多GPU并行训练

YOLO编程：开启计算机视觉的神奇之门

YOLO的独特优势（一）速度为王（二）精度可靠（三）部署便捷四、YOLO的工作流程揭秘（一）图像分割与网格划分（二）目标预测与数据输出（三）结果筛选与最终确定五、YOLO编程实践（一）准备工作（二）模型训练

大雨淅淅·2025-03-25 07:37

Tensorflow 2 单GPU同时训练多个模型

Tensorflow2单GPU同时训练多个模型问题有时我们需要对多个模型进行性能对比。若一次只训练一个模型，我们需要时刻关注训练进度，非常耗费精力。同时进行多个模型的训练能够降低人力成本。

TTTYYZZ·2025-03-25 07:36

怎么在linux服务器选择GPU进行训练模型？

首先查看当前节点有那些可用的GPU：使用nvidia-smi命令来查询Linux服务器上可用的GPUnvidia-smi命令会输出一些关于服务器上NVIDIAGPU的信息，包括每个GPU的型号、驱动版本

LRJ-jonas·2025-03-25 07:03

如何在多个GPU中训练非常大的模型？

目录一、并行训练策略1.数据并行2.模型并行3.混合并行：4.上下文并行二、内存优化技术三、总结在多个GPU上训练超大规模模型（如千亿参数级语言模型）需要结合并行策略、内存优化技术、分布式框架。

Mr终游·2025-03-25 07:00

MediaPipe：实时多媒体处理框架

通过充分利用硬件加速和并行

KsClang·2025-03-25 05:16

网络安全风险评估工作依据网络安全风险评估机制

在此基础上提出了基于网络流的具有多

网络安全-杰克·2025-03-25 05:15

群核科技开源空间理解生成模型SpatialLM, 构建具身智能训练基座

在今年的英伟达GTC全球大会上，群核科技自主研发的空间理解模型SpatialLM宣布正式开源。该模型仅通过一段视频即可生成物理正确的3D场景布局。就像我们环顾四周环境便可以理解背后的空间结构一样，SpatialLM模型能够基于从视频中提取的点云数据，准确认知和理解其中的结构化场景信息，并将它以脚本语言的形式呈现出来。SpatialLM是一种3D大语言模型，旨在处理3D点云数据并生成结构化的3D场景

·2025-03-25 04:10

轻量级AI革命：无需GPU就能运算的DeepSeek-R1-1.5B模型及其低配推荐

随着人工智能技术的快速发展，大语言模型已成为推动产业智能化的重要工具。在这一领域，DeepSeek系列模型凭借其创新的架构和高效的性能，成为众多开发者和企业关注的焦点。而其中的R1-1.5B模型，作为家族中参数量最小、资源需求最低的版本，更是备受青睐。下面就让我们来看看DeepSeek各模型之间的性能差异、应用场景，以及部署R1-1.5B模型时所需的云服务器配置。DeepSeek开源模型官方文档一

·2025-03-25 04:09

图论--最短路问题总结

Bellman_ford算法--带负权值的单源最短路问题，边列表存储-CSDN博客bellman_ford之判断负权回路-CSDN博客bellman_ford之单源有限最短路-CSDN博客Floyd算法--多源最短路

微臣愚钝·2025-03-25 04:37

【CUDA】了解GPU架构

目录一、初步认识二、Fermi架构三、Kepler架构3.1动态并行3.2Hyper-Q一、初步认识SM（StreamingMultiprocessors）是GPU架构中非常重要的部分，GPU硬件的并行性就是由

GG_Bond21·2025-03-25 04:07

区块链智能合约实训室解决方案

一、建设背景与趋势区块链，这一融合了分布式储存、信息传输、密码学、匿名技术和经济学等多领域学科的创新技术，自诞生以来便引发了全球范围内的广泛关注。

武汉唯众智创·2025-03-25 04:37

Momentum优化器的超参数调优方法

Momentum优化器的超参数调优方法1.背景介绍在深度学习领域，优化器是训练神经网络的关键组件之一。优化器的选择和调优直接影响模型的收敛速度和最终性能。

AI天才研究院·2025-03-25 03:34

MarsCode AI为什么适合教育场景

，匹配不同学习阶段需求‌13利用LSTM神经网络预测知识盲点，推荐针对性练习（准确率92%）‌38‌智能题库系统‌集成近千道编程题目，含字节跳动等大厂面试真题‌56通过GAN网络生成新型题目，避免重复训练导致

test猿·2025-03-25 03:32

(建议收藏)一文多图，彻底搞懂Floyd算法(多源最短路径)

前言在图论中，在寻路最短路径中除了Dijkstra算法以外，还有Floyd算法也是非常经典，然而两种算法还是有区别的，Floyd主要计算多源最短路径。

程序员bigsai·2025-03-25 02:26

【VBA】提取 Word|PPT|Excel 批注实例（Excel一键导入办公文档中的批注）

1.基础代码整理2.多表合并代码多

欧恩意·2025-03-25 02:23

MySQL 8.0.32 MGR常见操作及添加新节点

MySQL8.0.32MGR常见操作及添加新节点启动MGRMGR单主多主模式切换组的写入并发性添加新节点启动MGR单主模式启动第一个节点（引导）：SETGLOBALgroup_replication_bootstrap_group

IT_木头人·2025-03-25 01:19

智能体的自适应学习：应对动态环境变化的策略与方法

传统机器学习依赖于预先收集的静态数据集进行训练，这种方法在面对不断变化的环境时显得捉襟见肘。

熵减画眉·2025-03-25 01:48

（附论文笔记+项目源码+训练技巧）

用14张思维导图+32个实战项目，拆解出普通人可复制的进阶路径，文末送《大模型学习大礼包》（含2TB预训练数据+行业白皮书）。一、为什么你的大模型学习总是卡壳？

大模型入门教程·2025-03-25 01:17

机器学习-分类模型-非线性模型

支持向量机(SVM)通过核函数处理非线性分类（如RBF核）小样本非线性数据svm.SVCK近邻(K-NearestNeighbors)基于局部相似性，无需训练模型小数据量，特征空间均匀neighbors.KNeighborsClassifier

恸流失·2025-03-25 01:17

AMD RDNA3 GPU架构解析

本文会通过把AMD的RDNA3架构为例比喻为施工公司工作模式，深入理解GPU如何高效处理顶点着色、像素计算等任务。一、施工公司的组织架构1.施工公司（WGP）与施工队（CU

颜早早·2025-03-25 01:46

Manus智能体持续学习系统的技术实现与效能验证 —— 基于多模态记忆架构与联邦迁移学习的创新框架研究

该框架通过以下创新机制实现了智能体在多领域、多任务场景下的高效持续学习：四层记忆系统（HMS）：基于张量压缩的层次化记忆存储架构，实现对PB级数据的有效管理和快速检索，检索延迟低至0.3

熵减画眉·2025-03-25 01:46

虚拟现实整体解决方案

1、虚拟装配解决方案虚拟装配解决方案基于高性能的虚拟装配软件，在多通道大场景沉浸环境中利用沉浸

Kaikai?·2025-03-25 01:45

模型部署全流程：SavedModel、TFLite、TF.js、ONNX 的导出与实战

从训练到导出，用户可根据目标平台灵活选择格式，部署到：服务端（TFServing/TensorRT）移动端（TensorFlowLite）浏览器端（TensorFlow.js）多框架跨平台（ONNX）本章我们将覆盖四大部署格式

AI筑梦师·2025-03-25 00:44

NPU上如何使能pytorch图模式

它通过将PyTorch的动态图转换为静态图，并利用Just-In-Time（JIT）编译技术，显著提高模型的推理速度和训练效率。

·2025-03-25 00:34

HarmonyOS Next：多个异步任务同时执行并在所有异步任务执行完再制定其他操作

可以按照以下步骤使用Promise.all()来实现并行执行多个异步任务：创建多个Promise对象：每个Promise对象代表一个异步任务。将这

·2025-03-25 00:33

阿里一面都会考什么？

今天分享的是训练营的朋友在阿里一面的面试题，内容涉及Redis的核心知识点和LRU算法的实现。这些内容非常实用，尤其是对正在准备面试或工作中需要用到Redis的同学。一起来看看吧！

·2025-03-25 00:02

从沈抖到谢广军，百度智能云何时“云开月明”？

今年2月，百度智能云全员会上沈抖向友商“开炮”，表示DeepSeek的来势汹汹，首当其冲的AI产品，是字节跳动的豆包，理由是其训练成本和投流成本都很高。

互联网江湖·2025-03-25 00:39

业界首场 NoETL 指标平台最佳实践研讨会成功举办，打造 AI 时代数据底座

麦当劳中国、平安证券、华润数科、矩云信息、lululemon、理想汽车的数据负责人受邀出席，就NoETL指标平台在快消零售、金融、央国企、航空、汽车制造等跨行业、多场景中的最佳实践展开分享，为更多企业实现

·2025-03-25 00:28

深入理解计算机系统_第一章_计算机系统漫游

上下文程序被其他程序翻译成不同的格式了解编译系统如何工作是大有益处的处理器读出并解释存储在内存中的指令系统的硬件组成运行hello程序高速缓存至关重要存储设备形成层次结构操作系统管理硬件进程线程虚拟内存文件系统之间利用网络通信重要主题Amdahl定律并发和并行计算机系统中抽象的重要性小结写在前面今天是

真的姜立明·2025-03-24 23:36

[Windows] 多系统键鼠共享工具轻松跨系统控制多台电脑

参考原文：[Windows]多系统键鼠共享工具轻松跨系统控制多台电脑还在为多台电脑需要多套键盘鼠标而烦恼吗？是不是在操控Windows、macOS、Linux不同系统电脑时手忙脚乱？

辣香牛肉面·2025-03-24 23:06

基于Hugging Face的Transformer实战

HuggingFace生态提供：30,000+预训练模型（BERT、GPT、T5等）统一的TransformerAPI接口快速实现下游任务迁移企业级部署工具（Optimum、InferenceEndpoints

小诸葛IT课堂·2025-03-24 23:03

在 web 部署 YOLOv8目标检测（Django+html）

本文介绍如何将自己训练好的模型在网页上进行应用，使用Django+html进行部署，能够对视频和图像进行识别，并显示到页面上，下面是一个效果：上传和另外7个页面-个人-MicrosoftEdge2025

Edward-tan·2025-03-24 22:59

算法刷题整理合集（七）·【算法赛】

文章目录1、抓住拿国一2、蓝桥字符3、蓝桥大使4、拳头对决5、未来竞赛6、备份比赛数据1、抓住拿国一蓝桥杯赛场上，选手小王脑洞大开，跑去问裁判：“裁判，蓝桥杯要是改成‘蓝桥抓猪大赛’，得抓多

乌云暮年·2025-03-24 22:28

万字长文总结多模态大模型后训练

万字长文总结多模态大模型后训练作者：yearn原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31278114666本文介绍下我们对多模态alignment近期一系列进展的整理和总结大语言模型

强化学习曾小健·2025-03-24 21:49

关于 vue2 vue3 响应式数据，及如何清空、重置对象

在一个项目中，后台用的vue3，前端用的是uniappvue2，项目几乎是并行开发，然后在一个vue2数据清空的方法里直接写了一个this.form={}的代码，结果页面出现残留数据让我进一步了解了vue2

xixixin_·2025-03-24 20:45

Python 学习笔记1 - 认识Python

一、什么是Python1989年圣诞节期间，荷兰数学和计算机科学研究学会的GuidovanRossum（吉多.范罗苏姆）决心开发一个新的解释程序，作为ABC语言的替代品。

Scora_liu·2025-03-24 20:39

深度学习：让机器学会“思考”的魔法

1.训练过程：从“笨拙”到“熟练”2.损失函数：衡量“错误”的尺子3.反向传播：从错误中“反思”四、深度学习的“超能力”1.图像

AI极客Jayden　·2025-03-24 18:50

我人生中最努力的200个小时（自学高项版）

在职，每天3个小时，三个月，拿下软考高项，中间多努力不用我多说了吧。下面给大家分享一些我的备考经验，希望能帮助大家提高.效率，一次上岸！

不是小盆友·2025-03-24 17:47

群体智能优化算法-模拟退火优化算法（Simulated Annealing, SA，含Matlab源代码）

SA具有收敛速度快、计算复杂度低、适用于连续优化问题等特点，被广泛应用于组合优化、函数优化、神经网络训练等领域。算法介绍1.主要

HR Zhou·2025-03-24 17:17

相同的问题看看Grok3怎么回答-详细讲讲PPO & GRPO原理

关键要点研究表明，PPO（近端策略优化）是一种稳定高效的强化学习算法，适用于单代理或多代理场景，重点是最大化绝对奖励。

释迦呼呼·2025-03-24 17:46

第三十九个问题-详细讲讲PPO & GRPO原理

PPO（ProximalPolicyOptimization）原理详解PPO（近端策略优化）是OpenAI于2017年提出的强化学习算法，旨在解决传统策略梯度方法中训练不稳定和样本效率低的问题。

释迦呼呼·2025-03-24 17:45

代码随想录算法训练营第四十一天 | hot65/100| 33.搜索旋转排序数组、153.寻找旋转排序数组中的最小值、155.最小栈、394.字符串解码

33.搜索旋转排序数组思路是：数组可能有两种情况2345671和6712345将数组一分为二，其中一定有一个是有序的，每次判断前半部分是有序的还是后半部分是有序的，每次只在有序的那部分里找。无序那部分不管（没找到会重新一分为二，继续在有序的一半里找，迟早会找到）注意点：这道题重点是记住边界条件（哪些是小于等于小于大于等于大于）有小于等于/大于等于的情况是因为，如果出现[2,1]中找1的情况，需要有

boguboji·2025-03-24 17:42

代码随想录算法训练营第三十八天 | hot57/100| 114.二叉树展开为链表、437.路径总和III、124.二叉树中的最大路径和、22.括号生成

114.二叉树展开为链表思路是：（1）定义方法，先序遍历保证顺序，把节点按顺序保存（2）再for循环转成链表，一列都是往右排列完整代码：classSolution{ publicvoidflatten(TreeNoderoot){ Listlist=newArrayList(); preorderTraversal(root,list); intsize=list.size()

boguboji·2025-03-24 17:42

代码随想录算法训练营第十天 | 栈与队列part01| 232.用栈实现队列、225. 用队列实现栈、 20. 有效的括号、1047. 删除字符串中的所有相邻重复项

232.用栈实现队列栈与队列的基本知识：Stackstack=newStackq=newLinkedListstack=newStack显然是存储整数类型，如果要存储字符，应该用Dequedeque=newLinkedListstack=newStack<>();还有我写for(inti=0;i

boguboji·2025-03-24 17:12

代码随想录算法训练营第二十三天 | 回溯算法part02| 39. 组合总和、40.组合总和II、131.分割回文串

39.组合总和这道题和前面组合问题的区别是，取的元素可以重复，也就是遍历的时候，同一个元素可以一直取。所以for循环里，逐个添加元素，判断和大于目标时break（否则会一直加）还是新建二维数组放结果，一维数组放path。输入参数为放结果数组、path、提供的数组、目标值、目前总和sum、startIndex提前把提供的数组排序，用Arrays.sort()这样sum超过target就break递归

boguboji·2025-03-24 17:41

python ppt转pdf macos_如何在 macOS 上一键批量把 PPT 和 Word 文件转成 PDF

每次只能打开一个文档，选择「另存为」，选「PDF」，点「保存」，关掉，再打开下一个文档，文档数目一多，整个过程就会变得很令人沮丧。最近我研究了一下这个磨人的问题，制作了一个动作可以在不到2秒

weixin_39857792·2025-03-24 17:41

LLM大模型提示工程Prompt Engineering

在LLM中影响词汇的分布主要通过两种方式，一种是通过提示（Prompting），另外一种就是通过训练（Training）。

Langchain·2025-03-24 16:08

0 Token 间间隔 100% GPU 利用率，百度百舸 AIAK 大模型推理引擎极限优化 TPS

大模型推理引擎的基本工作模式可以概括为，接收包括输入prompt和采样参数的并发请求，分词并且组装成batch输入给引擎，调度GPU执行前向推理，处理计算结果并转为词元返回给用户。

·2025-03-24 15:38

一文搞懂ASIC和GPU

近期，全球股市的动荡中，ASIC和GPU这两个科技股概念突然变得火热，引起了市场的高度关注。博通作为ASIC的代表，股价一路猛涨，而英伟达作为GPU的代表，股价却一路下跌。

·2025-03-24 15:08

金银岛（信息学奥赛一本通-1225）

KID想一次带走价值尽可能多的金属，问他最多能带走价值多少的金属。注意到金属

Doopny@·2025-03-24 15:28

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