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【TVM教程】为 Mobile GPU 自动调优卷积网络
ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→https://tvm.hyper.ai/作者：LianminZheng,EddieYan针对特定设备的自动调优对于获得最佳性能至关重要。本文介绍如何调优整个卷积网络。TVM中MobileGPU的算子实现是以template形式编写的。该template有许多可调参数（tile因子
入坑 Python 全能实战小白训练营，470 集干货 12.9G 大揭秘！七七知享 Python python 开发语言 pandas numpy matplotlib java php
家人们，我最近挖到了一个Python学习的宝藏——Python全能实战小白训练营。整整470集，内容超丰富，资源包有12.9G，完全就是为咱们这些想系统学习Python的小白量身定制的。接下来就给大家好好唠唠。随着课程深入，会涉及到Python的各种高级特性，比如面向对象编程、模块与包的使用。在讲面向对象编程时，老师通过打造一个小型游戏角色系统，把类、对象、继承、多态这些抽象概念诠释得生动形象，让
深度学习训练中GPU内存管理 @Mr_LiuYang 遇到过的问题内存管理内存溢出 out of memory GPU内存
文章目录概述常见问题1、设备选择和数据迁移2、显存监控函数3、显存释放函数4、自适应batchsize调节5、梯度累积概述在深度学习模型训练中，主流GPU显存通常为8GB~80GB，内存不足会导致训练中断或BatchSize受限，GPU内存管理是优化性能和避免OutOfMemoryError的关键挑战。本博客简介PyTorch中GPU内存管理的核心函数、用法和实战技巧，帮助开发者高效利用显存资源。
深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用 @Mr_LiuYang 计算机视觉基础卷积类型非对称卷积深度卷积空洞卷积组卷积深度可分离卷积动态卷积
本文详细解析了PyTorch中torch.nn.Conv2d的核心参数，通过代码示例演示了如何利用这一基础函数实现多种卷积操作。涵盖的卷积类型包括：标准卷积、逐点卷积（1x1卷积）、非对称卷积（长宽不等的卷积核）、空洞卷积（扩大感受野）、深度卷积（逐通道滤波）、组卷积（分组独立处理）、深度可分离卷积（深度+逐点组合）、转置卷积（上采样）和动态卷积（动态生成卷积核），帮助读者理解如何通过调整参数灵活
一学就会的深度学习基础指令及操作步骤（5）使用预训练模型小圆圆666 深度学习人工智能 python 卷积神经网络
文章目录使用预训练模型加载预训练模型图像加载与预处理预测使用预训练模型查看模型库和常用模型加载预训练模型fromtorchvision.modelsimportvgg16#VGG16模型架构的定义fromtorchvision.modelsimportVGG16_Weights#VGG16的预训练权重配置#loadtheVGG16network*pre-trained*ontheImageNetd
深度学习PyTorch之数据加载DataLoader @Mr_LiuYang 计算机视觉基础深度学习 pytorch 人工智能
深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用文章目录数据加载基础架构1、Dataset类详解2、DataLoader核心参数解析3、数据增强数据加载基础架构核心类关系图torch.utils.data├──Dataset(抽象基类)├──DataLoader(数据加载器)├──Sampler(采样策略)├──BatchSampler(批量采样)└──IterableDataset(流式数
仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(4)：解码器和解码器模块类的实现和向前传播 KangkangLoveNLP 手撕系列 #transformer pytorch transformer 人工智能深度学习 python 机器学习
仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(4)：解码器和解码器模块类的实现和向前传播仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(1)：位置编码的类的实现和向前传播最适合小白入门的Transformer介绍仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(2)：多头注意力MultiHeadAttention类的实现和向前传播仅仅使用pytorch来手撕transfor
【LLM】预训练的具体流程 FOUR_A LLM python 人工智能深度学习大模型
分词器训练预训练模型：就像你已经学会了一些基础知识的“大脑”，我们可以在这个基础上继续学习新东西。比如，有些模型已经学会了英语，但中文学得不够好。中文预训练：为了让这个“大脑”更好地理解中文，我们需要用大量的中文数据继续训练它。分词器（Tokenizer）：它的作用是把一句话拆分成一个个小单元（比如词语或字）。比如，“我喜欢学习”会被拆成“我/喜欢/学习”。这些拆分后的单元会被转换成数字，方便模型
YOLO训练指南（以V3为例） niuTaylor YOLO 目标检测深度学习机器学习
YOLO训练指南（以V3为例）前言了解yolo3https://cloud.tencent.com/developer/news/76803https://www.bilibili.com/video/av77670746/1.总教程★★★https://blog.csdn.net/USTCsunyue/article/details/93648307★★★★https://blog.csdn.n
深度学习：马氏距离壹十壹深度学习深度学习人工智能
马氏距离（MahalanobisDistance）是一种用于计算不同维度数据点之间距离的度量方法。它考虑了数据的协方差结构，因此在处理具有相关性的多维数据时更加有效。与欧氏距离不同，马氏距离不仅考虑了各个变量的量纲，还考虑了它们之间的相关性。公式马氏距离计算两个向量(x)和(y)之间的距离，定义为：DM(x,y)=(x−y)TS−1(x−y)\D_M(x,y)=\sqrt{(x-y)^TS^{-1
深度学习：CPU和GPU算力壹十壹深度学习深度学习 gpu算力人工智能
一、算力“算力”（ComputingPower）通常是指计算机或计算系统执行计算任务的能力。它是衡量系统处理数据、运行算法以及执行计算任务效率的重要指标。根据上下文，算力可以在以下几种场景中具体化：1.单机算力CPU算力：中央处理器的计算能力，通常用核心数量（cores）、时钟频率（GHz）、以及每秒浮点运算次数（FLOPS）等指标衡量。GPU算力：图形处理单元用于并行处理的能力，尤其是在深度学习
深度学习：偏差和方差壹十壹深度学习深度学习人工智能 python 机器学习
偏差（Bias）偏差衡量了模型预测值的平均值与真实值之间的差距。换句话说，偏差描述了模型预测的准确度。一个高偏差的模型容易出现欠拟合，即模型无法捕捉数据中的真实关系，因为它对数据的特征做出了错误的假设。特征：高偏差的模型通常是过于简单的模型，无法对数据中的复杂关系进行准确建模。高偏差模型的训练误差和测试误差可能都较高。解决方法：增加模型复杂度：例如增加多项式的阶数、增加神经网络的层数等。使用更多的
《 YOLOv5、YOLOv8、YOLO11训练的关键文件：data.yaml文件编写全解》空云风语人工智能 YOLO 机器视觉目标跟踪人工智能计算机视觉 YOLO
走进YOLOv5、YOLOv8、YOLO11的data.yaml在计算机视觉领域的广袤星空中，目标检测无疑是一颗璀璨的明星，它广泛应用于自动驾驶、智能安防、工业检测、医疗影像分析等众多关键领域，发挥着不可或缺的作用。而YOLO系列算法，更是以其独特的“一次看全（YouOnlyLookOnce）”理念和卓越的性能，在目标检测领域中独树一帜，成为了众多研究者和开发者的首选工具。从最初的YOLOv1横空
基于transformer实现机器翻译(日译中) 小白_laughter 课程学习 transformer 机器翻译深度学习
文章目录一、引言二、使用编码器—解码器和注意力机制来实现机器翻译模型2.0含注意力机制的编码器—解码器2.1读取和预处理数据2.2含注意力机制的编码器—解码器2.3训练模型2.4预测不定长的序列2.5评价翻译结果三、使用Transformer架构和PyTorch深度学习库来实现的日中机器翻译模型3.1、导入必要的库3.2、数据集准备3.3、准备分词器3.4、构建TorchText词汇表对象，并将句
【NLP 39、激活函数 ⑤ Swish激活函数】 L_cl NLP 自然语言处理人工智能
我的孤独原本是座荒岛，直到你称成潮汐，原来爱是让个体失序的永恒运动——25.2.25Swish激活函数是一种近年来在深度学习中广泛应用的激活函数，由GoogleBrain团队在2017年提出。其核心设计结合了Sigmoid门控机制和线性输入的乘积，通过引入平滑性和非单调性来提升模型性能。一、数学定义与变体1.基础形式Swish的标准表达式为：Swish(x)=x⋅σ(βx)其中：σ(x)是Sigm
SeisMoLLM: Advancing Seismic Monitoring via Cross-modal Transfer with Pre-trained Large Language UnknownBody LLM Daily Multimodal 语言模型人工智能自然语言处理
摘要深度学习的最新进展给地震监测带来了革命性变化，但开发一个能在多个复杂任务中表现出色的基础模型仍然充满挑战，尤其是在处理信号退化或数据稀缺的情况时。本文提出SeisMoLLM，这是首个利用跨模态迁移进行地震监测的基础模型，它无需在地震数据集上进行直接预训练，就能充分发挥大规模预训练大语言模型的强大能力。通过精心设计的波形标记化处理和对预训练GPT-2模型的微调，SeisMoLLM在DiTing和
【每日一题 | 2025】3.3 ~ 3.9 Guiat 每日一题每日一题
个人主页：Guiat归属专栏：每日一题文章目录1.【3.3】10387[蓝桥杯2024省A]训练士兵2.【3.4】P8601[蓝桥杯2013省A]剪格子3.【3.5】P9241[蓝桥杯2023省B]飞机降落4.【3.6】P10578[蓝桥杯2024国A]旋转九宫格5.【3.7】P8642[蓝桥杯2016国AC]路径之谜6.【3.8】P8694[蓝桥杯2019国AC]估计人数7.【3.9】数字接龙正
【Hugging Face】transformers 库中 model 的常用方法和属性彬彬侠 Hugging Face model 模型的属性和方法 transformers Hugging Face python
HuggingFacetransformers库中model的常用方法和属性在transformers库中，model代表预训练的Transformer模型，可用于文本分类、问答、文本生成等任务。不同任务的model可能会有不同的方法和属性，但它们共享许多常见功能。1.model的常见属性在加载AutoModel或AutoModelForXXX后，可以使用以下属性：fromtransformers
如何通过深度学习优化操作系统中的故障诊断与恢复机制金枝玉叶9 程序员知识储备1 程序员知识储备2 程序员知识储备3 深度学习人工智能
如何通过深度学习优化操作系统中的故障诊断与恢复机制（副标题：智能监控、自适应诊断与自动恢复——操作系统故障自愈的新方向）摘要随着现代操作系统在多核、高并发和分布式环境中的广泛应用，系统故障及其恢复问题日益成为影响系统稳定性和业务连续性的关键挑战。传统的故障诊断方法依赖于预设规则和人工干预，难以应对复杂多变的故障场景。本文提出了一种基于深度学习的故障诊断与恢复机制，通过对大量历史日志、监控数据和故障
知识蒸馏论文精选——《Graph-Free Knowledge Distillation for Graph Neural Networks 》宇直不会放弃 GKD-Output layer 人工智能数据挖掘机器学习深度学习神经网络 cnn pytorch
（GFKD）无图知识蒸馏《Graph-FreeKnowledgeDistillationforGraphNeuralNetworks》2021作者是XiangDeng和ZhongfeiZhang，来自纽约州立大学宾汉姆顿分校论文地址见文末摘要知识蒸馏（KnowledgeDistillation,KD）通过强制学生网络模仿在训练数据上预训练老师网络的输出，从而将知识从老师网络转移到学生网络。然而，在
HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能分布式机器学习应用开发 harmonyos-next
HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能分布式机器学习应用开发引言在HarmonyNext生态系统中，分布式机器学习是其核心特性之一。通过分布式机器学习，开发者可以充分利用多设备的计算资源，实现复杂模型的训练与推理。本文将深入探讨如何使用ArkTS12+语法开发一个高性能的分布式机器学习应用，涵盖从基础概念到高级技巧的全面讲解。通过本案例，您将学习到如何利用HarmonyNext的分
成功案例丨开发时间从1小时缩短到3分钟：如何利用历史数据训练AI模型，预测设计性能？ Altair澳汰尔 PhysicsAI 仿真 AI 机器学习 HyperWorks 数据分析
案例简介PhysicsAI™助力HEROMOTOCORP实现设计效率提升99%印度领先的跨国摩托车和踏板车制造商HeroMotoCorpLtd.（以下简称Hero）致力于通过将人工智能（AI）和机器学习技术融入有限元分析（FEA）流程，以加速产品开发周期。在其首个AI驱动项目——摩托车把手设计优化中，Hero采用了PhysicsAI™几何深度学习解决方案，利用历史数据训练AI模型并预测设计性能。A
PyTorch实现CNN：CIFAR-10图像分类实战教程吴师兄大模型 PyTorch pytorch cnn CIFAR-10图像分类人工智能 python 卷积神经网络开发语言
Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
关于两次项目的学习感悟罗婕斯特大数据
经过这两次项目，我学到了以下几点：1.模块化与结构化思维：代码展示了如何将深度学习任务分解为多个模块（如数据加载、模型定义、训练循环、评估等）。这种模块化的思维方式不仅适用于编程，也可以应用于解决复杂问题时的结构化思考。2.细节决定成败：代码中涉及了许多细节，如数据预处理、学习率调整、损失函数的选择等。这些细节对模型的最终性能有着重要影响。这提醒我们，在解决实际问题时，细节往往决定成败，需要耐心和
QPython双核攻略：从零基础到AI开发，你的手机就是全栈训练营程之编 python 开发语言青少年编程人工智能
主题一：《编程小白必看！在手机上种下你的第一行代码》✨北京优趣天下信息技术有限公司重磅出品我们比谁都清楚：✔️86%的初学者因环境配置放弃编程✔️72%的上班族只有碎片化学习时间✔️95%的自学者需要即时答疑支持为什么QPython成为2025现象级学习工具？▸全栈开发环境：解释器+编辑器+控制台三合一▸AI导师常驻：集成DeepSeek代码助手（支持中英双语提问）▸极速学习路径：Q派课程7天完成
“大语言模型微调”（Fine-tuning）与“大语言模型应用”（LLM Applications）之间的区别 AI Echoes 人工智能机器学习深度学习
1.概念与定义大语言模型微调微调指的是在一个经过大规模预训练的通用语言模型基础上，利用针对性较强的小规模数据集对模型进行进一步训练，从而使模型在特定领域或任务上表现得更优秀。目标：使模型更好地适应特定任务（如医疗问答、法律咨询、编程辅助等），提高准确性和专业性。方法：可以是全参数微调，也可以采用参数高效微调（如LoRA、Adapter、PrefixTuning等），后者只调整部分参数而保持原有权重
Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务 AGI大模型与大数据研究院程序员提升自我硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据 AIGC AGI LLM Java Python 架构设计 Agent 程序员实现财富自由
Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务1.背景介绍1.1问题的由来翻译是跨语言沟通的重要桥梁，随着全球化进程的加速，翻译需求日益增长。传统的机器翻译方法主要依赖于规则和统计方法，如基于短语的翻译、基于统计的机器翻译等。然而，这些方法难以处理复杂的语言现象，翻译质量参差不齐。近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于神经网络序列到序列（Sequence-to-Seq
Python第十六课：深度学习入门 | 神经网络解密程之编 Python全栈通关秘籍 python 神经网络青少年编程
本节目标理解生物神经元与人工神经网络的映射关系掌握激活函数与损失函数的核心作用使用Keras构建手写数字识别模型可视化神经网络的训练过程掌握防止过拟合的基础策略一、神经网络基础（大脑的数字化仿生）1.神经元对比生物神经元人工神经元树突接收信号输入层接收特征数据细胞体整合信号加权求和（∑(权重×输入)+偏置）轴突传递电信号激活函数处理输出2.核心组件解析激活函数：神经元的"开关"（如ReLU：max
【大模型开发】Megatron-LM 深度解析：原理、应用与代码实现云博士的AI课堂大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习大模型开发 Hugging Face 大模型生态机器学习 Megatron-LM 并行训练大模型加速
以下内容将从Megatron-LM的基本原理、应用场景、以及其核心代码和实现逻辑三个方面进行深入剖析，并提供示例代码和详细的注释说明，帮助大家对Megatron-LM有一个较为全面的了解。所有内容基于Megatron-LM官方实现（GitHub:NVIDIA/Megatron-LM），并结合大规模模型训练的关键理念进行介绍。一、Megatron-LM简介Megatron-LM是由NVIDIA开源的
【大模型开发】深入解析 DeepSpeed：原理、核心技术与示例代码云博士的AI课堂大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习大模型开发大模型微调 deepseek deepspeed python 人工智能 pytorch
深入解析DeepSpeed：原理、核心技术与示例代码DeepSpeed是由微软开源的高性能深度学习训练优化引擎，专注于帮助研究人员和工程团队在分布式环境中高效地训练超大规模模型。其核心目标是提供高吞吐、低内存占用、低成本的分布式训练方案，让数千亿甚至万亿级参数模型的训练成为可能。本文将从DeepSpeed的核心原理、关键组件、代码示例及实现过程详解等方面做详细阐述，帮助读者更好地理解并使用Deep
html 周华华 html
js 1，数组的排列 var arr=[1,4,234,43,52,]; for(var x=0;x<arr.length;x++){ for(var y=x-1;y<arr.length;y++){ if(arr[x]<arr[y]){ &
【Struts2 四】Struts2拦截器 bit1129 struts2拦截器
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make:cc 命令未找到解决方法 daizj linux 命令未知 make cc
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Oracle之Job应用周凡杨 oracle job
最近写服务，服务上线后，需要写一个定时执行的SQL脚本，清理并更新数据库表里的数据，应用到了Oracle 的 Job的相关知识。在此总结一下。一：查看相关job信息 1、相关视图 dba_jobs all_jobs user_jobs dba_jobs_running 包含正在运行
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FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法（一）这里写点抛砖引玉，希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来，Mark一下，利人利己。出现问题先搜一下文档上有没有，再看看度娘有没有，再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题，大多文档上都有提到的。 1、address pool is full：含义：地址池满，连接数超过并发数上
mysql rpm安装后没有my.cnf 林鹤霄没有my.cnf
Linux下用rpm包安装的MySQL是不会安装/etc/my.cnf文件的，至于为什么没有这个文件而MySQL却也能正常启动和作用，在这儿有两个说法，第一种说法，my.cnf只是MySQL启动时的一个参数文件，可以没有它，这时MySQL会用内置的默认参数启动，第二种说法，MySQL在启动时自动使用/usr/share/mysql目录下的my-medium.cnf文件，这种说法仅限于r
Kindle Fire HDX root并安装谷歌服务框架之后仍无法登陆谷歌账号的问题 aigo root
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javascript 中var提升的典型实例 alxw4616 JavaScript
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定时器和获取时间的使用百合不是茶时间的转换定时器
定时器:定时创建任务在游戏设计的时候用的比较多 Timer();定时器 TImerTask();Timer的子类由 Timer 安排为一次执行或重复执行的任务。定时器类Timer在java.util包中。使用时，先实例化，然后使用实例的schedule(TimerTask task, long delay)方法，设定
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JDK1.5 Queue LinkedList： LinkedList不是同步的。如果多个线程同时访问列表，而其中至少一个线程从结构上修改了该列表，则它必须保持外部同步。（结构修改指添加或删除一个或多个元素的任何操作；仅设置元素的值不是结构修改。）这一般通过对自然封装该列表的对象进行同步操作来完成。如果不存在这样的对象，则应该使用 Collections.synchronizedList 方
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一.基础介绍在URL前加https://前缀表明是用SSL加密的。你的电脑与服务器之间收发的信息传输将更加安全。 Web服务器启用SSL需要获得一个服务器证书并将该证书与要使用SSL的服务器绑定。 http和https使用的是完全不同的连接方式，用的端口也不一样,前者是80，后
【Java范型五】范型继承 bit1129 java
定义如下一个抽象的范型类，其中定义了两个范型参数，T1，T2 package com.tom.lang.generics; public abstract class SuperGenerics<T1, T2> { private T1 t1; private T2 t2; public abstract void doIt(T
【Nginx六】nginx.conf常用指令(Directive) bit1129 Directive
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java-32.通过交换a,b中的元素，使[序列a元素的和]与[序列b元素的和]之间的差最小(两数组的差最小)。 bylijinnan java
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在redis的redis.conf配置文件中找到# requirepass foobared 把它替换成requirepass 12356789 后边的12356789就是你的密码打开redis客户端输入config get requirepass 返回 redis 127.0.0.1:6379> config get requirepass 1) "require
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这个情况，一般属于显卡驱动问题。可以先尝试安装显卡的官方闭源驱动。按键盘三个键：CTRL + ALT + F1 进入终端，输入用户名和密码登录终端：安装amd的显卡驱动 sudo apt-get install fglrx 安装nvidia显卡驱动 sudo ap
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iOS UIWebView URL拦截啸笑天 UIWebView
本文译者：candeladiao，原文：URL filtering for UIWebView on the iPhone说明：译者在做app开发时，因为页面的javascript文件比较大导致加载速度很慢，所以想把javascript文件打包在app里，当UIWebView需要加载该脚本时就从app本地读取，但UIWebView并不支持加载本地资源。最后从下文中找到了解决方法，第一次翻译，难免有
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