单机多卡训练第23页

算力安全创新驱动未来趋势endofsentence

例如，异构计算通过CPU、GPU、FPGA的协同加速，使复杂模型训练效率提升40%以上。关键数据：根据IDC预测，到2025年全球智能算力需求将增长30倍，

智能计算研究中心·2025-03-11 22:42

H800实战应用深度解析endofsentence

下表展示了H800在不同场景下的性能表现对比：场景类型训练速度提升推理延迟降低能效比提升自然语言处理35%22%40%计算机视觉28%18%33%推荐系统41%29%37%资深系统架构师指出："H800

智能计算研究中心·2025-03-11 22:12

DeepSeek高效AI创作成本革新endofsentence

该系统通过多任务联合训练框架，在自然语言理解、代码生成和跨模态处理方面展现出显著优势。其混合专家架构采用动态路由机制，实现参数利用率提升40%以上，在保持模型容量的同时将推理成本降低68%。

智能计算研究中心·2025-03-11 22:12

动手学深度学习V2.0(Pytorch)——10.感知机（激活函数）

2.1异或问题2.2单隐藏层2.3激活函数2.3.1logistics函数/sigmoid激活函数2.3.2tanh函数2.3.3sigmoid函数和tanh函数的异同/优缺点2.3.4relu2.4多类分类

吨吨不打野·2025-03-11 21:08

DeepSeek大语言模型下几个常用术语

AI人工智能实现人类第二脑”（大概是这个意思）更多内容，可关注公众号“一名程序媛”，我们一起从0-1学编程基本概念AI人工智能NLP自然语言处理LLM大语言模型HuggingFace一个提供了丰富的预训练模型和工具库的平台网站

曲幽·2025-03-11 21:36

单机和微服务的区别，微服务有什么问题？数据一致性问题怎么解决？幂等问题怎么解决？

单机与微服务的区别架构模式:单机架构:整个应用程序部署在一台机器上，通常是一个大型的单体应用。所有的功能模块紧密耦合，难以单独进行升级与扩展。

蒂法就是我·2025-03-11 21:06

Python机器学习实战：使用Flask构建机器学习API

机器学习实战：使用Flask构建机器学习API作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在数据科学和机器学习领域，模型训练和部署一直是重要的挑战

AI天才研究院·2025-03-11 20:03

大模型全军覆没，中科院自动化所推出多图数学推理新基准 | CVPR 2025

关注前沿科技量子位挑战多图数学推理新基准，大模型直接全军覆没？！事情是这样的。

·2025-03-11 20:10

定期备份数据库：基于 Shell 脚本的自动化方案

直到某天真出问题了，才意识到自己平时有多“懒”。我相信很多人跟我一样，觉得这东西看起来麻烦，等到数据库挂了、数据丢失了，才感叹自己怎么就没提前准备好呢？

·2025-03-11 20:08

Java开发效率的秘密武器：AI如何重塑你的编码体验？

或者“为什么别人写代码比我快那么多？”今天，我们将揭开一个鲜为人知的秘密——AI正在悄然改变我们的编码方式。在这篇文章中，我将带领你走进Java与AI结合的奇妙世界，揭示那些从未被详细讲述的细节。

Leaton Lee·2025-03-11 20:58

入坑 Python 全能实战小白训练营，470 集干货 12.9G 大揭秘！

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。

七七知享·2025-03-11 19:54

深度学习训练中GPU内存管理

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

@Mr_LiuYang·2025-03-11 19:24

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

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

小圆圆666·2025-03-11 19:53

不同存储器组织和交叉编址技术的工作方式及举例说明

不同存储器组织和交叉编址技术的工作方式及举例说明本节介绍内存系统中常见的组织方式以及如何通过交叉编址来提高存储器性能，主要内容包括：多模块存储器单体多字存储器多体并行存储器高位交叉编址（顺序方式）低位交叉编址

海大超级无敌暴龙战士·2025-03-11 19:52

Kibana 单机与集群部署教程

目录Kibana单机与集群部署教程第一部分：Kibana概述第二部分：Kibana单机部署教程1.安装Kibana1.1安装依赖项1.2下载和安装Kibana1.3启动Kibana2.单机案例代码实现（

闲人编程·2025-03-11 18:14

CV如何开启多摄像头并且多线程

常规importcv2cv.imshow("窗口名称",照片)这个是开启窗口最为常见的方式开启摄像头读取图片一个简易的开启本机摄像头重要语句cv2.VideoCapturecap1.readimshowreleasedestoryAllWindowsimportcv2cap1=cv2.VideoCapture(0)#开启本机的摄像头#也可以是视频流#cap2=cv2.VideoCapture("r

艾米莉亚小汉堡·2025-03-11 18:14

【算法】BFS(最短路径问题、拓扑排序)

sharetype=blogcolumn&sharerId=12862161&sharerefer=PC&sharesource=qinjh_&sharefrom=from_link目录边权为1的最短路径问题多源

秦jh_·2025-03-11 18:44

储能变流器硬件工程师能力提升路径

储能变流器（PCS，PowerConversionSystem）作为储能系统的核心部件，其硬件设计涉及电力电子、控制理论、热管理、电磁兼容（EMC）等多领域技术。

DOMINICHZL·2025-03-11 17:08

针对AF调试过程中PD多窗机制是如何打分的

在AF（自动对焦）调试中，PD多窗机制（PhaseDetectionMulti-Window）是提升相位对焦精度和鲁棒性的关键技术，其核心是通过在画面中划分多个相位检测窗口，分别计算各窗口的相位差（PhaseDifference

爱写BUG的长歌·2025-03-11 17:07

【LLM】预训练的具体流程

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。

FOUR_A·2025-03-11 17:05

YOLO训练指南（以V3为例）

YOLO训练指南（以V3为例）前言了解yolo3https://cloud.tencent.com/developer/news/76803https://www.bilibili.com/video/

niuTaylor·2025-03-11 16:28

【OpenCV C++】存图，如何以时间命名，“年月日-时分秒“产生唯一的文件名呢？“年月日-时分秒-毫秒“ 自动检查存储目录，若不存在自动创建存图

文章目录1生成文件名（格式:"年月日-时分秒"格式）2生成文件名（格式:"年月日-时分秒-毫秒"）3多模式存图函数4综合调用实例5注意：默认参数只能在头文件中定义，不能在实现中重复默认参数mode==1

R-G-B·2025-03-11 16:56

深度学习：CPU和GPU算力

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。

壹十壹·2025-03-11 16:55

深度学习：偏差和方差

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

壹十壹·2025-03-11 16:25

逆天！外包都开始嫌弃外包了。。。

外包卡学历不说，外包都要提交之前干过的所有公司社保流水来验证年限不说，现在连外包都开始嫌弃从外包出来的了？真是滑天下之大稽，现在有的外包公司都不要脸到这地步了吗？

·2025-03-11 15:30

目标检测

1.概念：目标检测是识别图片中物体并确定其位置的多任务技术，面临目标种类数量多、尺度不均、外部环境干扰等问题。

煤烦恼·2025-03-11 15:22

智能卡AID列表

目前可以收集到的，相对比较新的AID列表，连CCC的数字钥匙/FIDOU2F的AID都有了。[{"AID":"315041592E5359532E4444463031","Vendor":"EMV","Country":"UnitedStates","Name":"EMVPaymentSystemEnvironment-PSE(1PAY.SYS.DDF01)","Description":"","

·2025-03-11 15:28

《 YOLOv5、YOLOv8、YOLO11训练的关键文件：data.yaml文件编写全解》

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

空云风语·2025-03-11 15:51

ICCE 数字车钥匙介绍

0x01概述汽车数字钥匙（DK，数字钥匙、数字车钥匙）应该是智能卡问世50年以来的新应用。

·2025-03-11 15:25

《Quick Start Kubernetes》读后感

看到《QuickStartKubernetes》的作者对自己所写的书持续地更新，被这种认真打动了，外加这本书只有100多页，所以选择了这本书作为入门k8s的教材。二、这本书写了什么？

·2025-03-11 15:25

有趣的学习Python-第十篇：Python的“魔法宝库”：标准库之旅

接下来，让我们一起探索Python的“魔法宝库”，看看这些“魔法工具”到底有多神奇！10.1操作系统接口：与“魔法世界”互动os模块就像是一个“魔法接口”，可以帮助你与操作系统进行互动。你可以用

王盼达·2025-03-11 15:18

深度解析：DETR的多尺度特征融合

"深度解析：DETR的多尺度特征融合"作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1目标检测的挑战与传统方法的局限性目标检测是计算机视觉领域中的一个基本任务，其目标是识别图像或视频中所有感兴趣的目标，并确定它们的位置和类别

AI天才研究院·2025-03-11 15:17

基于transformer实现机器翻译(日译中)

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

小白_laughter·2025-03-11 15:46

Webpack打包构建流程

在前端有非常多的资源，如css、js、vue、vue、图片、字体等。

码上跑步·2025-03-11 13:08

异地收款被拦截？一文读懂聚合二维码风控解决方案

随着移动支付的普及，许多商家使用聚合二维码实现多平台收款。但近期不少用户反馈"人在外地扫自家二维码付款却被风控拦截"，这不仅影响经营效率，还可能引发资金冻结风险。

畅联支付·2025-03-11 12:30

SeisMoLLM: Advancing Seismic Monitoring via Cross-modal Transfer with Pre-trained Large Language

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。

UnknownBody·2025-03-11 12:29

50 种不同编程语言的“Hello World”，你知多少？

通常程序员会使用多种编程语言，多的甚至实现了十几种。还有一种称为TTHW（Timeto“Hello,World!”）的方法，来衡量程序员创建一个新的“Hello,World!”程序的时间。

逗逗逗逗666·2025-03-11 12:29

【每日一题 | 2025】3.3 ~ 3.9

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

Guiat·2025-03-11 12:58

Docker高级应用-限制容器的cpu和内存

一、为什么要用docker限制容器的cpu和内存1.资源隔离与公平分配防止资源争用：在多容器环境中，限制CPU和内存可以避免某个容器占用过多资源，影响其他容器的运行。

云原生的爱好者·2025-03-11 12:25

【Hugging Face】transformers 库中 model 的常用方法和属性

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。

彬彬侠·2025-03-11 11:53

知识蒸馏论文精选——《Graph-Free Knowledge Distillation for Graph Neural Networks 》

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

宇直不会放弃·2025-03-11 11:20

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能分布式机器学习应用开发

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。

·2025-03-11 11:52

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？

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

Altair澳汰尔·2025-03-11 11:45

内容中台的核心架构是什么？

应用层通过可配置化组件对接多终端场景，确保知识库构建

清风徐徐de来·2025-03-11 10:44

关于两次项目的学习感悟

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）。

罗婕斯特·2025-03-11 10:43

QPython双核攻略：从零基础到AI开发，你的手机就是全栈训练营

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

程之编·2025-03-11 09:39

二手劳力士价格暴跌，跌幅比房价还高，昔日的保值神器，怎么一下子就跌了这么多？

二手劳力士价格暴跌的现象，是多重因素共同作用的结果，涉及市场供需失衡、品牌策略调整、经济环境变化以及消费观念转型等。以下从核心原因、市场影响和未来趋势三个维度展开分析：一、暴跌的核心原因供需失衡：稀缺性泡沫破裂劳力士曾通过严格控制年产量（过去十年约100万只/年）和配货规则维持稀缺性，但2022年增产至124万只后，专卖店提货周期从数年缩短至60天，直接刺破了“稀缺神话”。同时，劳力士推出官方认证

日记成书·2025-03-11 09:37

“大语言模型微调”（Fine-tuning）与“大语言模型应用”（LLM Applications）之间的区别

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。

AI Echoes·2025-03-11 09:06

Python第十六课：深度学习入门 | 神经网络解密

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

程之编·2025-03-11 09:03

在windows上通过idea搭建doris fe的开发环境（失败案例，很多报错都是因为我是离线环境编译，还是得联网可能会顺利点）

以下是基于Windows10+CentOS环境通过IntelliJIDEA搭建DorisFE开发环境的完整指南，整合多份部署文档的关键步骤和避坑要点：一、前置环境准备1.准备Linux环境，可以使用CentOS7

fzip·2025-03-11 09:32

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