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内容概要作为NVIDIA面向专业创作者与发烧级玩家的旗舰产品,RTX3090重新定义了图形处理的性能边界。本文将以Ampere架构的技术演进为切入点,系统性解构该显卡在显存配置、运算单元协作及图像处理技术方面的创新设计。通过对比测试数据与工程原理分析,重点探讨24GBGDDR6X显存在8K分辨率场景下的带宽利用率,以及10496个CUDA核心在光线追踪与深度学习超采样(DLSS)任务中的动态负载分
- Ascend Extension for PyTorch是个what?
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1AscendExtensionforPyTorchAscendExtensionforPyTorch插件是基于昇腾的深度学习适配框架,使昇腾NPU可以支持PyTorch框架,为PyTorch框架的使用者提供昇腾AI处理器的超强算力。项目源码地址请参见Ascend/Pytorch。昇腾为基于昇腾处理器和软件的行业应用及服务提供全栈AI计算基础设施。您可以通过访问昇腾社区,了解关于昇腾的更多信息。2
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在现代科技日新月异的今天,人工智能已经成为了我们生活中的重要组成部分。无论是智能手机的语音助手,还是推荐系统,背后都有一项核心技术在支撑,那就是神经网络与深度学习。今天,我们就来聊一聊这个听起来高大上的话题,其实它也没那么难懂!什么是神经网络?首先,我们要了解什么是神经网络。神经网络(ArtificialNeuralNetwork,简称ANN)是模拟人脑神经元连接方式的一种算法。它由一层层的“神经
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人脸识别技术是一种基于人脸特征进行身份识别的生物识别技术,其核心原理包括人脸检测、人脸对齐、特征提取、特征匹配、身份识别。一、应用场景安防:门禁、监控。金融:刷脸支付、身份验证。社交:自动标注、美颜。医疗:患者身份确认、情绪分析。二、关键技术深度学习:CNN在人脸检测、特征提取中表现优异。大数据:大规模数据集(如LFW、MegaFace)提升模型泛化能力。硬件加速:GPU、TPU等加速计算,提升实
- 深度学习与搜索引擎优化的结合:DeepSeek的创新与探索
m0_74825634
面试学习路线阿里巴巴深度学习搜索引擎人工智能
目录引言1.传统搜索引擎的局限性2.深度学习在搜索引擎中的作用3.DeepSeek实现搜索引擎优化的关键技术3.1神经网络与搜索引擎优化3.2自然语言处理与查询理解3.3深度强化学习与搜索结果排序4.DeepSeek的深度学习架构4.1?查询解析与语义理解4.2?搜索排名与相关性排序4.3?个性化推荐与用户行为分析5、总结引言随着人工智能(AI)技术的迅速发展,深度学习(DeepLearning)
- 深度学习笔记——常见的Transformer位置编码
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大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本文详细介绍3种常见的Transformer位置编码——正弦/余弦位置编码(sin/cos)、基于频率的二维位置编码(2DFrequencyEmbeddings)、旋转式位置编码(RoPE)文章目录Transformer中常见的编码方式正弦/余弦位置编码(SinusoidalPositionalEncoding)基于频率的
- 深度学习面试八股文——决战金三银四
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补档深度学习面试人工智能机器学习AIGC校招春招
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本笔记的任务是解读深度学习实践/面试过程中可能会用到的知识点,内容通俗易懂,入门、实习和校招轻松搞定。公主号合集地址点击进入优惠地址:深度学习笔记合集笔记介绍本笔记的任务是解读深度学习实践/面试过程中可能会用到的知识点,内容通俗易懂,入门、实习和校招轻松搞定。涵盖深度学习八股文和常用算法、模型,包括深度学习基础知识,前向传
- 2020考研大纲词汇TXT版本5500
讨吃的讨吃了
考研词汇2020考研词汇
是我自己整理的,通过PHP爬虫,再加上一些程序处理,希望能够帮助到大家。另外我还有一个背单词的软件,欢迎大家访问.http://h5.mmmba.cn链接:https://pan.baidu.com/s/11FThsKjsAdK3DixmGzgHWQ提取码:xhik复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦
- 深度学习入门篇--来瞻仰卷积神经网络的鼻祖LeNet
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轻量级网络设计原理与代码实战案例讲解作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习在各个领域的广泛应用,神经网络模型变得越来越庞大和复杂。然而,大规模模型在计算资源、存储空间以及推理速度方面提出了更高的要求,这在移动设备、嵌入式系统等资源受限的环境中尤为明显。为了解决这一问题,轻量级网络设计应运而生。1.2研
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随着人工智能技术的飞速发展,AI知识库工具已成为企业和个人管理知识资产的重要手段。本文将探讨2025年AI知识库工具的预测趋势,并推荐六款精选工具,帮助用户挑选最适合的AI知识库解决方案。1.AI知识库的智能化:趋势预计到2025年,AI知识库工具将更加智能化,通过深度学习和自然语言处理技术,实现更精准的语义搜索和智能问答功能。这些工具将能够理解用户的查询意图,提供更准确和相关的信息。2.实时自动
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如果读者朋友不想深入学习大模型,则了解提示词的使用原则也可以了。要是既不想深入学习,又要做大模型相关的项目,则对于工程同学来说,学习RAG也能把大模型玩转起来。前排提示,文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦!先来一张整体结构图,越是下面部分,越是基础:可以按以下步骤学习:1.理解基础概念需要了解深度学习的基本原理和常见术语,如神经网络、梯度下降、反向传播、监督学习、无监督学习、分类、回归、聚类
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步骤1:环境配置安装依赖库:安装Python3.x安装TensorFlow、Keras、OpenCV等深度学习库获取数据集:收集训练用的多个人脸图像(每个用户至少几十张)将图像按用户分类存放在data/train/user1,user2等文件夹中步骤2:训练YOLO模型配置YOLO数据集:创建一个data.yaml文件,配置您的数据集路径和标签train:./data/train/images/v
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导读:DeepSeek-V3&DeepSeek-R1模型对比特性DeepSeek-V3DeepSeek-R1模型大小总参数量6710亿(671B),MoE架构,每个token激活370亿参数总参数量与V3相当,基于DeepSeek-V3-Base,采用类似的MoE架构训练方法包含预训练、监督微调(SFT)和强化学习(RL),使用14.8兆高品质文本进行预训练引入多阶段训练流程,冷启动微调后进行推理
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- DeepSeek混合精度训练核心技术解析与实践指南
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1.主题背景1.1Why混合精度训练(价值)混合精度训练通过结合FP16和FP32数据格式,在保证模型精度的前提下实现:40-60%显存占用降低(ResNet50案例:从7.8GB降至4.2GB)1.5-3倍训练速度提升(BERT-Large案例:从8h缩短至5h)突破大模型训练显存瓶颈(GPT-3训练显存需求从3TB降至1.8TB)1.2行业定位属于深度学习基础设施层的训练优化技术,处于模型开发
- 为什么词向量和权重矩阵dot运算就能得到想要的效果呢?
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矩阵线性代数nlp
最近在学习NLP算法的时候,进入到了深水区以后,发现了弄懂这个才是核心中的核心,抓住了主要矛盾了。特意拿出来跟大家分享。词向量(WordEmbeddings)和权重矩阵的点积运算之所以能够帮助我们实现特定的效果,主要是因为它们在神经网络架构中扮演的角色以及背后的数学原理。具体来说,在自然语言处理任务中,这种操作通常出现在如Transformer模型中的自注意力机制里。让我们深入探讨一下为什么这种方
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本文是LLM系列文章,针对《EngineeringALargeLanguageModelFromScratch》的翻译。从头开始设计一个大语言模型摘要1引言2Atinuke算法3结果4相关工作5讨论6结论摘要自然语言处理(NLP)中深度学习的激增导致了创新技术的发展和发布,这些技术能够熟练地理解和生成人类语言。Atinuke是一种基于Transformer的神经网络,通过使用独特的配置来优化各种语
- AI:重塑未来的深度探索与实践
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在21世纪的科技洪流中,人工智能(AI)不仅是技术进步的象征,更是推动社会变革的关键力量。从理论突破到实践应用,AI正以前所未有的深度和广度,重塑着我们的生产、生活方式以及社会结构。本文旨在深入探讨AI的核心技术、广泛应用、未来趋势、面临的挑战以及应对策略,为读者提供一个全面、深入且富有前瞻性的视角。一、AI核心技术:深度学习与智能进化的基石AI的核心在于其强大的数据处理与学习能力,这主要得益于深
- Transformer 在RxJava中的使用
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Transformer用途Transformer,顾名思义是转换器的意思。早在RxJava1.x版本就有了Observable.Transformer、Single.Transformer和Completable.Transformer,在2.x版本中变成了ObservableTransformer、SingleTransformer、CompletableTransformer、Flowable
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我们将深入理解卷积神经网络的原理,以及它为什么在计算机视觉任务上如此成功。我们先来看一个简单的卷积神经网络示例,它用干对MNIST数字进行分类。这个任务在第2章用密集连接网络做过,当时的测试精度约为97.8%。虽然这个卷积神经网络很简单,但其精度会超过第2章的密集连接模型。代码8-1给出了一个简单的卷积神经网络。它是conv2D层和MaxPooling2D层的堆叠,你很快就会知道这些层的作用。我们
- 深度学习(2)-深度学习关键网络架构
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人工智能机器学习深度学习
关键网络架构深度学习有4种类型的网络架构:密集连接网络、卷积神经网络、循环神经网络和Transformer。每种类型的模型都是针对特定的输入模式,网络架构包含了关于数据结构的假设,即模型搜索的假设空间。某种架构能否解决某个问题,完全取决于问题的数据结构与所选的网络架构假设之间是否匹配。这些不同类型的网络可以很容易组合起来,实现更大的多模式模型,就像拼乐高积木一样。某种程度上来说,深度学习的层就是信
- 如何在Java中实现多头注意力机制:从Transformer模型入手
省赚客app开发者
javatransformer开发语言
如何在Java中实现多头注意力机制:从Transformer模型入手大家好,我是微赚淘客系统3.0的小编,是个冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!多头注意力机制(Multi-HeadAttention)是Transformer模型中的关键组件,广泛用于自然语言处理(NLP)任务中。它允许模型在不同的子空间中并行地关注输入序列的不同部分,从而提高了模型的表达能力。在本文中,我们将详细介绍如何在Jav
- 面向对象面向过程
3213213333332132
java
面向对象:把要完成的一件事,通过对象间的协作实现。
面向过程:把要完成的一件事,通过循序依次调用各个模块实现。
我把大象装进冰箱这件事为例,用面向对象和面向过程实现,都是用java代码完成。
1、面向对象
package bigDemo.ObjectOriented;
/**
* 大象类
*
* @Description
* @author FuJian
- Java Hotspot: Remove the Permanent Generation
bookjovi
HotSpot
openjdk上关于hotspot将移除永久带的描述非常详细,http://openjdk.java.net/jeps/122
JEP 122: Remove the Permanent Generation
Author Jon Masamitsu
Organization Oracle
Created 2010/8/15
Updated 2011/
- 正则表达式向前查找向后查找,环绕或零宽断言
dcj3sjt126com
正则表达式
向前查找和向后查找
1. 向前查找:根据要匹配的字符序列后面存在一个特定的字符序列(肯定式向前查找)或不存在一个特定的序列(否定式向前查找)来决定是否匹配。.NET将向前查找称之为零宽度向前查找断言。
对于向前查找,出现在指定项之后的字符序列不会被正则表达式引擎返回。
2. 向后查找:一个要匹配的字符序列前面有或者没有指定的
- BaseDao
171815164
seda
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
public class BaseDao {
public Conn
- Ant标签详解--Java命令
g21121
Java命令
这一篇主要介绍与java相关标签的使用 终于开始重头戏了,Java部分是我们关注的重点也是项目中用处最多的部分。
1
- [简单]代码片段_电梯数字排列
53873039oycg
代码
今天看电梯数字排列是9 18 26这样呈倒N排列的,写了个类似的打印例子,如下:
import java.util.Arrays;
public class 电梯数字排列_S3_Test {
public static void main(S
- Hessian原理
云端月影
hessian原理
Hessian 原理分析
一. 远程通讯协议的基本原理
网络通信需要做的就是将流从一台计算机传输到另外一台计算机,基于传输协议和网络 IO 来实现,其中传输协议比较出名的有 http 、 tcp 、 udp 等等, http 、 tcp 、 udp 都是在基于 Socket 概念上为某类应用场景而扩展出的传输协
- 区分Activity的四种加载模式----以及Intent的setFlags
aijuans
android
在多Activity开发中,有可能是自己应用之间的Activity跳转,或者夹带其他应用的可复用Activity。可能会希望跳转到原来某个Activity实例,而不是产生大量重复的Activity。
这需要为Activity配置特定的加载模式,而不是使用默认的加载模式。 加载模式分类及在哪里配置
Activity有四种加载模式:
standard
singleTop
- hibernate几个核心API及其查询分析
antonyup_2006
html.netHibernatexml配置管理
(一) org.hibernate.cfg.Configuration类
读取配置文件并创建唯一的SessionFactory对象.(一般,程序初始化hibernate时创建.)
Configuration co
- PL/SQL的流程控制
百合不是茶
oraclePL/SQL编程循环控制
PL/SQL也是一门高级语言,所以流程控制是必须要有的,oracle数据库的pl/sql比sqlserver数据库要难,很多pl/sql中有的sqlserver里面没有
流程控制;
分支语句 if 条件 then 结果 else 结果 end if ;
条件语句 case when 条件 then 结果;
循环语句 loop
- 强大的Mockito测试框架
bijian1013
mockito单元测试
一.自动生成Mock类 在需要Mock的属性上标记@Mock注解,然后@RunWith中配置Mockito的TestRunner或者在setUp()方法中显示调用MockitoAnnotations.initMocks(this);生成Mock类即可。二.自动注入Mock类到被测试类 &nbs
- 精通Oracle10编程SQL(11)开发子程序
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发子程序
*/
--子程序目是指被命名的PL/SQL块,这种块可以带有参数,可以在不同应用程序中多次调用
--PL/SQL有两种类型的子程序:过程和函数
--开发过程
--建立过程:不带任何参数
CREATE OR REPLACE PROCEDURE out_time
IS
BEGIN
DBMS_OUTPUT.put_line(systimestamp);
E
- 【EhCache一】EhCache版Hello World
bit1129
Hello world
本篇是EhCache系列的第一篇,总体介绍使用EhCache缓存进行CRUD的API的基本使用,更细节的内容包括EhCache源代码和设计、实现原理在接下来的文章中进行介绍
环境准备
1.新建Maven项目
2.添加EhCache的Maven依赖
<dependency>
<groupId>ne
- 学习EJB3基础知识笔记
白糖_
beanHibernatejbosswebserviceejb
最近项目进入系统测试阶段,全赖袁大虾领导有力,保持一周零bug记录,这也让自己腾出不少时间补充知识。花了两天时间把“传智播客EJB3.0”看完了,EJB基本的知识也有些了解,在这记录下EJB的部分知识,以供自己以后复习使用。
EJB是sun的服务器端组件模型,最大的用处是部署分布式应用程序。EJB (Enterprise JavaBean)是J2EE的一部分,定义了一个用于开发基
- angular.bootstrap
boyitech
AngularJSAngularJS APIangular中文api
angular.bootstrap
描述:
手动初始化angular。
这个函数会自动检测创建的module有没有被加载多次,如果有则会在浏览器的控制台打出警告日志,并且不会再次加载。这样可以避免在程序运行过程中许多奇怪的问题发生。
使用方法: angular .
- java-谷歌面试题-给定一个固定长度的数组,将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时,返回数组开始重新写,并覆盖先前写过的数
bylijinnan
java
public class SearchInShiftedArray {
/**
* 题目:给定一个固定长度的数组,将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时,返回数组开始重新写,并覆盖先前写过的数。
* 请在这个特殊数组中找出给定的整数。
* 解答:
* 其实就是“旋转数组”。旋转数组的最小元素见http://bylijinnan.iteye.com/bl
- 天使还是魔鬼?都是我们制造
ducklsl
生活教育情感
----------------------------剧透请原谅,有兴趣的朋友可以自己看看电影,互相讨论哦!!!
从厦门回来的动车上,无意中瞟到了书中推荐的几部关于儿童的电影。当然,这几部电影可能会另大家失望,并不是类似小鬼当家的电影,而是关于“坏小孩”的电影!
自己挑了两部先看了看,但是发现看完之后,心里久久不能平
- [机器智能与生物]研究生物智能的问题
comsci
生物
我想,人的神经网络和苍蝇的神经网络,并没有本质的区别...就是大规模拓扑系统和中小规模拓扑分析的区别....
但是,如果去研究活体人类的神经网络和脑系统,可能会受到一些法律和道德方面的限制,而且研究结果也不一定可靠,那么希望从事生物神经网络研究的朋友,不如把
- 获取Android Device的信息
dai_lm
android
String phoneInfo = "PRODUCT: " + android.os.Build.PRODUCT;
phoneInfo += ", CPU_ABI: " + android.os.Build.CPU_ABI;
phoneInfo += ", TAGS: " + android.os.Build.TAGS;
ph
- 最佳字符串匹配算法(Damerau-Levenshtein距离算法)的Java实现
datamachine
java算法字符串匹配
原文:http://www.javacodegeeks.com/2013/11/java-implementation-of-optimal-string-alignment.html------------------------------------------------------------------------------------------------------------
- 小学5年级英语单词背诵第一课
dcj3sjt126com
englishword
long 长的
show 给...看,出示
mouth 口,嘴
write 写
use 用,使用
take 拿,带来
hand 手
clever 聪明的
often 经常
wash 洗
slow 慢的
house 房子
water 水
clean 清洁的
supper 晚餐
out 在外
face 脸,
- macvim的使用实战
dcj3sjt126com
macvim
macvim用的是mac里面的vim, 只不过是一个GUI的APP, 相当于一个壳
1. 下载macvim
https://code.google.com/p/macvim/
2. 了解macvim
:h vim的使用帮助信息
:h macvim
- java二分法查找
蕃薯耀
java二分法查找二分法java二分法
java二分法查找
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年6月23日 11:40:03 星期二
http:/
- Spring Cache注解+Memcached
hanqunfeng
springmemcached
Spring3.1 Cache注解
依赖jar包:
<!-- simple-spring-memcached -->
<dependency>
<groupId>com.google.code.simple-spring-memcached</groupId>
<artifactId>simple-s
- apache commons io包快速入门
jackyrong
apache commons
原文参考
http://www.javacodegeeks.com/2014/10/apache-commons-io-tutorial.html
Apache Commons IO 包绝对是好东西,地址在http://commons.apache.org/proper/commons-io/,下面用例子分别介绍:
1) 工具类
2
- 如何学习编程
lampcy
java编程C++c
首先,我想说一下学习思想.学编程其实跟网络游戏有着类似的效果.开始的时候,你会对那些代码,函数等产生很大的兴趣,尤其是刚接触编程的人,刚学习第一种语言的人.可是,当你一步步深入的时候,你会发现你没有了以前那种斗志.就好象你在玩韩国泡菜网游似的,玩到一定程度,每天就是练级练级,完全是一个想冲到高级别的意志力在支持着你.而学编程就更难了,学了两个月后,总是觉得你好象全都学会了,却又什么都做不了,又没有
- 架构师之spring-----spring3.0新特性的bean加载控制@DependsOn和@Lazy
nannan408
Spring3
1.前言。
如题。
2.描述。
@DependsOn用于强制初始化其他Bean。可以修饰Bean类或方法,使用该Annotation时可以指定一个字符串数组作为参数,每个数组元素对应于一个强制初始化的Bean。
@DependsOn({"steelAxe","abc"})
@Comp
- Spring4+quartz2的配置和代码方式调度
Everyday都不同
代码配置spring4quartz2.x定时任务
前言:这些天简直被quartz虐哭。。因为quartz 2.x版本相比quartz1.x版本的API改动太多,所以,只好自己去查阅底层API……
quartz定时任务必须搞清楚几个概念:
JobDetail——处理类
Trigger——触发器,指定触发时间,必须要有JobDetail属性,即触发对象
Scheduler——调度器,组织处理类和触发器,配置方式一般只需指定触发
- Hibernate入门
tntxia
Hibernate
前言
使用面向对象的语言和关系型的数据库,开发起来很繁琐,费时。由于现在流行的数据库都不面向对象。Hibernate 是一个Java的ORM(Object/Relational Mapping)解决方案。
Hibernte不仅关心把Java对象对应到数据库的表中,而且提供了请求和检索的方法。简化了手工进行JDBC操作的流程。
如
- Math类
xiaoxing598
Math
一、Java中的数字(Math)类是final类,不可继承。
1、常数 PI:double圆周率 E:double自然对数
2、截取(注意方法的返回类型) double ceil(double d) 返回不小于d的最小整数 double floor(double d) 返回不大于d的整最大数 int round(float f) 返回四舍五入后的整数 long round