多卡并行训练

聊聊如何利用ingress-nginx实现应用层容灾

因此容灾的重要性不言而喻，今天的话题主要是聊下如何利用ingress-nginx实现应用层容灾应用层容灾前提1、冗余多套应用2、应用无状态3、同种应用最好能分区域部署如何利用ingress-nginx实现
·2025-02-11 11:37

DeepSeek与ChatGPT对比：技术、应用与未来趋势

DeepSeek和ChatGPT作为其中的典型代表，各自凭借独特的技术架构、训练方式和应用优势，在不同领域展现出卓越的性能。
CodeJourney.·2025-02-11 11:49

DeepSeek Coder 填空任务在代码生成和补全中具体是如何实现的？

DeepSeekCoder在代码生成和补全中的实现主要依赖于其强大的预训练机制和特定的训练任务设计。
百态老人·2025-02-11 10:09

DeepSeek-v3笔记(1)

它主要解决不同routeexpert训练不平衡问题，思路就是谁训得少了就把谁被选中的概率抬高。至于MLA
蒸土豆的技术细节·2025-02-11 09:06

算法训练day51Leetcode139.单词拆分 多重背包了解 背包问题总结

139.单词拆分.-力扣（LeetCode）题目分析初始化：初始化一个布尔型向量dp，大小为s.size()+1，所有值初始化为false，除了dp[0]被设置为true。这个布尔数组代表字符串s[0..i]能否通过拼接字典中的单词来形成。dp[0]=true的原因是一个空字符串总是可以被形成。转换wordDict：输入的wordDict被转换成一个无序集合wordset，以便高效查找单词。动态规
dc爱傲雪和技术·2025-02-11 09:36

AI对接之多轮对话对接指南

在人工智能领域，多轮对话系统是模拟人类自然对话流程的关键技术之一。
我码玄黄·2025-02-11 09:35

人工智能在制造业的具体应用案例-总纲

模型训练：使用ML.NET或TensorFlow.NET训练回归模型，预测设备剩余寿命。实时预测：将模型部署到C
局外人_Jia·2025-02-11 09:05

【代码随想录训练营】【Day05休息】【Day06】第三章｜哈希表｜哈希表理论基础｜242.有效的字母异位词｜349. 两个数组的交集｜202. 快乐数｜1. 两数之和

哈希表理论基础总结：当我们遇到了要快速判断一个元素是否出现在集合里或者重复出现时，就要考虑哈希法。哈希法是用空间换时间的方法，因为我们要使用额外的数组，set或者是map来存放数据，才能实现快速的查找。更多有关哈希表的理论基础可查阅：《代码随想录》哈希表理论基础242.有效的字母异位词题目详细：LeetCode.242当两个字符串具有以下特点时，则称它们互为字母异位词：字符串的长度相等字符串中的每
蚝油菜花·2025-02-11 09:35

『大模型笔记』国外大神对DeepSeek R1的科普！

时间线推理与Agent推理模型≠Agent推理为什么重要推理需要变得廉价R1的重要意义AI的发展走势预训练规模扩张的路走不通了推理阶段的规模定律缩小模型体量（新的规模定律？）强化学习（新的规模定律？）
AI大模型前沿研究·2025-02-11 09:02

SSL 证书格式和证书文件扩展名：完整指南

由于有如此多的SSL证书格式与特定服务器要求相关，您更有可能感到困惑和沮丧，而不是从一开始就正确配置证书。但这种情况即将改变。
WoTrusSSL·2025-02-11 09:02

[机缘参悟-233]：从人工智能的角度上看：神经网络模型确定的情况下，训练的数据决定了神经网络的权重，预测的准确性取决于训练的数据。这既称为经验，也称为成见，也称为认知。

前言：从人工智能的角度上看：神经网络模型确定的情况下，训练的数据决定了神经网络的权重，预测的准确性取决于训练的数据。
文火冰糖的硅基工坊·2025-02-11 09:31

ROS应用之AMCL话题与消息接口

AMCL话题与消息接口前言在机器人定位与导航中，AMCL（AdaptiveMonteCarloLocalization）作为自适应蒙特卡洛定位算法的核心组件，承担着位置和姿态估计的重要职责。
古月居GYH·2025-02-11 08:26

深度学习｜表示学习｜Batch Normalization 详解：数学、代码与经验总结｜22

如是我闻：在深度学习模型中，BatchNormalization（简称BN）是一种常用的技术，能有效加速训练并提高模型的稳定性。
漂亮_大男孩·2025-02-11 08:56

TensorFlow 学习笔记--基础文本分类

这笔记里代码里都改过来了文章目录电影评论文本分类导入库下载IMDB数据集加载数据集对训练数据进行预处理创建神经网络模型编译模型训练模型评估模型导出模型对新数据进行预测参考：[基本文本分类](htt
小陈加油中····2025-02-11 08:55

sd卡数据恢复源码android,SD卡受损数据恢复图文详解

SD卡由于体积小、数据传输速度快、可热插拔等优良的特性，被广泛地于便携式装置上，例如：数据相机、手机及其他的多媒体播放器等的存储空间，可以有效缓解设备本身的存储压力。
sxtybzwm·2025-02-11 08:24

面经hwl

并行性:多进程可以充分利用多核CPU，实现真正的并行。通信方式:由于进程之间的
微醺欧耶·2025-02-11 08:23

OpenAI公布AGI五级路线图，最高级到底有多可怕？

五级路线图为理解与构建通用人工智能过程中的挑战和机遇提供了清晰且结构化的指导。据OpenAI一位高管透露，目前OpenA正处于第一级别，但即将达到第二级别。这意味着，我们可能在不久的将来，就能看到人工智能展现出与人类专家相当的能力。在相当长的一段时间里，人工智能产生自我意识进而反抗人类一直是科幻电影的热门题材。从经典的《2001太空漫游》和《银翼杀手》，到广受欢迎的《终结者》系列和《黑客帝国》系列
凭空起惊雷·2025-02-11 07:48

编程语言的未来

有些语言专注于数据科学（例如Python、R），有些专注于并行处理和高性能计算（例如Rust、Julia），还有
胡图不迷糊·2025-02-11 07:48

Transformer 的辉煌与大模型方向确立，点燃AGI之火把

DeepSeek-V3，指明下一个阶段大模型发张方向，破壁：资金壁垒：训练成本降低，适配丰富硬件，总过进一步降低资金需求。
dingcb168·2025-02-11 07:47

AI知识库和全文检索的区别

1.2知识推理逻辑推理：通过知识图谱或预训练模型，AI知识库可以进行逻辑推理，回答复杂问题。多跳推理：能够从多个数据源中提取信息，综合生成答案。1.
xixingzhe2·2025-02-11 07:44

如何通过腾讯 ima.copilot 训练自己的知识库

如何通过腾讯ima.copilot训练自己的知识库在信息爆炸的时代，拥有一个专属的知识库，能让我们在学习、工作中快速获取所需信息，极大地提升效率。
老黄浅谈质量·2025-02-11 07:13

Python入门：asyncio异步编程结果处理

它不仅涉及到任务的并行执行，还关系到如何高效地处理结果。当你在编写异步代码时，可能会遇到一些棘手的问题，比如如何快速获取第一个结果，或者在任务完成后执行特定操作。今天
xiaoqiangclub·2025-02-11 07:43

跟着音乐节拍卡点配图

要实现这个需求，可以使用以下Python方案，主要分为节拍检测和视频合成两个部分。以下是详细步骤和代码示例：---###一、技术方案概述1.**节拍检测**：使用librosa库分析音频节拍2.**图片处理**：准备需要插入的图片素材3.**视频合成**：使用moviepy库根据节拍时间点合成视频---###二、完整代码实现```pythonimportlibrosaimportnumpyasnp
批量小王子·2025-02-11 06:37

docker：compose制作容器

一、DockerCompose介绍Compose是一个用于定义和运行多容器Docker应用程序的工具。使用Compose，您可以使用YAML文件来配置应用程序的服务。
cxm-HelloWorld·2025-02-11 06:36

深入理解Python异步编程：从新手到专家

Python，作为一门多范式编程语言，提供了强大的异步编程支持，特别是从Python3.5开始引入的asyncio库。
程序员～小强·2025-02-11 05:34

增强具身基础模型的通用动作

在多样化的互联网规模数据上进行训练是近期大型基础模型成功的关键因素。然而，使用相同的方法构建具身智体面临着明显的困难。
硅谷秋水·2025-02-11 04:25

一文搞定多种Deepseek R1 部署方法，总有一款适合你

它不仅在数学、编程、自然语言推理等任务上全面对标甚至超越了OpenAI的o1，而且训练成本仅
sznormal·2025-02-11 04:21

[内网安全] 内网渗透 - 学习手册

（实验多或者节假日，可能会放缓）笔者也是一边学习一边记录笔记，如果读者发现了笔者的Bug，欢迎留言讨论，笔者会不定期更新以往的笔记，一步步完善内网渗透的只是框架。
Blue17 :: Hack3rX·2025-02-11 03:49

DeepSeek R1为什么能

DeepSeekR1模仿人类思考方式的核心在于其纯强化学习训练方式，这种方式更接近人类通过试错和反馈来学习的过程。与GPT等传统模型依赖大量标注数据进行监督学习不同，Dee
森焱森·2025-02-11 03:48

Phaser引擎开发：游戏场景与状态管理_游戏场景与状态管理的实际案例分析

案例1：简单的多场景游戏为了更好地理解Phaser引擎的场景管理，我们首先通过一个简单的多场景游戏来展示基本的场景创建、切换和状态管理。这个案例
chenlz2007·2025-02-11 03:48

【AI学习】LLM的发展方向

Scalinglaw，以前主要集中在LLM的预训练方面。一段时间有个说法，
bylander·2025-02-11 03:47

【AI学习】DeepSeek为什么强？

四个方面：模型的智能水平、训练成本、推理成本和用户体验。一、DeepSeek的智能水平DeepSeekV3的智能水平，技术报告展现的性能对比图：是什么导致了DeepSeek的模型性能，是模型架构吗？
bylander·2025-02-11 03:17

k折交叉验证（k-fold Cross-validation）

交叉验证，顾名思义，就是重复的使用数据，把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型预测的好坏。
向大厂出发·2025-02-11 03:43

Kfold交叉验证心得

因为k越大我们验证的次数就越多，最后取出来的平均数越能代表训练模型的准确度。但是k是需要在一个限度之内的。k太大有两个坏处。1.容易给机器造成过重负担，花费大量时间。
野营者007·2025-02-11 02:41

GEE训练教程——基于sentinel-1数据的筛选和可视化操作

rightValue,rightField,leftValue)Arguments:Returns:FilterupdateMask(mask)Arguments:Returns:Image代码解释代码结果简介GEE训练教程
此星光明·2025-02-11 02:11

GEE 训练教程——基于全球人口数据、夜间灯光数据和sentinel-2数据的可视化

VCMCFG函数ee.Filter.inList(leftField,rightValue,rightField,leftValue)Arguments:Returns:Filter代码解释代码结果简介GEE训练教程
此星光明·2025-02-11 02:41

GEE 训练教程——基于Sentinel-2数据的SAVI 和 NDVI 图层添加到地图上的可视化分析

目录简介指数函数expression(expression,map)Arguments:Returns:Image代码解释代码结果简介GEE训练教程——基于Sentinel-2数据的SAVI和NDVI图层添加到地图上的可视化分析指数
此星光明·2025-02-11 02:40

Java中的Stream API详解

StreamAPI是Java8引入的重要特性，它提供了一种新的处理数据集合的方式，能够使代码更加简洁、表达力更强，并且更容易进行并行处理。
小白整理·2025-02-11 02:40

VividTalk：基于三维混合先验的单次音频驱动说话人头部生成

然而，由于音频与动作之间的一对多映射关系，还没有模型在所有这些指标上领先或并列。在本文中，我们提出VividTalk，一个两阶段的通用框架，支持生成具有上述所有属性的高视觉质量说话人头部视频。
AIGC探路者·2025-02-11 02:35

Java- Stream API

*也可以使用StremAPI来并行执行操作。*StreamAPI提供一种高效且易于使用的处理数据方式。
石刻春秋·2025-02-11 02:05

【llama3.1】Ollama 下载安装指南

点击Windows选项卡。步骤2：下
大表哥汽车人·2025-02-11 01:02

Flink——复杂事件(CEP)

底层通过equals()和hashCode()方法来比较和匹配事件2、使用场景风控检测对用户异常行为模式、数据异常流向实时检测策略营销向特定行为的用户进行实时的精准营销运维监控监控设备运行参数，灵活配置多指标的发生规则
芒果、不加冰·2025-02-11 01:58

平台突然涌入几亿外国人，架构要怎么改造？（第37讲）

《架构师之路：架构设计中的100个知识点》37.单元化多机房多活我去面试一个架构师岗位。面试官：我们平台突然涌入几亿外国人，架构要怎么改造？我：你们平台现在是什么架构？面试官：单机房架构。
58沈剑·2025-02-11 01:26

RLHF代码解读

参考资料参考资料代码RLHF训练流程SFT  将人类打好标签的数据输入到一个预训练的模型，进行languagemodeling。
木木木马马·2025-02-11 00:25

今日AI和商界事件(2025-02-09)

今日AI大事件主要包括以下几个方面：一、科技与应用进展多平台宣布上线DeepSeek大模型百度智能云、阿里云、华为云等科技巨头纷纷上线DeepSeek大模型，这标志着AI大模型技术在商业应用领域的进一步拓展
LS_learner·2025-02-11 00:22

大模型入门（六）—— RLHF微调大模型

2）训练奖励模型奖励模型是输入一个文本序列，模型给出符合人类偏好的奖励数值，这个奖励数值对于后面的强化学习训练非常重要。构建奖励模型的训练数据一般是同一个数据用不同的语言模型生成结果，然后人工打分。
LLM.·2025-02-10 23:17

DeepSeek联邦学习（Federated Learning）基础与实践

联邦学习（FederatedLearning,FL）是一种在分布式环境中训练模型的技术，允许多个设备或节点在不共享原始数据的情况下协同训练模型。
Evaporator Core·2025-02-10 23:44

DeepSeek自监督学习基础与实践

自监督学习（Self-SupervisedLearning,SSL）是一种利用未标注数据进行模型训练的技术。
Evaporator Core·2025-02-10 23:43

AI 场景下，函数计算 GPU 实例模型存储最佳实践

作者：有松当前，函数计算FC已被广泛应用在各种AI场景下，函数计算支持通过使用容器镜像部署AI推理应用，并且提供多种选项来访问训练好的模型。
·2025-02-10 23:53

Leetcode刷题笔记题解（C++）：小红书. 倒卖战利品

（题目意思可能是没有两个x，h都相等的宝物，如果有还要多考虑一下）代码如下：#include#include#includeusingnamespacestd;intmax_length(vector&
Demo.demo·2025-02-10 23:42
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