jetson nano tensorflow tensorflow_gpu-1.14.0+nv19.10-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl

Windows10下用cmake编译好的xgboost.dll（600多MB） 编译及使用环境： VS2017 CUDA 11.3 Python 3.7 XGBoost 1.5.0.dev0 友情提示：非以上环境，不一定能用哦！！！ 进入到python-package目录下，执行python setup.py install命令进行安装。

最新版本cudnn 8.2.2.26 适合cuda 10.2版本

GPU Instancer 是一款开箱即用的工具，可显示屏幕上对象的精确数量，性能表现强劲。只需鼠标点击几下，你就可以实例化你的预设、Unity 地形细节和树木。 GPU Instancer 可提供方便操作的工具，让你省去费力学习计算着色器和 GPU 基础架构的麻烦，轻松使用间接 GPU 实例化。同时，我们还提供带有详细文档的 API，用来管理运行时期更改。 --------------------------------- 功能特色 --------------------------------- - 适用于复杂 GPU 实例化的开箱即用型解决方案。 - 兼容 VR。适用于单通道和多通道渲染模式。 - 兼容移动端。适用于 iOS 和 Android。 - 易于使用的界面。 - 数以万计的对象仅需绘制调用一次，即可快速渲染。 - GPU 视锥体剔除。 - GPU 遮挡剔除（还支持具有单通道和多通道渲染模式的 VR 平台）。 - 支持自动配置的自定义着色器。 - 支持标准、通用和高清渲染管线。 - 一键即可将层次复杂的预制件进行实例化。 - 支持多个子网格。 - 支持 LOD 组和交叉渐变。（交叉渐变仅在标准渲染管线中支持） - 自动 2D 广告牌生成系统（仅限标准 RP）。 - 阴影投射和获得实例的支持（视锥剔除实例仍然可以投射阴影）。 - 能够按原型使用自定义阴影距离，以及选择用于渲染阴影的 LOD。 - 支持浮动原点处理。 - 支持多个视角。 - 记录良好的 API，可用于过程场景和运行时修改（包括示例）。 - 能够在运行时移除边界或碰撞体内的实例。 - 能够使用自定义计算着色器进行扩展。 - 展示 GPU 实例化器功能的示例场景。 预制件实例化功能： - 能够用你喜欢的预制件涂装工具在分配的场景中自动实例化预制件。 - 自动添加-移除预制件实例，无需任何附加代码。 - 自动检测和更新变换位置、旋转和缩放变化。 - 支持全部或区域定位的刚体和物理。 - 支持嵌套式预制件（Unity 2018.3 及更高版本）。 - 带有或不带实例化游戏对象的添加-移除-更新预制件实例（包括示例）。 - 经由 API 基于实例的材质变化（由于缓冲区限制，Android 不支持） - 在运行时基于实例启用和禁用实例化。 - 在运行时管理实例化预制件的 API。 - 包括带有自定义控制器的移动演示场景。 详细的实例化功能： - 高帧频的茂密草地和植被。 - 包括具有风、阴影、AO、广告牌和各种其他属性的植被着色器。 - 支持自定义着色器和材质。 - 支持交叉四边形：自动将草纹理转变成交叉四边形。 - 能够使用 Unity 地形上的自定义材质对预制件进行涂刷（使用 Unity 地形工具）。 - 能够在 Unity 地形上将预制件与 LOD 组一起使用。 - 通过自动空间分区进一步提高性能。 - 在运行时管理实例化地形详细信息原型的 API（包括示例）。 - 编辑器 GPU 实例化模拟。 树木实例化功能： - 高帧率的茂密森林。 - SpeedTree 支持风动画。 - SpeedTree 8 支持风动画。 - 树木创建器支持风动画。 - 支持软遮挡树。 - 包括广告牌烘焙师和渲染器。

nvidia GPU 环境下安装vasp5.4.4 GPU编译 花了2天的时间 针对GPU版本的vasp5.4.4进行编译，还是挺折腾人的！！！！！！！！

x264源码及其配置文件，用于配置树莓派GPU硬件编解码，通过指定编码器h264_omx实现树莓派上的硬件编解码

FFmpeg源码及其配置文件，用于配置树莓派GPU硬件编解码，需要配置x264进行使用，x264源码请查看本人前面上传的文件。

Python脚本，用于在GPU空闲时监视GPU访问并管理外部程序

英伟达用于视频解码加速的NVDECODE API。NVIDIA Video Codec SDK包括一整套API，示例和文档，用于在Windows和Linux上进行硬件加速视频编码和解码。

CUDA开发者社区技术总监亲自撰写，英伟达中国首批CUDA官方认证工程师翻译，译著双馨 全面、详实地讲解了CUDA并行程序设计的技术知识点和编程方法，包含大量实用代码示例，是目前学习CUDA编程最权威的著作之一