单机多卡训练第25页

YouBIP 项目

库存管理系统需要处理大量的入库、出库、盘点等操作，尤其是在大企业或多仓库场景下，高并发操作可能导致数据库锁争用、响应延迟等问题。

小翩zhi·2025-02-10 15:45

洛谷[P4779]单源最短路径（标准版）

前言SPFASPFA算法由于它上限O(NM)=O(VE)O(NM)=O(VE)的时间复杂度,被卡掉的几率很大.在算法竞赛中,我们需要一个更稳定的算法:dijkstradijkstra.什么是dijkstradijkstra

Shadow_of_the_sun·2025-02-10 15:11

【果树农药喷洒机器人】Part5：实例分割模型训练与试验分析

原创文，转载请注明出处文章目录一、试验环境二、模型训练三、试验结果与分析3.1模型结构优化的有效性分析3.2与其他实例分割模型的比较分析总结一、试验环境本章试验在Wind

嵌小超·2025-02-10 14:37

DeepSpeed 在三台T4卡上部署deepseek-r1:32b

如果你只需要使用DeepSpeed在三台T4卡上部署deepseek-r1:32b模型进行推理，而不进行训练，可以按照以下步骤进行部署。推理部署的重点是利用多台机器和多块GPU来加速模型的推理过程。

MonkeyKing.sun·2025-02-10 14:33

Android双屏异显Presentation接口使用说明

在点餐、收银、KTV等场景，对于双屏异显的需求是非常多的，首先可以节省硬件成本。

stxinu·2025-02-10 13:29

ProtoBuf 官方文档（二）- 语法指引（proto2）

翻译查阅外网资料过程中遇到的比较优秀的文章和资料，一是作为技术参考以便日后查阅，二是训练英文能力。

n大橘为重n·2025-02-10 13:27

《具身智能时代：机器人具身抓取技术的前沿探索与应用综述》

自2022年GPT等大模型的爆发以来，人工智能领域以语言模型为代表的预训练模型在多个领域掀起了创新浪潮。

笑傲江湖2023·2025-02-10 13:53

openssl源码编译输出库-guidance-傻瓜式教程

快速链接:.个人博客笔记导读目录(全部)付费专栏-付费课程【购买须知】:密码学实践强化训练–【目录】目标：下载openssl源码编译输出目标版本，例如使用AndroidNDK编译输出Android使用的

代码改变世界ctw·2025-02-10 13:53

多篇“网页格式文章”根据第1篇的目录进行所有文章的同目录级别滚动

目录一、写作背景二、实现思路三、Maven依赖四、代码五、结果一、写作背景公司和某大学合作了一个编辑器项目，其中涉及两篇文章的比对功能，领导制定的逻辑是“点击左侧文章列表，右侧页面会展示多篇文章的详情页面

明快de玄米61·2025-02-10 12:52

deepseek和chatgpt能力对比

如果你是对比DeepSeek与OpenAI（如GPT-4）、Claude、Gemini之类的模型，以下是一些可能的优劣点：优点：中文优化较好：相比一些主要基于英文训练

分享是一种传递，一种快乐·2025-02-10 12:51

DeepSeek和ChatGPT的优劣或者区别（答案来DeepSeek和ChatGPT）

DeepSeek的答案DeepSeek与ChatGPT作为当前两大主流AI模型，在架构设计、性能表现、应用场景等方面存在显著差异，以下从多个维度进行对比分析：一、架构与训练效率架构设计DeepSeek：

笑傲江湖2023·2025-02-10 12:45

一切皆是映射：量子机器学习与传统元学习的融合

然而，AI仍然面临着一些瓶颈，例如：数据依赖性:AI模型通常需要大量的训练数据才能达到良好的性能，而获取和标注这些数据往往成本高昂。

AI天才研究院·2025-02-10 11:41

做了一款学英语的插件，解锁了学英语的新姿势：边刷网页边学单词

谁能莫名其妙给我一个offer#实习，投递多份简历没人回复怎么办##投递实习岗位前的杭州华为诚招内转坐标杭州华为研究所，ICT部门，诚招内转，干的不爽的想换个赛道的私聊我～实习实习还有在找实习的友友吗？

2301_78234743·2025-02-10 10:04

WMSHELL 架构说明

wmshell下存放了所有task的大小，负责多窗交互，悬浮窗管理等。是一个重要的窗口管理中心。我们做多窗开发要熟练掌握wmshell的具体架构及交互方式，这样才能够进行具体的需求实现。下面pl

开心菜小脑袋·2025-02-10 10:03

神经网络的训练过程详解

在深度学习领域中，训练一个神经网络是一项复杂但系统的工作过程。下面将从基本概念到具体步骤逐步阐述神经网络的训练方法一、神经网络的基本概念神经网络的结构输入层：接收外部数据，通常为多维向量。

西洲啊·2025-02-10 10:31

五十天精通硬件设计第24天-JESD204B协议

陷入CGS模式：如果SYNC保持逻辑低电平；或者脉冲高电平持续时间少于4个多帧：如果SYNC变为高电平且持续约4个多帧，则停留在ILAS模式：进入数据阶段但链路偶尔会复位（先返回CGS和ILAS阶段，再进入数据阶段

第二层皮-合肥·2025-02-10 10:00

redis入门指南第3版李子骅下载

Eyobfcs·2025-02-10 10:29

人工智能应用实例-自动驾驶A*算法高级应用

A*算法是一种经典的路径规划算法，在人工智能自动驾驶领域有诸多高级应用，以下为你详细介绍：复杂环境下的路径规划多障碍物与动态障碍物处理：在现实道路场景中，存在着大量的静态障碍物（如建筑物、交通隔离栏）和动态障碍物

小赖同学啊·2025-02-10 09:58

使用accumulate step节省显卡内存

使用前提：单卡，模型+batch=1的数据能跑起来使用accumulatestep的意思就是，每次forward较小的batch，如batch=4，每4steps再更新一次参数，训练结果等效于batch

前程似锦蝈蝈·2025-02-10 09:57

39. I2C实验

3、I2C总线支持多从

lljss2020·2025-02-10 08:03

Nutella’s Life-斜率优化+线段树

如有疏漏错误之处，请多指教题意codeforce.com发布了未来一年的比赛列表。未来一年将会有n(1≤n≤105)n(1\leqn\leq10^{5})n(1≤n≤105)场比赛。

bensanhuan·2025-02-10 08:02

国内工业相机厂商竞争如此剧烈，云钥科技如何破局

那面对如此多优秀的工业相机厂商，云钥科技又是如何破局，成为国内工

云钥科技·2025-02-10 07:00

ai大模型学习和实践

1.3以下方法被用于处理序列数据的是1.4注意力机制是什么2、变革里程碑：transformer的崛起2.1Transformer模型和注意力机制的关系2.2Transformer模型和注意力机制在数据训练上有差异

编程ID·2025-02-10 07:26

表结构变更部署失败案例及解决方案

前提：数据结构变动不大，新版本的表字段只能多，不能少，字段类型能够适应老版本的数据。目标：数据要保留，数据不能发生变更，但是数据结构要用最新的数据结构。

HADLM·2025-02-10 06:24

基于yolo的自定义模型训练

YOLOv8自定义模型训练全流程指南，包含数据准备、标注、训练的详细步骤和可视化说明一、数据准备流程图graphTDA[拍摄商品照片]-->B[数据标注]B-->C[划分数据集]C-->D[配置YAML

阿拉斯攀登·2025-02-10 06:18

打造智能体育赛事分析：YOLO目标检测系统详解

2.项目目标构建一个能够自动检测体育赛事中的目标的系统实现一个用户友好的UI界面使用YOLOv8/v7/v6/v5模型进行检测提供完整的训练数据集二、环境准备

A等天晴·2025-02-10 06:17

人工智能应用-智能驾驶精确的目标检测和更高级的路径规划

1.环境准备首先，确保安装了以下库：pipinstalltensorflowopencv-pythonnumpymatplotlib2.目标检测（使用预训练的深度学习模型）目标检测可以使用预训练的深度学习模

小赖同学啊·2025-02-10 05:41

JavaWeb开发学习笔记--MySQL

[elseresult]end多表设计一对多（多对一）一般把一的一方叫做父表，把多的一方叫做子表。外键约束：解决多表数据之间的一致性和完整性问题。

Sthamansa·2025-02-10 04:05

链路聚合_01

一、链路聚合技术随着我们网络的不断拓展，业务流量也随之增多，那么我们就开始需要多链路进行通信故研究出一个技术==Eth-Trunk（链路捆绑）作用：可以把多个独立的物理端口绑定在一起，当做一个大带宽逻辑接口去使用

pitch_dark·2025-02-10 04:01

【论文精读】《Towards Deep Learning Models Resistant to Adversarial Attacks》

本文的核心贡献包括：1）定义攻击模型和扰动集以优化模型参数；2）强调网络容量对对抗鲁棒性的影响；3）提出对抗训练作为提升模型鲁棒性的关键方法。本文为深度学习模型的对抗鲁

智算菩萨·2025-02-10 03:25

大模型学习笔记 - LLM 对齐优化算法 DPO

LLM-DPOLLM-DPODPO概述DPO目标函数推导DPO目标函数梯度的推导DPO概述大模型预训练是从大量语料中进行无监督学习，语料库内容混杂，训练的目标是语言模型损失，任务是nexttokenprediction

JL_Jessie·2025-02-10 03:54

自监督的主要学习方法

自监督学习是一种机器学习方法，其中模型从未标注的数据中学习生成标签，通常通过构造预训练任务或预测任务来从数据的内部结构中提取信息。

一只波加猹~·2025-02-10 03:54

遥感数据快速使用及地物含量计算

这些多源数据，在与典型地面点结合后，将发挥巨大的理论价值，计算出具体的地物含量信息，伴随而来的创新性成果也不胜枚举。所以，本课程将手把手，一起

Yolo566Q·2025-02-10 03:22

算力机房选择RoCE还是InfiniBand（IB）

前言超高带宽、超低延迟、超高可靠，这是大模型训练对于网络的要求。多年来，TCP/IP协议一直是互联网通信的支柱，但对于AI网络来说，TCP/IP在某些方面存在着致命的缺点。

helpme流水·2025-02-10 03:52

无人机+大载重+长航时：油电混动多旋翼无人机技术详解

多旋翼无人机是一种具有三个及以上旋翼轴的特殊的无人驾驶旋翼飞行器。具有稳定性强、操控简单、勤务性高、价格便宜等优势，因此在市场上的应用非常广泛。

无人机技术圈·2025-02-10 02:46

“卫星-无人机-地面”遥感数据快速使用及地物含量计算的实现方法实践

在与上千学员交流过程中，发现科研、生产和应用多源遥感数据时，能快速上手，发挥数据的时效性，尽快出创新性成果，是目前的学员最迫切的需求。

梦想的初衷~·2025-02-10 02:46

无人机的任务载荷指的是什么？看了这篇文你就明白了！！！

多光谱相机：用于

云卓SKYDROID·2025-02-10 02:15

Java 常见的设计模式

毫无疑问，设计模式于己于他人于系统都是多赢的，设计模式使代码编制真正工程化，设计模式是

TuSi_Cat·2025-02-10 02:45

“卫星-无人机-地面”遥感数据快速使用方法

在与上千学员交流过程中，发现科研、生产和应用多源遥感数据时，能快速上手，发挥数据的时效性，尽快出创新性成果，是目前的学员最迫切的需求。

小新很忙·2025-02-10 02:42

【必会面试题】Redis如何实现分布式锁？

传统的单机系统：使用如Java

玄二·2025-02-10 01:09

AI大模型：一文搞懂大模型文件存储格式新宠GGUF

在日常AI模型训练过程中，训练好的模型权重通常需要以一种格式存储在磁盘中。

Llama-Turbo·2025-02-10 01:37

系统架构设计师教程第二章计算机系统基础知识-2.5 计算机网络

计算机网络的发展2.5.1.2计算机网络的功能2.5.1.3网络的有关指标2.5.2通信技术2.5.2.1信道2.5.2.1.1信息传递过程2.5.2.1.2香农公式2.5.2.2信号变换2.5.2.3复用技术和多址技术

AncleLeen·2025-02-10 01:06

一切皆是映射：域适应在DQN中的研究进展与挑战

然而，DRL的成功往往依赖于大量高质量的训练数据，而这些数据在现实世界中往往难以获取或成本高昂。这使得DRL的应用受到了很大的限制。域适应(DomainAdaptation)作为迁移学习的一

AI天才研究院·2025-02-10 00:33

解决Pytorch的cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED

目录1.问题报错2.可能原因2.1GPU内存不足2.2缓存问题2.3CUDA和Pytorch版本不兼容2.4CUDA和cuDNN版本不兼容3.验证CUDA是否可用4.参考1.问题报错在使用GPU加速模型训练的过程中经常会遇到这样的错误

Jurio.21·2025-02-10 00:31

景联文科技：专业数据采集标注公司，助力企业提升算法精度！

随着人工智能技术加速落地，高质量数据已成为驱动AI模型训练与优化的核心资源。据统计，全球AI数据服务市场规模预计2025年突破200亿美元，其中智能家居、智慧交通、医疗健康等数据需求占比超60%。

景联文科技·2025-02-09 23:55

ROS2（Robot Operating System 2）与树莓派（Raspberry Pi）

它支持分布式计算，允许多个节点（即进程）在局域网内自由通信，非常适合用于多机器人协作和复杂机器人系统的开发。

Covirtue·2025-02-09 23:24

DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning论文解读

文章目录前言一、摘要二、引言三、贡献1.贡献后训练：基础模型的大规模强化学习蒸馏：较小的模型也可以很强大2.评估结果概览reasoningtasksknowledgeohters四、方法1.Overview2

tangjunjun-owen·2025-02-09 23:54

MoE揭秘

众所周不知，2025年春节爆火的DeepSeek用了MoE架构，本人才疏学浅，想从技术角度深入讲解MoE（混合专家系统）的各个方面，包括数据准备、训练、部署、调用时的专家调度、缓存机制等，同时扩展一些相关的技术细节和实际工程中的挑战与解决方案

9命怪猫·2025-02-09 23:21

我这么练习C++刀法

本文参考：http://blog.csdn.net/pongba/article/details/1930150看了刘未鹏老师的博客，学习C++：实践者的方法之后，还是有蛮多感触的。

v_shopping·2025-02-09 22:47

C++可见性

它指的是类的某些成员或方法实际上有多可见。可见性，是对程序实际运行方式完全没有影响的东西，对程序性能或类似的东西也没有影响。纯粹是语言中存在的东西，能够写出更好的代码或者帮助组织代码。

小翔很开心·2025-02-09 22:45

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