windows之家cudnnwin10安装
1.安装cudnn到windows10
NVIDIA CuDNN 安装说明
CuDNN是专门针对Deep Learning框架设计的一套GPU计算加速方案，目前支持的DL库包括Caffe,ConvNet, Torch7等。
CuDNN可以在官网免费获得，注册帐号后即可下载。官网没有找到安装说明，下载得到的压缩包内也没有Readme. 不过google一下就会找到许多说明。基本原理是把lib文件加入到系统能找到的lib文件夹里， 把头文件加到系统能找到的include文件夹里就可以。这里把他们加到CUDA的文件夹下（参考这里）
tar -xzvf cudnn-6.5-linux-R1.tgz
cd cudnn-6.5-linux-R1
sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/
sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/
执行后发现还是找不到库， 报错
error while loading shared libraries: libcudnn.so.6.5: cannot open shared object file: No such file or directory
而lib文件夹是在系统路径里的，用ls -al发现是文件权限的问题，因此用下述命令先删除软连接
cd /usr/local/cuda/lib64/
sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.6.5
然后修改文件权限，并创建新的软连接
sudo chmod u=rwx,g=rx,o=rx libcudnn.so.6.5.18
sudo ln -s libcudnn.so.6.5.18 libcudnn.so.6.5
sudo ln -s libcudnn.so.6.5 libcudnn.so
2.win10的问题
方法一：右击任务栏，从弹出的右键菜单中选择“任务管理器”项，或者直接按“Ctrl” “Alt” “Del”组合键打开“任务管理器”界面。
从打开的“任务管理器”窗口中，切换到“进程”选项卡，选中“桌面窗口管理器”项，点击“结束进程”按钮以结果此进程。 此时将弹出如图所示的“任务管理器”警告窗口，在此直接勾选“放弃未保存的数据并关闭”项，点击“关闭”按钮。
此时“桌面窗口管理器”将自动重启，之后就可以正常使用“开始”菜单啦。 方法二（终极方法）：通过修改“组策略”来修复“开始”菜单打不开的故障。
直接按“Windows R”打开“运行”窗口，或者点击“开始”菜单，从其右键菜单中选择“运行”项来打开。 打开的“组策略”窗口中，依次展开“计算机管理”-“Windows设备”-“安全设置”-“本地策略”-“安全选项”项，在右侧找到“用户账户控制：用于内置管理员账户的管理员批准模式”项并右击，从其右键菜单中选择“属性”项。
此时将打开“用户账户控制：用于内置管理员账户的管理员批准模式”属性窗口，勾选”已启用“项，点击”确定“按钮。如图所示： 接下来只需要重启一下计算机，就可以正常使用“开始”菜单啦。
右击“开始”菜单，从其右侧菜单中选择“关机或注销”-“重启”项即可重启计算机。 接下来只需要重启一下计算机，就可以正常使用“开始”菜单啦。
右击“开始”菜单，从其右侧菜单中选择“关机或注销”-“重启”项即可重启计算机。 从打开的“系统配置”窗口中，切换到“引导”选项卡，勾选“安全引导”项，点击“确定”按钮，并重启一下计算机进入安全模式。
在“安全模式”界面中，依次进入“设置”-“更新和安全”界面中，切换到“恢复”选项卡，点击“重置此电脑”下方的“开始”按钮以重置系统，实现重启安装Win10操作。 当然，如果能进入“疑难解答”界面时，直接点击“重置此电脑”项以实现重装安装Win10正式版系统操作。
3.win10有旗舰版吗?
WIN10没有旗舰版。WIN10有家庭版，专业版，企业版，教育版，移动版，移动企业版和物联网版。
一般品牌机安装的是家庭版OEM，普通安装的GHOST版或者电脑公司安装的是专业版或者是企业版。
4.Win10专业版该怎么创建备份系统映像?
1、打开控制面板（最简单的方法是查找它或询问Cortana）。
2、点击系统和安全（系统和安全） 3、单击Backcup和Restore(Windows 7)（备份和还原） 4、点击左侧面板中的创建系统映像。 5、您可以选择多种方式保存备份映像：在外部磁盘或多张DVD上。
我建议使用光盘，即使您的机器有DVD-RW驱动器，因此请将外部光盘连接到PC，选择在硬盘上（在硬盘上），然后选择下一步。 6、点击开始备份按钮。
系统映像创建完毕后，系统会询问您是否要创建修复磁盘。这将图像放置在CD或DVD上，如果PC未启动，您可以使用该CD或DVD访问您创建的图像。
但是，如果您的笔记本电脑没有CD或DVD驱动器，请不要担心；您可以忽略此步骤并从外部硬盘驱动器上的映像启动系统。
5.技嘉b360主板,无法装系统,怎么解决?不识别m.2和固态
先握个手，这个问题，我上个月就碰到了，如果你想安装Win7系统的话，建议就不要折腾了，真的，我折腾了一个多星期，都没有找到解决办法。
因为目前没有相关的USB驱动，核显驱动，所以是无解的。只能看英特尔，还有主板厂商们会不会放出相关的驱动，或者是有那位大神发布自制修改的驱动来解决了。
目前我是没看到这种驱动的。1：一般来说，Win10自带nvme驱动的，如果Win10也不识别m。
2固态的话。你首先要看看Win10的版本，尽量安装最新的原生系统。
因为Win10更新太频繁了。而且最好用原生镜像做成安装U盘。
因为部分非原生系统会出现不能导引，不能安装PE，使用PE安装时看不到此固态硬盘的问题。 在制作U盘安装盘时，建议使用MediaCreationTool工具，来制作Win10系统安装U盘。
2：在BIOS里，选用UEFI模式来启动及安装。记得在BIOS中的SATA控制器模式调整为AHCI并保存设置。
（在BIOS中要能查看到M。2接口的SSD。
）3：如果有其它硬盘与主板连接，先把这些硬盘断开连接，等安装完系统再连接上。一般来说，这样就可以解决了。
首先确定系统是不是原生的，最好使用微软的官方工具，MediaCreationTool来制作U盘安装盘，第二就看BIOS设置是不是正确。如果这样还解决不了，就要试着排除硬盘本身有没有问题了。
祝各位读者生活愉快，有什么问题私信联系我，喜欢我的回答请关注我，谢谢！全部为手打，难免有错别字，不足之处，请留言，我会及时修正。 。
6.在线急求win10 32位专业版有效密匙
是mak密钥，现在放出来的密钥中，企业版和教育版的居多。
专业版的，还不如直接从已激活的win7旗舰版升级到win10 那就用密钥，拼人品 Win 10 RTM Professional:CDNFG-8HHQX-KGQ3K-XGFX8-YP2KM（还有250次激活）Win 10 RTM Professional:79PMW-NDBJJ-9TFXG-PRRC2-MP2KM（还有250次激活） Win 10 RTM Professional Volume MAK (7)JNRP3-B8G7V-4QDKF-KVK73-BG9TY 激活次数： 250GNXY7-3KYW9-6M3G3-YJR98-QDBQB 激活次数： 250CDNFG-8HHQX-KGQ3K-XGFX8-YP2KM 激活次数： 25079PMW-NDBJJ-9TFXG-PRRC2-MP2KM 激活次数： 250NJVYC-BMHX3-46JXR-GD627-QPFDB 激活次数： 2502CJN4-DBD6X-F38KV-QDJFK-YDWXM 激活次数： 250HVC34-DBN8D-QGWHH-PVYX9-WTYQB 激活次数： 250注意显示是大客户版的，不知道行不行。 真心不好找，我提供方法，你自己慢慢找吧。
搜索“win10 mak”，把找到的MAK密钥用“PIDKey”检测能不能用。PIDKey下载地址：/27522。
html，使用教程： 追答 ： QHGFN-J2GQH-WJ8V6-HC3PK-HCFC69G8HN-2KX3H-489B8-M4FGJ-Q69TT这两个可能需要电话激活，电话激活很简单，千万不要转人工服务 通过激活的win7升级到win10还是激活的。
不过建议你直接安装win10安装包，这样会比通过windowsupdate升级少很多麻烦。记得把网卡驱动下载好了，剩下的都是浮云。
通过win7安装win10，把win10专业版安装镜像解压之后，就跟安装普通软件一样的操作。 汗！！！！！！！！！！！！！ 展开剩余15条追问追答收起。
7.windows怎么装cudnn
安装cudnn前，得确保正确安装好cuda
首先到官网下载cudnn:Nvidia官网cudnn 选择下载版本时要注意和Cuda版本匹配（这里下载的是cudnn-for-cuda-8.0-windows7-x64-v5.1）。下载下来的是一个压缩包，解压后有3个文件夹：
将这些文件夹覆盖至CUDA的安装目录下
例如：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\
即可完成安装。
8.win10 cudnn怎样安装
NVIDIA CuDNN 安装说明
CuDNN是专门针对Deep Learning框架设计的一套GPU计算加速方案，目前支持的DL库包括Caffe,ConvNet, Torch7等。
CuDNN可以在官网免费获得，注册帐号后即可下载。官网没有找到安装说明，下载得到的压缩包内也没有Readme. 不过google一下就会找到许多说明。基本原理是把lib文件加入到系统能找到的lib文件夹里， 把头文件加到系统能找到的include文件夹里就可以。这里把他们加到CUDA的文件夹下（参考这里）
tar -xzvf cudnn-6.5-linux-R1.tgz
cd cudnn-6.5-linux-R1
sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/
sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/
执行后发现还是找不到库， 报错
error while loading shared libraries: libcudnn.so.6.5: cannot open shared object file: No such file or directory
而lib文件夹是在系统路径里的，用ls -al发现是文件权限的问题，因此用下述命令先删除软连接
cd /usr/local/cuda/lib64/
sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.6.5
然后修改文件权限，并创建新的软连接
sudo chmod u=rwx,g=rx,o=rx libcudnn.so.6.5.18
sudo ln -s libcudnn.so.6.5.18 libcudnn.so.6.5
sudo ln -s libcudnn.so.6.5 libcudnn.so
9.怎样判断cuda和cudnn是否安装成功win10
首先确认你的电脑是否安装了nvidia显卡，目前CUDA只支持Nvida的显卡，不支持AMD/ATI的显卡（AMD对OpenCL支持的很好）。在设备管理器中，可以查看显卡信息。如下图所示，含有NVIDIA的显卡，就可安装。
在官网上下载cuda工具包，注意是windows系统的，而且需要看清楚是笔记本还是台式机的安装包，下载笔记本的安装套件，名字为cuda_5.0.35_winvista_win7_win8_notebook_32-3,(cuda5.5类似)双击打开安装即可，，按照提示安装，在这过程中，它也会更新nvidia的显卡驱动。
CUDA工具包安装完成后，我们还需要确认，CUDA是否已经正确安装，我们可以先检查nvcc编译器是否正确安装，在命令提示符窗口中输入：nvcc -V，回车查看是否有版本信息。若出现版本信息，则证明nvcc安装成功，更一般的，我们会在命令行中运行在C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v5.0\bin\win32\Release中deviceQuery程序，若能检测到cuda device则证明程序已经正确安装！
win10cudnn7安装
1.没有u盘怎么在win10下装win7系统
在Win10系统下装Win7双系统步骤如下：
准备工具：
1、win7系统镜像文件
2、u启动U盘启动盘
具体步骤：
1、将事先准备好的u启动u盘启动盘插入电脑usb接口，按开机启动快捷键进入u启动主菜单界面，选择“【02】u启动win8pe标准版（新机器）”并回车，如图：
2、弹出u启动pe装机工具，由于电脑中已经装有win10镜像在c盘中，所以装win7镜像于c盘之外的盘中，点击确定，如图：
3、然后在弹出的d盘还原操作提醒框中，不勾选完成后重启选项，点击确定按钮进行还原，如图：
4、还原结束后退出u启动pe装机工具，点击pe桌面开始按钮，然后依次点击引导修复--ntboot引导修复工具，如图：
5、在打开的修复工具中点击【1.自动修复】选项，如图：
6、修复完成后重启电脑，接着在重启后显示的界面中点击windows 7 ultimate x86进行win7系统安装，静静等待安装完成即可，如图：
2.想要双系统
没有必要装win?7有win?10就足够了。
如果运行不了，可以选择win?7兼容模式，就可以运行，在不可以直接格式化掉win?10换win?7，这个你大可不用担心，装过win?10的电脑以后是可以免费重新安装win?10的，如果非要装的话就像上面说的把U盘制作成win?PE启动盘（制作启动盘的方法很简单，找一个U盘，首先在网上搜索PE制作工具，比如大白菜win?PE制作工具，将其下载下来，安装到电脑上面。 安装完成后打开工具，将U盘插入电脑，用工具制作启动盘就可以了，注意这时U盘会被格式化，注意备份重要数据），然后下载win?7的镜像，完成后，将镜像保存在一个系统盘外的盘符，将系统盘以外的一个盘格式化掉（注意备份重要数据，注意win?7镜像不要放在这个盘里），查一下相关资粮，看自己的电脑如何用U盘启动（不同电脑方法可能不一样如果不知道就查一下，可以按电脑型号查，也可以按主板型号查）。
然后用U盘启动电脑，选择进入win?PE系统，选择打开安装Windows功能，它会自动搜索电脑中的Windows镜像，然后点击安装，就像上面说的，装完不要重启，打开系统引导修复工具，修复下引导项，等修复完成，完成以后拔掉U盘，可重启电脑，开机后选择win?7启动项，会自动安装win?7等待完成即可。
3.为什么AMD锐龙3 2200G只能安装WIN10微软官方原版系统?修改版的
因为2200G是集成显卡，不支持Win7。如果想装Win7，需要外加独立显卡，再说了，你都加独显了为什么要用R3 2200G呢？
安装Win10的解决办法：
1、升级你的Bios；（去主板官网自行下载升级文件）
2、用Win10的PE来安装，其他PE会不识别，导致蓝屏。（不懂就百度“Win10 PE”，个人觉的U启动还不错）
还有就是什么叫原装和修改版？有钱用正版，还用修改版扯毛线？闲的蛋疼？
AMD YES
4.win7变成win10后怎么变回win7
如果您是在win7系统的基础上升级到的win10系统，并且升级后没有删除原有的备份，时间在一个月以内，是可以回退到原来的系统的，但是如果您的系统可能是显示不是正版，需要您重新激活。
步骤： 依次进入“设置 - 更新和安全 - 恢复”，你就会在右侧窗口中看到“回退到Windows7/Windows8。 1”的选项。
这里提示你“升级到Windows10后，此选项只能使用一个月”，所以这个后悔药是有有效期的，一个月后就失效了。如果你想在一个月后依然能够使用“回退到Windows7”功能，请点击查看方法技巧。
另外还有一个需要注意的地方，就是许多朋友在升级系统之后，习惯第一时间删除Windows。 old文件夹，但是现在如果你想回退到Win7/Win8。
1系统的话，Windows。old文件夹是必不可少的。
所以，Win7/Win8。1升级Win10用户需要注意升级后一个月内不要删除Windows。
old文件夹，以备后悔时可以回退到Win7/Win8。 1系统。
点击“开始”按钮，系统会进行准备工作。如果你在升级到Windows10后添加了新的用户帐户，那么就会出现提示，让你删除新帐户后重新再试。
我们删除新建的用户帐户，然后重新开始回退Windows7的操作。 然后会提示你插入笔记本电脑的电源线，备份重要数据。
会提醒你回退到Win7/Win8。1系统后需要重新安装一些程序，还有之前的一些设置在升级Win10后已经丢失了，返回到原来的系统之后也无法找回。
点击“下一步”，然后提醒你需要记得原来的Win7/Win8。 1系统的登录密码 继续点击“下一步”，会提示你可以随时返回Windows10。
现在有一个好处就是，你已经升级过Windows10了，所以以后任何时候你都可以随时再免费升级或全新安装Windows10,Win10系统即会自动激活，而不再受Win7/Win8。 1免费升级Win10必须要在Win10正式发布后一年内的限制 点击“回退到Windows7/Windows8。
1”按钮，然后就会显示一个黑底白字的“正在还原以前版本的Windows”界面，其漫长程序不亚于升级Win10的过程，所以耐心等待即可。 如果超过1个月或者删除了原来的Windows。
old文件夹，那就没办法回退了，只能重装系统。
5.win10 cudnn怎样安装
NVIDIA CuDNN 安装说明
CuDNN是专门针对Deep Learning框架设计的一套GPU计算加速方案，目前支持的DL库包括Caffe,ConvNet, Torch7等。
CuDNN可以在官网免费获得，注册帐号后即可下载。官网没有找到安装说明，下载得到的压缩包内也没有Readme. 不过google一下就会找到许多说明。基本原理是把lib文件加入到系统能找到的lib文件夹里， 把头文件加到系统能找到的include文件夹里就可以。这里把他们加到CUDA的文件夹下（参考这里）
tar -xzvf cudnn-6.5-linux-R1.tgz
cd cudnn-6.5-linux-R1
sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/
sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/
执行后发现还是找不到库， 报错
error while loading shared libraries: libcudnn.so.6.5: cannot open shared object file: No such file or directory
而lib文件夹是在系统路径里的，用ls -al发现是文件权限的问题，因此用下述命令先删除软连接
cd /usr/local/cuda/lib64/
sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.6.5
然后修改文件权限，并创建新的软连接
sudo chmod u=rwx,g=rx,o=rx libcudnn.so.6.5.18
sudo ln -s libcudnn.so.6.5.18 libcudnn.so.6.5
sudo ln -s libcudnn.so.6.5 libcudnn.so
6.如何在Win10系统下安装Win7双系统
安装win7 win10双系统具体步骤如下：1、首先，必须下载好Windows7 ，然后需要通过大白菜、老毛桃等软件刻录一个U盘启动盘。
2、然后重启win7系统电脑，开机按F2进入BIOS设置界面，然后设置U盘启动，比如个人的电脑是联想G400，设置方法就是按F6，将U盘移到最上面就可以了，设置好BIOS启动项以后，保存退出，重启电脑，进入安装Windows7的流程；3、在电脑读取到U盘信息以后，会出现如图界面，点击下一步；4、然后点击“现在安装”，进入安装Windows7;5、进入安装windows 10的安装许可条款，勾选“同意许可条款”，然后点击下一步；6、然后进入“想执行那种类型的安装”，一般都是选择自定义安装；7、然后选择需要安装的那个分区，这里的分区大小建议在40G以上，当然分区越大越好，ps：一定要注意这里不要选择原来的windows7的系统盘，那样的话，会导致的windows7系统被破坏的。8、然后系统就会进入安装，等待10-20分钟；9、安装完毕之后，电脑会重启，重启之后，安装一些设备，之后又会重启一次，重启之后，进入选择上网信息界面，可以选择知道的网络，输入密码。
当然也可以直接点击“跳过步骤”；10、然后进入快捷设置，这里可以选择“使用快捷设置”，要是需要自己设置的话，也可以选择“自定义”；11、之后进入账户信息的设置，输入的账号，点击下一步，这里有可能会有一些验证信息，输入相应的验证信息就可以了；12、设置好账户以后，就可以进入安装应用界面，只需要等待就好了，这个过程大概5-10分钟左右；14、应用安装完毕之后，的系统就安装完成了。
win10下cudnn的安装
1.win10 cudnn怎样安装
NVIDIA CuDNN 安装说明
CuDNN是专门针对Deep Learning框架设计的一套GPU计算加速方案，目前支持的DL库包括Caffe,ConvNet, Torch7等。
CuDNN可以在官网免费获得，注册帐号后即可下载。官网没有找到安装说明，下载得到的压缩包内也没有Readme. 不过google一下就会找到许多说明。基本原理是把lib文件加入到系统能找到的lib文件夹里， 把头文件加到系统能找到的include文件夹里就可以。这里把他们加到CUDA的文件夹下（参考这里）
tar -xzvf cudnn-6.5-linux-R1.tgz
cd cudnn-6.5-linux-R1
sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/
sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/
执行后发现还是找不到库， 报错
error while loading shared libraries: libcudnn.so.6.5: cannot open shared object file: No such file or directory
而lib文件夹是在系统路径里的，用ls -al发现是文件权限的问题，因此用下述命令先删除软连接
cd /usr/local/cuda/lib64/
sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.6.5
然后修改文件权限，并创建新的软连接
sudo chmod u=rwx,g=rx,o=rx libcudnn.so.6.5.18
sudo ln -s libcudnn.so.6.5.18 libcudnn.so.6.5
sudo ln -s libcudnn.so.6.5 libcudnn.so
2.windows怎么装cudnn
安装cudnn前，得确保正确安装好cuda
首先到官网下载cudnn:Nvidia官网cudnn 选择下载版本时要注意和Cuda版本匹配（这里下载的是cudnn-for-cuda-8.0-windows7-x64-v5.1）。下载下来的是一个压缩包，解压后有3个文件夹：
将这些文件夹覆盖至CUDA的安装目录下
例如：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\
即可完成安装。
3.足球盘口亚盘高中低水位的具体分界线是什么?
盘口基础知识普及 1、什么是让球盘（独赢盘）让球盘口又叫“独赢盘”，即在指定的比赛中投注可能胜出的球队。
例如，利物浦VS切尔西，如开盘为平手盘时玩家投注利物浦，若主队赢下至少1个球则视为利物浦独赢、玩家即获得利润。如切尔西获胜则投注利物浦失败，玩家要输掉全部本金。
如果打成平局，则球队没有输赢、玩家没有盈亏，退还本金。 2、让球盘的三个组成部分让球盘由交战球队、让球数（即盘口）及贴水这三个部分组成。
例如曼联0.86球半1.00富勒姆。其中曼联和富勒姆就是交战球队、球半即为让球盘数、0.86/1.00即为投注双方的获胜赔率又称“贴水”。
3、什么是贴水？贴水也可称为水位，即投注比赛双方的获胜赔率。在澳门盘中，英超、意甲等联赛中两边球队的获胜“贴水”总和为1.86，即某一方是1.00水位时另一方则是0.86水位。
如上例，假设玩家投注1,000元买曼联独赢，如曼联取胜玩家得到的回报则是1,000*0.86=860元，如投注富勒姆后富勒姆不败，玩家则得到1,000*1.00=1,000元。 4、什么是上、下盘口让球一方称之为上盘，而被让球一方则称之为下盘。
例如曼联VS富勒姆，曼联让球半给富勒姆，此时曼联就是让球盘口中的上盘球队，富勒姆则为下盘球队。 5、如何计算盘口输赢所谓盘口输赢计算，就是让球规则。
较常见的让球盘口规则具体如下：平手盘 双方平开，互不让球平手/半球 打平输一半，净胜一球全赢半球 打平全输，净胜一球全赢半球/一球 打平全输，净胜一球赢一半，净胜两球全赢一球 净胜一球算平，净胜两球全赢一球/球半 净胜一球输一半，净胜两球全赢球半 净胜一球全输，净胜两球全赢球半/两球 净胜一球全输，净胜两球赢一半，净胜三球全赢两球 净胜两球算平，净胜三球全赢两球/两球半 净胜两球输一半，净胜三球全赢 6、什么是走盘如让球规则中的平手盘、一球盘、两球盘这三类盘口，都是在打平、净胜一球和净胜两球时被视作平局。当出现这类情况时，投注上下盘均视作无效，将退还本金，即为“走盘”。
7、什么是受让盘足球比赛中主队一般都占据主场优势，如客队实力不是很强势时，往往主队是让球方即上盘。而当客队实力明显强于主队时，则客队可在客场让球，即客队为上盘球队。
假设曼联在客场与富勒姆交手，虽然富勒姆做为主队，但是他们是没有能力让球给曼联的，那么曼联则顺理成章的在客场让球给富勒姆。此时的富勒姆还是被让球一方，通常把这种主场被让球称之为“受让盘”。
如果主弱客强时，客队让不起球，如曼联客场只开平手盘那么这就属于盘口异常，此时可能是非实力或场外因素在主导比赛，玩家就要格外小心了。再就是客队让球盘过浅时，如富勒姆受让平/半，虽然曼联也是客场让球，但这个让球盘开的过低，与双方实力严重不符，也属于盘口异常。
关于此点涉及到盘型定位问题，本书将在后面部分作出详细介绍。要注意的是，在指数网的亚盘数据中，往往是把让球一方放在前面，例如：曼联半球/一球富勒姆（主），而这时并不会出现“受让”字样。
8、什么是升盘、降盘亚盘向上浮动一个盘口，称为升盘。向下浮动一个盘口则称之为降盘。
例如，曼联由最初的球半盘上升到球半/两球、上升了一个盘口即为升盘；而当曼联由最初的球半盘变成了一球/球半，球半向一球/球半下降了一个盘口则为降盘。亚盘的盘口升降和欧赔的赔率升降同理，都是受到投注变化和信息因素的影响下产生。
在亚盘盘口升降是很平常的事情，有时候盘口会来回浮动，这些都是庄家在根据投注情况做出的调整动作。如果某场比赛的盘口根本不浮动，说明投注两个球队的筹码数量大致平衡，而盘口来回反复变化，说明投注资金发生变化很大，特别是赛前不久的盘口剧烈的震荡性变化，往往预示着场外资金倾向的较量争夺异常激烈，这时候玩家就不能再按照常规思维去分析比赛。
9、什么是低水、中水、高水贴水根据获胜赔率的高低分为低、中、高三等，即为低水、中水、高水。对三种水位再次细分还可分为：超低水、低水，中低水、中水、中高水，高水、超高水。
以澳门盘中的半球盘为例，如果A队让B队半球盘，如A队获胜贴水为0.80、B队获胜贴水为1.04，那么A队即为低水方、B队则为高水方。前面提到亚盘和欧赔一样都会因资金和信息等变化做出升降调整，而亚盘比欧赔更多具备的一项调整手段是除了升降盘外，庄家还可以通过调整水位来控制风险和收益。
例如，当投注曼联的资金过多时，投注量发生倾斜，庄家就会担心这种失衡会给他们带来赔付风险。那么此刻他们就会通过降低赔率来减少可能出现的赔付损失。
而亚盘也会通过升盘或降水来减少曼联获胜可能带来的赔付总量。 水位细分标准： （1）、低水区间 0.85以下水位 超低水 0.75以下 低水 0.75-0.85 (2)、中水区间 0.86-0.95水位 中低水 0.86-0.90 中水 0.91-0.95 中高水 0.96-1.00(1.00有时也可视为高水) （3）、高水区间 1.00-1.20及以上水位 高水 1.00-1.08 超高水 1.08以上 盘口受注的三个阶段 1、初盘阶段 该阶段指的是正式受注前的盘口。
这个阶段的盘口是在玩家资金未进入前，庄家根据交战双方的基本情况给出的盘口。该阶段的盘口技。
4.N卡控制面板提示,“无法应用选定的设置到您的系统”这是怎么回事?
解决 NVIDIA控制面板“拒绝访问，无法应用选定的设置到您的系统”的方法
NVIDIA控制面板是运行NVIDIA显卡驱动程序的设备的中央控制面板。它与驱动程序包本身捆绑在一起，因此无需单独下载或更新。一些用户报告说，当他们对NVIDIA控制面板内的配置进行更改时，会出现“访问拒绝”的错误。
拒绝访问。
无法应用选定的设置到您的系统。
在本文中，我们将学习如何解决它。
NVIDIA控制面板拒绝访问
有效修复NVIDIA控制面板的拒绝访问错误的一些实用方法如下：
5.怎样判断cuda和cudnn是否安装成功win10
首先确认你的电脑是否安装了nvidia显卡，目前CUDA只支持Nvida的显卡，不支持AMD/ATI的显卡（AMD对OpenCL支持的很好）。在设备管理器中，可以查看显卡信息。如下图所示，含有NVIDIA的显卡，就可安装。
在官网上下载cuda工具包，注意是windows系统的，而且需要看清楚是笔记本还是台式机的安装包，下载笔记本的安装套件，名字为cuda_5.0.35_winvista_win7_win8_notebook_32-3,(cuda5.5类似)双击打开安装即可，，按照提示安装，在这过程中，它也会更新nvidia的显卡驱动。
CUDA工具包安装完成后，我们还需要确认，CUDA是否已经正确安装，我们可以先检查nvcc编译器是否正确安装，在命令提示符窗口中输入：nvcc -V，回车查看是否有版本信息。若出现版本信息，则证明nvcc安装成功，更一般的，我们会在命令行中运行在C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v5.0\bin\win32\Release中deviceQuery程序，若能检测到cuda device则证明程序已经正确安装！
6.win10怎么安装directx
工具原料：电脑+win10
win10安装directx方法如下：
一、打开安装包，点击yes，如下图所示：
二、提示选择安装位置，默认即可，点击ok，如下图所示：
三、正在解压，如下图所示：
四、在解压的文件中找到exe格式的安装程序，如下图所示：
五、点击我接受此协议，点击下一步，如下图所示：
六、待组件安装完成即可，如下图所示：
7.重装系统后（win10）如何配置anaconda(3)
1. 设置好GPU开发环境，安装cuda8.0和cudnn5.12. 安装Anaconda3-4.3.1-Windows-x86_64，默认Python版本为3.63. 安装完以后，打开Anaconda Prompt，输入清华的仓库镜像，更新包更快：conda config --add channels/balancap/SSD-Tensorflow.git，或者下载压缩包解压5. 解压TensorFlowssd目录下的/checkpoint里的ssd_300_vgg.ckpt.zip，得到模型参数6. 安装pycharm-community-2017.1.2.exe,python编辑器，File->Setting->Project:Python->ProjectInterpreter：修改Python版本到TensorFlow工作空间下的python7. 在notebook下新建工程，新建test_ssd.py文件8. 在pycharm中打开ssd_notebook.ipynb，复制非注释的内容至test_ssd.py下9. 修改test_ssd.py:# Test on some demoimage and visualize output.#path = '../demo/'#image_names = sorted(os.listdir(path))#print(image_names)#for it in image_names:cam=cv2.VideoCapture(0)success, img = cam.read()while success:#img = cv2.imread(path+it)#mpimg.imread(path + it)t1=cv2.getTickCount()rclasses, rscores, rbboxes = process_image(img)visualization.bboxes_draw_on_img(img,rclasses, rscores, rbboxes, visualization.colors_plasma)t2=cv2.getTickCount()print('time consumption:%.3f ms'%(1000*(t2-t1)/cv2.getTickFrequency()))cv2.imshow('test',img)c=cv2.waitKey(1)if c==27:break# visualization.bboxes_draw_on_img(img, rclasses,rscores, rbboxes, visualization.colors_plasma)#visualization.plt_bboxes(img, rclasses,rscores, rbboxes)success, img = cam.read()10. 运行程序test_ssd.py。
win10查看cudnn是否安装
1.怎样判断cuda和cudnn是否安装成功win10
首先确认你的电脑是否安装了nvidia显卡，目前CUDA只支持Nvida的显卡，不支持AMD/ATI的显卡（AMD对OpenCL支持的很好）。在设备管理器中，可以查看显卡信息。如下图所示，含有NVIDIA的显卡，就可安装。
在官网上下载cuda工具包，注意是windows系统的，而且需要看清楚是笔记本还是台式机的安装包，下载笔记本的安装套件，名字为cuda_5.0.35_winvista_win7_win8_notebook_32-3,(cuda5.5类似)双击打开安装即可，，按照提示安装，在这过程中，它也会更新nvidia的显卡驱动。
CUDA工具包安装完成后，我们还需要确认，CUDA是否已经正确安装，我们可以先检查nvcc编译器是否正确安装，在命令提示符窗口中输入：nvcc -V，回车查看是否有版本信息。若出现版本信息，则证明nvcc安装成功，更一般的，我们会在命令行中运行在C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v5.0\bin\win32\Release中deviceQuery程序，若能检测到cuda device则证明程序已经正确安装！
2.win10 cudnn怎样安装
NVIDIA CuDNN 安装说明
CuDNN是专门针对Deep Learning框架设计的一套GPU计算加速方案，目前支持的DL库包括Caffe,ConvNet, Torch7等。
CuDNN可以在官网免费获得，注册帐号后即可下载。官网没有找到安装说明，下载得到的压缩包内也没有Readme. 不过google一下就会找到许多说明。基本原理是把lib文件加入到系统能找到的lib文件夹里， 把头文件加到系统能找到的include文件夹里就可以。这里把他们加到CUDA的文件夹下（参考这里）
tar -xzvf cudnn-6.5-linux-R1.tgz
cd cudnn-6.5-linux-R1
sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/
sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/
执行后发现还是找不到库， 报错
error while loading shared libraries: libcudnn.so.6.5: cannot open shared object file: No such file or directory
而lib文件夹是在系统路径里的，用ls -al发现是文件权限的问题，因此用下述命令先删除软连接
cd /usr/local/cuda/lib64/
sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.6.5
然后修改文件权限，并创建新的软连接
sudo chmod u=rwx,g=rx,o=rx libcudnn.so.6.5.18
sudo ln -s libcudnn.so.6.5.18 libcudnn.so.6.5
sudo ln -s libcudnn.so.6.5 libcudnn.so
3.怎么查看电脑上cudnn的版本
查看电脑里CUDA的版本方法：
1、在桌面空白处点击右键，进入NVIDIA控制面板。
在打开的窗口左下角有个“系统信息”，单击后出现窗口选择“组件”标签，这时就能看到各个组件的版本信息了。
2、下载CUDA查看与检测工具：CUDA-Z 软件
CUDA-Z就像常用的GPU-Z，具体参数是针对CUDA应用方面的信息，支持CUDA信息查询，还可以测试电脑CUDA的速度。
CUDA(Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。
4.ubuntu16.04怎么测试cudnn安装是否成功
命令行下输入mysql --help如果是输出一串帮助提示的话，那么就是安装好了的。没有的话就是没安装好。
具体如下：
电脑常见问题解决
1、无法自动识别硬盘控制器
使用非正版的个别操作系统光盘，在安装系统时，容易出现此错误。原因是非正版光盘自动加载的硬盘控制器驱动不符合电脑自身需要的驱动。这种情况就建议换正版光盘安装操作系统。
2、手动更新错误的驱动程序
windows操作系统正常使用，但手动更新驱动程序把硬盘控制器的驱动程序更新错误，导致此故障。解决方法是进入windows系统高级菜单，选择最后一次的正常配置，即可正常进入系统。
3、bios设置变化后所导致
windows操作系统正常，但是由于某些原因，用户修改了bios设置，导致0x0000007b故障。
5.windows怎么装cudnn
安装cudnn前，得确保正确安装好cuda
首先到官网下载cudnn:Nvidia官网cudnn 选择下载版本时要注意和Cuda版本匹配（这里下载的是cudnn-for-cuda-8.0-windows7-x64-v5.1）。下载下来的是一个压缩包，解压后有3个文件夹：
将这些文件夹覆盖至CUDA的安装目录下
例如：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\
即可完成安装。
6.怎么看win10 是否安装了net3.5
可以通过查看注册表信息来查看，步骤如下：
1.在“开始”菜单上，选择“运行”；
2.在“打开”框中，输入“regedit.exe”（你必须具有管理凭据才能运行 regedit.exe）;
3.在注册表编辑器中，打开以下子项：
HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Microsoft\NETFramework Setup\NDP，安装的版本将在 NDP 子项的下方列出。版本号存储在“版本”项中。对于 .NET Framework4，“版本”项位于客户端或完整子项下（在 NDP 下），或在两个子项下。
注：以上查看的方法只适用于.NET Framework 1-4
7.cudnn安装问题求助
NVIDIA CuDNN 安装说明 CuDNN是专门针对Deep Learning框架设计的一套GPU计算加速方案，目前支持的DL库包括Caffe,ConvNet, Torch7等。
CuDNN可以在官网免费获得，注册帐号后即可下载。官网没有找到安装说明，下载得到的压缩包内也没有Readme. 不过google一下就会找到许多说明。
基本原理是把lib文件加入到系统能找到的lib文件夹里， 把头文件加到系统能找到的include文件夹里就可以。这里把他们加到CUDA的文件夹下（参考这里） tar -xzvf cudnn-6.5-linux-R1.tgz cd cudnn-6.5-linux-R1 sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/ sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/ 执行后发现还是找不到库， 报错 error while loading shared libraries: libcudnn.so.6.5: cannot open shared object file: No such file or directory 而lib文件夹是在系统路径里的，用ls -al发现是文件权限的问题，因此用下述命令先删除软连接 cd /usr/local/cuda/lib64/ sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.6.5 然后修改文件权限，并创建新的软连接 sudo chmod u=rwx,g=rx,o=rx libcudnn.so.6.5.18 sudo ln -s libcudnn.so.6.5.18 libcudnn.so.6.5 sudo ln -s libcudnn.so.6.5 libcudn。
8.win10系统 怎么查看系统是否安装在固态硬盘
win10系统查看系统是否安装在固态硬盘方法：
1. 首先看Win10系统桌面上有没有“这台电脑”图标，没有可以在桌面的空白处点击鼠标右键，选择“个性化”--->“更改桌面图标”。
2. 把这台电脑显示在桌面上后，右键这台电脑，选择弹出列表的属性。
3. 在系统窗口里，可以查看到电脑的基本硬件信息。像CPU，内存大小，安装操作系统等等信息。
4. 点击系统窗口左边的“设备管理器”，就可以查看比较全面的电脑硬件信息了。
5. 点击打开设备管理器对话框，在这里可以查看CPU，声卡，网卡，显卡，键盘，处理器等等硬件信息。
6. 右键桌面这台电脑，选择管理，就可以打开查看硬盘容量等信息的入口了。
7. 在计算机管理对话框里，点击存储下面的磁盘管理，即可查看当前电脑的磁盘信息。
要记住的事项：
1. 意外的电脑崩溃会损坏或者甚至删除你的文件，因此你应“备份所有内容”。 一些打印机和其他硬件可能无法工作，一些软件可能未安装或工作不正常，包括反病毒程序或安全程序。
2. 一些已安装的应用可能尚未按预期方式运行，或者可能在你所在的国家或地区中不可用。 为了能够使用 Cortana，必须将你的系统所在的国家或地区设置为可用语言之一，而且还需要安装该语言版本的 Insider Preview。
3. 另外，如果你的电脑出现问题，Microsoft 还很有可能会检查你的系统文件。 如果你担心系统文件的隐私性，可考虑使用其他电脑。 有关更多信息，请阅读我们的隐私声明。
win10cudnn安装
1.win10 cudnn怎样安装
NVIDIA CuDNN 安装说明
CuDNN是专门针对Deep Learning框架设计的一套GPU计算加速方案，目前支持的DL库包括Caffe,ConvNet, Torch7等。
CuDNN可以在官网免费获得，注册帐号后即可下载。官网没有找到安装说明，下载得到的压缩包内也没有Readme. 不过google一下就会找到许多说明。基本原理是把lib文件加入到系统能找到的lib文件夹里， 把头文件加到系统能找到的include文件夹里就可以。这里把他们加到CUDA的文件夹下（参考这里）
tar -xzvf cudnn-6.5-linux-R1.tgz
cd cudnn-6.5-linux-R1
sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/
sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/
执行后发现还是找不到库， 报错
error while loading shared libraries: libcudnn.so.6.5: cannot open shared object file: No such file or directory
而lib文件夹是在系统路径里的，用ls -al发现是文件权限的问题，因此用下述命令先删除软连接
cd /usr/local/cuda/lib64/
sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.6.5
然后修改文件权限，并创建新的软连接
sudo chmod u=rwx,g=rx,o=rx libcudnn.so.6.5.18
sudo ln -s libcudnn.so.6.5.18 libcudnn.so.6.5
sudo ln -s libcudnn.so.6.5 libcudnn.so
2.怎样判断cuda和cudnn是否安装成功win10
首先确认你的电脑是否安装了nvidia显卡，目前CUDA只支持Nvida的显卡，不支持AMD/ATI的显卡（AMD对OpenCL支持的很好）。在设备管理器中，可以查看显卡信息。如下图所示，含有NVIDIA的显卡，就可安装。
在官网上下载cuda工具包，注意是windows系统的，而且需要看清楚是笔记本还是台式机的安装包，下载笔记本的安装套件，名字为cuda_5.0.35_winvista_win7_win8_notebook_32-3,(cuda5.5类似)双击打开安装即可，，按照提示安装，在这过程中，它也会更新nvidia的显卡驱动。
CUDA工具包安装完成后，我们还需要确认，CUDA是否已经正确安装，我们可以先检查nvcc编译器是否正确安装，在命令提示符窗口中输入：nvcc -V，回车查看是否有版本信息。若出现版本信息，则证明nvcc安装成功，更一般的，我们会在命令行中运行在C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v5.0\bin\win32\Release中deviceQuery程序，若能检测到cuda device则证明程序已经正确安装！
3.win10 下怎么安装tensorflow1.3
如下的步骤请参考：
1.安装Python
下载python3.5.3 64bit，右键python-3.5.3-amd64.exe以管理员身份运行。
2.安装cuDNN
下载cuDNN 6.0 (for CUDA 8.0)，解压后将bin文件夹添加到环境变量PATH中。
3.安装Tensorflow
下载Tensorflow for Windows 64bit Python 3.5版本；
右键开始菜单，命令提示符，输入
pip install tensorflow_gpu-1.3.0rc1-cp35-cp35m-win_amd64.whl
然后即可运行测试例程
4.win10怎么安装tensorflow
1、开机后按下F2或者delete键，进入bios，设置成U盘驱动系统。不同品牌主板设置方法不同，所以设置方法请参阅主板说明书。
2、插上启动U盘，保存退出后重启电脑，会出现启动菜单。如图：
3、选择01进入pe。如图：
4、双击一键装机工具。如图：
5、必须保证机子里或者U盘内有win8.1的ghost系统备份。如图：
6、选择还原分区，如图：
7、按照提示操作，如图：
8、完成后重启电脑，如图：
9、系统安装完成，重启后进入win8.1系统
5.windows怎么装cudnn
安装cudnn前，得确保正确安装好cuda
首先到官网下载cudnn:Nvidia官网cudnn 选择下载版本时要注意和Cuda版本匹配（这里下载的是cudnn-for-cuda-8.0-windows7-x64-v5.1）。下载下来的是一个压缩包，解压后有3个文件夹：
将这些文件夹覆盖至CUDA的安装目录下
例如：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\
即可完成安装。
6.win10下怎么安装tensorflow
如下的安装步骤请参考： 安装Anaconda选择相应的Anaconda进行安装，下载地址点击这里，下载对应系统版本的Anaconda，官网现在的版本是Anaconda 4.3.1 for python3.6。
笔者安装的是4.3.0版本的。 就和安装普通的软件一样，全部选择默认即可，注意勾选将python3.6添加进环境变量。
这样Anaconda就安装好了，我们可以通过下面的命令来查看Anaconda已经安装了哪些包。 运行 开始菜单->Anaconda3—>Anaconda Prompt :conda list可以看到已经安装了numpy、sympy等常用的包。
2.安装TensorflowTensorFlow目前在Windows下只支持Python 3.5版本。（1）打开Anaconda Prompt，输入清华仓库镜像，这样更新会快一些： （2）同样在Anaconda Prompt中利用Anaconda创建一个python3.5的环境，环境名称为tensorflow ，输入下面命令：conda create -n tensorflow python=3.5运行 开始菜单->Anaconda3—>Anaconda Navigator，点击左侧的Environments，可以看到tensorflow的环境已经创建好了。
（3）在Anaconda Prompt中启动tensorflow环境：activate tensorflow注：当不使用tensorflow时，关闭tensorflow环境，命令为：deactivate(4)安装cpu版本的TensorFlowpip install --upgrade --ignore-installed tensorflow注：这里没有介绍GPU版本的安装方法，GPU版本需要安装cuda8+cudnn5，如需要的请搜索其他博文。这样tensorflow cpu版本就安装好了。
7.win10下怎么安装tensorflow
如下的安装步骤请参考：
1. 安装Anaconda
选择相应的Anaconda进行安装，下载地址点击这里，下载对应系统版本的Anaconda，官网现在的版本是Anaconda 4.3.1 for python3.6。笔者安装的是4.3.0版本的。
就和安装普通的软件一样，全部选择默认即可，注意勾选将python3.6添加进环境变量。
这样Anaconda就安装好了，我们可以通过下面的命令来查看Anaconda已经安装了哪些包。
运行 开始菜单->Anaconda3—>Anaconda Prompt :
conda list
可以看到已经安装了numpy、sympy等常用的包。
2.安装Tensorflow
TensorFlow目前在Windows下只支持Python 3.5版本。
(1)打开Anaconda Prompt，输入清华仓库镜像，这样更新会快一些：
(2)同样在Anaconda Prompt中利用Anaconda创建一个python3.5的环境，环境名称为tensorflow ，输入下面命令：
conda create -n tensorflow python=3.5
运行 开始菜单->Anaconda3—>Anaconda Navigator，点击左侧的Environments，可以看到tensorflow的环境已经创建好了。
(3)在Anaconda Prompt中启动tensorflow环境：
activate tensorflow
注：当不使用tensorflow时，关闭tensorflow环境，命令为：deactivate
(4)安装cpu版本的TensorFlow
pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow
注：这里没有介绍GPU版本的安装方法，GPU版本需要安装cuda8+cudnn5，如需要的请搜索其他博文。
这样tensorflow cpu版本就安装好了。
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