多GPU训练

【机器学习】如何在Jupyter Notebook中安装库以及简单使用Jupyter实现单变量线性回归的模型f

（终端或命令提示符）中安装二、使用JupyterNotebook实现单变量线性回归的模型fw,bf_{w,b}fw,b2.1工具2.2问题陈述2.3创建`x_train`和`y_train`变量2.4训练示例的数量

Lossya·2025-01-30 23:29

代码架构编写规范：多线程操作与多文件、多包设计

本文将聚焦于如何在多线程操作中编写规范的代码架构，涵盖多文件、多线程、多包的交互设计，并提供线程机制的规范和保活机制的实现。

千天夜·2025-01-30 23:27

COCO8 数据集上训练 YOLO11n：从入门到跑路（100 轮训练实战）

前言训练YOLO11n，听起来就像是给赛博世界的“战斗天使”装上双核发动机，而COCO8数据集，则是那个小小的试验场。

星际编程喵·2025-01-30 23:27

代码随想录算法训练营第三十九天-动态规划-337. 打家劫舍 III

老师讲这是树形dp的入门题目解题思路是以二叉树的遍历（递归三部曲）再结合动规五部曲dp数组如何定义：只需要定义一个二个元素的数组，dp[0]与dp[1]dp[0]表示不偷当前节点的最大价值dp[1]表示偷当前节点后的最大价值这样可以把每个节点的状态值都表示出来但这个数组的两个值只表示当前节点的状态值递归时要使用后序遍历：使用后序遍历的原因就是要从叶子结点一层一层向上统计出来/***Definiti

taoyong001·2025-01-30 22:54

C、C++、Java到Python，编程入门学习什么语言好?

也难怪有很多初学者会有疑惑，为什么会有这么多编程语言，我到底应该学什么

明天会比今天更好·2025-01-30 22:53

题目 1127: C语言训练-尼科彻斯定理

验证尼科彻斯定理，即：任何一个整数m的立方都可以写成m个连续奇数之和。输出典例：131313=2197=157+159+161+163+165+167+169+171+173+175+177+179+181#includeintmain(){intn,st;scanf("%d",&n);st=n*n-n+1;printf("%d*%d*%d=%d=%d",n,n,n,n*n*n,st);for(i

星海燚燚·2025-01-30 21:48

CUDA编程（一）：GPU计算与CUDA编程简介

CUDA编程（一）：GPU计算与CUDA编程简介GPU计算GPU硬件资源GPU软件资源GPU存储资源CUDA编程GPU计算NVIDIA公司发布的CUDA是建立在GPU上的一个通用并行计算平台和编程模型，

AI Player·2025-01-30 21:17

GPU编程与CUDA

CUDA编程并行计算整体流程从主机端申请内存，把内存部分的内容拷贝到设备端在设备端的核函数计算从设备端拷贝到主机端，并且释放内存显存主机端：cpu设备端：gpu核函数：在gpu上运行的函数CUDA内存模型

Nice_cool.·2025-01-30 21:17

AI 大模型创业：如何利用商业优势？

第1章：AI大模型概述1.1AI大模型的概念与演进AI大模型（Large-scaleArtificialIntelligenceModels）是指通过大规模数据训练得到的复杂神经网络模型。

AI天才研究院·2025-01-30 21:46

GPU-CUDA编程学习(一)

Hello,CUDA最近在学习GUP编程，故此记录下学习进度。#include__global__voidmyfirstkernel(void){}intmain(void){myfirstkernel>>();printf("hello,CUDA!\n");return0;}不难看出CUDA代码基本上和ANSIC代码一样，只是增加了一些关键字来利用数据并行性global相当于声明函数在设备中运行

☞北海北☜·2025-01-30 21:45

AI绘画能取代设计师吗？

1.AI绘画的现状1.1AI绘画技术的形成与发展AI绘画的背后，离不开图像风格迁移、图文预训练模型和扩散模型这三大技术的共同推动。有点像是一位多才多艺的音乐家，利用不同

网络安全我来了·2025-01-30 20:09

记录式写作，怕你停不下来

记录思考，你会写的很开心，有人问我，你怎么每天写那么多东西，我做不到，太懒了，太累了，想不出那么多可写的。

小路哥v·2025-01-30 20:04

张雪峰谈计算机科学与技术院校,张雪峰讲过的，985高校合并史，实力大增专业更具特色！...

上世纪末，特别是在2000年前后，我国多地爆发了高校兼并潮，从此之后大学入学率开始大幅度增长。本文这10所985大学的合并，基本都是很成功的，因为大学合并，使得学校实力大为增强，竞争力也增加。

Audianer·2025-01-30 19:26

【DeepSeek】复现DeepSeek R1？快来看这个Open R1项目实践指南~

OpenR1项目基于DeepSeek-R1的技术报告和方法论，公开并复现R1的训练管线，并且希望所有开发者都能在这个基础上搭建自己的研究或应用。

FF-Studio·2025-01-30 19:24

实战LLM强化学习——使用GRPO（DeepSeek R1出圈算法）

在大模型的训练或微调当中，大多数场景我们都希望它能“自由发挥”，给出越丰富越好的答案。

FF-Studio·2025-01-30 19:54

全面解析：HTML页面的加载全过程(六）--浏览器渲染之分层 - Layer

分层原因在生成布局树之后，渲染进程会将一些复杂的3D动画、滚动条、高z-index的元素生成图层，并生成图层树交给GPU加速渲染。页面设计复杂，并且交互效果多。

huazi99于老师·2025-01-30 18:21

Apache TVM：开源深度学习编译器栈的领跑者

ApacheTVM：开源深度学习编译器栈的领跑者tvmOpendeeplearningcompilerstackforcpu,gpuandspecializedaccelerators项目地址:https

计攀建Eliza·2025-01-30 18:51

Apache Airflow 全面解析

其核心设计理念是“WorkflowsasCode”，通过编程方式定义、调度和监控复杂的数据流水线（Pipeline），适用于ETL、机器学习模型训练、数据湖管理、报表生成等场景。

由数入道·2025-01-30 18:20

秒杀架构-详细

限流适当增加机器，重新设计秒杀架构，让普通业务和秒杀业务分离开，秒杀不影响普通业务，分治法，分而治之（分散流量）把量拆开1.在不同地区部署同样的架构+限流，分散流量2.所有静态页全部扔到CDN中，原生支持多地域分散流量秒杀活动的特点

Ybb_studyRecord·2025-01-30 17:40

MVP框架——MvpFrame

所以，在实际项目中，我们跟多的选择MVP架构。MVP架构是代码结构层次更加清晰、项目更加容易维护，代码耦合性降低了。

码农壹号·2025-01-30 16:59

【练习】PAT 乙 1027 打印沙漏

要求打印出的沙漏能用掉尽可能多的符号。输入格式:输入在一行给出1个正整数N（≤1000）和一个符号，中间以空格分隔。输

柠石榴·2025-01-30 16:57

DeepSeek：LLM在MoE训练中的无损平衡

现有方法通常采用辅助损耗来促进负载平衡，但较大的辅助损耗会在训练中引入不可忽略的干扰梯度，从而损害模型性能。为了在训练过程中控制负载平衡，同时不产生不希望

大模型任我行·2025-01-30 16:24

晴日暖阳悟语

乐享生活多精彩，奋发踔厉少秋沙。

一叶迎秋·2025-01-30 16:53

基于CNN-GRU-Attention混合神经网络的负荷预测方法（Python代码实现）

本文目录如下：目录1概述一、引言二、模型结构三、数据预处理四、模型训练与评估五、实验结果与分析六、结论与展望2运行结果3参考文献4Python代码实现及数据1概述基于CNN-GRU(convolutionalneuralnetworks-gaterecurrentunit

宇哥预测优化代码学习·2025-01-30 16:22

Gradle依赖管理 & Kotlin DSL解析

公共组件库依赖管理公共组件库项目采用了单project多module的模块化开发形式,在这样的项目结构下,如何去维护模块及外部依赖是一个我们不能回避的问题.在组件库阶段一及阶段二的研发过程中,我们遇到了以下与依赖相关的问题

超低空MC·2025-01-30 15:47

spring mvc 创建restapi 笔记

RequestMapping("/spittles")publicclassSpittleController{//示例：使用@RequestBody接收JSON并自动转换为Spittle对象@PostMappingpublicSpittlesaveSpittle

weixin_42277889·2025-01-30 13:02

vue项目html页面生成PDF预览、下载及生成页面水印

过程中遇到的问题1、生成大于30多页时，容易造成生成页面黑屏问题。原因：canvas生成图片时，对内容高度有一定的限制，超过这个高度，canva

我是槑槑·2025-01-30 13:31

Deepseek技术浅析（一）

其技术涵盖了从模型架构、训练方法到应用部署的多个层面，展现出强大的创新能力和应用潜力。以下将详细介绍DeepSeek的核心技术、工作原理以及具体实现方式。

爱研究的小牛·2025-01-30 12:58

python神经网络框架有哪些,python调用神经网络模型

Caffe中的网络结构与优化都以配置文件形式定义，容易上手，无须通过代码构建网络;网络训练速度快，能够训练大型数据集与S

小明技术分享·2025-01-30 12:56

计算机键盘上的每一个按键应用,电脑键盘按键都代表着什么意思?

我估计全部掌握的人还真不算多，今天高

佯良·2025-01-30 12:50

电脑键盘按键都代表着什么意思?

我估计全部掌握的人还真不算多，今天高手君就给大家普及一下F1~F12键在日常Windows系统中的功能和使用。注意，仅限台式机或者笔记本的外接键盘。

szkfp·2025-01-30 11:50

数据库索引(1)

例如，要查‘‘库’’字，如果不使用音序，就需要从字典的400页中逐页来找，但是，如果提取拼音出来，构成音序表，就只需要从10多页的

比特知识工坊·2025-01-30 11:46

代码随想录算法训练营第五十九天| 503.下一个更大元素II、42. 接雨水

代码随想录算法训练营第五十九天|503.下一个更大元素II、42.接雨水503.下一个更大元素II解题代码42.接雨水解题代码503.下一个更大元素II题目链接：503.下一个更大元素II解题代码funcnextGreaterElements

Joanna-升·2025-01-30 10:44

LeetCode-第一题

之前从没有接触过算法题的训练，也深知自己几斤几两，所以博客里可能会有很多不成熟的、不正确的想法和观点，十分欢迎混圈的大神们赐教，但更多的还是想记录自己青涩的成长之路。叨叨半天的废话，下面还是开始进入正

Joanna-升·2025-01-30 10:43

LLM系列(0)：行业大模型落地服务在全业务场景的应用与探索【大模型智能问答、NL2SQL、文档智能分析智能生成、AI智能体决策等】

行业大模型场景落地是否一定需要大量的GPU算力，以及需要多少的算力才能满足落地需求？GPU算力主要消耗在两个地方，一是大

汀、人工智能·2025-01-30 10:41

【Leetcode 热题 100】32. 最长有效括号

新年的第二天，偷偷懒，这题就留到手边事情告一段落，专门训练动态规划的时候再写

冠位观测者·2025-01-30 09:36

Redis与MySql的区别

支持复杂的数据关系，如一对一、一对多

GugarF95·2025-01-30 09:02

Python-作业统计管理系统

模块选择2.界面设计3.模块实现五、总结六、感想七、Python源码mainexcelhandlejob一、设计目的1、教学目的本课程设计是学生学习完《Python程序设计》课程后，进行的一次全面的综合训练

Vicky__3021·2025-01-30 09:32

大语言模型原理与工程实践：残差连接与层归一化

然而，这些网络在训练过程中经常遭遇梯度消失和梯度爆炸的问题。

AI大模型应用之禅·2025-01-30 08:27

模型架构选择：从传统NLP到Transformer

模型架构选择：从传统NLP到Transformer关键词：自然语言处理(NLP),模型架构,传统NLP,Transformer,RNN,CNN,预训练模型文章目录模型架构选择：从传统NLP到Transformer1

AI天才研究院·2025-01-30 08:23

蓝牙技术在物联网中的应用有哪些

蓝牙技术凭借低功耗、低成本和易于部署的特性，在物联网领域广泛应用，推动了智能家居、工业、医疗、农业等多领域发展。

东锋1.3·2025-01-30 08:22

用自然语言与mysql数据库对话几种方案的思考

处于安全考虑,可训练一个本地大语言模型来完成此项任务,mysql服务器中的数据大约有两万多条记录,服务器的作用主要是记录设备的出库和回库的流水账(即以时间为序的记录),但有一些sql查询比较复杂,必须根据特定的

闲云野鹤_SG·2025-01-30 08:52

Llama 3：开源大模型的里程碑式突破

标题：Llama3：开源大模型的里程碑式突破文章信息摘要：Meta通过Llama3展现了开源LLM的重大突破：采用超大规模训练数据和多阶段训练方法（SFT、rejectionsampling、PPO和DPO

XianxinMao·2025-01-30 08:50

Transformer架构的GPU并行和之前的NLP算法并行有什么不同？

1.什么是GPU并行计算？GPU并行计算是一种利用图形处理单元（GPU）进行大规模并行数据处理的技术。

AI大模型学习不迷路·2025-01-30 07:49

贪心算法--加油站、公路问题

已知车的油箱足够大，可以装下任意多的

我不叫喂！我叫楚雨荨·2025-01-30 07:46

Node多终端前后端同时执行

当前项目为node-vue-ele-app(服务端）└client（前端客户端）安装concurrentlynpmiconcurrently进入Client文件夹，编辑package.json"scripts":{"serve":"vue-cli-serviceserve","build":"vue-cli-servicebuild","start":"npmrunserve"}

锐视创想·2025-01-30 07:42

数论问题79一一研究成果

②发表论文：研究哥德巴赫猜想发表了多篇文章，如2008年的《哥德巴赫猜想的证明》、2010年的《哥德巴赫猜想的“1+1”证明》、2017

李扩继·2025-01-30 07:42

代码随想录算法训练营第三十九天|198.打家劫舍、

题目链接：198.打家劫舍-力扣（LeetCode）思路：因为隔一家才能取，所以当前最大的价值要么是dp[i-2]+nums[i]或者是dp[i-1]classSolution(object):defrob(self,nums):""":typenums:List[int]:rtype:int"""dp=[0]*len(nums)if(len(nums)==1):returnnums[0]dp[0

jinshengqile·2025-01-30 06:41

代码随想录算法训练营第三十九天-动态规划-198. 打家劫舍

动规五部曲dp[i]表示在下标为i的房间偷或不偷与前面所偷之和所能获得的最大价值递推公式：dp[i]=std::max(dp[i-2]+nums[i],dp[i-1])初始化：要给dp[0]与dp[1]来给定初始值，因为递推公式有-1与-2。dp[0]=nums[0],dp[1]=std::max(nums[0],nums[1]);其它下标值，初始成任意值都可以，因为其值是由前面元素推导出来的遍历

taoyong001·2025-01-30 06:08

【深度分析】Deepseek为什么会这么爆火？

算力霸权崩塌之夜：一场颠覆AI工业体系的静默革命当DeepSeek用600万美元训练成本击穿硅谷巨头60亿美元的护城河时，整个AI工业体系的地基正在发生断裂。

精通代码大仙·2025-01-30 06:35

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