单机多卡训练第25页

MMDetection实用工具详解（上）：日志分析、结果分析、混淆矩阵

实用工具目录一、日志分析使用方法实际案例二、结果分析pkl结果文件生成使用方法实际案例三、混淆矩阵使用方法实际案例遇到的UserWarning解决方案MMDetection官方除了训练和测试脚本，他们还在

MickeyCV·2025-03-10 15:46

简单的网络巡检脚本工具（仅供参考）

脚本功能：支持多厂商设备（华为、H3C、思科、锐捷）。自动登录设备并执行巡检命令。备份设备配置到本地文件。支持多设备批量操作。依赖库：paramiko：用于SSH连接。

他不爱吃香菜·2025-03-10 15:15

基于支持向量数据描述（SVDD）进行多类分类(Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述一、引言二、SVDD算法原理三、基于SVDD的多类分类方法四、讨论与展望五、结论2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述使用支持向量数据描述（SVDD）进行多类分类。

荔枝科研社·2025-03-10 15:14

101.华为企业组网实例：VRRP+MSTP典型组网配置

MSTP：多生成树协议，通过生成多个生成树，来解决以太网环路问题。

亦良Cool·2025-03-10 14:08

Vision Transformer 分类水果图片集 Python 代码（可训练自己数据集）

代码链接:https://github.com/Illusionna/ComputerVision/tree/main/EfficientTransformerArepositoryforViT.ContributetoIllusionna/TransformerdevelopmentbycreatinganaccountonGitHub.https://github.com/Illusionna

Illusionna.·2025-03-10 14:37

AtCoder ABC E - Min of Restricted Sum 题解

最小值考虑贪心，针对当前连通图所有点权二进制数的每一位，假如这一位是1，要想保留更多的1就让别的本位为1的数的这一位是0，于是统计每一位1的个数，若1比0多则起点这一位为1，这样保证了0多。

和旋_菾律·2025-03-10 13:05

CCIX——ordering

Multi-copyatomicity包含两个方面，写操作序列化和读操作一致性①写操作serialized所有RN观察到的写操作的顺序必须一致（比如coreA和coreB都对地址X进行写操作，无论AB谁先发起写操作，按照多副本原子性的要求

Hug Freedom.·2025-03-10 13:04

AI浪潮下的数据保卫战：SSL证书为何成为企业刚需？

无论是训练AI模型、优化算法，还是提供个性化服务，数据的安全性和隐私保护都至关重要。

·2025-03-10 13:16

深度学习在SSVEP信号分类中的应用分析

目录前言1.SSVEP信号分类的处理流程2.模型输入和数据预处理3.模型结构设计3.1卷积神经网络（CNN）3.2长短期记忆网络（LSTM）4.训练方法与激活函数5.性能评估与挑战6.未来方向前言随着脑机接口

自由的晚风·2025-03-10 12:00

一个实例用全创建型模式-优化（冗余消除）

而是通过自己的多

科学的发展-只不过是读大自然写的代码·2025-03-10 12:57

SSD 多尺度连接问题

SSD多尺度连接问题详细解释就是将一个通道的拉起来排列开来defflatten_pred(pred):returntorch.flatten(pred.permute(0,2,3,1),start_dim

有人给我介绍对象吗·2025-03-10 12:56

代码托管平台的选择：Gitee的本土化优势与高效开发实践

其不仅提供基础的代码管理功能，还集成了CI/CD、项目管理、文档协作等工具，有效降低多平台切换成本，提升开发效率。简洁的中文界面与本地化技术支持，进一步优化了用户体验，尤其适合国内开发团

kuaile0906·2025-03-10 11:23

卡码网8. 摆平积木

原理问题目标：将一堆高度不同的积木调整为相同高度，每次只能移除积木的一部分，求最小移动次数。核心思路：计算平均高度：所有积木高度的总和除以积木数量。统计移除量：所有积木中高度超过平均值的部分必须被移除，总移除次数即为这些高度差的总和。步骤输入处理：读取积木数量n和每个积木的高度h。计算总和与平均值：遍历高度数组求和，再计算平均高度。累加超出部分：遍历每个积木，累加其高度超出平均值的差值。输出结果：

小王Jacky·2025-03-10 11:22

《外包程序员的转行突围：从C++开发到未来之路》

我是某外包公司的C++开发工程师，从业3年多，经历过996的疲惫、技术栈迭代的焦虑，马上面临行业对“大龄程序员”的隐性淘汰规则。

挣扎与觉醒中的技术人·2025-03-10 11:51

UE发生GPU崩溃D3D丢失，真的跟硬件有关系。

按说我这配置还可以吧，鲁大师全国排名六百多（4月8日），二百三十多万分，也算够用。但我没说运行哪个UE程序导致的GPU崩溃。也许你看出来了，问题就出在8

虚幻叫兽·2025-03-10 11:20

多宠识别：基于计算机视觉的智能宠物管理系统架构解析

一、行业痛点与技术方案演进在多宠家庭场景中，传统方案面临三大技术瓶颈：1.生物特征混淆：同品种/毛色宠物识别准确率低于65%2.动态场景适应：进食/奔跑状态下的误检率达30%+3.数据孤岛问题：离线设备无法实现持续学习优化快瞳科技采用

深圳市快瞳科技有限公司·2025-03-10 11:49

揭示“软件白吃指数”3步测出系统有多反人类

揭秘“软件白痴指数”3步测出系统有多反人类据统计，75%的用户在遇到3次操作障碍后会永久卸载应用，而91%的用户遭遇不友好提示时会怀疑自己智商不足。

Julian.zhou·2025-03-10 11:48

AF3 block_delete_msa函数解读

AlphaFold3data_transforms模块的block_delete_msa函数用于从MSA（多序列比对）中删除多个块（block）序列，以模拟MSA数据的缺失或噪声。

qq_27390023·2025-03-10 10:43

基于PyTorch的深度学习4——使用numpy实现机器学习vs使用Tensor及Antograd实现机器学习

利用数组x，y的数据为训练数据。最后，采用梯度梯度下降法，通过多次迭代，学习到w、b的值。以下为具体步骤：1)导入需要的库。

Wis4e·2025-03-10 09:09

论文阅读笔记——Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware

具体来说，当智能体（agent）在测试时遇到训练集中未见过的情况时，可能会产生预测误差。这些误差会逐步累积，导致智能体进入未知状态，最终

寻丶幽风·2025-03-10 09:09

AI 大模型应用数据中心建设：数据中心成本优化

无论是进行深度学习模型的训练，还是大模型应用的推理，数据中心都需要提供充足的计算资源、存储空间和网络带宽。

杭州大厂Java程序媛·2025-03-10 09:38

多平台 + 多模型 + 可扩展：轻松打造你的 All-in-One AI 聊天机器人

文章目录介绍开发环境打造你的专属AI聊天机器人✨项目亮点获取/使用⚓️相关链接⚓️介绍最近想搞一个能同时在多个平台和不同的大模型对话的工具，最好还能自己扩展功能。找了一圈，发现一个开源项目，它支持多种消息平台，像QQ、微信、飞书、钉钉、Discord、Telegram这些常用的都有，而且还支持ChatGPT、DeepSeek、Dify、Claude、Gemini等等一堆大模型，感觉很强大，今天就来

xiaoqiangclub·2025-03-10 09:05

Hadoop的运行模式

、本地运行模式2、伪分布式运行模式3、完全分布式运行模式4、区别与总结Hadoop有三种可以运行的模式：本地运行模式、伪分布式运行模式和完全分布式运行模式1、本地运行模式本地运行模式无需任何守护进程，单机运行

对许·2025-03-10 09:35

Process-based Self-Rewarding Language Models 论文简介

基于过程的自奖励语言模型：LLM优化的新范式引言大型语言模型（LLM）在多种任务中展现出了强大的能力，尤其是在使用人工标注的偏好数据进行训练时。

ZHOU_CAMP·2025-03-10 08:31

实战1. 利用Pytorch解决 CIFAR 数据集中的图像分类为 10 类的问题

实战1.利用Pytorch解决CIFAR数据集中的图像分类为10类的问题加载数据建立模型模型训练测试评估你的任务是建立一个用于CIFAR图像分类的神经网络，并实现分类质量>0.5。

啥都鼓捣的小yao·2025-03-10 08:57

L1-101 别再来这么多猫娘了！分数 15

#include#include#include#includeusingnamespacestd;intmain(){intn,k,a=0,b,cd,pt=0;strings1[200],l="";stringss,str="-";//最后发现是敏感词错了cin>>n;getchar();for(k=0;k>s1[k];//这样一个string可以存多个字符串}cin>>b;getchar();

2401_88078323·2025-03-10 08:27

Training-free Neural Architecture Searchthrough Variance of Knowledge of Deep Network Weights（预览版本）

然而，NAS的主要限制是其天文数字般的计算成本，因为它通常需要从头开始训练每个候选网络架构。在本文中，我们旨在通过基于Fisher信息提出一种

境心镜·2025-03-10 08:54

谷歌搜索并发搜索/cookie并发生成方案

20并发，则可以每秒保持千次cookie的生成并发查询嘎嘎快，单条cookie存活为60秒，可以重复查询200次以内需要联系另外腾讯系阿里系AI训练标注也可以联系

背拥·2025-03-10 07:17

【计算机网络】UDP

开销小UDP的头部的字节数仅仅只有8个字节，而TCP最少有20个字节多播与广播支持UDP天然支持一对多传输模式，适用于流媒体分发或网络发现协议。而TCP只支持单播

字节源流·2025-03-10 07:46

商品繁杂链接超级多如何选购与避坑

现代网络购物商品混杂，链接多，选择废时间，型号版本多，导致各种购买错误耽搁大量时间，人生命也不是很长，没有多少天，都是30000天左右。

suirosu·2025-03-10 06:45

普通人如何在2025年入百万，中国CSDN能给你答案

我今年又再次更新了超级多干货-每日更新的：极致助力让新手就算是六十岁的新手也能让你年入百万！

AI黑客·2025-03-10 06:43

开源模型应用落地-Qwen2.5-7B-Instruct与vllm实现推理加速的正确姿势-Docker-OpenResty（三）

无论是语言模型还是多模态模型，均在大规模多语言和多模态数据上进行预训练，并通过高质量数据进行后期微调以贴近人类偏好。另外，使用Docker实现便捷测试成为一种高效的解决方案。

开源技术探险家·2025-03-10 06:43

LangChain大模型应用开发：消息管理与聊天历史存储

而聊天历史存储则赋予模型“记忆”，多轮对话时能参考过往记录，理解意图更精准，回复更连贯。二者相辅相成，为构建智能对话应用筑牢基础。希望大家能通过我本次的分享，对它们有更清晰的认知。消息存储在内存

老赵爱学习·2025-03-10 06:41

【vLLM 教程】使用 TPU 安装

依赖环境GoogleCloudTPUVM（单主机和多主机）TPU版本:v5e、v5p、v4Python:3.10安装选项：href="https://v

·2025-03-10 05:07

Mac配置多个Git服务器仓库免密登陆

多账户Git查找默认私钥位置（~/.ssh/id_rsa或~/.ssh/id_dsa），如果使用多用户多仓库，则需要将生成的多个SSH私钥并都添加到S

码上富贵·2025-03-10 05:32

构建一个完整的视觉Transformer（ViT）图像分类模型 VIT （vision transformer）图像分类

Jackie_AI·2025-03-10 04:29

Windows下的PaddleOCR本地部署

anaconda（网上教程很多很详细）2.创建环境3.激活环境并在该环境下安装PaddlePaddle框架4.下载requirments.txt中的库（二）PaddleOCR安装【非重点】二、在自己的数据集上训练模型

wangkun_cl·2025-03-10 03:22

Ubuntu 24.04 LTS 使用第三方安装器安装软件

0x01更换软件源这是老生常谈的事情，网上的教程也非常的多，这里推荐清华的源，上面也有简单的使用建议。

Modeus_D·2025-03-10 03:50

神经网络|(十四)|霍普菲尔德神经网络-Hebbian训练

【1】引言前序学习进程中，除了对基本的神经网络知识进行了学习，还掌握了SOM神经网络原理，文章链接包括且不限于：神经网络|(十一)|神经元和神经网络-CSDN博客神经网络|(十二)|常见激活函数-CSDN博客神经网络|(十三)|SOM神经网络-CSDN博客在此基础上，本篇文章学习一个新的神经网络：霍普菲尔德神经网络。【2】霍普菲尔德神经网络原理霍普菲尔德神经网络和SOM神经网络一样不走寻常路，SO

西猫雷婶·2025-03-10 02:17

linux网卡绑定和漂移,linux双网卡绑定和防漂移.doc

linux双网卡绑定和防漂移问题：四川Greenplum服务器双网卡绑定，重启后网卡组IP漂移到另一网卡组，掉包率严重，导致gp数据库无法正常使用。

Alysssssa·2025-03-10 02:15

语义检索-BAAI Embedding语义向量模型深度解析[1-详细版]：预训练至精通、微调至卓越、评估至精准、融合提升模型鲁棒性

语义检索-BAAIEmbedding语义向量模型深度解析[1-详细版]：预训练至精通、微调至卓越、评估至精准、融合提升模型鲁棒性语义向量模型（EmbeddingModel）已经被广泛应用于搜索、推荐、数据挖掘等重要领域

汀、人工智能·2025-03-10 01:36

[论文笔记] LLaMA3.1与Qwen2与Apple 技术报告中预训练方案对比

https://arxiv.org/pdf/2407.21075https://arxiv.org/pdf/2407.10671https://arxiv.org/pdf/2407.21783LLaMA3.1LLaMA3.1技术报告：https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3-1/

心心喵·2025-03-10 01:02

STM32 HAL库ADC+DMA采集详解

本文详细介绍STM32HAL库下ADC多通道采集的几种实现方式，包括基础配置、DMA传输以及实际应用示例。

taptaptap.jic·2025-03-10 00:31

WebGPT: 基于浏览器辅助的问答系统，结合人类反馈优化答案质量

【摘要】本论文介绍了WebGPT，这是一种通过浏览器辅助问答系统来使用人类反馈进行训练和优化的模型。

土豆.exe·2025-03-10 00:30

数字识别项目

集成算法·Stacking·堆叠：很暴力，拿来一堆直接上（各种分类器都来了）·可以堆叠各种各样的分类器（KNN,SVM,RF等等）·分阶段：第一阶段得出各自结果，第二阶段再用前一阶段结果训练实现神经网络实例利用

不要天天开心·2025-03-10 00:29

元数据存储与网络日志详解（小白版）

」1.1核心概念元数据是描述数据特征的==‌结构化标签‌==，类似于：快递单（记录包裹重量、发件人，但‌‌不含包裹内的物品‌‌）‌照片属性（拍摄时间、GPS坐标*，但‌‌不含图像内容‌‌）‌图书馆索引卡（

漠月瑾-西安·2025-03-10 00:58

C语言基础系列【20】内存管理

博主介绍：程序喵大人35-资深C/C++/Rust/Android/iOS客户端开发10年大厂工作经验嵌入式/人工智能/自动驾驶/音视频/游戏开发入门级选手《C++20高级编程》《C++23高级编程》等多本书籍著译者更多原创精品文章

程序喵大人·2025-03-09 23:43

自我训练模型：通往未来的必经之路？

摘要在探讨是否唯有通过自我训练模型才能掌握未来的问题时，文章强调了底层技术的重要性。当前，许多人倾向于关注应用层的便捷性，却忽视了支撑这一切的根本——底层技术。

耶耶Norsea·2025-03-09 22:11

Mistral 发布 Mistral OCR，号称「世界上最好的 OCR 模型」

以下是对它的详细介绍：产品概述MistralOCR是一种光学字符识别API，以图像和PDF作为输入，可从有序交错的文本和图像中提取内容，能理解文档的每个元素，包括媒体、文本、表格、公式等，可与RAG系统结合，处理多模式文档

自不量力的A同学·2025-03-09 22:06

Manus：全球首款通用AI Agent的探索与挑战

它以“知识与行动的结合”为核心理念，致力于实现“知行合一”，通过“规划-执行-验证”的多代理协同架构，能够自主拆解复杂任务并并行处理。二、如何申请Manus官方试用？

搬砖码农SmallNNN·2025-03-09 22:35

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