★★★快来抢100分★★★:请问S3显卡厂家的网址,好象不是www.s3.com,或者s3 virge-dx/gx for windowsMe的驱动程序?

Delphi > VCL组件开发及应用 [问题点数:100分,结帖人deak]
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S3 accelerator API for DOS

<div><p>Help wanted: Any documentation on the S3D accelerator API for S3 Trio/Virge used by DOS games and programs. Google doesn't help in this case. <p>The other reason for this issue, is to ...

Centos7:您可以尝试添加 --skip-broken 选项解决该问题

[vcontroller@vcontroller bin]$ sudo yum install -y glibc 已加载插件:fastestmirror, langpacks Loading mirror speeds from cached hostfile * base: mirrors.huaweicloud.com ... * extras: mirrors.aliyun.com ...

xorg.conf中设置某些功能,如禁用ctrl+alt+F1-F7

官方路径:https://www.x.org/archive/X11R7.7/doc/man/man5/xorg.conf.5.xhtml xorg.conf NAME INTRODUCTION DESCRIPTION FILES SECTION SERVERFLAGS SECTION MODULE SECTION EXTENSIONS SECTION INPUTDEVICE ...

Xorg.conf配置详解

转载的,留着自己以后参考! 代码: [root@MagicLinux ~]# cat /etc/X11/xorg.conf # XFree86 4 configuration created by MagicInstaller. Section "ServerLayout" ...Screen 0 "Screen0" 0 0

/dev/sr0 3.7G 3.7G 0 100% /media/CentOS_6.8_Final no space left on device磁盘空间不足处理

查看所有空间文件所占的空间大小 [root@Hadoop modules]# du -sh /* 7.3M /bin 64M /boot 304K /dev 40M /etc 88K /home 325M /lib 43M /lib64 16K /lost+found 4.0K /media 8.0K /mnt 3.4G /opt...

mplayer-2.3节:视频输出设备 .

2.3.1 视频输出设备 2.3.1.1 MTRR的设置 强烈建议你检查你的MTRR注册... 运行'cat /proc/mtrr': --($:~)-- cat /proc/mtrr ...reg00: base=0xe4000000 (3648MB), size= 16MB: write-combining, count=9 ...reg01: base=

linux多屏配置文件 xorg.conf 官方配置文件说明翻译

名字 xorg.conf,xorg.conf.d 是 Xorg X server 的配置文件 介绍 Xorg支持几种提供或获取配置和运行时参数的机制:命令行选项,环境变量,xorg.conf和xorg.conf.d配置文件,自动检测和回退到默认值。...

综述:显卡25年历史变迁

现在,提到显卡,人们就会想到游戏和电影中精美的3D图形。实际上,早期的显卡不但不能处理3D图形,甚至连2D图形都无法处理,仅仅具备显示的能力。  时至今日,显卡不但能够处理复杂的3D图形,甚至还可以作为协处理...

写在G70发布时:追忆25年显卡发展史

对于热爱游戏的电脑玩家,显卡大概是最让我们又爱又恨的电脑配件了。游戏开发商不断推出新的游戏,让我们得到刺激享受的同时,也逼得我们不得不乖乖奉上腰包。几乎每一位资深的游戏玩家,都能如数家珍地列举出一系列...

linux图形界面基本知识(X、X11、Xfree86、Xorg、GNOME、KDE之间的关系)

LINUX初学者经常不清楚linux和X之间,X和Xfree86之间,X和KDE,GNOME等之间是什么关系。常常混淆概念,本文以比较易于理解的方式解释X,X11,XFREE,WM,KDE,GNOME等之间的关系。 一、linux本身没有图形界面...

Tools List 2014.0 RC3.5

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/dev/sr0 3.7G 3.7G 0 100% /media/CentOS_6.8_Final

rm: cannot remove `CentOS_6.8_Final/Packages/sat4j-2.2.0-4.0.el6.noarch.rpm': Read-only file system rm: cannot remove `CentOS_6.8_Final/Packages/satyr-0.16-2.el6.x86_64.rpm': Read-only file system...

历代显卡精彩演示DEMO赏析点评之NV篇

 无论ATI还是NVIDIA,每次有新显卡发布都会同时公布一个或者多个美轮美奂的演示DEMO。这些演示DEMO的设计初衷就是通过完美的3D效果征服每一位观众,让大家对新显卡的性能及技术充满憧憬和期待。所以ATI和NV必定会...

[原]Linux配置文件 /etc/X11/xorg.conf

Linux 一个配置文件确实会导致图形化界面无法启动。 export DISPLAY=localhost:1.0 也存在问题,后寻找此文件,贴于机器,即可用。 该配置文件为:/etc/X11/xorg.conf ,内容如下: xorg.conf(5) ...

二手显卡选购小技巧

此外相对硬盘等配件而言,显卡的稳定性也是非常可靠的,一般一块显卡的使用寿命可长达10年,而不到2年后显卡就会被淘汰,因此二手市场有很多价廉物美的显卡。本着够用就好的原则,不少DIY老手都喜欢购买二手显卡

显卡发展史

1.CGA显卡  民用显卡的起源可以追溯到上个世纪的八十年代了。在1981年, IBM推出了个人电脑时,它提供了两种显卡,一种是"单色显卡(简称 MDA), 一种是 "彩色绘图卡" (简称 CGA), 从名字上就可以看出,MDA是与单色...

显卡

显卡显卡 ATI HD 4890对决NVIDIA GTX 275 显卡 【概述】 显示接口卡(Video card,Graphics card),又称为显示适配器(Video adapter...

linux图形界面基本知识(X、X11、Xfree86、Xorg、GNOME、KDE之间的关系)...

LINUX初学者经常不清楚linux和X之间,X和Xfree86之间,X和KDE,GNOME等之间是什么关系。常常混淆概念,本文以比较易于理解的方式解释X,X11,XFREE,WM,KDE,GNOME等之间的关系。 一、linux本身没有图形界面...

从芯片小厂成为显卡巨头,23年里,N厂经历了什么?

日前,英伟达发布新显卡GTX1080,该显卡采用帕斯卡架构,制程工艺也升级为16nm Finfet。显存为8GB,峰值功耗为180W。在发布会的游戏演示中,平均帧数达到了 61 帧,GPU 温度为 67℃。 其实,现在威风八面的英伟达,...

ubuntu GPG签名验证错误 NO_PUBKEY问题

正在读取软件包列表... 完成 W: GPG签名验证错误: http://deb.opera.com ...W: 您可能需要运行 apt-get update 解决这些问题 需要把上面两行命令中的“4F6C1E86”替换成“NO_PUBKEY”后面的字串的最后8位,

关于linux图形界面编程基本知识 - 技术文档 - 程序开发 Linux时代 - 开源、... (转载)

很多LINUX初学者不清楚linux和X之间,X和Xfree86之间,X和KDE,GNOME等之间是什么关系.常常混淆概念,我想以比较易于理 解的方式说明一下X,X11,XFREE,WM,KDE,GNOME等之间的关系.由于本人水平有限可能存在...

死而复生-自己动手修显卡

前几天在二手市场里面闲逛,突然瞥见有人在卖显卡的尸体,反正闲着无聊,就冲上去问了问,说是有三块显卡,有两块表面均没有任何坏掉的痕迹,还有一块好象显存坏掉了,反正就是点不亮了,要的话20块钱拿走,嘿嘿!...

linux内核文档汇集

链接:... The Linux Kernel documentation This is the top level of the kernel's documentation tree. Kernel documentation, like the kernel itself, is very much a wo...

有史以来最伟大的23款显卡

显卡走过十五年,诞生了无数产品,其中的经典之作也是数不胜数。在你看来,哪些显卡是最伟大的呢?且看Tom‘s Hardware的评选。    1996年3月:3dfx Voodoo    3dfx、Voodoo,无数老资格DIY玩家心目中永恒的...

Mencoder MPlayer 参数详解

MPlayer(1) 电影播放器 MPlayer(1) D>0>  mplayer - 影视播放器  mencoder - 影视编解码器 B>8>  mplayer [选项] [文件|URL|播放列表|-]  mplayer

main/xorg-server: upgrade to 1.20.0

<ul><li><code>main/xf86-video-s3virge-1.10.7 ~~- <code>main/xf86-video-savage-2.3.9~~ ~~- <code>main/xf86-video-sis-0.10.9~~</li></ul> <p>Those packages are at their latest version as seen ...

显卡的技术参数

首先我们应该了解一下显卡的简单工作原理:首先,由CPU送的数据会通过AGP或PCI-E总线,进入显卡的图形芯片(即我们常说的GPU或VPU)里进行处理。当芯片处理完后,相关数据会被运送到显存里暂时储存。然后数字图像...

Linux内核的framebuffer相关的内核代码注释

由于现在正在进行framebuffer的一个项目开发,所以需要学习framebuffer的内核代码,今天现在这里上传我的相关注释,后面再将我的学习内容和相关framebuffer的操作提交上来.位置:源代码根目录/include/linux/fb.h#...

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

VSCode launch.json配置详细教程

主要介绍了vscode 的node.js debugger 的 launch.json 配置详情,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

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