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AI开源音视频人工智能AI编程
GitHub:https://github.com/hpcaitech/Open-Sora更多AI开源软件:发现分享好用的AI工具、AI开源软件、AI模型、AI变现-小众AI这是一款开源的SOTA(State-of-the-Art)视频生成模型,仅用20万美元(224张GPU)就能训练出商业级11B参数的视频生成大模型。它采用Python语言和PyTorch深度学习框架开发,具有生成速度快、资源消
- 【ai】mocap:conda 安装python3.8+ cuda+ pytorch+torchaudio、torchvision
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- Pytorch使用手册—扩展 TorchScript 使用自定义 C++ 操作符(专题五十三)
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提示本教程自PyTorch2.4起已弃用。有关PyTorch自定义操作符的最新指南,请参阅PyTorch自定义操作符。PyTorch1.0版本引入了一种名为TorchScript的新编程模型。TorchScript是Python编程语言的一个子集,可以被TorchScript编译器解析、编译和优化。此外,编译后的TorchScript模型可以选择序列化为磁盘文件格式,随后你可以从纯C++(以及Py
- 部分标签数据集生成与过滤特定标签方法
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完整代码总结这段代码的目的是通过构建一个部分标签学习(PartialLabelLearning,PLL)框架来生成一个包含部分标签的数据集,并且支持根据给定的标签列表对数据集进行筛选和过滤。代码包含了多个类和函数,主要分为以下几部分:数据预处理与加载:使用PyTorch和torchvision来加载CIFAR-10数据集,并对其进行标准化处理。部分标签数据集的生成:为每个样本生成多个候选标签,并模
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一、为什么要做模型部署?模型部署是将训练好的模型投入实际应用的关键步骤,涉及:模型格式转换(TorchScript/ONNX)性能优化(量化/剪枝)构建API服务移动端集成本章使用ResNet18实现图像分类,并演示完整部署流程。二、模型转换:TorchScript与ONNX1.准备预训练模型importtorchimporttorchvision#加载预训练模型model=torc
- 下一代模型技术演进与场景应用突破
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内容概要当前模型技术正经历多维度的范式跃迁,可解释性模型与自动化机器学习(AutoML)成为突破传统黑箱困境的核心路径。在底层架构层面,边缘计算与量子计算的融合重构了算力分配模式,联邦学习技术则为跨域数据协作提供了安全可信的解决方案。主流框架如TensorFlow和PyTorch持续迭代优化能力,通过动态参数压缩与自适应超参数调优策略,显著提升模型部署效率。应用层创新呈现垂直化特征,医疗诊断模型通
- PyTorch模型训练实战指南:掌握动态图特性与工业级部署技巧
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前言在深度学习领域,PyTorch凭借其动态计算图、高效的自动微分系统及高度Pythonic的设计哲学,已成为学术界与工业界的主流框架。其即时执行模式大幅简化了模型调试流程,而灵活的模块化设计则为复杂模型的构建提供了坚实基础。然而,从实验原型到工业级部署的全链路实践中,开发者仍需系统性掌握框架核心特性与工程化技巧。本文以实战为导向,深入剖析PyTorch动态图机制与自动微分原理,详解从数据预处理、
- PyTorch 深度学习实战(19):离线强化学习与 Conservative Q-Learning (CQL) 算法
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在上一篇文章中,我们探讨了分布式强化学习与IMPALA算法,展示了如何通过并行化训练提升强化学习的效率。本文将聚焦离线强化学习(OfflineRL)这一新兴方向,并实现ConservativeQ-Learning(CQL)算法,利用Minari提供的静态数据集训练安全的强化学习策略。一、离线强化学习与CQL原理1.离线强化学习的特点无需环境交互:直接从预收集的静态数据集学习数据效率高:复用历史经验
- Hugging Face 模型格式全解析:从 PyTorch 到 GGUF
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HuggingFace模型格式全解析:从PyTorch到GGUFHuggingFace生态支持多种模型格式,以满足不同场景下的存储、部署和推理需求。以下是主流格式的技术解析与演进脉络:1.PyTorch原生格式(.pt/.pth)特性:直接保存PyTorch的state_dict(模型参数)或完整模型(含结构)。兼容性强,与PyTorch训练/推理流程深度集成。文件体积较大,加载速度较慢,存在安全
- LeetCode98-验证二叉搜索树
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上个星期和导师去了华农一趟名义上是和导师去参加一个国家级的项目其实没我啥事都是我导师在那口若悬河当时和那边的本科生去了另一间会议室交流了关于GAN的知识偶然听说大家都在用pytorch好像最新版的也挺好用的反正就是学术界目前主要用这个框架工业界主要用Tensorflow(没办法,Google出品)这两天也拿来瞧了瞧好像也确实可以的!!!98-验证二叉搜索树给定一个二叉树,判断其是否是一个有效的二叉
- 人工智能(AI)系统化学习路线
xiaoyu❅
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一、为什么需要系统化学习AI?人工智能技术正在重塑各行各业,但许多初学者容易陷入误区:❌盲目跟风:直接学习TensorFlow/PyTorch,忽视数学与算法基础。❌纸上谈兵:只看理论不写代码,无法解决实际问题。❌方向模糊:对CV/NLP/RL等细分领域缺乏认知,难以针对性提升。正确的学习姿势:“金字塔式”分层学习(理论→算法→框架→应用→工程化),逐步构建完整的AI知识体系。二、人工智能学习路线
- 基于PyTorch和ResNet18的花卉识别实战(附完整代码)
意.远
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一、项目背景与效果花卉分类是计算机视觉的经典任务。本文使用PyTorch框架,基于ResNet18模型实现了102种花卉的分类任务。完整代码可直接复制运行,最终验证集准确率达8.2%,文中同步分析性能瓶颈与优化方案。二、环境配置与数据准备1.环境要求#主要依赖库importtorchfromtorchimportnn,optimfromtorchvisionimporttransforms,dat
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PyTorch深度学习博客欢迎来到我的PyTorch深度学习博客!在这里,我将分享使用PyTorch学习和实践深度学习项目的点滴经验。本博客适用于初学者和有一定基础的开发者,旨在帮助大家快速搭建环境、掌握核心概念,并通过实例了解实际应用。环境配置为了确保项目的稳定性和兼容性,我选择了Python3.9环境,并在conda创建的虚拟环境中运行最新且稳定的PyTorch版本2.6.0。1.创建Pyth
- 深入探索 PyTorch 在语音识别中的应用
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深入探索PyTorch在语音识别中的应用在本篇博客中,我将分享如何使用PyTorch进行语音识别任务,重点围绕环境配置、数据预处理、特征提取、模型设计以及模型比较展开。本文基于最近一次机器学习作业(HW2)的任务内容,任务目标是对语音信号进行逐帧音素预测,从而完成多类别分类任务。一、介绍任务背景任务目标:利用深度神经网络对语音信号进行逐帧音素预测。音素定义:音素是语音中能够区分单词的最小语音单位。
- AI模型技术前沿与跨场景应用实践
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内容概要当前AI模型技术正呈现多维度突破与跨领域融合的特征。从技术演进角度看,可解释性模型与量子计算框架的协同发展正在突破传统黑箱限制,而联邦学习、自适应优化等技术则为复杂场景建模提供了新的方法论支撑。应用层面,TensorFlow与PyTorch框架在医疗影像诊断、金融时序预测等领域的实战案例,验证了深度学习模型在垂直行业的泛化能力。值得关注的是,工具链整合已成为技术落地的关键环节,MXNet与
- 融合AMD与NVIDIA GPU集群的MLOps:异构计算环境中的分布式训练架构实践
在深度学习的背景下,NVIDIA的CUDA与AMD的ROCm框架缺乏有效的互操作性,导致基础设施资源利用率显著降低。随着模型规模不断扩大而预算约束日益严格,2-3年更换一次GPU的传统方式已不具可持续性。但是Pytorch的最近几次的更新可以有效利用异构计算集群,实现对所有可用GPU资源的充分调度,不受制于供应商限制。本文将深入探讨如何混合AMD/NVIDIAGPU集群以支持PyTorch分布式训
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转换(Transforms)很多时候,数据并不总是以训练机器学习算法所需的最终处理形式出现。所以我们需要使用变换对数据进行一些处理,使其适合训练。所有TorchVision数据集都有两个参数——transform来修改特征,target_transform来修改标签——接受包含转换逻辑的可调用项。torchvision.transform模块提供了几个开箱即用的转换。FashionMNIST数据集
- 深度学习框架PyTorch——从入门到精通(5)构建神经网络
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构建神经网络获取训练设备定义类模型层nn.Flattennn.Linearnn.ReLUnn.Sequentialnn.Softmax模型参数补充说明argmax神经网络是由一些层或者模块组成的,这些层和模块会对数据进行各种操作。在PyTorch里,torch.nn这个命名空间提供了你搭建自己神经网络所需要的所有基础组件。PyTorch里的每一个模块都是nn.Module类的子类。一个神经网络本身
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- Pytorch torch.prod函数介绍
qq_27390023
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torch.prod是PyTorch库中的一个函数,用于计算输入张量中所有元素或者指定维度上元素的乘积。下面将从函数的基本语法、参数、返回值、使用示例几个方面进行详细介绍。基本语法torch.prod(input,dim=None,keepdim=False,dtype=None)参数input:必需参数,是一个输入的PyTorch张量,函数将对这个张量的元素进行乘积计算。dim:可选参数,指定要
- 深度学习框架PyTorch——从入门到精通(5)自动微分
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使用torch.autograd自动微分张量、函数和计算图计算梯度禁用梯度追踪关于计算图的更多信息张量梯度和雅可比乘积在训练神经网络时,最常用的算法是反向传播。在该算法中,参数(模型权重)根据损失函数的梯度相对于给定参数进行调整。为了计算这些梯度,PyTorch有一个内置的微分引擎,名为torch.autograd。它支持为任何计算图自动计算梯度。考虑最简单的一层神经网络,具有输入x、参数w和b以
- 深度学习中的Channel,通道数是什么?
%KT%
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参考文章:直观理解深度学习的卷积操作,超赞!-CSDN博客如何理解卷积神经网络中的通道(channel)_神经网络通道数-CSDN博客深度学习-卷积神经网络—卷积操作详细介绍_深度卷积的作用-CSDN博客正文:在跑深度学习代码的过程中,经常遇到的一个报错是:模型尺寸不匹配的问题。一般pytorch中尺寸/张量的表现方式是:torch.size([16,3,24,24])。这四个参数的含义如下:16
- python,squeeze的详细解释,代码并进行解释
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目录python,squeeze的详细解释,代码并进行解释Python中的squeeze操作主要作用:PyTorch中的squeeze示例1:去除所有单维度示例2:指定去除维度NumPy中的squeeze示例1:去除所有单维度示例2:指定去除维度何时使用squeeze?总结python,squeeze的详细解释,代码并进行解释Python中的squeeze操作Squeeze是一个用于去除张量或数组
- PyTorch 深度学习实战(12):Actor-Critic 算法与策略优化
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在上一篇文章中,我们介绍了强化学习的基本概念,并使用深度Q网络(DQN)解决了CartPole问题。本文将深入探讨Actor-Critic算法,这是一种结合了策略梯度(PolicyGradient)和值函数(ValueFunction)的强化学习方法。我们将使用PyTorch实现Actor-Critic算法,并应用于经典的CartPole问题。一、Actor-Critic算法基础Actor-Cri
- PyTorch 深度学习实战(17):Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) 算法与并行训练
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PyTorch深度学习实战深度学习pytorch算法
在上一篇文章中,我们深入探讨了SoftActor-Critic(SAC)算法及其在平衡探索与利用方面的优势。本文将介绍强化学习领域的重要里程碑——AsynchronousAdvantageActor-Critic(A3C)算法,并展示如何利用PyTorch实现并行化训练来加速学习过程。一、A3C算法原理A3C算法由DeepMind于2016年提出,通过异步并行的多个智能体(Worker)与环境交互
- 【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划(Python代码实现)
wlz249
pythonpytorch算法
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、DQN算法概述三、基于DQN的无人机三维航线规划方法1.环境建模2.状态与动作定义3.奖励函数设计4.深度神经网络训练5.航线规划四、研究挑战与展望2运行结果3参考文献4Python代码实现⛳️赠与读者做科研,涉及到一个深在的
- llama-factory微调
AI Echoes
深度学习人工智能机器学习deepseek
大模型微调实操--llama-factoryllama-factory环境安装前置准备英伟达显卡驱动更新地址下载NVIDIA官方驱动|NVIDIAcuda下载安装地址CUDAToolkit12.2Downloads|NVIDIADeveloperpytorch下载安装地址PreviousPyTorchVersions|PyTorchllama-factory项目和文档地址https://githu
- TorchServe详解和应用
易之阴阳
机器学习人工智能深度学习pythonTorchserver
TorchServer是PyTorch的一个组件,它是一个轻量级的服务框架,用于部署和管理PyTorch模型,以便在生产环境中提供高效、可扩展的推理服务。TorchServer提供了RESTfulAPI,可以方便地与其他系统集成,支持模型热加载和热更新,确保模型的快速部署和更新。以下是TorchServer的一些关键特性:模型注册和管理:用户可以通过API注册模型,指定模型的路径、输入输出规范和所
- PyTorch 生态概览:为什么选择动态计算图框架?
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一、PyTorch的核心价值PyTorch作为深度学习框架的后起之秀,通过动态计算图技术革新了传统的静态图模式。其核心优势体现在:动态灵活性:代码即模型,支持即时调试Python原生支持:无缝衔接Python生态高效的GPU加速:通过CUDA实现透明的硬件加速活跃的社区生态:GitHub贡献者超1.8万人,日均更新100+次二、动态计算图VS静态计算图对比#动态计算图示例(PyTorch)impo
- java数字签名三种方式
知了ing
javajdk
以下3钟数字签名都是基于jdk7的
1,RSA
String password="test";
// 1.初始化密钥
KeyPairGenerator keyPairGenerator = KeyPairGenerator.getInstance("RSA");
keyPairGenerator.initialize(51
- Hibernate学习笔记
caoyong
Hibernate
1>、Hibernate是数据访问层框架,是一个ORM(Object Relation Mapping)框架,作者为:Gavin King
2>、搭建Hibernate的开发环境
a>、添加jar包:
aa>、hibernatte开发包中/lib/required/所
- 设计模式之装饰器模式Decorator(结构型)
漂泊一剑客
Decorator
1. 概述
若你从事过面向对象开发,实现给一个类或对象增加行为,使用继承机制,这是所有面向对象语言的一个基本特性。如果已经存在的一个类缺少某些方法,或者须要给方法添加更多的功能(魅力),你也许会仅仅继承这个类来产生一个新类—这建立在额外的代码上。
- 读取磁盘文件txt,并输入String
一炮送你回车库
String
public static void main(String[] args) throws IOException {
String fileContent = readFileContent("d:/aaa.txt");
System.out.println(fileContent);
- js三级联动下拉框
3213213333332132
三级联动
//三级联动
省/直辖市<select id="province"></select>
市/省直辖<select id="city"></select>
县/区 <select id="area"></select>
- erlang之parse_transform编译选项的应用
616050468
parse_transform游戏服务器属性同步abstract_code
最近使用erlang重构了游戏服务器的所有代码,之前看过C++/lua写的服务器引擎代码,引擎实现了玩家属性自动同步给前端和增量更新玩家数据到数据库的功能,这也是现在很多游戏服务器的优化方向,在引擎层面去解决数据同步和数据持久化,数据发生变化了业务层不需要关心怎么去同步给前端。由于游戏过程中玩家每个业务中玩家数据更改的量其实是很少
- JAVA JSON的解析
darkranger
java
// {
// “Total”:“条数”,
// Code: 1,
//
// “PaymentItems”:[
// {
// “PaymentItemID”:”支款单ID”,
// “PaymentCode”:”支款单编号”,
// “PaymentTime”:”支款日期”,
// ”ContractNo”:”合同号”,
//
- POJ-1273-Drainage Ditches
aijuans
ACM_POJ
POJ-1273-Drainage Ditches
http://poj.org/problem?id=1273
基本的最大流,按LRJ的白书写的
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std;
#define INF 0x7fffffff
int ma
- 工作流Activiti5表的命名及含义
atongyeye
工作流Activiti
activiti5 - http://activiti.org/designer/update在线插件安装
activiti5一共23张表
Activiti的表都以ACT_开头。 第二部分是表示表的用途的两个字母标识。 用途也和服务的API对应。
ACT_RE_*: 'RE'表示repository。 这个前缀的表包含了流程定义和流程静态资源 (图片,规则,等等)。
A
- android的广播机制和广播的简单使用
百合不是茶
android广播机制广播的注册
Android广播机制简介 在Android中,有一些操作完成以后,会发送广播,比如说发出一条短信,或打出一个电话,如果某个程序接收了这个广播,就会做相应的处理。这个广播跟我们传统意义中的电台广播有些相似之处。之所以叫做广播,就是因为它只负责“说”而不管你“听不听”,也就是不管你接收方如何处理。另外,广播可以被不只一个应用程序所接收,当然也可能不被任何应
- Spring事务传播行为详解
bijian1013
javaspring事务传播行为
在service类前加上@Transactional,声明这个service所有方法需要事务管理。每一个业务方法开始时都会打开一个事务。
Spring默认情况下会对运行期例外(RunTimeException)进行事务回滚。这
- eidtplus operate
征客丶
eidtplus
开启列模式: Alt+C 鼠标选择 OR Alt+鼠标左键拖动
列模式替换或复制内容(多行):
右键-->格式-->填充所选内容-->选择相应操作
OR
Ctrl+Shift+V(复制多行数据,必须行数一致)
-------------------------------------------------------
- 【Kafka一】Kafka入门
bit1129
kafka
这篇文章来自Spark集成Kafka(http://bit1129.iteye.com/blog/2174765),这里把它单独取出来,作为Kafka的入门吧
下载Kafka
http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/0.8.1.1/kafka_2.10-0.8.1.1.tgz
2.10表示Scala的版本,而0.8.1.1表示Kafka
- Spring 事务实现机制
BlueSkator
spring代理事务
Spring是以代理的方式实现对事务的管理。我们在Action中所使用的Service对象,其实是代理对象的实例,并不是我们所写的Service对象实例。既然是两个不同的对象,那为什么我们在Action中可以象使用Service对象一样的使用代理对象呢?为了说明问题,假设有个Service类叫AService,它的Spring事务代理类为AProxyService,AService实现了一个接口
- bootstrap源码学习与示例:bootstrap-dropdown(转帖)
BreakingBad
bootstrapdropdown
bootstrap-dropdown组件是个烂东西,我读后的整体感觉。
一个下拉开菜单的设计:
<ul class="nav pull-right">
<li id="fat-menu" class="dropdown">
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-中介者模式-Mediator
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/*
* 中介者模式(Mediator):用一个中介对象来封装一系列的对象交互。
* 中介者使各对象不需要显式地相互引用,从而使其耦合松散,而且可以独立地改变它们之间的交互。
*
* 在我看来,Mediator模式是把多个对象(
- 常用代码记录
chenjunt3
UIExcelJ#
1、单据设置某行或某字段不能修改
//i是行号,"cash"是字段名称
getBillCardPanelWrapper().getBillCardPanel().getBillModel().setCellEditable(i, "cash", false);
//取得单据表体所有项用以上语句做循环就能设置整行了
getBillC
- 搜索引擎与工作流引擎
comsci
算法工作搜索引擎网络应用
最近在公司做和搜索有关的工作,(只是简单的应用开源工具集成到自己的产品中)工作流系统的进一步设计暂时放在一边了,偶然看到谷歌的研究员吴军写的数学之美系列中的搜索引擎与图论这篇文章中的介绍,我发现这样一个关系(仅仅是猜想)
-----搜索引擎和流程引擎的基础--都是图论,至少像在我在JWFD中引擎算法中用到的是自定义的广度优先
- oracle Health Monitor
daizj
oracleHealth Monitor
About Health Monitor
Beginning with Release 11g, Oracle Database includes a framework called Health Monitor for running diagnostic checks on the database.
About Health Monitor Checks
Health M
- JSON字符串转换为对象
dieslrae
javajson
作为前言,首先是要吐槽一下公司的脑残编译部署方式,web和core分开部署本来没什么问题,但是这丫居然不把json的包作为基础包而作为web的包,导致了core端不能使用,而且我们的core是可以当web来用的(不要在意这些细节),所以在core中处理json串就是个问题.没办法,跟编译那帮人也扯不清楚,只有自己写json的解析了.
- C语言学习八结构体,综合应用,学生管理系统
dcj3sjt126com
C语言
实现功能的代码:
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
struct Student
{
int age;
float score;
char name[100];
};
int main(void)
{
int len;
struct Student * pArr;
int i,
- vagrant学习笔记
dcj3sjt126com
vagrant
想了解多主机是如何定义和使用的, 所以又学习了一遍vagrant
1. vagrant virtualbox 下载安装
https://www.vagrantup.com/downloads.html
https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads
查看安装在命令行输入vagrant
2.
- 14.性能优化-优化-软件配置优化
frank1234
软件配置性能优化
1.Tomcat线程池
修改tomcat的server.xml文件:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443" maxThreads="1200" m
- 一个不错的shell 脚本教程 入门级
HarborChung
linuxshell
一个不错的shell 脚本教程 入门级
建立一个脚本 Linux中有好多中不同的shell,但是通常我们使用bash (bourne again shell) 进行shell编程,因为bash是免费的并且很容易使用。所以在本文中笔者所提供的脚本都是使用bash(但是在大多数情况下,这些脚本同样可以在 bash的大姐,bourne shell中运行)。 如同其他语言一样
- Spring4新特性——核心容器的其他改进
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spring动态代理spring4依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
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Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
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Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
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- Linux设置tomcat开机启动
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tomcatlinux开机自启动
执行命令sudo gedit /etc/init.d/tomcat6
然后把以下英文部分复制过去。(注意第一句#!/bin/sh如果不写,就不是一个shell文件。然后将对应的jdk和tomcat换成你自己的目录就行了。
#!/bin/bash
#
# /etc/rc.d/init.d/tomcat
# init script for tomcat precesses
- 第13章 Ajax进阶(下)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Troubleshooting Crystal Reports off BW
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BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Troubleshooting+Crystal+Reports+off+BW#TroubleshootingCrystalReportsoffBW-TracingBOE
Quite useful, especially this part:
SAP BW connectivity
For t
- Java开发熟手该当心的11个错误
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javajvm多线程单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 正则表达式大全
yang852220741
html编程正则表达式
今天向大家分享正则表达式大全,它可以大提高你的工作效率
正则表达式也可以被当作是一门语言,当你学习一门新的编程语言的时候,他们是一个小的子语言。初看时觉得它没有任何的意义,但是很多时候,你不得不阅读一些教程,或文章来理解这些简单的描述模式。
一、校验数字的表达式
数字:^[0-9]*$
n位的数字:^\d{n}$
至少n位的数字:^\d{n,}$
m-n位的数字:^\d{m,n}$