多gpu 第7页

RAG检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）介绍（双模态架构：检索子系统、生成子系统）实现知识获取与内容生成的协同

文章目录增强生成（RAG）技术：原理、架构与前沿实践1.RAG技术架构剖析1.1技术融合范式-**检索子系统**-**生成子系统**2.核心组件与工作流程2.1数据预处理管线-**多粒度分块策略**-*

Dontla·2025-03-12 08:45

Libreswan: warning: netlink_acquire got message with length 52 ＜ 232 bytes； ignore message

如果网络有问题的时候，会出现超多的日志，在auth文件很快就可以将var目录占满：May823:23:00apluto[3868]:netlink_acquiregotmessagewithlength52

mzhan017·2025-03-12 08:11

2025软件供应链安全工具推荐｜悬镜SCA、SAST、IAST首批通过中国信通院软件供应链安全能力评估

中国信息通信研究院正式官方发布软件供应链安全系列工具能力评估通过名单，悬镜安全旗下主力核心三款产品——源鉴SCA开源威胁管控平台、灵脉AI开发安全卫士、灵脉IAST灰盒安全测试平台凭借其全球对标技术领先的性能指标优势以及多场景覆盖的体系化解决方案能力

DevSecOps选型指南·2025-03-12 07:33

AI系统架构

关键组成计算硬件GPU（如NVIDIAA100、H100）TPU（GoogleTensorProcessingUnit）NPU（如华为昇腾、寒武纪等）CPU（用于轻量级推理任务）

flying robot·2025-03-12 07:32

Laya前端开源框架深度解析与实践应用

实时编译和多平台发布能力让开发更加高效。通过LayaYKFramework-master项目，开发者可以深入

徐子贡·2025-03-12 06:30

国赛数学建模高教社杯历届优秀论文全集

高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目及优秀论文1往届高教社杯题目2024年：A题：“板凳龙”闹元宵B题：生产过程中的决策问题C题：农作物的种植策略D题：反潜航空深弹命中概率问题E题：交通流量管控2023年：A题：定日镜场的优化设计B题：多波束测线问题

BanDeng001·2025-03-12 06:24

LabVIEW闭环控制系统硬件选型与实时性能

本文结合典型工业场景（如温度控制、运动控制），分析多类型硬件（USB/PCI/PXI/以太网/串口）的适配性，并提供量化选型依据。一、数据采集模块选型分析1.接口类型与传输

LabVIEW开发·2025-03-12 05:50

使用AINetwork进行AI模型管理

它利用去中心化的GPU网络，由$AIN代币驱动，并助力AI驱动的NFTs(AINFTs)。其目标是为开发者提供一个安全且高效的平台，来部署和管理AI模型。

qahaj·2025-03-12 05:44

熬夜一星期！我把WPS的功能用Qt重写了

无论你是刚学完Qt基础的新手，还是想进阶提升的开发者，这个支持多文档处理、富文本编辑、打印预览的实战案例都将让你对Qt开发有全新认知。一、项目技术全景图本项

十年编程老舅·2025-03-12 03:28

k8s集群中部署dcgm-exporter收集GPU指标

总体步骤：部署dcgm-exporter的DaemonSet和Service，确保Service有正确的标签和端口。创建ServiceMonitor，选择dcgm-exporter的Service，并指定端口。检查Prometheus的targets页面，确认dcgm-exporter是否被正确发现和抓取。可能需要调整Prometheus的RBAC或网络策略，确保访问权限。1，部署dcgm-exp

thinkerCoder·2025-03-12 03:28

重生之我在学Vue--第6天 Vue 3 状态管理（Pinia）

1.2Pinia核心三要素二、Pinia快速上手2.1安装与初始化2.2创建第一个Store三、模块化状态管理3.1多Store场景3.2Store间通信四、在组件中使用Pinia4.1状态访问与修改4.2

野生的程序媛·2025-03-12 02:47

N卡英伟达Nvidia 显卡及其计算能力（Compute Capability）表

比如：AWQ量化模型不支持算力小于7.5的显卡V100：ValueError:ThequantizationmethodawqisnotsupportedforthecurrentGPU.Minimumcapability

Panesle·2025-03-12 01:45

Native 崩溃解析工具

支持多平台（Linux、Windows、macOS），并提供Shell和Batch脚本便于使用。

JT-999·2025-03-12 01:14

为什么说Unity引擎支持跨平台

Unity引擎支持跨平台的主要理由包括以下几点：多平台发布：Unity引擎允许开发人员使用相同的代码和资源来构建应用程序和游戏，并在多个平台上发布，包括Windows、Mac、Linux、iOS、Android

你一身傲骨怎能输·2025-03-12 01:42

设计模式：观察者模式

一、模式定义观察者模式属于行为型设计模式，用于建立对象间的一对多依赖关系。当主题（Subject）状态变化时，所有依赖的观察者（Observer）会自动收到通知并更新。

·2025-03-12 00:47

基于PyTorch的深度学习5—神经网络工具箱

nn中已实现了绝大多数层，包括全连接层、损失层、激活层、卷积层、循环层等，这些层都是nn.Module的子类，能够自动检测到自己的Parameter，并将其作为学习参数，且针对GPU运行进行了cuDNN

Wis4e·2025-03-12 00:09

智驾技术全链条解析

TrustZone_·2025-03-12 00:28

华为OD E卷 #16 机场航班调度

题目A市机场停放了多架飞机，每架飞机都有自己的航班号CA3385，CZ6678，SC6508等，航班号的前2个大写字母（或数字）代表航空公司的缩写，后面4个数字代表航班信息。

时光回响·2025-03-11 23:53

2025年工业智能对讲机有多智能？数据采集+AI不在话下！

在工业通信领域，对讲机始终是不可替代的即时交互工具。但传统设备仅能实现基础语音传输的局限性，已难以满足现代工业对效率与智能化的需求。遨游通讯推出的新一代智能对讲机，凭借DeepSeek本地化部署与模块化数据采集能力，实现了语音交互的智能升级，并通过红外热成像、NFC、工业内窥镜等专业模块的深度融合，构建起覆盖现场感知、数据分析与决策支持的闭环体系。AOROM55G智能对讲机传统的对讲机往往只能进行

AORO_BEIDOU·2025-03-11 22:18

绿色算力网络构建与智能调度实践

当前架构设计包含三大核心模块：异构计算集群（涵盖GPU、FPGA及量子计算单元）、跨区域网络互联协议（适配东数西算的传输需求）以及能耗监测平台（基于实时数据建模的碳足迹追踪）。

智能计算研究中心·2025-03-11 22:13

跨领域算法安全优化与可解释实践

内容概要作为系统性研究框架，《跨领域算法安全优化与可解释实践》从算法研发的全生命周期切入，重点解决多领域交叉应用中的核心矛盾。

智能计算研究中心·2025-03-11 22:43

算力安全创新驱动未来趋势endofsentence

例如，异构计算通过CPU、GPU、FPGA的协同加速，使复杂模型训练效率提升40%以上。关键数据：根据IDC预测，到2025年全球智能算力需求将增长30倍，

智能计算研究中心·2025-03-11 22:42

动手学深度学习V2.0(Pytorch)——10.感知机（激活函数）

2.1异或问题2.2单隐藏层2.3激活函数2.3.1logistics函数/sigmoid激活函数2.3.2tanh函数2.3.3sigmoid函数和tanh函数的异同/优缺点2.3.4relu2.4多类分类

吨吨不打野·2025-03-11 21:08

H100架构解析与性能优化策略

内容概要NVIDIAH100GPU作为面向高性能计算与人工智能领域的旗舰级产品，其架构设计与优化策略在计算效率、显存带宽及并行任务处理等方面实现了显著突破。

智能计算研究中心·2025-03-11 21:36

大模型全军覆没，中科院自动化所推出多图数学推理新基准 | CVPR 2025

关注前沿科技量子位挑战多图数学推理新基准，大模型直接全军覆没？！事情是这样的。

·2025-03-11 20:10

定期备份数据库：基于 Shell 脚本的自动化方案

直到某天真出问题了，才意识到自己平时有多“懒”。我相信很多人跟我一样，觉得这东西看起来麻烦，等到数据库挂了、数据丢失了，才感叹自己怎么就没提前准备好呢？

·2025-03-11 20:08

Java开发效率的秘密武器：AI如何重塑你的编码体验？

或者“为什么别人写代码比我快那么多？”今天，我们将揭开一个鲜为人知的秘密——AI正在悄然改变我们的编码方式。在这篇文章中，我将带领你走进Java与AI结合的奇妙世界，揭示那些从未被详细讲述的细节。

Leaton Lee·2025-03-11 20:58

【TVM教程】为 Mobile GPU 自动调优卷积网络

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。

·2025-03-11 19:35

深度学习训练中GPU内存管理

文章目录概述常见问题1、设备选择和数据迁移2、显存监控函数3、显存释放函数4、自适应batchsize调节5、梯度累积概述在深度学习模型训练中，主流GPU显存通常为8GB~80GB，内存不足会导致训练中断或

@Mr_LiuYang·2025-03-11 19:24

不同存储器组织和交叉编址技术的工作方式及举例说明

不同存储器组织和交叉编址技术的工作方式及举例说明本节介绍内存系统中常见的组织方式以及如何通过交叉编址来提高存储器性能，主要内容包括：多模块存储器单体多字存储器多体并行存储器高位交叉编址（顺序方式）低位交叉编址

海大超级无敌暴龙战士·2025-03-11 19:52

CV如何开启多摄像头并且多线程

常规importcv2cv.imshow("窗口名称",照片)这个是开启窗口最为常见的方式开启摄像头读取图片一个简易的开启本机摄像头重要语句cv2.VideoCapturecap1.readimshowreleasedestoryAllWindowsimportcv2cap1=cv2.VideoCapture(0)#开启本机的摄像头#也可以是视频流#cap2=cv2.VideoCapture("r

艾米莉亚小汉堡·2025-03-11 18:14

【算法】BFS(最短路径问题、拓扑排序)

sharetype=blogcolumn&sharerId=12862161&sharerefer=PC&sharesource=qinjh_&sharefrom=from_link目录边权为1的最短路径问题多源

秦jh_·2025-03-11 18:44

储能变流器硬件工程师能力提升路径

储能变流器（PCS，PowerConversionSystem）作为储能系统的核心部件，其硬件设计涉及电力电子、控制理论、热管理、电磁兼容（EMC）等多领域技术。

DOMINICHZL·2025-03-11 17:08

针对AF调试过程中PD多窗机制是如何打分的

在AF（自动对焦）调试中，PD多窗机制（PhaseDetectionMulti-Window）是提升相位对焦精度和鲁棒性的关键技术，其核心是通过在画面中划分多个相位检测窗口，分别计算各窗口的相位差（PhaseDifference

爱写BUG的长歌·2025-03-11 17:07

【OpenCV C++】存图，如何以时间命名，“年月日-时分秒“产生唯一的文件名呢？“年月日-时分秒-毫秒“ 自动检查存储目录，若不存在自动创建存图

文章目录1生成文件名（格式:"年月日-时分秒"格式）2生成文件名（格式:"年月日-时分秒-毫秒"）3多模式存图函数4综合调用实例5注意：默认参数只能在头文件中定义，不能在实现中重复默认参数mode==1

R-G-B·2025-03-11 16:56

深度学习：CPU和GPU算力

GPU算力：图形处理单元用于并行处理的能力，尤其是在深度学习

壹十壹·2025-03-11 16:55

逆天！外包都开始嫌弃外包了。。。

很多大厂项目一多、人手不够的时候

·2025-03-11 15:30

目标检测

1.概念：目标检测是识别图片中物体并确定其位置的多任务技术，面临目标种类数量多、尺度不均、外部环境干扰等问题。

煤烦恼·2025-03-11 15:22

《Quick Start Kubernetes》读后感

看到《QuickStartKubernetes》的作者对自己所写的书持续地更新，被这种认真打动了，外加这本书只有100多页，所以选择了这本书作为入门k8s的教材。二、这本书写了什么？

·2025-03-11 15:25

有趣的学习Python-第十篇：Python的“魔法宝库”：标准库之旅

接下来，让我们一起探索Python的“魔法宝库”，看看这些“魔法工具”到底有多神奇！10.1操作系统接口：与“魔法世界”互动os模块就像是一个“魔法接口”，可以帮助你与操作系统进行互动。你可以用

王盼达·2025-03-11 15:18

深度解析：DETR的多尺度特征融合

"深度解析：DETR的多尺度特征融合"作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1目标检测的挑战与传统方法的局限性目标检测是计算机视觉领域中的一个基本任务，其目标是识别图像或视频中所有感兴趣的目标，并确定它们的位置和类别

AI天才研究院·2025-03-11 15:17

Webpack打包构建流程

在前端有非常多的资源，如css、js、vue、vue、图片、字体等。

码上跑步·2025-03-11 13:08

异地收款被拦截？一文读懂聚合二维码风控解决方案

随着移动支付的普及，许多商家使用聚合二维码实现多平台收款。但近期不少用户反馈"人在外地扫自家二维码付款却被风控拦截"，这不仅影响经营效率，还可能引发资金冻结风险。

畅联支付·2025-03-11 12:30

50 种不同编程语言的“Hello World”，你知多少？

通常程序员会使用多种编程语言，多的甚至实现了十几种。还有一种称为TTHW（Timeto“Hello,World!”）的方法，来衡量程序员创建一个新的“Hello,World!”程序的时间。

逗逗逗逗666·2025-03-11 12:29

Docker高级应用-限制容器的cpu和内存

一、为什么要用docker限制容器的cpu和内存1.资源隔离与公平分配防止资源争用：在多容器环境中，限制CPU和内存可以避免某个容器占用过多资源，影响其他容器的运行。

云原生的爱好者·2025-03-11 12:25

内容中台的核心架构是什么？

应用层通过可配置化组件对接多终端场景，确保知识库构建

清风徐徐de来·2025-03-11 10:44

如何在DigitalOcean的H100 GPU服务器上运行DeepSeek R1 模型

在DigitalOcean，我们一直在关注开源大语言模型（LLMs）和商业封闭模型之间差距的不断缩小。其中一个最关键的能力就是“推理”，也就是用合乎逻辑、讲得通的方式思考问题。以前，大语言模型的表现比较单一。只要给它们一个提示，它们就会直接给出答案，根本没有什么“二次思考”的过程，也没有什么机制能让模型在出错时自己纠正。这就让它们在遇到那些指令本身就可能有问题的情况时，很难进行深入推理、提出疑问或

DO_Community·2025-03-11 10:44

基于llama_cpp 调用本地模型（llama）实现基本推理

背景llama_cpp是一个基于C++的高性能库（llama.cpp）的Python绑定，支持在CPU或GPU上高效运行LLaMA及其衍生模型（如LLaMA2），并通过量化技术（如GGUF格式）优化内存使用

月光技术杂谈·2025-03-11 10:40

二手劳力士价格暴跌，跌幅比房价还高，昔日的保值神器，怎么一下子就跌了这么多？

二手劳力士价格暴跌的现象，是多重因素共同作用的结果，涉及市场供需失衡、品牌策略调整、经济环境变化以及消费观念转型等。以下从核心原因、市场影响和未来趋势三个维度展开分析：一、暴跌的核心原因供需失衡：稀缺性泡沫破裂劳力士曾通过严格控制年产量（过去十年约100万只/年）和配货规则维持稀缺性，但2022年增产至124万只后，专卖店提货周期从数年缩短至60天，直接刺破了“稀缺神话”。同时，劳力士推出官方认证

日记成书·2025-03-11 09:37

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