多GPU训练

【机器学习】自定义数据集，使用scikit-learn 中K均值包进行聚类加德霍克机器学习 scikit-learn 均值算法 python 作业
一、K均值算法简介K均值算法的目标是将数据集划分为K个簇，使得每个数据点属于离它最近的簇中心（centroid）所代表的簇。K均值聚类算法步骤①初始化：随机选择原始数据的K个数据点作为初始质心（聚类中心）。②分配：将每个数据点划分到距离最近的质心所对应的簇中，即计算每个数据点到每个质心的距离，选择距离最近的质心作为该数据点所属的簇。③更新：重新计算每个簇的质心，即将该簇中所有数据点的坐标取平均值，
AI学习指南HuggingFace篇-高级优化技巧俞兆鹏 AI学习指南 ai
一、引言在深度学习和自然语言处理（NLP）中，模型训练的效率和性能至关重要。HuggingFace提供了多种高级优化技巧，帮助开发者提升模型训练的效率和效果。本文将介绍混合精度训练、分布式训练等高级优化技巧，并探讨如何通过这些方法提升模型训练效率。二、混合精度训练（一）混合精度训练的原理混合精度训练利用自动混合精度（AMP）技术，高效管理FP16和FP32之间的转换。通过在前向传播中使用FP16加
零信任赋予安全牙齿，AI促使它更锋利零信任Enlink_Young 零信任网络安全 AI ai 网络安全
距离上次写关于安全的文字已经过去了很久很久，久到上次看到的AI还停留在TTS、ASR等最初的语音交互+搜索类似的各种智能音箱以及通过关键字匹配的基于知识库的聊天的机器人。之后的几年各种视觉识别遍地开花，AI四小龙在人脸识别上成熟应用，再然后到大热的机器学习、深度学习，对于AI一直都有关注，但商业价值均没有得到有效发挥，大部分都停在科研和实验室阶段。19年ChatGPT横空处世，直到ChatGPT通
LlamaIndex架构设计：大模型长期记忆模块竟暗藏图数据库玄机威哥说编程数据库 llama
随着人工智能技术的不断发展，大型语言模型（LLM）已经在自然语言处理、文本生成、对话系统等领域取得了显著的进展。然而，尽管这些模型在理解和生成语言方面表现出色，它们却面临着一个重要问题——长期记忆的缺失。传统的语言模型通常只依赖于当前输入的信息，并且无法记住过去的上下文或从历史中积累的知识。这使得它们在需要长期记忆或复杂知识推理的任务中表现不佳。为了解决这一问题，越来越多的研究开始探索如何为大模型
PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型 AI天才研究院计算 AI大模型企业级应用开发实战 ChatGPT 计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型关键词：PyTorch、动态计算图、自动微分、反向传播、神经网络、模型构建、计算图优化文章目录PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型1.背景介绍1.1深度学习框架的发展1.2静态图与动态图的对比1.3PyTorch的崛起及其优势2.核心概念与联系2.1PyTorch中的张量(Tensor)2.2自动微分(Autograd)机制2.3动态计算图的
深度学习框架PyTorch原理与实践 AI天才研究院 AI实战大数据人工智能语言模型 Java Python 架构设计
作者：禅与计算机程序设计艺术文章目录1.简介2.背景介绍3.基本概念和术语3.1PyTorch简介3.2PyTorch的特点1）自动求导机制2）GPU加速3）模型部署4）数据管道5）代码阅读友好4.核心算法原理4.1神经网络结构4.2神经网络层4.3激活函数5.实际案例——MNIST手写数字识别数据准备模型定义训练测试整体代码1.简介Deeplearning(DL)hasbeenanincreas
Paddle进阶实战系列（三）：基于SVTR算法的手写英文单词识别 GoAI 深入浅出OCR 深入浅出AI 计算机视觉 OCR paddle 深度学习人工智能
‍作者简介：CSDN、阿里云人工智能领域博客专家，新星计划计算机视觉导师，百度飞桨PPDE，专注大数据与AI知识分享。公众号：GoAI的学习小屋，免费分享书籍、简历、导图等，更有交流群分享宝藏资料，关注公众号回复“加群”或➡️链接加群。专栏推荐：➡️
R语言环境下载和RStudio安装教程 CyberXZ r语言开发语言 R语言
R语言环境下载和RStudio安装教程R语言是一种广泛应用于统计计算和数据分析的编程语言。它提供了丰富的统计和图形功能，被广泛用于数据科学、机器学习和数据可视化等领域。本教程将向您介绍如何下载和安装R语言环境以及RStudio集成开发环境。步骤1：下载R语言环境首先，您需要下载R语言环境。请按照以下步骤进行操作：在您的Web浏览器中打开R官方网站（https://www.r-project.org
自动驾驶系列—深度剖析自动驾驶芯片SoC架构：选型指南与应用实战学步_技术自动驾驶自动驾驶架构人工智能 SoC 芯片
欢迎来到我的技术小筑，一个专为技术探索者打造的交流空间。在这里，我们不仅分享代码的智慧，还探讨技术的深度与广度。无论您是资深开发者还是技术新手，这里都有一片属于您的天空。让我们在知识的海洋中一起航行，共同成长，探索技术的无限可能。探索专栏：学步_技术的首页——持续学习，不断进步，让学习成为我们共同的习惯，让总结成为我们前进的动力。技术导航：人工智能：深入探讨人工智能领域核心技术。自动驾驶：分享自动
开源模型应用落地-DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B与vllm实现推理加速的正确姿势（一）开源技术探险家开源模型-实际应用落地 #人工智能自然语言处理语言模型深度学习
一、前言在当今人工智能技术迅猛发展的时代，各类人工智能模型如雨后春笋般不断涌现，其性能的优劣直接影响着应用的广度与深度。从自然语言处理到计算机视觉，从智能安防到医疗诊断，AI模型广泛应用于各个领域，人们对其准确性、稳定性和高效性的期望也与日俱增。在此背景下，DeepSeek模型的出现为行业带来了新的曙光。DeepSeek团队开发的DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型，利用蒸馏
Diffusion--人工智能领域的革命性技术油泼辣子多加专业名词解释人工智能
在人工智能领域，“diffusion”一词通常指的是“扩散模型”（DiffusionModels），其全称为“DenoisingDiffusionProbabilisticModels”（DDPMs）。扩散模型是一类生成式模型，它通过逐步去噪的方式，从随机噪声中生成高质量的数据，近年来在图像、音频、视频等多个领域取得了显著进展。1.发展历史扩散模型的概念源于物理学中的扩散过程，即粒子在介质中的随机
python中keras_Python深度学习——keras（一） weixin_39534321 python中keras
神经网络的核心组件是层(layer)，它是一种数据处理模块，可以看成是一个数据过滤器。进去一些数据，出来的数据变得更加有用(吃进去的是草，挤出来的是奶)。大多数深度学习，都是将若干个简单的层给链接起来，实现渐进式的数据过滤，也就是数据蒸馏(过滤到一定程度就等同于蒸馏)首先来看一个数字识别的案例(1)读取训练集和测试集fromkeras.datasetsimportmnist#加载keras中的mn
探索2025年的编程新趋势：技术、工具与未来展望桂月二二 wasm 人工智能前端
随着2025年的到来，编程技术领域依旧在高速发展。一些新兴的技术方向、工具和方法正在悄然改变开发者的日常实践。如果您是一名开发者，无论是资深还是初入门道，跟上这些趋势将让您的技能保持前沿，并为职业发展打下坚实基础。本文将从多个维度深入探讨当前最值得关注的编程技术，希望为您的技术提升带来启发。一、AI驱动的编程辅助工具人工智能已成为程序开发的重要组成部分。以下是几款2025年值得关注的AI驱动编程工
基于Hexo的主题Fluid搭建Github博客 qq742234984 计算机 github git npm node.js hexo
公众号：数学建模与人工智能基于Hexo的主题Fluid搭建Github博客一、Github配置1.安装Git2.部署本地Git与Github连接（SSH）二、node.js安装和环境配置1.安装node.js2.查看安装是否成功（版本号）3.配置环境变量三、下载Hexo并配置fluid主题1.下载Hexo2.配置fluid主题1.安装fluid2.配置fluid3.更新部署博客页面4.部署到git
机器学习--学习计划 kyle~ 机器学习机器学习学习人工智能
3周机器学习速成计划基于「28原则」，聚焦机器学习20%的核心概念，覆盖80%的常见应用场景。计划分为理论学习+项目实战，每周学习后通过5个递进项目巩固知识。第1周：数据与监督学习基础学习目标：掌握数据预处理、线性模型与分类任务的基础流程。核心概念（20%关键内容）：数据预处理缺失值处理（均值填充、删除）特征缩放（标准化、归一化）分类变量编码（独热编码、标签编码）监督学习基础线性回归（原理、损失函
机器学习--概览 kyle~ 机器学习机器学习人工智能
一、机器学习基础概念1.定义机器学习（MachineLearning,ML）：通过算法让计算机从数据中自动学习规律，并利用学习到的模型进行预测或决策，而无需显式编程。2.与编程的区别传统编程机器学习输入：规则+数据→输出：结果输入：数据+结果→输出：规则需要人工编写逻辑自动发现数据中的模式3.核心要素数据：模型学习的原材料（结构化/非结构化）特征（Feature）：数据的可量化属性（如房价预测中的
机器学习笔记20241017 tt555555555555 学习笔记深度学习机器学习笔记人工智能
文章目录torchvisiondataloadernn.module卷积非线性激活模型选择训练误差泛化误差正则化权重衰退的基本概念数学表示权重衰退的效果物理解释数值稳定性（GradientVanishing）梯度消失原因解决方法梯度爆炸（GradientExplosion）定义原因解决方法总结继续跟着小土堆学pytorchtorchvision#导入torchvision库，主要用于处理图像数据集
基于机器学习中集成学习的stacking方式进行的金线莲质量鉴别研究（python进行数据处理并完成建模，对品种进行预测） Life is a joke PYTHON 人工智能机器学习机器学习集成学习人工智能
1.前言金线莲为兰科开唇兰属植物，别名金丝兰、金丝线、金耳环、乌人参、金钱草等，是一种名贵中药材，国内主要产地为较低纬度地区如：福建、台湾、广东、广西、浙江、江西、海南、云南、四川、贵州以及西藏南部[1]，被当地人民誉为“药中之王”，福建品种和台湾品种更是其中的上等品种，在治疗肺部炎症、糖尿病、癌症、肾炎、膀胱炎、重症肌无力、风湿性及类风湿性关节炎、高血脂、毒蛇咬伤有着很大的作用[2-3]。由于野
基于BiGRU的预测模型及其Python和MATLAB实现追蜻蜓追累了机器学习深度学习 cnn lstm 神经网络 gru 回归算法
##一、背景在当今快速发展的数据驱动的时代，尤其是在自然语言处理（NLP）、时间序列预测、语音识别等任务中，深度学习技术的应用已经变得越来越普遍。传统的机器学习算法往往无法很好地捕捉数据中的时序信息和上下文关系，因此深度学习中的循环神经网络（RNN）逐渐成为解决这一问题的重要工具。RNN能够处理序列数据，但它们在长序列数据的学习中存在梯度消失和梯度爆炸的问题。为了解决这些问题，长短期记忆网络（LS
随机森林（Random Forest）预测模型及其特征分析（Python和MATLAB实现）追蜻蜓追累了深度学习机器学习 python 随机森林大数据回归算法算法
##一、背景在大数据和机器学习的快速发展时代，数据的处理和分析变得尤为重要。随着多个领域积累了海量数据，传统的统计分析方法常常无法满足复杂问题的需求。在这种背景下，机器学习方法开始广泛应用。随机森林（RandomForest）作为一种强大的集成学习方法，因其高效性和较强的泛化能力而备受关注。随机森林最初由LeoBreiman在2001年提出，基于决策树这一基本分类模型。其基本思想是通过构建多个决策
关于双塔模型的简单介绍 eso1983 python 算法推荐算法
双塔模型是一种常用于推荐系统和信息检索等领域的深度学习架构，其核心思想是将用户和物品分别映射到不同的向量空间，通过计算两个向量的相似度来预测用户对物品的偏好或相关性。1.python示例使用python语言来简单示例一下实现过程如下：importtensorflowastffromtensorflow.keras.layersimportInput,Dense,Embedding,Concaten
DeepSeek在协同过滤和深度学习技术中的应用场景 python算法(魔法师版) 深度学习人工智能
DeepSeek作为一个集成多种先进技术的平台，利用协同过滤和深度学习技术在多个领域实现了创新应用。以下是一些具体的场景和示例，展示了这些技术如何被应用于实际问题中。一、推荐系统电子商务协同过滤：在电商平台中，协同过滤用于根据用户的历史行为（如购买记录、浏览历史等）推荐相关商品。基于用户的相似性或项目的相似性来生成个性化推荐。Python深色版本fromsurpriseimportDataset,
一篇文章了解AI大神何凯明 Ai知识精灵人工智能
何凯明（KaimingHe）是一位在国际计算机视觉和深度学习领域享有盛誉的科学家。以下是对他的一些详细介绍：个人背景：何凯明出生于中国，后赴美国深造。他分别在2007年和2011年在清华大学获得学士和博士学位，专业是电子工程。职业经历：在完成博士学位后，何凯明加入了微软亚洲研究院（MicrosoftResearchAsia）。2015年，他加入了FacebookAIResearch（FAIR），成
【自我修炼】大疆技术总监对于大学生学习机器人工程师路线建议 ( 大一篇) 2401_89323952 学习机器人
很多朋友私信问我对机器人和人工智能感兴趣，该怎么展开学习。最近稍微有点空，我写写我的看法。两年前，我在知乎回答如何定义「机器人」？YY硕的回答中试图给机器人做出一个比较仔细的定义，我觉得机器人和人工智能最大的区别在于是否要和物理世界进行交互。今年初在另一篇知乎回答里对机器人或人工智能的研究会帮助我们更好的了解人类自己吗？-YY硕的回答我说到传感器是和物理世界交互的基础。后来，我又在知乎回答有哪些与
【C++】C++回调函数基本用法（详细讲解）米码收割机 C/C++c++php 开发语言
博__主：米码收割机技__能：C++/Python语言公众号：测试开发自动化【获取源码+商业合作】荣__誉：阿里云博客专家博主、51CTO技术博主专__注：专注主流机器人、人工智能等相关领域的开发、测试技术。一文详解C++回调函数目录一文详解C++回调函数1.什么是回调函数？2.为什么需要回调函数3.回调函数的应用场合4.举例说明5.高级回调方式1.什么是回调函数？回调函数可以被简单地理解为：A函
机器学习中，准确率(Accuracy)、精确度(Precision)、召回率(Recall)、F1分数(F1Score) 分别是什么？有啥用？有啥意义？有啥缺陷？ shimly123456 NLP 相关杂谈机器学习人工智能算法
首先明白四个名词：真正例TruePositive假正例FalsePositive真负例TrueNegative假负例FalseNegativeTP:被预测为真，实际为真的样本FP:被预测为真，实际为假的样本TN:被预测为假，实际为假的样本FN:被预测为假，实际为真的样本准确率(Accuracy)计算公式：(TP+TN)/(TP+FP+TN+FN)意义：被正确预测的样本占总样本的比例缺陷：尽管准确率
使用 Conda 管理 Python 环境的详细指南小桥流水---人工智能人工智能 python安装库 anconda conda python 开发语言
使用Conda管理Python环境的详细指南在安装Python时，我们通常会选择Anaconda作为管理工具，因为它不仅提供了Python的安装包，还集成了许多常用的库和工具，非常适合数据科学和机器学习的工作。Conda是Anaconda中的一个包和环境管理工具，通过使用Conda命令，我们可以方便地创建、管理和切换不同的Python环境。下面是一些常用的Conda命令，详细介绍如何使用这些命令来
DeepSeek 详细使用教程神探阿航计算机产业科普与思考大模型人工智能
1.简介DeepSeek是一款基于人工智能技术的多功能工具，旨在帮助用户高效处理和分析数据、生成内容、解答问题、进行语言翻译等。无论是学术研究、商业分析还是日常使用，DeepSeek都能提供强大的支持。本教程将详细介绍DeepSeek的各项功能及使用方法。2.注册与登录注册：访问DeepSeek官网（https://www.deepseek.com）。点击“注册”按钮。填写邮箱地址、设置密码，并完
基于深度学习的物体分割技术：从理论到实践人工智能_SYBH 深度学习人工智能神经网络机器学习 lstm
1.引言物体分割（ObjectSegmentation）是计算机视觉中的一项核心任务，其目标是将图像中的不同物体或区域分离出来，通常分为语义分割和实例分割两种类型。随着深度学习的迅猛发展，尤其是卷积神经网络（CNN）的应用，物体分割技术已取得了显著的进展。它被广泛应用于医学影像分析、自动驾驶、视频监控、机器人感知等领域。在本篇博客中，我们将深入探讨基于深度学习的物体分割技术，介绍其发展历程、核心原
人工智能第2章-知识点与学习笔记想拿高薪的韭菜人工智能学习笔记
结合教材2.1节，阐述什么是知识、知识的特性,以及知识的表示。人工智能最早应用的两种逻辑是什么？阐述你对这两种逻辑表示的内涵理解。什么谓词，什么是谓词逻辑，什么是谓词公式。谈谈你对谓词逻辑中的量词的理解。阐述谓词公式的解释的含义。介绍谓词公式表示知识的一般步骤，阐述谓词逻辑表示知识的优点与局限性。什么是知识表示的产生式，请详细阐释产生式和谓词逻辑蕴涵式的差异。什么是产生式系统，请详细阐述产生式系统
用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO（根据数据表生成POJO类） AdyZhang POJO eclipse Hibernate MiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ，用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
.9.png Cb123456 android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式，文件扩展名为：.9.png 　　智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。　　我们都知道android平台有多种不同的分辨率，很多控件的切图文件在被放大拉伸后，边
算法的效率天子之骄算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度，也称运行时间或执行时间，用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示，而且它总是小于或等于时间需求。以下是我的学习笔记： 1.求值与霍纳法则，即为秦九韶公式。 2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
java数据结构何必如此 java 数据结构
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MybatisHelloWorld 3213213333332132
//测试入口TestMyBatis package com.base.helloworld.test; import java.io.IOException; import org.apache.ibatis.io.Resources; import org.apache.ibatis.session.SqlSession; import org.apache.ibat
Java|urlrewrite|URL重写|多个参数 7454103 java xml Web 工作
个人工作经验！如有不当之处，敬请指点 1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件类似如下： <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?> <!DOCTYPE u
达梦数据库+ibatis darkranger sql mysql ibatis SQL Server
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XML 解析四种方式 aijuans android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。 XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
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1.类 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
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上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」，该如何回应？ bijian1013 项目管理沟通 IT职业规划
问题：上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」，如何回应正常下班时间6点，只要是6点半前下班的，上司都认为没有加班。 Eno-Bea回答，注重感受，不一定是别人的虽然我不知道你具体从事什么工作与职业，但是我大概猜测，你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
TortoiseSVN，过滤文件征客丶 SVN
环境： TortoiseSVN 1.8 配置：在文件夹空白处右键选择 TortoiseSVN -> Settings 在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件：多类型用英文空格分开 *name ：过滤所有名称为 name 的文件或文件夹 *.name ：过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹 --------
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The Eight Myths of Erlang Performance bookjovi erlang
erlang有一篇guide很有意思： http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide 里面有个The Eight Myths of Erlang Performance： http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html Myth: Funs are sl
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读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式 bylijinnan java 设计模式
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对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考 comsci 算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年，我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候，由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文)，当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想，对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来，然后进行处理，简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点，对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算，然后把这个实际
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mac上的Terminal + bash ＋ screen组合现在已经非常好用了，但是还是经不起iterm＋zsh＋tmux的冲击。在同事的强烈推荐下，趁着升级mac系统的机会，顺便也切换到iterm＋zsh＋tmux的环境下了。我为什么要要iterm2 切换过来也是脑袋一热的冲动，我也调查过一些资料，看了下iterm的一些优点： * 兼容性好，远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache frank1234 memcached ehcache spring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装，这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异，仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换，Provider实现类通过Spring IoC注入。 cache.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
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工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中，即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即，这里就不具体介绍，本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。 Linux系统下安装MySQL分为三种：RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
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11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比 yangshangchuan word分词器 ansj分词器 Stanford分词器 FudanNLP分词器 HanLP分词器
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