多GPU训练第8页

李开复：AI 2.0 时代的机遇

然而，深度学习模型的训练成本高、数据依赖性强、可解释性差等问题仍然制约着AI技术的进一步发展。李开复先生在《AI2.0时代的机遇》

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-18 15:52

YOLOv8n-OBB使用C#在windows10进行部署（CPU）

1.训练YOLOv8-OBB模型1.1数据集制作所用标注工具：X-AnyLabeling下载链接：https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling/releases/download

cd_Ww777·2025-03-18 15:21

YOLOv8 的简介及C#中如何简单应用YOLOv8

端到端训练：可以直接从图像输入端到分类结果输出，简化了训练和部署过程。改进的架构：包括更深的网络结构、更复杂的特征提取方法以及更高效的

码上有潜·2025-03-18 14:46

9、STL中的multimap使用方法

适合用于一对多的更新。允许多个键拥有相同的值。基于红黑树。multimap特性键允许重复：允许多个键有相同的值。无[]运算法：禁止用下标访问，因为键不唯一。排序：默认升序规则，可以自定义。

周Echo周·2025-03-18 14:45

使用 WebP 优化 GPU 纹理占用

WebP格式相比JPEG/PNG文件更小，可以减少GPU纹理内存占用，提高WebGL/Three.js/3D渲染的性能。为什么WebP能减少GPU内存占用？

泫凝·2025-03-18 14:45

llama.cpp 和 LLM（大语言模型）

它通过海量文本数据训练，能够生成连贯、语义丰富的文本，完成问答、创作、推理等任务。特点：参数规模大：如GPT-3（1750亿参数）、Llama-65B（650亿参数）等。

这个懒人·2025-03-18 14:12

LLaMA-Factory 微调训练

LLaMA-Factory微调训练该框架功能，标注-微调-导出-合并-部署，一整条流程都有，而且训练时消耗的gpu算力也会小一些一，安装（推荐在linux中训练，win可以用wsl+docker）gitclonehttps

zsh_abc·2025-03-18 14:40

注意力机制+多尺度卷积

多尺度卷积先提供丰富的特征信息，注意力机制再从中筛选出关键信息，这样结合起来，不仅可以进一步提高模型的识别精度和效率，显著提升模型性能，还可以增强模型的可解释性。

一只小小的土拨鼠·2025-03-18 14:39

指纹浏览器：隐私保护利器与技术实践指南——从身份隐匿到多账号管理的核心解析

▶核心技术解析Canvas指纹：不同设备的抗锯齿算法差异生成唯一哈希值，成为主流追踪手段WebGL指纹：提取GPU驱动版本等硬件信息，构建设备画像环境参数交叉验证：时区、屏幕分辨率、

Hotlogin·2025-03-18 13:07

Yolov11目标检测(ultralytics)

Yolov11目标检测（ultralytics）1.克隆仓库2.安装环境依赖3.训练、验证、推理以及onnx模型导出1.克隆仓库从官网下载Yolov11到本地。

@M_J_Y@·2025-03-18 13:02

金枪鱼net·2025-03-18 12:31

应用广泛的2.4G无线私有协议射频PA芯片盘点

集成了多协议2.4GHz收发器、Arm®Cortex®-M4FCPU和闪存程序FLASH。支持蓝牙BLE、802.15.4和2.4GHz私有协议等多种协议。

番茄老夫子·2025-03-18 11:16

笔记：代码随想录算法训练营Day65:LeetCode115.不同的子序列\583. 两个字符串的删除操作\72. 编辑距离

学习资料：代码随想录115.不同的子序列力扣题目链接递推公式：求的是个数而不是长度，dp[i-1][j]代表的是用i-2为结尾的s的子序列去能凑出j-1为结尾的t的子序列的方法数，代表的是dp[i][j]的上一状态，当s[i-1]==t[i-1],说明可以从dp[i-1][j-1]的代表的用i-2为结尾的s的子序列去能凑出j-2为结尾的t的子序列的方法数方法数状态各加一个数抵达dp[i][j]代表

jingjingjing1111·2025-03-18 11:13

笔记:代码随想录算法训练营day48:739. 每日温度\496.下一个更大元素 I\503.下一个更大元素II

学习资料:代码随想录单调栈适合找左边或右边比当前大或小的元素739.每日温度力扣题目链接大致意思为用栈存储当前值以及比当前的小的值,但后遇到比当前值大的值的时候再计算非常巧妙的是,最后需要等于0的时候,正好后面没有比当下大的数的那个数的位置的result保留为0,不用处理classSolution{public:vectordailyTemperatures(vector&temperatures

jingjingjing1111·2025-03-18 11:13

代码随想录算法训练营第一天 | LeetCode 704、27

文章目录前言一、LeetCode7041.闭区间2.开区间二、LeetCode271.暴力求解2.快慢指针总结前言LeetCode题目：704、27Takeaway：二分法边界处理、快慢指针一、LeetCode7041.闭区间定义target是在一个在左闭右闭的区间里，也就是[left,right]#includeclassSolution{public:intsearch(vector&nums

Bingjiaokong·2025-03-18 10:11

笔记：代码随想录算法训练营day55：LeetCode42. 接雨水、84.柱状图中最大的矩形

学习资料：代码随想录42.接雨水力扣题目链接暴力解法超时了，直接从双指针开始双指大概思路为创立两个数组记录两侧的最大值，这里的最大值是真正的最大的值，而不是最近的那个比较大的值，即所谓的按列计算，后面单调栈方法找到的是上一个较大值和下一个较大值，是所谓的按行计算，这样这个凹槽可能身处更大的凹槽中，所以每次都要乘一个宽度，类似与按层往上摞classSolution{public:inttrap(ve

jingjingjing1111·2025-03-18 10:38

代码随想录算法训练营第六十五天| 图论10

Bellman_ford队列优化算法（又名SPFA）代码随想录importcollectionsdefmain():n,m=map(int,input().strip().split())edges=[[]for_inrange(n+1)]for_inrange(m):src,dest,weight=map(int,input().strip().split())edges[src].append

Rachela_z·2025-03-18 10:34

第4章：二房东都怕你知道：用DeepSeek让隔断房电表不再吃人

国家电网反窃电实验室的对比测试显示，改装电表的计量误差可达+43%，这意味着租客每年要白白多付794元电费，足够买下24杯星冰乐。上周我收到

m0_65737849·2025-03-18 10:00

智能科技助力健康生活：开启体育与健身的新纪元

从智能穿戴设备到虚拟现实训练系统，技术的进步为人们提供了前所未有的健身体验。而今天，我们将探讨一款强大的智能化工具——它不仅仅适用于编程开发，更能在体育与健身领域发挥巨大作用，帮助我们实现更加高效、科

inscode_010·2025-03-18 09:59

大模型与自然语言理解（NLU）：差异与联系

它们通过海量文本数据进行训练，旨在学习语言的统计规律，并能够生成流畅、连贯的文本。NLU:是NLP的一个子领域，专注于让机器

技术流 Gavin·2025-03-18 09:59

论文阅读：Deep Stacked Hierarchical Multi-patch Network for Image Deblurring

文章：ArXiv代码：Github在去模糊领域，目前的多尺度和尺度循环模型存在一些问题：1)由粗到细方案中的去卷积/上采样操作导致运行时间昂贵;2

行走的歌·2025-03-18 09:26

SMT贴片加工核心技术突破与实践

同时，结合柔性产线动态配置策略与跨行业应用案例，解析设备稼动率提升、多品种混线生产兼容性设计等实践方案。通过汽车电

安德胜SMT贴片·2025-03-18 08:47

技术解析麦萌短剧《阴阳无极》：从「性别偏见下的对抗训练」到「分布式江湖的架构重构」

1.初始模型偏差：继承权剥夺与梯度冻结陈千叶（Agent_C）的成长可视为有偏数据集上的训练：特征歧视：太极门继承规则（Legacy_Rule）作为传统分类器，强行将性别（Gender_Feature）

短剧萌·2025-03-18 08:15

麦萌短剧技术解构《我跑江湖那些年》：从“仇恨驱动型算法”到“多方安全计算的自我救赎”

1.初始训练集：暴力采样与特征空间坍缩慕青青（Agent_M）的成长环境可视为一个高偏差训练集：数据污染事件：村主任（Node_V）通过恶意共识算法（如嫉妒驱动的PoW机制），煽动村民（Sub_Nodes

短剧萌·2025-03-18 08:45

PyTorch 生态概览：为什么选择动态计算图框架？

其核心优势体现在：动态灵活性：代码即模型，支持即时调试Python原生支持：无缝衔接Python生态高效的GPU加速：通过CUDA实现透明的硬件加速活跃的社区生态：GitHub贡献者超1.8万人，日均更新

小诸葛IT课堂·2025-03-18 07:12

数据挖掘中的数据预处理：填充与主成分分析

现实世界中的数据通常是不完整的，包含噪声、缺失值或异常值，因此在进行模型训练或分析前，我们需要对数据进行清理和转换。

阿什么名字不会重复呢·2025-03-18 07:08

Windows 图形显示驱动开发-WDDM 3.0功能- D3D12 视频编码（一）

关于Direct3D12视频编码在Windows11（WDDM3.0）之前，DirectX12提供了应用程序和驱动程序级接口（API和DDI），以支持多个视频应用程序的GPU加速，包括视频解码、视频处理和运动估计

程序员王马·2025-03-18 07:38

揭秘MANUS ：多代理架构如何碾压竞争对手，人类必读的深度剖析

MANUS技术架构与竞品对比深度解析一、技术架构图与核心模块对比根据资料中提到的多代理架构，Manus的技术架构可概括为“三层智能体协同+虚拟机沙盒”的闭环系统。

爱吃青菜的大力水手·2025-03-18 07:37

大数据开发之Kubernetes篇----安装部署Kubernetes&dashboard

Kubernetes简介由于公司有需要，需要将外后的服务外加Tensorflow模型部署加训练全部集成到k8s上，所以特意记录下这次简单部署的过程。

豆豆总·2025-03-18 06:02

从零学习大模型（六）-----LoRA（上）

LoRA简介LoRA（Low-RankAdaptation）是一种参数高效的微调技术，旨在降低微调大规模预训练模型的存储和计算成本。

懒惰才能让科技进步·2025-03-18 06:01

Docker 和 Docker Compose 的关系

1.Docker和DockerCompose的关系Docker和DockerCompose是容器化相关的工具，DockerCompose是Docker的一个补充工具，用于管理多容器应用。

孽小倩·2025-03-18 06:29

在LORA训练中，LORA模型的矩阵的行列是多少

在LORA训练中，LORA模型的矩阵的行列是多少:Wnew=W+αrBAW_{new}=W+\frac{\alpha}{r}BA

ZhangJiQun&MXP·2025-03-18 05:56

代码随想录算法训练营第六十六天| 图论11

Floyd算法精讲Floyd算法代码很简单，但真正理解起原理还是需要花点功夫，大家在看代码的时候，会发现Floyd的代码很简单，甚至看一眼就背下来了，但我为了讲清楚原理，本篇还是花了大篇幅来讲解。代码随想录if__name__=='__main__':max_int=10005#设置最大路径，因为边最大距离为10^4n,m=map(int,input().split())grid=[[[max_i

Rachela_z·2025-03-18 05:23

代码随想录算法训练营| 总结篇

接下来要把力扣上的热题多刷反复刷！要做到看到题目能够有解法思路！春招接offer！offer四面八方来！！！

Rachela_z·2025-03-18 05:23

代码随想录算法训练营第六十四天| 图论09

dijkstra（堆优化版）精讲代码随想录importheapqclassEdge:def__init__(self,to,val):self.to=toself.val=valdefdijkstra(n,m,edges,start,end):grid=[[]for_inrange(n+1)]forp1,p2,valinedges:grid[p1].append(Edge(p2,val))minD

Rachela_z·2025-03-18 05:22

代码随想录算法训练营第八天| 344. 反转字符串、541. 反转字符串II、卡码网：54. 替换数字

344.反转字符串建议：本题是字符串基础题目，就是考察reverse函数的实现，同时也明确一下平时刷题什么时候用库函数，什么时候不用库函数题目链接/文章讲解/视频讲解：代码随想录状态：用左右指针顺利通过左右指针：classSolution:defreverseString(self,s:List[str])->None:"""Donotreturnanything,modifysin-placei

Rachela_z·2025-03-18 05:52

代码随想录算法训练营第三十七天| 动态规划01

509.斐波那契数很简单的动规入门题，但简单题使用来掌握方法论的，还是要有动规五部曲来分析。代码随想录视频：手把手带你入门动态规划|LeetCode：509.斐波那契数_哔哩哔哩_bilibili动态规划五部曲：确定dp数组（dptable）以及下标的含义确定递推公式dp数组如何初始化确定遍历顺序举例推导dp数组classSolution:deffib(self,n:int)->int:F=[0,

Rachela_z·2025-03-18 05:52

DeepSeek在智慧物流管控中的全场景落地方案

多模态时空预测模型库存周转率↑40%运输调度车辆空驶率35%强化学习动态调度引擎运输成本↓25%路径规划突发路况响应延迟>30分钟实时路况语义理解+自适应规划准时交付率↑18%异常检测50%异常依赖人工发现多传感器融合的异常模式识别异常发现时效

猴的哥儿·2025-03-18 04:47

ubuntu20.04挂起/休眠后无法唤醒，只能强制重启

设备信息OS:Ubuntu20.04.2LTSx86_64Kernel:5.8.0-63-genericShell:zsh5.8DE:GNOMECPU:Inteli5-6300HQ(4)@3.200GHzGPU

koigh·2025-03-18 04:11

ubuntu20.04 GPU基准测试

目前仅在一种机型尝试环境系统版本（cat/etc/issue）ubuntu20.04gpu数量及型号（lspci|grepNV|grepVGA）02:00.0VGAcompatiblecontroller

爱吃土豆的猫ttt·2025-03-18 04:11

深入解析Quantum-GABP：量子神经网络的实现与应用

其中，Quantum-GABP（量子广义反向传播算法）作为一种高效的量子神经网络训练算法，展现出极大的应用前景。本文将深入探讨Quantum-G

m0_57781768·2025-03-18 02:52

探索DeepSeek：前端开发者不可错过的新一代AI技术实践指南

最近，国产AI模型DeepSeek凭借其低成本训练、高性能输出和开源策略，迅速成为开发者社区的热门话题。

formerlyai·2025-03-18 02:21

安卓软件分身-1.0.0.008-高级版

【安卓软件】天天分身-1.0.0.008-高级版‌天天分身是一款多账户管理助手软件‌，它允许用户在同一部手机上同时运行多个相同或不同的应用实例，从而方便用户管理多个账号，提高工作效率和生活便利性。

网盘资源分享·2025-03-18 00:44

如何检查Mac电脑是否已安装Python环境

1、Python简介Python是一种高级编程语言，由荷兰程序员吉多·范罗苏姆（GuidovanRossum）于1989年底发明，并于1991年首次发布。

=蜗牛=·2025-03-18 00:42

pytorch的使用：卷积神经网络模块

1.读取数据分别构建训练集和测试集（验证集）DataLoader来迭代取数据使用transforms将数据转换为tensor格式#定义超参数input_size=28#图像的总尺寸28*28num_classes

樱花的浪漫·2025-03-18 00:11

YOLOv8n-seg.pt的使用（实例分割，训练自己制作的数据集）

Ubuntu+python3一、YOLOV8源码下载参考：GitHub-ultralytics/ultralytics:NEW-YOLOv8inPyTorch>ONNX>OpenVINO>CoreML>TFLite二、数据集制作1.labelme下载：pip3installlabelme2.终端输入labelme,打开labelme。界面“打开目录”，打开图片目录images，进行多边形标注（右键

再坚持一下！！！·2025-03-18 00:10

宇树激光雷达L1上手测试

因为工作中低成本三维空间扫描的需求，在同事偶尔推荐下知道了宇树L1这款激光雷达，不得不说小巧的设计，0.05m的最小测距距离，360°*90°的FOV，以及最最最重要的1600多的价格无一不打动我。

力特高·2025-03-18 00:39

Dropout: 一种减少神经网络过拟合的技术

在深度学习中，过拟合是一个常见的问题，尤其是在模型复杂度较高或训练数据较少的情况下。过拟合意味着模型在训练数据上表现得很好，但在未见过的数据上表现不佳，即泛化能力差。

冰蓝蓝·2025-03-17 23:37

模型保存与加载：PyTorch中的实践指南

它不仅有助于在训练过程中保存进度，还可以在训练完成后部署模型。PyTorch提供了灵活的方式来保存和加载模型，本文将详细介绍这些方法。

冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

torch.unsqueeze：灵活调整张量维度的利器

在深度学习框架PyTorch中，张量（Tensor）是最基本的数据结构，它类似于NumPy中的数组，但可以在GPU上运行。在日常的深度学习编程中，我们经常需要调整张量的维度以适应不同的操作和层。