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云服务业界动态简报-20180128 Captain7
一、青云青云QingCloud推出深度学习平台DeepLearningonQingCloud，包含了主流的深度学习框架及数据科学工具包，通过QingCloudAppCenter一键部署交付，可以让算法工程师和数据科学家快速构建深度学习开发环境，将更多的精力放在模型和算法调优。二、腾讯云1.腾讯云正式发布腾讯专有云TCE(TencentCloudEnterprise)矩阵，涵盖企业版、大数据版、AI
机器学习VS深度学习 nfgo 机器学习
机器学习（MachineLearning,ML）和深度学习（DeepLearning,DL）是人工智能（AI）的两个子领域，它们有许多相似之处，但在技术实现和应用范围上也有显著区别。下面从几个方面对两者进行区分：1.概念层面机器学习：是让计算机通过算法从数据中自动学习和改进的技术。它依赖于手动设计的特征和数学模型来进行学习，常用的模型有决策树、支持向量机、线性回归等。深度学习：是机器学习的一个子领
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elementuiPlus取消el-input的边框 qq_39016177 elementui
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【双语新闻】AGI安全与对齐，DeepMind近期工作曲奇人工智能安全 agi 安全 llama 人工智能
我们想与AF社区分享我们最近的工作总结。以下是关于我们正在做什么，为什么会这么做以及我们认为它的意义所在的一些详细信息。我们希望这能帮助人们从我们的工作基础上继续发展，并了解他们的工作如何与我们相关联。byRohinShah,SebFarquhar,AncaDragan21stAug2024AIAlignmentForumWewantedtosharearecapofourrecentoutput
[Kaiming]Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification MTandHJ neural networks
文章目录概主要内容PReLUKaiming初始化ForwardcaseBackwardcaseHeK,ZhangX,RenS,etal.DelvingDeepintoRectifiers:SurpassingHuman-LevelPerformanceonImageNetClassification[C].internationalconferenceoncomputervision,2015:1
深度神经网络详解：原理、架构与应用阿达C 活动 dnn 计算机网络人工智能神经网络机器学习深度学习
深度神经网络（DeepNeuralNetwork，DNN）是机器学习领域中最为重要和广泛应用的技术之一。它模仿人脑神经元的结构，通过多层神经元的连接和训练，能够处理复杂的非线性问题。在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域，深度神经网络展示了强大的性能。本文将深入解析深度神经网络的基本原理、常见架构及其实际应用。一、深度神经网络的基本原理1.1神经元和感知器神经元是深度神经网络的基本组成单元。一个
前端开发需要了解的算法知识史努比的大头算法前端
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LLM系列(4)：通义千问7B在Swift/DeepSpeed上微调秘诀与实战陷阱避坑指南汀、人工智能 LLM工业级落地实践人工智能自然语言处理 prompt Swifi DeepSpeed 通义千问 Qwen
LLM系列(4)：通义千问7B在Swift/DeepSpeed上微调秘诀与实战陷阱避坑指南阿里云于2023年8月3日开源通义千问70亿参数模型，包括通用模型Qwen-7B以及对话模型Qwen-7B-Chat，这也是国内首个开源自家大模型的大厂。在诸多权威大模型能力测评基准上，如MMLU、C-Eval、GSM8K、HumanEval、WMT22，通义千问7B均取得了同参数级别开源模型中的最好表现，
linux查看jupyter运行,在Linux服务器上运行Jupyter notebook server教程天启大烁哥
在Linux服务器上运行Jupyternotebookserver教程很多deeplearning教程都推荐在jupyternotebook运行python代码，方便及时交互。但只在本地运行没有GPU环境，虽然googlecolab是个好办法，但发现保存模型后在云端找不到模型文件，且需要合理上网才能访问。于是想给实验室的服务器配置jupyternotebook，供本机远程访问。踩了不少坑，码一下教
加载pkl文件，Python报错AttributeError: Can‘t get attribute ‘DeepFM‘ on ＜module ‘__main__‘ from...＞ Zerol_Yan Python基础 python
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使用PyTorch实现的DeepSpeech模型: 强大的语音识别利器毕艾琳
使用PyTorch实现的DeepSpeech模型:强大的语音识别利器deepspeech.pytorchSpeechRecognitionusingDeepSpeech2.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deepspeech.pytorch在今天的数字化世界中，语音识别技术已成为人机交互的关键组成部分。deepspeech.pytorch是一个由Sea
Deepspeed 结合huggingface Trainer实现多机分布式训练 ningzhao 分布式
目前工作中只使用了单机多卡做微调训练，为了提升训练效率，特实验多机多卡分布式训练。一、环境准备本试验使用两台机器（manager，worker），操作系统ubuntu22.4，每台机器有4个GPU为了使安装配置统一，使用docker容器，docker的安装这里不做介绍。1.网络配置-创建overlay共享网络初始化集群，在manager机器上运行:dockerswarminit#输出结果:Swar
大模型多机多卡脚本实例 - 增量预训练 -accelerate和deepspeed命令多机多卡训练有什么不同 AI生成曾小健大模型/增量预训练CPT 深度学习 python 机器学习
第一步，同步权重ls-l/data/xxx/gpu008/MoeRemake/train/etuning/LLaMA-Factory2/models/xxx-Base-10B-200k-Llama第二步，同步环境：./scp_batch.sh"/data/xxx/miniconda3/envs/etuning4/""/data/vayu/miniconda3/envs/etuning4/"gpu0
Deep learning for Computer Vision with Python（1）从零开始入门计算机视觉 Hazelyu27 计算机视觉大数据计算机视觉深度学习
本书的内容分成三个部分：1.初始阶段初始阶段学习：机器学习、神经网络、卷积神经网络、建立数据集。2.实践阶段实践阶段：深入学习深度学习，理解先进技术，发现最佳实践方式。3.图像网络阶段完成计算机视觉领域的经验积累。使用大规模数据集和真实图片案例作为数据集，包括年龄和性别预测，交通工具模型识别。本书提供了对应网站：http://pyimg.co/fnkxk本文介绍前两章内容：基本介绍和深度学习简介。
使用matlab的热门问题七十二五值得关注 matlab 开发语言青少年编程算法经验分享
MATLAB广泛应用于科学计算、数据分析、信号处理、图像处理、机器学习等多个领域，因此热门问题也涵盖了这些方面。以下是一些可能被认为当前最热门的MATLAB问题：深度学习与神经网络：如何使用MATLAB的深度学习工具箱（DeepLearningToolbox）来构建和训练神经网络？如何利用MATLAB进行图像识别、语音识别或自然语言处理等深度学习应用？数据分析与可视化：如何使用MATLAB进行大数
DeepSeek缓存命中技术，成本降低10倍智匠MindCraft Al 人工智能 gpt ai 功能测试 AI编程
DeepSeek系列升级：DeepSeek发布最新的缓存命中技术，有效降低成本至0.1元/百万tokens，适用于文件读取和固定提示词。点评：由于token消耗大部分是在系统提示词中，妥善使用确实可以极大降低成本，同时还能保证较高的输出质量。今天就分享到这里，在智匠AI（MindCraftAI）上可以体验到最新更新的模型。
COI实验室技能：图像到图像的深度学习开发框架（pytorch版）山颠海涯深度学习 pytorch 人工智能
Basicdeeplearningframeworkforimage-to-image这个开发框架旨在帮助科研人员快速地实现图像到图像之间的模型开发。github连接：https://github.com/SituLab/Basic-deep-learning-framework-for-image-to-image目录1模型开发1-1克隆项目到本地1-2深度学习开发2环境配置2-1安装conda
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Deepauto-encoder与受限玻尔兹曼机有点像，都可以进行信息的压缩，都可以用作pre-trainning.区别在于受限玻尔兹曼机是无向图模型，而Deepauto-encoder是一种神经网络,中间特别窄的bottleneck的数据作为压缩的codeencoder与decoder的参数可以相互独立，也可以互为逆数字图片auto-encoder，越是deep的auto-encoder，压缩出
关于深度森林的一点理解 Y.G Bingo 机器学习方法机器学习神经网络
2017年年初，南京大学周志华老师上传了一篇名为：DeepForest：TowardsAnAlternativetoDeepNeuralNetworks的论文，一石激起千层浪，各大媒体纷纷讨论着，这似乎意味着机器学习的天色要变，实则不然，周志华老师通过微博解释道，此篇论文不过是为机器学习打开了另一扇窗，是另一种思维，而不是真的去替代深度神经网络（DNN）。下面我就简单概括一下我对这篇论文的理解，如
【vue使用Sass报错】启动项目报错 Syntax Error: SassError: expected selector lxx-sissi vue.js sass 前端
出现的问题新项目启动的时候，提示：SyntaxError:SassError:expectedselector看了一下发现是sass使用样式穿透/deep/报的错/deep/其实是已经过期的写法，某个版本之后就不支持了但是我同事并没有出现同样的问题，不知道是为啥，也有可能是电脑（mac）的原因解决办法将/deep/更换为::v-deep但是这个项目是多人协作的，有大量页面使用，修改的话会涉及很多页
浅谈lua拷贝 coding·life Lua初探 lua拷贝深拷贝
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吐血整理 ChatGPT 3.5/4.0 新手使用手册~ 【2024.09.04 更新】 aiwisland chatgpt 人工智能 ai AI编程 AI写作
以前我也是通过官网使用，但是经常被封号，就非常不方便，后来有朋友推荐国内工具，用了一阵之后，发现：稳定方便，用着也挺好的。最新的GPT-4o、4omini，可搭配使用~1、最新模型科普：现在人工智能很强大，聊聊天、写论文、搞翻译、写代码、写文案、审合同、情感陪伴等，真是无所不能~本来以为ChatGPT早已普及了，没想到仍然有很多小伙伴还没用上。。。其实使用很简单，可以选通义、智谱、Deepseek
【DeepSpeed 教程翻译】三，在 DeepSpeed 中使用 PyTorch Profiler做性能调试和Flops Profiler教程翻译 just_sort pytorch 深度学习人工智能
文章目录0x0.前言0x1.在DeepSpeed中使用PyTorchProfiler做性能调试Profile模型训练的循环标记任意代码范围ProfileCPU/GPU的活动Profile内存消耗0x2.FlopsProfiler总览Flops测量多GPU，多节点，数据并行和模型并行例子和DeepSpeed运行时一起使用在Megatron-LM中使用在DeepSpeed运行环境之外的使用方法在模型推
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DeepFaceLab小白入门（6）：脸部替换以及合成视频！托尼是塔克
前面的都是准备工作，这个环节才是真的换脸。换脸主要分两部分，1，图片换脸，2，把图片合成视频。7)convertH64debug.bat这个环节是和训练环节相对应的，比如我们之前选的是H64，这里就选带H64的来进行转换。如果之前选了SAE，这里就选SAE。其中的每一种类型两个文件，一个带Debug，一个不带。谁便点一个，不影响结果。默认你可以选带debug的文件。双击后出现的内容如上，显示了这个
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