NVIDIAamp;reg;控制面板是新一代NVIDIA硬件控制应用，支持用户充分利用屡获殊荣的NVIDIA硬件和ForceWareamp;reg;驱动程序的众多特性。NVIDIA成立了一支专门的用户界面设计小组，致力于实现革命性的软件技术创新，奉献给用户一个易于使用的NVIDIA控制面板，确保轻,欢迎下载体验

CuDnn for CUDA for 深度学习 版本为 7.0.5 for CUDA 9.0 注意为 Linux 版 非Windows！ 百度云链接和密码在txt中

nVidia_Physx_SDK_2.8.4.6(part2)

使用TensorRT的NVIDIA Jetson（Nano）的人脸识别 带有架构的人脸识别和David Sandberg（ ）使用TensorRT和OpenCV重新训练的模型。 该项目基于FaceNet模型的输出层中所需的l2norm helper函数的实现。 链接到： 。 此外，该项目使用的改编版本进行人脸检测。 下面的更多信息。 硬件 NVIDIA Jetson Nano Raspberry Pi v2相机 如果要使用USB摄像头而不是Raspi摄像头，请在中将布尔值isCSICam设置为false。 依存关系 cuda 10.2 + cudnn 8.0 TensorRT 7.x OpenCV 4.1.1 TensorFlow r1.14（用于Python将模型从.pb转换为.uff） 更新 这个主分支现在使用Jetpack 4.4，因此依赖项已稍有更改，并且不再预先安装tens

安装Ubuntu 20.04 安装NVIDIA 驱动 配置Pytouch 和tensorflow环境 本机环境：戴尔G3 3579 win10 ，系统在128固态硬盘 安装Ubuntu20.04 1开机按F2进入BIOS 2 security boot 设置disable 3 参考 https://www.jb51.net/article/173277.htm 安装NVIDIA驱动 最开始安装驱动，首先禁止nouveau 然后卸载原先的nvidia驱动(如果有） 参考： https://www.jb51.net/article/171959.htm 但是装完出现这种情况 nvidia-smi

Ubuntu 16.04 Nvidia settings/CUDA/CUDNN/Tensorflow-gpu/配置驱动错误解决方法/Ubuntu登录死循环解决方法

D-NOISE由NVIDIA的OptiX AI-Acclerated Denoiser提供支持，是一款改变游戏规则的去噪平台，可快速加速在Blender中渲染高质量无噪声图像的过程。

nvidia_geforce_experience_3.19.0.94-22411驱动版本，解决nvidia_geforce_experience_3.20.3.63-25266驱动无法使用滤镜问题

http://cn.download.nvidia.com/XFree86/Linux-x86_64/440.59/NVIDIA-Linux-x86_64-440.59.run

nVIDIA vGPU驱动/VMWARE ESXI 7.0主机驱动/8月最新:Grid 13.0