTX 3060、RTX 3090、RTX 4070 Ti和RTX 4060笔记本电脑版均报告了类似的不兼容警告消息[^1][^2][^3][^4]。这些提示指出所使用的PyTorch安装仅限于较低级别的SM架构支持列表内，而未能覆盖到最新的硬件特性集。
为了使带有sm_89特性的RTX 4090正常工作，在选择合适的CUDA版本时应考虑如下因素：
确认最新CUDA版本的支持情况：访问NVIDIA官方文档来获取关于不同CUDA版本对各种GPU的支持详情。
匹配PyTorch发行版的要求：前往PyTorch官方网站查看针对不同操作系统发布的预编译二进制文件及其依赖关系说明，特别是有关CUDA的部分。
通常情况下，当涉及到非常新推出的GPU型号时，可能需要等待一段时间直到社区或开发者提供了更新后的软件包以确保最佳兼容性和性能表现。截至最近的信息显示，要让具有sm_89功能的新一代Ampere架构下的消费级产品线顺利运作，至少应当采用CUDA 11.x以上的版本，并且建议使用稳定发布周期内的最高次序号作为首选项。
此外，可以尝试通过conda环境管理器安装指定版本组合的方式获得更好的适配效果。例如，执行下面命令创建一个新的Python虚拟环境并加载适合rtx4090的PyTorch库：
conda create -n pytorch_env python=3.9
conda activate pytorch_env
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.7 -c pytorch -c nvidia
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ggplot_Piper
ggplot吹笛者图
一月24，2018
这是要点 （由Jason Lessels， ）的。 不幸的是，将要点分叉到git存储库中并不能保留与分叉项目的关系。
杰森斯评论：
基于三元图示例的Piper图： : 。 （此链接已断开，Marko的注释，2018年1月）
它写得很快，并且很可能包含错误-我建议您先检查一下。 现在，它包含两个功能。 transform_piper_data（）转换数据以匹配吹笛者图的坐标。 ggplot_piper（）完成所有背景。
source( " ggplot_Piper.R " )
library( " hydrogeo " )
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元素
价
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根据给定文件信息，我们可以得出以下知识点：
1. 智能算法概述：
智能算法是利用计算机模拟人类智能行为的一系列算法。它们在问题解决过程中能够表现出学习、适应、优化和自动化的特点。智能算法广泛应用于数据挖掘、人工智能、模式识别、机器学习、自动化控制等领域。
2. MATLAB简介：
MATLAB是一种高性能的数学计算和可视化软件，广泛应用于工程计算、控制设计、信号处理和通信等领域。它提供的强大的工具箱支持，使用户可以方便地进行算法开发、数据分析和可视化工作。
3. MATLAB在智能算法中的应用：
由于MATLAB拥有直观、易用的编程环境和丰富的工具箱，因此它成为了研究和实现智能算法的热门平台。MATLAB中的工具箱，如Fuzzy Logic Toolbox、Neural Network Toolbox、Genetic Algorithm and Direct Search Toolbox等，为智能算法的实现提供了便捷的途径。
4. 智能算法案例研究：
智能算法案例通常是指在某些特定问题领域中应用智能算法解决问题的过程和结果。这些案例可以帮助研究人员和工程师理解算法在实际应用中的效果，并提供解决问题的思路和方法。
5. MATLAB源码的重要性：
在智能算法的学习和研究中，源码是理解算法细节和实现机制的重要途径。阅读和分析源码可以加深对算法工作原理的理解，并可能激发对算法进行改进和创新的想法。
6. 标题“智能算法30个案例”和描述“matlab智能算法30个案例的整本书的源码”暗示了本书可能是一本关于MATLAB环境下智能算法应用的教程或者案例集。它可能按章节组织了30个不同的算法案例，并提供了相应的MATLAB源码。
7. 给定的压缩包子文件的文件名称列表（chapter28、chapter17、chapter05、chapter27、chapter12、chapter15、chapter01、chapter18、chapter21、chapter06）表示这本书被分成了多个章节，每个文件可能包含了对应章节的源码实现。通过这些文件名称，我们可以推测出书中的案例分布情况，例如：
- chapter28和chapter27可能探讨了比较接近的主题或问题域，可能是高级智能算法的应用或者是某个具体问题的解决方案。
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- chapter05、chapter12、chapter15、chapter17、chapter18、chapter21等可能涉及了中间难度级别的智能算法案例，它们可能是对于特定问题的具体解决方法。
8. 标签“matlab算法”进一步强调了本书专注于MATLAB平台上的算法实现，而不仅仅是理论介绍。读者通过这本书能够获得直接在MATLAB环境中实现算法的实际操作经验。
9. 此类书籍对于学生、工程师或者研究人员在研究和应用智能算法时有较高的参考价值。通过学习这些案例，他们不仅能够学习算法的应用，还能够提高自己使用MATLAB进行算法开发的能力。
综上所述，这本书的知识点涉及智能算法的基础和应用，MATLAB工具箱的使用，以及通过实际案例学习算法实现的细节。其内容覆盖了从理论到实践的各个方面，非常适合智能算法的学习者和实践者使用。
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2. 富有表现力和直观的代码：Laravel使用MVC（模型-视图-控制器）架构模式，并提供一套直观的API来帮助开发人员构建复杂的应用程序。它的代码库旨在使应用程序的逻辑更加清晰，并允许开发者专注于业务需求而不是底层的重复性代码。
3. 数据库不可知性：Laravel的Eloquent ORM（对象关系映射）使得数据库操作更加直观和简洁，它允许开发者使用PHP代码代替传统的SQL语句来与数据库进行交互。这提高了代码的可移植性和维护性，因为数据库细节对应用程序逻辑是隐藏的。
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尽管在描述中未提及具体的标签，但基于标题和描述中的内容，我们可以推测这个文件是关于Laravel8的介绍、学习资源和社区赞助商的信息。由于标题中存在一些不连贯的文本（如“Laravel8Test:拉蒂汉·拉拉维尔7”），可能暗示文件名与实际内容之间存在不一致或者是一个特定版本的介绍。
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结合以上信息，我们可以了解到Laravel框架的主要特点，它的学习途径以及社区对它的支持。Laravel不断更新，Laravel 8作为最新版本，引入了各种新特性，包括改进的路由缓存、更好的队列工作流程以及与Laravel Sanctum（用于SPA应用的轻量级认证系统）的整合。因此，对于学习和使用Laravel的开发者来说，了解这些更新和对应的测试方法是非常重要的。
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实现echart地图下钻功能：省份到地级市的交互体验
根据您提供的文件信息，我们可以总结出以下IT知识点：
### 地图下钻功能
地图下钻是一种交互式的数据可视化技术，它允许用户通过逐级深入点击地图上的区域，来查看更详细的数据。在给定的文件标题“地图下钻.rar”中，我们可以得知这个压缩包文件集成了地图下钻功能，并可能使用了echart作为其数据可视化库。描述中提到，该功能支持点击省份后地图下钻到对应省份的详细视图，继续点击地级市则会切换到对应的地级市地图视图。此外，当用户需要返回上级视图时，可以使用右键操作。
### Echart 库应用
Echart 是百度开源的一个数据可视化库，它基于 JavaScript，提供了丰富的图表类型和灵活的配置项，以及能够快速和优雅地渲染图表的能力。在标题中提到的“echart geo”表明该地图下钻功能很可能是用echart的地理信息系统（GIS）组件来实现的。Echart的geo组件可以用来绘制地理信息相关的图表，比如地图。
### 地图数据的组织和使用
描述中提到了地级市json文件，这意味着该下钻功能的实现依赖于以JSON格式存储的地级市数据。JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。在地理信息系统中，使用JSON格式来存储行政区划数据是一种常见做法，因为它方便数据的存储和传输。
### 交互式地图的用户交互
描述中还提到了用户与地图之间的基本交互方式，包括点击来下钻到更详细的地图层级，以及使用右键来返回上一级地图视图。这种交互方式的设计与实现，需要对前端开发技术有一定的了解，特别是JavaScript以及可能的HTML5和CSS3技术。Echart本身提供了丰富的API来处理用户的点击事件，这使得开发者可以自定义地图的交互逻辑。
### 地图数据的可视化展示
通过使用echart的地理信息系统组件，开发者可以将省市级别的行政区划数据转换成可视化图形，以直观的方式展示区域数据。地图下钻功能使得这种展示具备了多级的细节层级，从而用户能够根据实际需要获取不同尺度的数据信息。
### 实现步骤概述
尽管没有给出具体代码，但可以推测实现地图下钻功能需要以下步骤：
1. 准备省级和地级市的行政区划数据，通常为JSON格式。
2. 在前端页面上引入echart及其geo组件。
3. 使用Echart API加载地图数据，并设置地图的初始视图。
4. 为地图上的各个省份绑定点击事件，实现下钻到地级市的逻辑。
5. 在地级市地图上同样绑定点击事件，实现更进一步的下钻。
6. 实现右键返回上级地图视图的功能。
7. 对用户的交互进行优化，比如动画效果、加载提示等，提升用户体验。
### 可能涉及的技术
- JavaScript：处理数据和用户交互逻辑
- Echart：进行数据的可视化展示
- HTML/CSS：构建和美化前端页面
- JSON：存储和传输行政区划数据
### 实际应用场景
地图下钻功能在多个领域具有实际应用，如：
- 商业分析：查看特定地区的销售数据或用户分布
- 市场研究：分析不同地区的市场情况
- 城市规划：展示不同层级的城市规划和基础设施分布
- 政策分析：各级政府政策的地区性展示与对比
通过以上的分析，我们可以看到，地图下钻功能不仅涉及前端开发的技术实现，更包含了丰富的数据处理与展示技巧。它能够提供直观、动态的地理信息系统交互体验，对于数据可视化有着重要的作用。
【敏捷适配】：在敏捷开发中维持分层数据流图的有效性
# 摘要
敏捷开发与分层数据流图（DFD）的融合是当前软件工程领域关注的热点。本文首先概述了敏捷适配与DFD的基本概念，然后探讨了敏捷开发的核心原则与DFD的理论模型，以及在敏捷环境中DFD的适应性。本文接着分析了维护DFD的实践策略，包括工具和方法的使用、与敏捷迭代过程的结合，以及跨团队协作的机制。通过案例研究，本文提供了DFD
