人工智能gpu 第7页

DeepSeek重构产业生态：餐饮、金融与短视频的智能跃迁

引言：智能时代的产业共振在数字技术浪潮席卷全球的当下，DeepSeek作为人工智能领域的重要参与者，正以其强大的算法能力和多模态交互特性，深度渗透至餐饮、金融、短视频等民生关键领域。

放逐者-保持本心，方可放逐·2025-03-18 15:19

2025 职业革命：AI 重构就业图谱的生存法则

一、技术迭代下的产业剧变2025年的春天，全球科技界正在见证人工智能的第三次浪潮。根据麦肯锡最新发布的《全球就业趋势报告》，大模型技术已渗透至83%的行业领域。

RPAdaren·2025-03-18 14:16

使用 WebP 优化 GPU 纹理占用

WebP格式相比JPEG/PNG文件更小，可以减少GPU纹理内存占用，提高WebGL/Three.js/3D渲染的性能。为什么WebP能减少GPU内存占用？

泫凝·2025-03-18 14:45

LLaMA-Factory 微调训练

LLaMA-Factory微调训练该框架功能，标注-微调-导出-合并-部署，一整条流程都有，而且训练时消耗的gpu算力也会小一些一，安装（推荐在linux中训练，win可以用wsl+docker）gitclonehttps

zsh_abc·2025-03-18 14:40

指纹浏览器：隐私保护利器与技术实践指南——从身份隐匿到多账号管理的核心解析

▶核心技术解析Canvas指纹：不同设备的抗锯齿算法差异生成唯一哈希值，成为主流追踪手段WebGL指纹：提取GPU驱动版本等硬件信息，构建设备画像环境参数交叉验证：时区、屏幕分辨率、

Hotlogin·2025-03-18 13:07

智能汽车：驶向未来的革命

人工智能、大数据、云计算等技术的飞速发展，正推动着汽车从单纯的交通工具向智能移动空间转变。智能汽车，作为这场变革的主角，正悄然改变着我们的出行方式和生活方式。

·2025-03-18 13:52

人工智能与机器学习入门：基尼系数（Gini Index）和基于熵（Entropy）

在决策树应用一文中，在构建决策分类树应用决策算法时，介绍了基尼系数（GiniIndex）和基于熵（Entropy）两种算法。本文通过实例来更加深入的介绍一下这两个算法。仍然以简单的数据为例：id喜欢颜色是否有喉结身高性别1绿否165女2蓝是170男3粉否172女4绿是175男基尼系数分别对喜欢颜色是否有喉结求基尼系数如下：喜欢的颜色id喜欢颜色性别1绿女2蓝男3粉女4绿男对于姓别女分类而言，数据如

·2025-03-18 13:50

云原生架构设计理论与实践（14）

1.云原生背景业务快速发展与开发、运维、运营之间落后的生产关系与生产力的矛盾企业内部各占山头与企业总体战略规划的矛盾企业内部改革，降本增效的需求企业实现数字孪生，数字资产的必然需求企业外部环境，如人工智能发展

·2025-03-18 13:49

金枪鱼net·2025-03-18 12:31

AI API：快速集成智能化功能的开发利器

AIAPI（ArtificialIntelligenceApplicationProgrammingInterface，人工智能应用程序接口）是应用程序接口的一种，专门用于提供人工智能相关功能的开发接口

桂花饼·2025-03-18 11:16

蓝耘智算|从静态到动态：探索Maas平台海螺AI图片生成视频功能的强大能力

文章目录一、技术介绍二、平台注册三、功能体验四、总结随着人工智能技术的快速发展，视频处理和生成技术已经成为了众多行业关注的热点。

小馒头学python·2025-03-18 10:39

智能未来，程易科技引领AI新纪元——全新云智AI人工智能平台产品发布

在数字化浪潮的推动下，人工智能（AI）正以前所未有的速度改变着我们的世界。从自动驾驶汽车到个性化推荐系统，从智能客服到医疗诊断，AI的应用场景日益广泛，其背后的技术支撑也变得越来越重要。

DSP数字化服务平台·2025-03-18 10:37

KVM 内核优化全攻略：全方位释放服务器性能

KVM内核优化全攻略：全方位释放服务器性能在云计算、大数据、人工智能等前沿技术蓬勃发展的当下，服务器性能面临着前所未有的挑战。

TechStack 创行者·2025-03-18 10:34

AI替代趋势加剧！揭秘哪些岗位上的员工最容易被取代

揭秘哪些岗位上的员工最容易被取代近年来，随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，职场变革的浪潮正以前所未有的速度席卷全球。

小焱创作·2025-03-18 10:34

关于非线性优化小记

它广泛应用于工程、经济、人工智能、机器学习等领域，用于求解最优解的问题。

文弱_书生·2025-03-18 10:34

大模型与自然语言理解（NLU）：差异与联系

近年来，人工智能领域取得了显著进展，尤其是在自然语言处理（NLP）方面。大模型和自然语言理解（NLU）作为NLP的两个重要分支，常常被提及，但它们之间存在着本质区别。

技术流 Gavin·2025-03-18 09:59

PyTorch 生态概览：为什么选择动态计算图框架？

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

小诸葛IT课堂·2025-03-18 07:12

Windows 图形显示驱动开发-WDDM 3.0功能- D3D12 视频编码（一）

关于Direct3D12视频编码在Windows11（WDDM3.0）之前，DirectX12提供了应用程序和驱动程序级接口（API和DDI），以支持多个视频应用程序的GPU加速，包括视频解码、视频处理和运动估计

程序员王马·2025-03-18 07:38

AI驱动的代码重构与优化技术

AI驱动的代码重构与优化技术，是指利用人工智能，特别是机器学习和深度学习的算法，对软件代码进行自动分析和改进的技术。

AI天才研究院·2025-03-18 05:55

Agent | 告别Token焦虑！LLaVA-Mini用一个视觉Token革新多模态大模型

SGG_CV·2025-03-18 05:18

34个适合机械工程及自动化专业【论文选题】

例如，选择“人工智能在医疗影像诊断中的应用”这一选题，就确定了研究将聚焦于人工智能技术在医疗影像领域的应用问题，研究目标可能是提高影像诊断的准确性、效率等。

大数据蟒行探索者·2025-03-18 04:47

人工智能技术篇*卷(三)

接下来，我们在神经网络方面继续展开神经网络多层感知机（MLP）解决问题：多层感知机是一种基本的前馈神经网络，可用于解决分类和回归问题。它通过多个神经元层的非线性变换，能够学习复杂的非线性关系，对数据进行分类或预测连续值。例如，在手写数字识别中，它可以从数字图像的像素数据中学习到特征模式，从而判断该数字是0-9中的哪一个；在房价预测中，根据房屋的面积、房间数量等特征预测房价。案例：以手写数字识别为例

code_stream·2025-03-18 04:46

ubuntu20.04挂起/休眠后无法唤醒，只能强制重启

设备信息OS:Ubuntu20.04.2LTSx86_64Kernel:5.8.0-63-genericShell:zsh5.8DE:GNOMECPU:Inteli5-6300HQ(4)@3.200GHzGPU

koigh·2025-03-18 04:11

ubuntu20.04 GPU基准测试

目前仅在一种机型尝试环境系统版本（cat/etc/issue）ubuntu20.04gpu数量及型号（lspci|grepNV|grepVGA）02:00.0VGAcompatiblecontroller

爱吃土豆的猫ttt·2025-03-18 04:11

STM32智能小车的设计与实现

一、引言随着科技的飞速发展，智能小车作为一种集机械、电子、计算机、传感器、人工智能等技术于一体的新型交通工具，已经广泛应用于科研、教育、娱乐等多个领域。

a1666137·2025-03-18 03:33

从Manus爆红到OpenAI反击：AI Agent技术架构与实战解析

1.引：一夜爆红的Manus与OpenAI的反击2025年3月6日凌晨，中国团队Monica推出的通用人工智能代理产品Manus横空出世。这款被称作"Agent界的DeepSeek时刻"的产品，

大F的智能小课·2025-03-18 02:56

量子神经网络（Quantum Neural Network）：结合量子计算的 AI 新探索

一、引言在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）和量子计算成为了两个备受关注的领域。

盼达思文体科创·2025-03-18 01:20

AI 革命再提速：从 Manus 封停到 OpenAI 开源，技术竞赛与伦理博弈下的产业变局

2025年3月，人工智能领域迎来戏剧性转折。继DeepSeek以开源策略搅动市场后，新兴AI公司Manus的官方X账号因涉嫌关联加密货币诈骗被平台封禁，引发轩然大波。

zhz5214·2025-03-18 01:19

深度学习中的注意力机制：解锁智能模型的新视角

在人工智能的快速发展中，深度学习模型已经成为了处理复杂数据和任务的主力军。然而，随着数据量的激增和任务的复杂化，传统的深度学习模型面临着效率和性能的双重挑战。

冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

torch.unsqueeze：灵活调整张量维度的利器

在深度学习框架PyTorch中，张量（Tensor）是最基本的数据结构，它类似于NumPy中的数组，但可以在GPU上运行。在日常的深度学习编程中，我们经常需要调整张量的维度以适应不同的操作和层。

冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

如何使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练？

要使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练，可以遵循以下步骤和策略：选择合适的GPU硬件：首先，确保您的计算机配备有支持CUDA的NVIDIAGPU，并且其计算能力至少为3.0或以上。

百态老人·2025-03-17 22:56

matlab怎么将代码在gpu上运行,使用GPU加速MATLAB代码？

使用GPU加速MATLAB代码？

如果有片海·2025-03-17 22:26

Windows 图形显示驱动开发-WDDM 3.0功能- D3D12 增强型屏障（二）

任何依赖于先前GPU工作的GPU工作都必须在访问相关数据之前同步。增强型屏障接口使用显式SyncBefore和SyncAfter值作为逻辑位字段掩码。

程序员王马·2025-03-17 22:24

【技术解密】本地部署 DeepSeek-V3：完整指南

目录引言运行环境需求下载与安装推理部署总结参考资源引言随着人工智能的快速发展，开源大模型正逐步改变着技术生态。

海棠AI实验室·2025-03-17 22:54

推荐文章：GPU 基于顶点着色器的高效动画系统 for Unity.Entities

劳治亮·2025-03-17 22:53

人工智能伦理与可持续发展

前言人工智能（AI）技术正在深刻地改变我们的生活和工作方式。从自动驾驶汽车到智能医疗系统，从个性化推荐到自动化决策，AI的应用无处不在。然而，随着技术的快速发展，其伦理和社会影响也引发了广泛的关注。

CarlowZJ·2025-03-17 22:53

[Unity] GPU动画实现（四）——生成动画数据

目前使用的方法有一个很大缺陷在于基于顶点生成的动画占用的空间很大，一个理想的情况是基于骨骼数据，本文权当抛砖引玉，后续有时间考虑尝试一下基于骨骼数据生成动画。本文内容大量参考自白菊花瓣丶的视频，感谢！生成动画数据需要用到ComputeShader来提高运行的效率，首先在Resources下创建这样一个computeshader，在这里我将其命名为"AnimVertices"。#pragmakern

Zhidai_·2025-03-17 22:23

[Unity] GPU动画实现（一）——介绍

当谈到戴森球计划的时候，我师兄说里面的动画都是一个叫GPU动画的东西来实现的，几乎一切图形功能名字扯到GPU的时候，通常都是高性能的体现，让我不禁好奇GPU动画是什么东西。

Zhidai_·2025-03-17 22:22

Matlab GPU加速技术

1.GPU加速简介（1）为什么使用GPU加速？CPU擅长处理逻辑复杂的串行任务，而GPU拥有数千个流处理器，专为并行计算设计。

算法工程师y·2025-03-17 21:50

【大模型实战篇】使用GPTQ量化QwQ-32B微调后的推理模型

低精度运算（如INT8）在GPU等硬件上计算效率更高，推理速度可提升2~4倍。我们的任务是，将QwQ-32B微调后的推理模型，也就是bf16的精度，通过量化，压缩到int4。

源泉的小广场·2025-03-17 21:19

LLM-PowerHouse: 一站式大型语言模型定制训练与推理指南

LLM-PowerHouse:解锁大型语言模型的潜力在人工智能和自然语言处理领域,大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)正在掀起一场革命。

Nifc666·2025-03-17 21:43

PyTorch中，将`DataLoader`加载的数据高效传输到GPU

一、数据加载到GPU的核心步骤数据预处理与张量转换若原始数据为NumPy数组或Python列表，需先转换为PyTorch张量：X_tensor=torch.from_numpy(X).float()#转换为浮点张量

大霸王龙·2025-03-17 20:42

【sklearn 01】人工智能概述

一、人工智能，机器学习，深度学习人工智能指由人类制造出的具有智能的机器。

@金色海岸·2025-03-17 20:41

【人工智能】【Python】在Scikit-Learn中使用决策树算法（ID3和CART）

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier,plot_tree#加载数据集iris=load_iri

SmallBambooCode·2025-03-17 20:08

差异中寻找共识：浅析中美欧AIGC服务商的标识义务

2025年1月7日，西藏日喀则地震中一张被广泛传播的图片“被压在废墟下的小男孩”被证明是AI合成图片，[1]这随即引发了社会对于人工智能生成物（ArtificialIntelligenceGeneratedContent

·2025-03-17 20:49

迷雾渐开：美国AIGC可版权性剖析及案例梳理

当地时间2025年1月29日，美国版权局（U.S.CopyrightOffice,USCO）发布了版权和人工智能相关法律和政策报告的第二部分——《版权和人工智能：可版权性》（以下简称“《USCO可版权性报告