内存内存管理计算机硬件机器学习第5页

气象海洋水文领域Python机器学习及深度学习实践应用能力提升

Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，能够在不同操作系统和平台使用，简洁的语法和解释性语言使其成为理想的脚本语言。除了标准库，还有丰富的第三方库，Python在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能。上述优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。可以预见未来Python将成为气象、海洋和水文

AAIshangyanxiu·2025-01-17 22:55

记录一个LLM+API类型的临床预测模型APP（糖尿病Cox预测模型）的过程

记录一个LLM+API类型的临床预测模型APP（糖尿病Cox预测模型）的构建过程LLM代表的是大语言模型，API代表的是机器学习模型，LLM+API是说将机器学习模型以API的形式引入到LLM，让机器学习模型以对话的方式与用户交流而服务于临床实践的

预测模型的开发与应用研究·2025-01-17 22:20

python训练模型损失值6000多_机器学习中的 7 大损失函数实战总结（附Python演练）...

介绍想象一下-你已经在给定的数据集上训练了机器学习模型，并准备好将它交付给客户。但是，你如何确定该模型能够提供最佳结果?是否有指标或技术可以帮助你快速评估数据集上的模型?

weixin_39700394·2025-01-17 21:45

Java 内存锁的实现方式、性能比较及使用场景分析

在多线程编程中，内存锁是控制多个线程对共享资源访问的关键机制。

nbsaas-boot·2025-01-17 21:13

【机器学习实战入门项目】基于机器学习的鸢尾花分类项目

基于机器学习的鸢尾花分类项目介绍：本项目利用机器学习模型对鸢尾花进行分类。

精通代码大仙·2025-01-17 20:05

【TVM 教程】为 x86 CPU 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。

·2025-01-17 20:18

AI Agent：一场智能革命的开始

一、AIAgent的发展现状：技术突破与广泛应用近年来，随着大数据、云计算和机器学习等技术的飞速发展，AIAgent的技术水平得

TechubNews·2025-01-17 20:02

蓝色 ITO 氧化铟锡：开启光电材料新视界

特定的吸收光谱：蓝色ITO区别于传统ITO，在特定波长范围内存在吸收峰，从而显示出蓝色。这一特性与材料的微观

Sun_13250243710·2025-01-17 20:32

Python操作字节流中的Excel文档

这种能力不仅极大地提高了数据处理的灵活性，还确保了数据的安全性和完整性，尤其是在网络传输或内存中处理敏感信息时。

·2025-01-17 20:41

matplotlib将画的图像存于内存

plt.savefig(buf,format='png')buf.seek(0)plt.close()io.StringIO()和io.BytesIO()是Python标准库io模块中的两个类，分别用于创建内存中的文本流和二进制流

飞行codes·2025-01-17 20:29

国产替代 | 星环科技Sophon替代SAS，助力大型国有银行智能化营销

由于SAS是集中式的，对单台服务器要求太高，算力无法支撑需求，且无法支持可视化的机器学习，对于业务人员来说使用门槛过高。在经过产品选型后，决定采用星环科技的智能分析工具Sophon替换原有SAS，用

·2025-01-17 19:05

交叉熵损失与二元交叉熵损失：区别、联系及实现细节

在机器学习和深度学习中，交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）和二元交叉熵损失（BinaryCross-EntropyLoss）是两种常用的损失函数，它们在分类任务中发挥着重要作用。

专业发呆业余科研·2025-01-17 19:56

KDD 2024 | 美团技术团队精选论文解读 & 论文分享会预告

本文精选了美团技术团队被KDD2024收录的5篇长文进行解读，覆盖了用户意图感知、机器学习&运筹优化、在线控制实验、联合广告模型、实时调

·2025-01-17 19:29

qt编写linux守护进程,QT开发（三十五）——QT进程间通信

QT开发(三十五)——QT进程间通信Qt是一个跨平台的应用框架，其进程间通信机制当然可以使用所在平台的进程间通信机制，如在Windows平台上的Message机制、共享内存、文件映射、管道、Socket

周恰恰·2025-01-17 18:49

在Linux上JMeter压测报错java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 解决方法【纯干货，无废话】

在Linux上压测报错JMeter内存溢出：java.lang.OutOfMemoryError:Javaheapspace解决方法【纯干货，无废话】问题：使用jmeter进行压测过程中,并发数过大时会导致内存溢出

新时代农民工007·2025-01-17 18:18

Java百万数据导出Excel性能优化[读(并发)写分离/流式查询]

source_id=1001Java百万数据导出Excel性能优化[读(并发)写分离/流式查询]结果测试：104万数据，导出excel用时由59秒优化到19秒问题列表：1、导出过程中会较多占用CPU、内存

qq_40882304·2025-01-17 18:46

llama.cpp部署

主要有两点优化：llama.cpp使用的是C语言写的机器学习张量库ggmlllama.cpp提供了模型量化的工具计算类

法号：行颠·2025-01-17 17:12

Hackbench 使用介绍

Hackbench还通过线程的重复设置和拆卸来强调内存子系统的某些部分。另外，它在一定程度上强调进程间通信（例如本地套接字、管道）。Hac

法号：行颠·2025-01-17 17:42

Kubeflow：云原生机器学习工作流自动化开源框架详解

Kubeflow是一个开源的机器学习（ML）工作流自动化平台，旨在将机器学习工作流部署到Kubernetes之上，实现从实验到生产的一站式解决方案。

gs80140·2025-01-17 17:40

【Linux探索学习】第二十五弹——动静态库：Linux 中静态库与动态库的详细解析

它们在编译、链接、内存管理以及程序的性能和可维护性方面有着显著的差异。了解静态库与动态库的区别和使用方式，有助于开发者根据实际需求选择最适合的解决

GG Bond.ฺ·2025-01-17 16:33

accoders陶陶摘苹果

时间限制:1000ms内存限制:128MB[题目描述]陶陶家的院子里有一棵苹果树，每到秋天树上就会结出10个苹果。苹果成熟的时候，陶陶就会跑去摘苹果。

小罐头甜·2025-01-17 16:28

【机器学习：三十一、推荐系统：从基础到应用】

KeyPan·2025-01-17 15:54

【机器学习：三十、异常检测：原理与实践】

1.异常检测概述异常检测（AnomalyDetection）是一种用于识别数据中异常模式或异常点的技术，旨在发现与大部分数据行为不同的样本。它在工业监控、网络安全、金融欺诈检测等领域具有广泛应用。异常检测的目标是找到那些偏离正常行为的数据点，这些数据点可能代表错误、故障、攻击或其他需要特别关注的情况。核心概念异常通常分为以下三种类型：点异常：单个数据点显著偏离正常分布（例如，银行交易中突然的巨额消

KeyPan·2025-01-17 15:24

【机器学习：二十九、K-means算法：原理与应用】

1.K-means概述K-means是一种经典的无监督学习算法，广泛应用于数据聚类任务。其核心思想是将数据集划分为kkk个簇，使得每个簇内的样本尽可能相似，同时不同簇之间尽可能不同。K-means的简单性和高效性使其在模式识别、图像处理、市场分析等领域具有广泛应用。核心思想基于欧几里得距离度量数据点之间的相似性。不断优化簇中心位置，最小化簇内样本与其中心点之间的总距离（即误差平方和，SSE）。适用

KeyPan·2025-01-17 15:23

ufw入门实战:在Ubuntu下通过ufw命令开放端口让外网访问

最近使用阿贝云的免费云服务器,1核1G内存10G硬盘5M带宽,配置不错，完全够用搞些轻量级项目，但是在搭建项目过程中发现无法访问已经部署的服务，经过检查发现是UFW防火墙的问题，所以，今天给大家介绍下在

明庭·2025-01-17 15:52

人工智能下的MASS服务架构

2.MaaS的起源与概念MaaS的概念最早由美国数据科学家DJ·帕蒂尔在2012年提出，即“将机器学习算法打包成可重复使用的服务，使企

从零开始学习人工智能·2025-01-17 15:52

高通AdrenoGPU简介（一）

基于块的渲染为了优化低功耗和内存带宽有限的设备的渲染，Adrenogpu使用基于平铺的渲染架构。这种渲染机制将场景

·2025-01-17 15:20

02、Redis从入门到放弃之常用命令和基本数据类型操作

客户端登录-hhost-p端口-a密码exit退出当前客户端info返回redis的一些相关信息（包括端口、配置文件等）flushdb清空当前库中的所有数据flushall清空所有库中的所有数据save将当前内存中的数据持久化到

跳跳的向阳花·2025-01-17 15:15

【机器学习】—时序数据分析：机器学习与深度学习在预测、金融、气象等领域的应用

云边有个稻草人-CSDN博客目录引言1.时序数据分析基础1.1时序数据的特点1.2时序数据分析的常见方法2.深度学习与时序数据分析2.1深度学习在时序数据分析中的应用2.1.1LSTM（长短期记忆网络）2.2深度学习在金融市场预测中的应用2.2.1股票市场预测2.3深度学习在设备故障检测中的应用3.强化学习与时序数据分析3.1强化学习的基本概念3.2强化学习在金融市场中的应用3.3强化学习在设备故

云边有个稻草人·2025-01-17 14:13

【测试工具】Android耗电测试工具PowerTutor的使用

2)屏幕亮度3)cpu频率4)others：GPS、NFC、重力、振动、扬声器、摄像头、闪光灯、内存调度频度二，耗电测试——powerTutor简介：PowerTutor是由美国密歇根大学

叶阿猪·2025-01-17 14:39

【机器学习】主动学习-增加标签的操作方法-样本池采样（Pool-Based Sampling）

Pool-BasedSamplingPool-basedsampling是一种主动学习（ActiveLearning）方法，与流式选择性采样不同，它假设有一个预先定义的未标注样本池，算法从中选择最有价值的样本进行标注，以提升模型的性能。这种方法广泛应用于需要人工标注的场景，例如文本分类、图像识别等。核心思想预先准备一个未标注数据池（UnlabeledDataPool）。使用初始标注数据训练一个模型

IT古董·2025-01-17 14:09

【机器学习：二十、拆分原始训练集】

1.如何改进模型模型的改进需求在机器学习任务中，模型性能的提升通常受限于训练数据、模型架构、优化方法及超参数设置等。模型改进的目标是在测试数据上表现更优，避免过拟合或欠拟合。

KeyPan·2025-01-17 13:35

【机器学习】---神经架构搜索（NAS）

这里写目录标题引言1.什么是神经架构搜索（NAS）1.1为什么需要NAS？2.NAS的三大组件2.1搜索空间搜索空间设计的考虑因素：2.2搜索策略2.3性能估计3.NAS的主要方法3.1基于强化学习的NAS3.2基于进化算法的NAS3.3基于梯度的NAS4.NAS的应用5.实现一个简单的NAS框架6.总结引言随着深度学习的成功应用，神经网络架构的设计变得越来越复杂。模型的性能不仅依赖于数据和训练方

Undoom·2025-01-17 13:03

Windows基础（端口篇）

1987年12月，Windows2.0发布，在用户界面和内存管理方面有了一些改进。这些早期版本在当时主要是作为图形化外

Parrot 安全小子·2025-01-17 13:30

机器学习模型调优指南

机器学习模型调优指南机器学习模型参数调优的作用在于优化模型的性能，使其能够在给定任务上更好地泛化和预测。通过合理调整模型的超参数，能够提高模型的准确性、降低过拟合或欠拟合的风险、加快训练过程等。

闵少搞AI·2025-01-17 13:00

Java 大视界 -- Java 开发 Spark 应用：RDD 操作与数据转换

ApacheSpark是一个强大的分布式计算框架，提供了高效的数据处理能力，广泛应用于大数据分析与机器学习。Spark提供了多种高级API，支持批处理和流处理。

一只蜗牛儿·2025-01-17 12:26

Java中的延迟加载与即时加载：JPA与Hibernate的使用指南

然而，在处理复杂关系数据时，加载策略（即延迟加载和即时加载）会显著影响性能和内存使用。因此，理解并

微赚淘客系统@聚娃科技·2025-01-17 12:23

云手机技术是怎么实现的？（云手机在海外社媒营销、跨境电商、短视频领域应用)

其中主板还集成着CPU，GPU，内存等元件。手机硬件主要由SOC、RAM、ROM、电池、屏幕、传感器等组成。那为什么说云手机本质上是手机呢？

verybots2023·2025-01-17 11:48

如何在 Docker 中限制CPU和内存的使用？

设置适当的内存和CPU限制对于优化Docker性能至关重要，确保每个容器在不使主机负担过重的情况下获得必要的资源。

·2025-01-17 10:53

掌握Linux top命令：优化系统性能的关键

top命令概述top命令提供了实时的系统资源使用情况，包括CPU使用率、内存使用率、进程列表等信息。通过这些数据，用户可以快速了解系统当前的

·2025-01-17 10:23

【Docker】Supervisor 实现单容器运行多服务进程

行者Sun1989·2025-01-17 10:01

Redis过期策略内存淘汰机制、持久化、备份与恢复、事务、管道技术、发布与订阅等知识点详解

缓存降级等问题缓存雪崩我们可以简单的理解为：由于缓存挂掉或原有缓存失效，(例如：我们设置缓存时采用了相同的过期时间，在同一时刻出现大面积的缓存过期)，所有原本应该访问缓存的请求都去查询数据库了，而对数据库CPU和内存造成巨大压力

ziania_cumt·2025-01-17 09:29

Redis 过期策略和内存淘汰机制

目录Redis过期策略和内存淘汰机制过期策略淘汰过期key方式内存淘汰机制参考Redis过期策略和内存淘汰机制众所周知，redis是一个基于内存的，能够持久化到硬盘的缓存数据库，所以redis缓存服务器会配置较高的内存资源一般而言

沉淅尘·2025-01-17 09:25

Ubuntu 下部署、配置和调优 Tailscale

这个免费云服务器配置相当给力：1核CPU、1G内存、10G硬盘、5M带宽，真是不错的免费服务器，值得一试！首先，让我简单介绍一下Tailscale软件，它是一款强大的私人网络工具。

shelby_loo·2025-01-17 08:52

从字符串使用看Golang和Rust对内存使用的区别

从字符串使用看Golang和Rust对内存使用的区别今天从Rust偶然回到Golang的世界，怎么写代码怎么别扭，总是忍不住在句子结尾加个分号…看到golang的字符串使用起来特别爽可以到处复制疯狂乱用

若者いChiang·2025-01-17 08:50

在Ubuntu16.04配置Nginx1.10.3

其特点是占有内存少，并发能力强，事实上nginx的并发能力确实在同类型的网页服务器中表现较好，中国大陆使用nginx网站用户有：百度、京东、新浪、网易、腾讯、淘宝等。Nginx由内核和一系列模块

monisiter·2025-01-17 08:49

Zookeeper 对节点的 watch 监听通知是永久的吗？为什么不是？思维导图代码示例（java 架构)

Watcher不是永久的原因一次性的特性：每个Watcher只会在被触发一次后失效，这样可以防止长时间运行的应用程序由于持续监听大量事件而导致内存泄漏。避免状态不一致：如果Watcher是

用心去追梦·2025-01-17 08:49

nginx1.18.0集群安装（docker版）

192.168.31.101cancer01nginxloaderbalancer192.168.31.102cancer02nginxweb1192.168.31.103cancer03nginxweb2环境准备以下设置请根据实际情况自行配置，此处略设置IP设置主机名关闭防火墙关闭selinux禁用透明大页设置虚拟内存设置文件句柄数和进程数主机时间同步配置免密安装

leveretz·2025-01-17 07:13

小白也能懂的 Python 入门指南（1）——Python 的前世今生

在人工智能、机器学习日趋火热的时代，Python又赶上了一波AI的热潮，即使你没系统的学习过它，相信你也一定听说过吧，如果你也对Python产生了浓厚的兴趣，跟我一起来了解下它的前世今生

荆州克莱·2025-01-17 07:42

AI大模型

系列简书文章目录https://www.jianshu.com/p/d47d5cdc8a3e本篇目录AI大模型什么是AI大模型AI大模型，通常指的是在人工智能领域中，特别是机器学习和深度学习范畴内，具有巨大参数量和复杂结构的模型

荆州克莱·2025-01-17 07:12

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