多GPU训练服务器第8页

HTTP请求过程详解

重要：当用户输入URL后，浏览器首先解析域名，通过DNS查询获取服务器IP。接着通过三次握手建立TCP连接，如果是HTTPS还会进行TLS加密协商。

酥暮沐·2025-03-22 20:30

Umi-OCR 实践教程：离线、免费、高效的图像文字识别工具

多引擎支持：提供Paddle（高性能）和Rapid（低配兼容）两种引擎。批量处理：支持图片、PDF、电子书等多格

几道之旅·2025-03-22 20:30

经典DP——夜狼

野狼一般在卡利姆多和穆尔戈尔北部地区繁衍生息。夜狼是高效的猎群者，他们捕杀任何猎

_gxd_·2025-03-22 20:30

拥抱健康养生，开启活力生活

多摄入富含膳食纤维的蔬果，它们如同肠道的“清道夫”，助力消化，预防疾病；全谷物食品提供持久稳定

lanlande33·2025-03-22 20:57

一文说清楚什么是预训练（Pre-Training）、微调（Fine-Tuning），零基础小白建议收藏！！

前言预训练和微调是现代AI模型的核心技术，通过两者的结合，机器能够在处理复杂任务时表现得更为高效和精准。预训练为模型提供了广泛的语言能力，而微调则确保了模型能够根据特定任务进行细化和优化。

小城哇哇·2025-03-22 20:26

PXE系统

PXE（PrebootExecutionEnvironment）系统PXE（PrebootExecutionEnvironment）是一种基于网络启动的技术，可以通过网络从远程服务器加载操作系统并进行安装或运行

惟贤箬溪·2025-03-22 19:54

anythingLLM 使用教程

与同类模型相比，anythingLLM具有训练数据丰富、模型优化程度高的优势，能够生成更符合逻辑、更具实用性的文本内容。

惟贤箬溪·2025-03-22 19:24

使用OTP动态令牌认证

一般每30或60秒产生一个新口令，在客户端的动态口令和服务器的动态口令验证时

yangtom249·2025-03-22 19:54

深度解析大模型推理框架：原理、应用与实践

该框架通过对海量数据进行高效的训练和推理，能够快速地对各种复杂场景进行分析

百度_开发者中心·2025-03-22 19:24

大模型推理框架：从理论到实践的全面解析

然而，深度学习模型的训练和推理过程往往涉及大量数据和复杂计算，传统的计算框架难以满足需求。因此，大模型推理框架应运而生，成为解决这一问题的关键。

百度_开发者中心·2025-03-22 19:23

广州各大IT公司情况调查总结

室应聘比较注重算法阿里广州市海珠区阅江西路唯品会总部大厦西侧约170米不需要机试，面试难度比较高，注重技术深度，要有一技之长华为广州市黄埔区黄埔东路与红荔西路交叉路口往南约80米需要机试，三道算法题，400分，150分及格，多刷题不

Monika Zhang·2025-03-22 19:52

PHP与Java的区别分析

一、语言特点php：一种的像Python的动态弱语言类型的服务器脚本语言，不需要编译代码；它是专为Web开发目的而开发和设计的，而且简单容易上手。

Monika Zhang·2025-03-22 19:52

毕业论文代码实验（Python\MATLAB）基于K-means聚类的EMD-BiLSTM-Attention光伏功率预测模型

但受天气突变、云层遮挡等因素影响，光伏出力具有显著波动性，导致：电网调度难度增加（±15%功率波动）电力市场交易风险提升光储协同控制效率降低1.2技术挑战多尺度特征耦合：分钟级辐照度变化与小时级天气模式共存非线性映射关系

清风AI·2025-03-22 19:51

努力的搬砖人.·2025-03-22 18:16

YOLO算法全面改进指南（二）

以下是为YOLO系列算法设计的系统性改进框架，结合前沿技术与多领域创新，提供可支持高水平论文发表的详细改进思路。本方案整合了轻量化设计、多模态融合、动态特征优化等创新点，并给出可验证的实验方向。

niuTaylor·2025-03-22 18:13

[每周一更]-(第137期)：Go + Gin 实战：Docker Compose + Apache 反向代理全流程

`Dockerfile`多段构建**3.构建Docker镜像**4.

ifanatic·2025-03-22 18:12

什么是CDN？一篇让小白也能看懂的科普博客

简单来说，CDN是一个由多个服务器组成的网络系统，这些服务器分布在世界各地，用来帮助用户更快、更稳定地访问网站、视频、图片等内容。举个例子：假设你在北京访问一个位于美国

网络小白不怕黑·2025-03-22 18:41

回归任务训练--MNIST全连接神经网络（Mnist_NN）

importtorchimportnumpyasnpimportloggingfromtorch.utils.dataimportTensorDataset,DataLoaderfromtorch.utils.dataimportDataLoader#配置日志logging.basicConfig(level=logging.INFO,format='%(asctime)s-%(levelname

豆芽819·2025-03-22 18:10

SSL证书申请,流程，分类

但基于技术都是一样的（公钥和私钥配对）SSL主要用在Browser和Server通信，比如HTTPS=HTTP+SSLSSH是由客户端和服务端的软件组成的，用于computer之间通信，比如我们通过SSH登录远端服务器

thinkhi9999·2025-03-22 17:08

大模型学习-让其他电脑可访问本地ollama的模型并进行流式响应

解决方法：让Ollama监听局域网地址，而不是localhost我们可以让Ollama监听局域网IP，在Ollama服务器上运行：setOLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434ollamaserve

Gratitute_林腾·2025-03-22 17:35

使用 Nginx 实现镜像流量：提升系统可用性与负载均衡

Nginx作为一个高性能的反向代理服务器，不仅可以用于负载均衡，还可以通过镜像流量（TrafficMirroring）功能，将实时流量复制到其他服务器，用于测试、监控或数据分析，而不会影响生产环境。

绝顶少年·2025-03-22 17:34

《南京日报》专题报道 | 耘瞳科技“工业之眼”加码“中国智造”

在江宁开发区，机器人已不再是科幻电影里的遥远想象，他们就像人类的“同事”，在工地上忙着贴砖、刷墙、搬运、检测；在体育训练场上帮助运动员矫正姿势；在医院里帮助医生发现帕金森早期征兆，在智慧工厂里与人类分工协作

耘瞳科技·2025-03-22 17:04

测试工程师Ai应用实战指南简例prompt

V2.3测试目标：验证"用户下单后30分钟未支付，订单自动关闭并释放库存"功能技术栈：SpringBoot+MySQL+Redis延迟队列1.需求分析阶段痛点：需求文档仅描述业务逻辑，未明确异常场景（如服务器时间不同步

进击的雷神·2025-03-22 17:04

服务器中防火墙的重要性

服务器作为重要的网络设备，需要承担存储、处理和传输大量数据信息，所以服务器经常被恶意软件和网络攻击者视为主要目标，企业为了能够保护服务器不受各种网络威胁的影响，安装防火墙是最为基本的一种安全保护措施。

wanhengidc·2025-03-22 17:32

Stream 流中 flatMap 方法详解

简单记忆：map()是一对一，flatMap()是一对多。️2.基础用法拆解来看个例子：Listlist=List.of("HelloWorld","JavaStream");Listres

遇见伯灵说·2025-03-22 17:01

大规异构集群混合并行分布式训练系统，解决算力不均衡问题 HETHUB

视频教程在这：3.2大规模异构集群，混合并行分布式系统，解释算力不均衡问题HETHUB_哔哩哔哩_bilibili一、大规模异构集群出现的原因：同一种GPU数量有限难以构建大规模集群：训练大规模模型依赖于大量的计算资源

爱串门的小马驹·2025-03-22 16:29

编程行业必备！12个热门AI工具帮你写代码~

1悬镜安全灵脉AI开发安全卫士灵脉AI开发安全卫士是基于多模智能引擎的新一代静态代码安全扫描产品，通过自动化审查流程来定位潜在缺陷、提升审计效率和代码质量，并显著减少手动审查所需的时间和精力。

DevSecOps选型指南·2025-03-22 16:27

安全工具推荐 | 软件成分分析工具悬镜安全源鉴SCA，业内排名TOP 1的SCA工具

开源软件带来的安全性问题非常多，而SCA在软件成分分析、组件投毒检测、许可证合规风险、漏洞风险、软件代码开源比例检测等方面，都有很好的效果。

DevSecOps选型指南·2025-03-22 16:27

linux执行python脚本conda库_Pycharm使用远程linux服务器conda/python环境在本地运行的方法(图解）)...

Pycharm使用远程linux服务器conda/python环境在本地运行的方法(图解))1.首先在PycharmTools->Deployment->Configurations打开新建SFTP输入

weixin_39992462·2025-03-22 16:25

Python接口自动化

4092904使用Python的request库实现接口测试：importjsonimportrequests#使用session管理：#1.可以自动关联set-cookie里面的内容#2.可以加快与服务器的连接速度

花落同学·2025-03-22 15:54

基于Linux的多进程并发服务器设计与实现

基于Linux的多进程并发服务器设计与实现简介本项目实现了一个基于Linux的多进程并发服务器框架，采用进程池技术提高服务器并发处理能力，主要用于文件传输服务。

名誉寒冰·2025-03-22 15:52

MiniMind：完全从 0 训练自己的大模型

其目标是把上手LLM的门槛无限降低，直接从0开始训练一个极其轻量的语言模型，最低仅需2G显卡即可推理训练！

三花AI·2025-03-22 15:49

MiniMind：3小时完全从0训练一个仅有26M的小参数GPT，最低仅需2G显卡即可推理训练！

哈罗·沃德·2025-03-22 15:19

minimind2学习：（1）训练

1、数据下载参考：https://github.com/jingyaogong/minimind/tree/master2、预训练训练6个epochspythontrain_pretrain.py--epochs6

溯源006·2025-03-22 14:47

Stacking算法：集成学习的终极武器

1.Stacking算法原理探秘Stacking算法的核心思想是训练多个不同的基模型，并将它们的预测结果作为新模型的输入特征，以此来

civilpy·2025-03-22 14:16

MiniMind

数据集分类：tokenizer训练集：这个数据集用于训练分词器（tokenizer），是文本处理中的一个重要步骤。它可以帮助模型更好地理解文本数据的结构。

亚伯拉罕·黄肯·2025-03-22 14:46

直方图梯度提升：大数据时代的极速决策引擎

但当数据量突破百万级时，传统梯度提升树（GBDT）面临三大致命瓶颈：训练耗时剧增：每个特征的分割点计算都需要全量数据排序内存消耗爆炸：存储排序后的特征值需要额外空间处理效率低下：无法有效利用现代CPU的多核特性而梯度提升决策树

万事可爱^·2025-03-22 14:14

【集成学习】：Stacking原理以及Python代码实现

总体来说，stacking集成算法主要是一种基于“标签”的学习，有以下的特点：用法：模型利用交叉验证，对训练集进行预测，从而实现二次学习优点：可以结合不同的模型缺点：增加了时间开销，容

Geeksongs·2025-03-22 14:14

LLMs之minimind：minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/分布式预训练/自动混

LLMs之minimind：minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/分布式预训练/自动混合精度优化

一个处女座的程序猿·2025-03-22 14:43

easyswoole学习记录

nginx到fpm的时候，master会把请求交给自己下面管理的子进程一个池模型，问题：一个work进程内只会处理一个请求，也就是说这个进程内在同一时刻只会处理一个request请求，不会处理多个，所以一台服务器的并发数就取决于服务器开启了多少个

司江龙·2025-03-22 14:39

webRTC入门示例demo

本文主要阐述如何运行webRTC的官方入门示例demo，并简单搭建本地局域网服务器用于测试，可以使得两个手机端可以进行视频通话，感受webRTC的核心功能。

周末的音视频·2025-03-22 14:39

Django系列教程（15）——上传文件

用户在前端点击文件上传，然后以POST方式将数据和文件提交到服务器。服务器在接收到POST请求后需要将其存储在服务器上的某个地方。Django默认的存储地址是相对于根目

l软件定制开发工作室·2025-03-22 14:05

DeepSpeed-Chat：Reward Model【奖励模型】

但是，RM和SFT微调之间存在几个关键差异：训练数据差异：对于SFT微调，数据是查询（query）和答案（answer）拼接在一起。

u013250861·2025-03-22 13:31

【人工智能】大模型的幻觉问题：DeepSeek 的解决策略与实践

本文深入探讨了幻觉问题的成因，包括训练数据的偏差、推理过程中的过度泛化以及缺乏外部验证机制。以DeepSeek系列模型为研究对象，我们分析了其在解

蒙娜丽宁·2025-03-22 13:29

win-服务器部署程序自启动设置

为了简化应用服务器中项目启动的操作，现对在win操作系统下服务启动设置为开机启动的相关操作，在这里做一次记录和分享。

johnrui·2025-03-22 13:57

服务器运维---服务器假死

在线上环境中，经常会出现服务卡顿，造成数据无法更新、获取的现象。对于这种现象现，个人一自身的工作经历总结如下：一、定时任务时间间隔短，造成服务卡顿，线程池爆满，线程锁无法释放，进而服务崩溃：设定的时间间隔内，程序未执行完成，又开始进行下一轮的程序执行，这样的幂等性执行最终造成线程池爆满，服务崩溃；解决办法：根据业务量计算程序执行一次耗时，科学合理设定时间间隔；二、定时任务，程序中存在HTTP请求，