大规模分布式训练

深入解析模型蒸馏（Knowledge Distillation）：原理、方法与优化策略

深入解析模型蒸馏（KnowledgeDistillation）：原理、方法与优化策略1.引言随着深度学习模型规模的不断增长，训练和部署大模型的计算成本也越来越高。
赵大仁·2025-03-12 09:48

深入理解分布式锁：原理、应用与挑战

但是在分布式环境中，这种线程间的锁机制已经不起作用了，因为系统会被部署在不同机器上，这些资源已经不是在线程间共享了，而是进程之间共享资源。为了解决这个问题，分布式锁应运而生。本文将详
·2025-03-12 09:23

51-53 CVPR 2024 | DriveWorld：通过自动驾驶世界模型进行 4D 预训练场景理解 （含模型数据流梳理）

24年5月，北京大学、国防创新研究院无人系统技术研究中心、中国电信人工智能研究院联合发布了DriveWorld:4DPre-trainedSceneUnderstandingviaWorldModelsforAutonomousDriving。DriveWorld在UniAD的基础上又有所成长，提升了自动驾驶目标检测、目标追踪、3D占用、运动预测及规划的性能，后期扩大数据集和调整骨干网络大小应该会
深圳季连AIgraphX·2025-03-12 08:43

大模型面试--大模型（LLMs）基础面

以下是一些主流的Transformer模型：GPT系列GPT-2和GPT-3：由OpenAI开发的生成式预训练变换器模型，用于生成高质量的文本。GPT-Neo和GPT-J：由Eleuthe
TAICHIFEI·2025-03-12 08:13

传输分析_基于可重构智能表面的MIMO传输：系统设计，分析和实现

在6G物理层候选使能技术中，将大规模多输入多输出(MIMO)升级成为超大规模MIMO，以及将工作频段扩展至太赫兹频段被公认为有潜力的技术路线。
徐柚柚·2025-03-12 08:12

AIGC是怎么为拥有5000家门店的行业头部企业做内容分发？

最初，我们都沉浸在通过海量数据训练出超级智能的幻想中，但随着时间的推移，我们逐渐意识到，在商业应用中，技术的稳定性和可靠性远比单纯的先进性更为重要。
Tezign_space·2025-03-12 07:06

N1学习打卡笔记

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊Onhot编码one-hot编码的基本思想是将每个类别映射到一个向量，其中只有一个元素的值为1，其余元素的值为0。
无涯学徒1998·2025-03-12 07:06

代理模式（Proxy Pattern）详解

远程访问：通过代理访问分布式系统中的远程对象（
FHKHH·2025-03-12 06:54

机器学习入门指南：从 TensorFlow 到 PyTorch

机器学习是一种通过数据训练模型，使计算机能够自动学习和改进的技术。它主要分
6v6-博客·2025-03-12 06:23

Faster R-CNN原理详解以及Pytorch实现模型训练与推理

《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体检测系统开发】5.【图片风格快速迁移软件开发】6.【人脸表表情识别系统】7.【YOLOv8多目标识别与自动标注软件开发】8.【基于深度学习的行人跌倒检测系统】9.【基于深度学习的PCB板缺陷检测系统
阿_旭·2025-03-12 05:51

cornell grasp data 康奈尔大学抓取数据集 百度云

目前先进的基于视觉和机器人抓取方法都是在该数据集上训练过。该数据集共十组，每组100个物体，共计1000个物体，不仅包含物体的图像，还包含物体的抓取位姿。
工科pai·2025-03-12 05:20

使用AINetwork进行AI模型管理

技术背景介绍AINetwork是一个Layer1区块链，专为管理大规模AI模型而设计。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)。
qahaj·2025-03-12 05:44

携程开源的分布式apollo技术，整合springboot集成实现动态刷新配置

最后这份文档从构建一个键值数据库的关键架构入手，不仅带你建立起全局观，还帮你迅速抓住核心主线。除此之外，还会具体讲解数据结构、线程模型、网络框架、持久化、主从同步和切片集群等，帮你搞懂底层原理。相信这对于所有层次的Redis使用者都是一份非常完美的教程了。整理不易，觉得有帮助的朋友可以帮忙点赞分享支持一下小编~你的支持，我的动力；祝各位前程似锦，offer不断！！！本文已被CODING开源项目：【
2401_84584854·2025-03-12 04:10

Spring Boot 整合 Apollo 配置中心实战

SpringBoot整合Apollo配置中心实战一、Apollo简介二、环境准备三、项目整合步骤四、配置使用示例五、常见问题及解决在分布式系统开发中，配置管理至关重要。
m0_51274464·2025-03-12 04:09

RK3568笔记五十六：yolov8_obb旋转框训练部署

本文基于rknn_model_zoo和山水无移大佬的博客和代码训练模型并部署到正点原子的ATK-DLRK3568板子测试。
殷忆枫·2025-03-12 04:07

RK3568笔记六十八：Yolov11目标检测部署测试

这里不训练自己的模型了，使用官方模型测试。
殷忆枫·2025-03-12 04:07

对开源VLA sota π0的微调——如何基于各种开源数据集、以及你自己的私有数据集微调π0(含我司的微调实践)

前言25年2.4日，几个月前推出π0的公司PhysicalIntelligence(π)宣布正式开源π0及π0-FAST，如之前所介绍的，他们对用超过10,000小时的机器人数据进行了预训练该GitHub
v_JULY_v·2025-03-12 04:07

如何使用 SparkLLM 进行自然语言处理

iFLYTEK开发的SparkLLM便是这样一个大规模认知模型。通过学习大量文本、代码和图像，SparkLLM能够理解和执行基于自然对话的任务。
shuoac·2025-03-12 04:36

使用Couchbase中的向量搜索进行智能查询

技术背景介绍Couchbase是一种强大的分布式NoSQL数据库，广泛应用于云、移动、AI和边缘计算应用中。其向量搜索功能，作为全文搜索服务的一部分，支持在应用中进行高效的语义查询。
eahba·2025-03-12 04:05

RDD 行动算子

在ApacheSpark中，RDD（弹性分布式数据集）是核心数据结构之一。行动算子会触发实际的计算并返回结果或执行某些操作。
阿强77·2025-03-12 03:02

日常工作，MQ的7种常用使用场景

目录1.异步处理详细解释运用场景代码示例2.流量削峰详细解释运用场景代码示例3.日志处理详细解释运用场景代码示例4.数据同步详细解释运用场景代码示例5.任务调度详细解释运用场景代码示例6.分布式事务详细解释运用场景代码示例
浪九天·2025-03-12 03:57

Spring Cloud相关面试题

SpringCloud是一个基于SpringBoot构建的微服务开发工具集，用于简化分布式系统开发，提供服务注册与发现、配置管理、全链路监控等功能。2.SpringCloud的核心组件有哪些？
努力的搬砖人.·2025-03-12 02:53

《自然语言处理实战入门》深度学习 ---- 预训练模型初探

文章大纲前言预训练模型简介语言表示学习神经上下文编码器为何需要预训练模型发展历史主流预训练模型预训练模型与分类将PTMs应用至下游任务微调策略未来研究方向参考文献前言随着深度学习的发展，各种神经网络被广泛用于解决自然语言处理
shiter·2025-03-12 02:21

DeepSeek发展背景和前景

2.技术演进：2024年1月：发布首个大模型DeepSeekLLM，包含670亿参数，在2万亿token的数据集上训练，性能超越Llama270BBase。202
爱吃苹果的日记本·2025-03-12 02:18

第20周：Pytorch文本分类入门

目录前言一、前期准备1.1环境安装导入包1.2加载数据1.3构建词典1.4生成数据批次和迭代器二、准备模型2.1定义模型2.2定义示例2.3定义训练函数与评估函数三、训练模型3.1拆分数据集并运行模型3.2
weixin_46620278·2025-03-12 01:44

Pytorch 张量的scatter_add_方法介绍

它常用于分布式计算、加权聚合以及自定义深度学习层等场景。函数签名Tensor.scatter_add_(dim,index,src)→Tensor参数说明dim(int)：指定沿着哪个维度
qq_27390023·2025-03-12 01:42

NLP新手入门-第N1周：Pytorch文本分类入门

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制目录一、课题背景和开发环境二、环境安装三、文本分类1.加载数据2.构建词典3.生成数据批次和迭代器4.定义模型5.定义实例6
Oaix Nay·2025-03-12 01:42

28.代码随想录算法训练营第二十八天|122. 买卖股票的最佳时机 II，55. 跳跃游戏，45. 跳跃游戏 II，1005. K 次取反后最大化的数组和

28.代码随想录算法训练营第二十八天|122.买卖股票的最佳时机II，55.跳跃游戏，45.跳跃游戏II，1005.K次取反后最大化的数组和122.买卖股票的最佳时机II-力扣（LeetCode）给你一个整数数组
白鹭鸣鸣！·2025-03-12 00:08

Python 在深度学习中的应用

深度学习是机器学习的一个分支，它通过构建和训练深层神经网络来实现对数据的学习和理解。Python作为一种简洁、易读、功能强大的编程语言，在深度学习领域得到了广泛的应用。
2501_90435375·2025-03-12 00:38

Bert的使用

dataloaderfromtorch.utils.dataimportDataLoader,Datasetfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#给X,Y和分割比例，分割出来一个训练集和验证机的
巨鹿..·2025-03-12 00:31

PyTorch 中的混合精度训练方法，从 autocast 到 GradScalar

PyTorch的混合精度训练主要由两个方法实现：amp.autocast和amp.GradScalar。在这两个工具的帮助下，可以实现以torch.float16的混合精度训练。
Syntax_CD·2025-03-12 00:01

考研复习时间规划：从迷茫到高效备考的进阶之路

基础阶段需要全面梳理知识体系，强化阶段着重攻克重点难点，冲刺阶段则要进行查漏补缺和模拟训练。每个阶段都有其特定的任务和目标，考生需要根据这些特征合理安排时间。考研复习的时
闲虎考研·2025-03-11 22:16

跨领域算法安全优化与可解释实践

通过整合联邦学习的分布式架构与量子计算的高效特性，构建兼顾隐私保护与运算效率的算法优化范式，同时引入动态可解释性分析技术，为医疗影像诊断、金融风险预测等高敏感场景提供决策透明度保障。
智能计算研究中心·2025-03-11 22:43

智能算法安全与跨领域创新实践

当前研究重点围绕算法可解释性增强、动态风险评估及数据安全防护展开，通过融合联邦学习的分布式协作框架、量子计算的算力突破以及注意力机制的特征聚焦能力，构建起多模态技术融合的创新路径。
智能计算研究中心·2025-03-11 22:13

A800算力部署实战策略

本书以A800芯片的并行计算特性为切入点，深入探讨算力密度与能效比之间的动态平衡机制，覆盖硬件拓扑优化、分布式任务调度、跨架构编译优化等核心环节。
智能计算研究中心·2025-03-11 22:42

模型优化前沿趋势与行业应用实战

以联邦学习为代表的数据隐私保护技术，正在重构跨机构协作的模型训练范式，而量子计算与神经架构搜索（NAS）的结合，为超参数优化开辟了新维度。
智能计算研究中心·2025-03-11 22:12

算力安全创新驱动未来趋势endofsentence

当前算力架构正经历从集中式向分布式演进，通过异构加速芯片、动态资源调度算法及绿色能效优化，显著提升算力基础设施的可扩展性与可靠性。
智能计算研究中心·2025-03-11 22:42

H800实战应用深度解析endofsentence

下表展示了H800在不同场景下的性能表现对比：场景类型训练速度提升推理延迟降低能效比提升自然语言处理35%22%40%计算机视觉28%18%33%推荐系统41%29%37%资深系统架构师指出："H800
智能计算研究中心·2025-03-11 22:12

DeepSeek高效AI创作成本革新endofsentence

该系统通过多任务联合训练框架，在自然语言理解、代码生成和跨模态处理方面展现出显著优势。其混合专家架构采用动态路由机制，实现参数利用率提升40%以上，在保持模型容量的同时将推理成本降低68%。
智能计算研究中心·2025-03-11 22:12

什么是分布式系统？什么是微服务架构？

什么是分布式系统？分布式系统是由一组通过网络进行通信、为了完成共同的任务而协调工作的计算机节点组成的系统。分布式系统的出现是为了用廉价的、普通的机器完成单个计算机无法完成的计算、存储任务。
BELONGS TO YOU .·2025-03-11 21:38

DeepSeek大语言模型下几个常用术语

AI人工智能实现人类第二脑”（大概是这个意思）更多内容，可关注公众号“一名程序媛”，我们一起从0-1学编程基本概念AI人工智能NLP自然语言处理LLM大语言模型HuggingFace一个提供了丰富的预训练模型和工具库的平台网站
曲幽·2025-03-11 21:36

Python机器学习实战：使用Flask构建机器学习API

机器学习实战：使用Flask构建机器学习API作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在数据科学和机器学习领域，模型训练和部署一直是重要的挑战
AI天才研究院·2025-03-11 20:03

一张表多少记录，会成为大表？如何计算

比如，对于MySQL来说，百万级别的记录可能已经算大表，而对于一些分布式数据库，可能处理十亿级别的数据才算挑战。接下来，用户可能想知道如何判断自己的表是否过大，以及如何计算这个阈值。
18你磊哥·2025-03-11 20:02

Spring Boot 集成 Kettle

Kettle通过其强大的功能和灵活性，帮助企业高效地处理大规模数据集成任务。主要组成部分Spoon：用途：Spoon是Kettle的图形化设计工具。用户可以使用Spoon设计和调试ETL转换和作业。
m0_74824112·2025-03-11 20:01

使用Spring Boot集成Kafka开发：接收Kafka消息的Java应用

Kafka是一个分布式的流处理平台，它具有高吞吐量、可扩展性和容错性的特点。SpringBoot提供了与Kafka集成的便捷方式，使得开发者可以轻松地创建Kafka消息接收应用。
YazIdris·2025-03-11 20:30

讲一下Spark的shuffle过程

首先Spark的shuffle是Spark分布式集群计算的核心。Spark的shuffle可以从shuffle的阶段划分，shuffle数据存储，shuffle的数据拉取三个方面进行讲解。
冰火同学·2025-03-11 20:29

Spring Boot 集成 Kafka

在现代软件开发中，分布式系统和微服务架构越来越受到关注。为了实现系统之间的异步通信和解耦，消息队列成为了一种重要的技术手段。Kafka作为一种高性能、分布式的消息队列系统，被广泛应用于各种场景。
m0_74824592·2025-03-11 20:57

2025 年政府工作报告中的科技要点解读以及机会点

壮大新兴产业：深入推进战略性新兴产业融合集群发展，开展新技术新产品新场景大规模应用示范行动，推动商业航天、低空经济等新兴产业
番茄老夫子·2025-03-11 19:56

入坑 Python 全能实战小白训练营，470 集干货 12.9G 大揭秘！

家人们，我最近挖到了一个Python学习的宝藏——Python全能实战小白训练营。整整470集，内容超丰富，资源包有12.9G，完全就是为咱们这些想系统学习Python的小白量身定制的。
七七知享·2025-03-11 19:54

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
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