并行训练

MediaPipe：实时多媒体处理框架

通过充分利用硬件加速和并行
KsClang·2025-03-25 05:16

群核科技开源空间理解生成模型SpatialLM, 构建具身智能训练基座

在今年的英伟达GTC全球大会上，群核科技自主研发的空间理解模型SpatialLM宣布正式开源。该模型仅通过一段视频即可生成物理正确的3D场景布局。就像我们环顾四周环境便可以理解背后的空间结构一样，SpatialLM模型能够基于从视频中提取的点云数据，准确认知和理解其中的结构化场景信息，并将它以脚本语言的形式呈现出来。SpatialLM是一种3D大语言模型，旨在处理3D点云数据并生成结构化的3D场景
·2025-03-25 04:10

【CUDA】了解GPU架构

目录一、初步认识二、Fermi架构三、Kepler架构3.1动态并行3.2Hyper-Q一、初步认识SM（StreamingMultiprocessors）是GPU架构中非常重要的部分，GPU硬件的并行性就是由
GG_Bond21·2025-03-25 04:07

Momentum优化器的超参数调优方法

Momentum优化器的超参数调优方法1.背景介绍在深度学习领域，优化器是训练神经网络的关键组件之一。优化器的选择和调优直接影响模型的收敛速度和最终性能。
AI天才研究院·2025-03-25 03:34

MarsCode AI为什么适合教育场景

，匹配不同学习阶段需求‌13利用LSTM神经网络预测知识盲点，推荐针对性练习（准确率92%）‌38‌智能题库系统‌集成近千道编程题目，含字节跳动等大厂面试真题‌56通过GAN网络生成新型题目，避免重复训练导致
test猿·2025-03-25 03:32

智能体的自适应学习：应对动态环境变化的策略与方法

传统机器学习依赖于预先收集的静态数据集进行训练，这种方法在面对不断变化的环境时显得捉襟见肘。
熵减画眉·2025-03-25 01:48

（附论文笔记+项目源码+训练技巧）

用14张思维导图+32个实战项目，拆解出普通人可复制的进阶路径，文末送《大模型学习大礼包》（含2TB预训练数据+行业白皮书）。一、为什么你的大模型学习总是卡壳？
大模型入门教程·2025-03-25 01:17

机器学习-分类模型-非线性模型

支持向量机(SVM)通过核函数处理非线性分类（如RBF核）小样本非线性数据svm.SVCK近邻(K-NearestNeighbors)基于局部相似性，无需训练模型小数据量，特征空间均匀neighbors.KNeighborsClassifier
恸流失·2025-03-25 01:17

模型部署全流程：SavedModel、TFLite、TF.js、ONNX 的导出与实战

从训练到导出，用户可根据目标平台灵活选择格式，部署到：服务端（TFServing/TensorRT）移动端（TensorFlowLite）浏览器端（TensorFlow.js）多框架跨平台（ONNX）本章我们将覆盖四大部署格式
AI筑梦师·2025-03-25 00:44

NPU上如何使能pytorch图模式

它通过将PyTorch的动态图转换为静态图，并利用Just-In-Time（JIT）编译技术，显著提高模型的推理速度和训练效率。
·2025-03-25 00:34

HarmonyOS Next：多个异步任务同时执行并在所有异步任务执行完再制定其他操作

可以按照以下步骤使用Promise.all()来实现并行执行多个异步任务：创建多个Promise对象：每个Promise对象代表一个异步任务。将这
·2025-03-25 00:33

阿里一面都会考什么？

今天分享的是训练营的朋友在阿里一面的面试题，内容涉及Redis的核心知识点和LRU算法的实现。这些内容非常实用，尤其是对正在准备面试或工作中需要用到Redis的同学。一起来看看吧！
·2025-03-25 00:02

从沈抖到谢广军，百度智能云何时“云开月明”？

今年2月，百度智能云全员会上沈抖向友商“开炮”，表示DeepSeek的来势汹汹，首当其冲的AI产品，是字节跳动的豆包，理由是其训练成本和投流成本都很高。
互联网江湖·2025-03-25 00:39

深入理解计算机系统_第一章_计算机系统漫游

上下文程序被其他程序翻译成不同的格式了解编译系统如何工作是大有益处的处理器读出并解释存储在内存中的指令系统的硬件组成运行hello程序高速缓存至关重要存储设备形成层次结构操作系统管理硬件进程线程虚拟内存文件系统之间利用网络通信重要主题Amdahl定律并发和并行计算机系统中抽象的重要性小结写在前面今天是
真的姜立明·2025-03-24 23:36

基于Hugging Face的Transformer实战

HuggingFace生态提供：30,000+预训练模型（BERT、GPT、T5等）统一的TransformerAPI接口快速实现下游任务迁移企业级部署工具（Optimum、InferenceEndpoints
小诸葛IT课堂·2025-03-24 23:03

在 web 部署 YOLOv8目标检测（Django+html）

本文介绍如何将自己训练好的模型在网页上进行应用，使用Django+html进行部署，能够对视频和图像进行识别，并显示到页面上，下面是一个效果：上传和另外7个页面-个人-MicrosoftEdge2025
Edward-tan·2025-03-24 22:59

万字长文总结多模态大模型后训练

万字长文总结多模态大模型后训练作者：yearn原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31278114666本文介绍下我们对多模态alignment近期一系列进展的整理和总结大语言模型
强化学习曾小健·2025-03-24 21:49

关于 vue2 vue3 响应式数据，及如何清空、重置对象

在一个项目中，后台用的vue3，前端用的是uniappvue2，项目几乎是并行开发，然后在一个vue2数据清空的方法里直接写了一个this.form={}的代码，结果页面出现残留数据让我进一步了解了vue2
xixixin_·2025-03-24 20:45

深度学习：让机器学会“思考”的魔法

1.训练过程：从“笨拙”到“熟练”2.损失函数：衡量“错误”的尺子3.反向传播：从错误中“反思”四、深度学习的“超能力”1.图像
AI极客Jayden　·2025-03-24 18:50

群体智能优化算法-模拟退火优化算法（Simulated Annealing, SA，含Matlab源代码）

SA具有收敛速度快、计算复杂度低、适用于连续优化问题等特点，被广泛应用于组合优化、函数优化、神经网络训练等领域。算法介绍1.主要
HR Zhou·2025-03-24 17:17

第三十九个问题-详细讲讲PPO & GRPO原理

PPO（ProximalPolicyOptimization）原理详解PPO（近端策略优化）是OpenAI于2017年提出的强化学习算法，旨在解决传统策略梯度方法中训练不稳定和样本效率低的问题。
释迦呼呼·2025-03-24 17:45

代码随想录算法训练营第四十一天 | hot65/100| 33.搜索旋转排序数组、153.寻找旋转排序数组中的最小值、155.最小栈、394.字符串解码

33.搜索旋转排序数组思路是：数组可能有两种情况2345671和6712345将数组一分为二，其中一定有一个是有序的，每次判断前半部分是有序的还是后半部分是有序的，每次只在有序的那部分里找。无序那部分不管（没找到会重新一分为二，继续在有序的一半里找，迟早会找到）注意点：这道题重点是记住边界条件（哪些是小于等于小于大于等于大于）有小于等于/大于等于的情况是因为，如果出现[2,1]中找1的情况，需要有
boguboji·2025-03-24 17:42

代码随想录算法训练营第三十八天 | hot57/100| 114.二叉树展开为链表、437.路径总和III、124.二叉树中的最大路径和、22.括号生成

114.二叉树展开为链表思路是：（1）定义方法，先序遍历保证顺序，把节点按顺序保存（2）再for循环转成链表，一列都是往右排列完整代码：classSolution{  publicvoidflatten(TreeNoderoot){    Listlist=newArrayList();    preorderTraversal(root,list);    intsize=list.size()
boguboji·2025-03-24 17:42

代码随想录算法训练营第十天 | 栈与队列part01| 232.用栈实现队列 、225. 用队列实现栈、 20. 有效的括号、1047. 删除字符串中的所有相邻重复项

232.用栈实现队列栈与队列的基本知识：Stackstack=newStackq=newLinkedListstack=newStack显然是存储整数类型，如果要存储字符，应该用Dequedeque=newLinkedListstack=newStack<>();还有我写for(inti=0;i
boguboji·2025-03-24 17:12

代码随想录算法训练营第二十三天 | 回溯算法part02| 39. 组合总和、40.组合总和II、131.分割回文串

39.组合总和这道题和前面组合问题的区别是，取的元素可以重复，也就是遍历的时候，同一个元素可以一直取。所以for循环里，逐个添加元素，判断和大于目标时break（否则会一直加）还是新建二维数组放结果，一维数组放path。输入参数为放结果数组、path、提供的数组、目标值、目前总和sum、startIndex提前把提供的数组排序，用Arrays.sort()这样sum超过target就break递归
boguboji·2025-03-24 17:41

LLM大模型提示工程Prompt Engineering

在LLM中影响词汇的分布主要通过两种方式，一种是通过提示（Prompting），另外一种就是通过训练（Training）。
Langchain·2025-03-24 16:08

AI算力要变天了？一文搞懂ASIC和GPU

从早期的简单模型训练到如今的大规模语言模型如ChatGPT等的出现，对算力的需求呈爆发式增长。01那什么是ASIC和GPU？ASIC：定制化
·2025-03-24 15:08

优选算法训练篇07--力扣LCR179.查找总价格为目标值的两个商品

目录1.题目链接：LCR179.查找总价格为目标值的两个商品2.题目描述：3.解法一(暴力解法，会超时)：4.解法二(双指针-对撞指针):1.题目链接：LCR179.查找总价格为目标值的两个商品2.题目描述：购物车内的商品价格按照升序记录于数组price。请在购物车中找到两个商品的价格总和刚好是target。若存在多种情况，返回任一结果即可。示例1：输入：price=[3,9,12,15],tar
大胆飞猪·2025-03-24 15:28

算力租赁：人工智能时代的“水电煤”革命——以NVIDIA 4090为例解读下一代算力解决方案

引言：当AI算力需求遇上“算力饥渴症”2023年，ChatGPT仅用2个月突破1亿用户，StableDiffusion让普通人秒变艺术家，但背后是单次训练消耗超10万GB内存、千亿级参数的恐怖算力需求。
·2025-03-24 14:07

英伟达开源超强模型Nemotron-70B；OpenAI推出Windows版ChatGPT桌面客户端

该模型在多项基准测试中表现优异，采用混合训练方法和人类反馈强化学习，模型权重已在HuggingFace发布。Niemotron-70B的开发基于Llama-3.1，且开源数据集加强其训练效果。
go2coding·2025-03-24 14:55

代码随想录算法训练营Day19| LeetCode 77 组合、216 组合总和 III、17 电话号码的字母组合

理论基础回溯的本质是穷举，也就是暴力求解，它是递归的一部分。所有回溯法解决的问题都可以抽象为树形结构，因为回溯法解决的都是在集合中递归查找子集，集合的大小构成了树的宽度，递归的深度就构成了树的深度（cr.代码随想录）。应用回溯一般被用于以下几种问题（cr.代码随想录）的求解中：组合问题：N个数里面按一定规则找出k个数的集合切割问题：一个字符串按一定规则有几种切割方式子集问题：一个N个数的集合里有多
今天也要早睡早起·2025-03-24 13:17

同步（Synchronous）、异步（Asynchronous）、并行、并发

同步（Synchronous）、异步（Asynchronous）、并行、并发同步方法调用一旦开始，调用者必须等到方法调用返回后，才能继续后续的行为。简单来说，同步就是程序必须按照顺序来一一执行。
遥不可及~~斌·2025-03-24 13:16

单片机 - 串行通信 & 并行通信、接口类型及常见通信协议详细解析

串行通信、并行通信、接口类型及常见通信协议详细解析1.并行通信vs.串行通信通信方式主要分为并行通信（ParallelCommunication）和串行通信（SerialCommunication），两者的主要区别在于数据传输的方式
Peter_Deng.·2025-03-24 11:00

MySQL 中，分库分表机制和分表分库策略

提高并发能力：多个数据库或表可以并行处理请求，提高系统吞吐量。降低单点故障风险：数据分散存储，单个数据库或表故障不会影响整个系
小赖同学啊·2025-03-24 11:55

【AI大模型】搭建本地大模型GPT-NeoX：详细步骤及常见问题处理

搭建本地大模型GPT-NeoX：详细步骤及常见问题处理GPT-NeoX是一个开源的大型语言模型框架，由EleutherAI开发，可用于训练和部署类似GPT-3的大型语言模型。
qzw1210·2025-03-24 09:13

“统计视角看世界”专栏阅读引导

六西格玛基础2.帕累托图3.直方图4.散点图基础5.散点图高阶6.多变量可视化7.密度图进阶8.回归分析配套文字说明：入门基石（必读）《1.六西格玛遇上Python》→方法论总纲，建议优先精读基础三剑客（可并行
赛卡·2025-03-24 09:40

LLMOps 是什么？

这些操作可以涵盖多个领域，例如模型的训练、推理优化、部署、监控、故障排除等。在实际应用中，LLMOps的目标是提高语言模型的效率和效果，确保模型能够在各种实际场景中顺利运行。
AI Agent首席体验官·2025-03-24 08:35

【操作系统】双缓冲机制(含原理、优势、实现方式、应用场景)

双缓冲的实现方式1.硬件级双缓冲2.软件级双缓冲3.性能提升对比五、双缓冲的挑战与解决方案六、总结双缓冲机制是一种通过使用两个缓冲区（BufferA和BufferB）来优化数据传输或处理效率的技术，其核心原理是并行处理与交替切换
司六米希·2025-03-24 08:56

万字深度解析：DeepSeek-V3为何成为大模型时代的“速度之王“？

引言在AI军备竞赛白热化的2024年，DeepSeek-V3以惊人的推理速度震撼业界：相比前代模型推理速度提升3倍，训练成本降低70%。
羊不白丶·2025-03-24 07:55

YOLOV8多模态(可见光+红外光，基于Ultralytics官方代码实现）

多模态目标检测前言：环境配置要求1.数据集DroneVehicle数据集(可见光+热红外)2.数据集文件格式(labeles:YOLO格式)3.权重文件下载4.配置模型yaml文件和数据集yaml文件5.训练
@M_J_Y@·2025-03-24 07:20

Deepseek和豆包在技术创新方面有哪些相同点与不同点？

该架构将模型拆分为多个“专家”，训练和推理时让不同“专家”负责不同任务或数据子集，提高模型表达能力和效率，降低训练成本。模型优化以提升性能：都通过
alankuo·2025-03-24 06:16

【机器学习】算法分类

1、有监督学习1.1定义使用带标签的数据训练模型。有监督学习是机器学习中最常见的一种类型，它利用已知的输入特征和对应的输出标签来训练模型，使模型能够学习到特征与标签之间的映射关系。
CH3_CH2_CHO·2025-03-24 05:08

基于STC89C52的8255并行口拓展实验

摘要本文围绕基于STC89C52单片机的8255并行口扩展实验展开，详细阐述实验原理、硬件设计、软件编程及Proteus仿真实现过程。
@小张要努力·2025-03-24 05:00

基于 PyTorch 的 MNIST 手写数字分类模型

代码主要包括数据的加载与预处理、神经网络模型的构建、损失函数和优化器的定义、模型的训练、评估以及最终模型的保存等步骤。
欣然～·2025-03-24 04:27

使用Titan Takeoff进行高效的自然语言处理模型推理

在自然语言处理(NLP)领域，每一家企业都在寻求更高效的模型训练和推理解决方案。TitanML的平台通过训练、压缩和推理优化帮助企业构建和部署更佳、更小、更便宜、更快速的NLP模型。
scaFHIO·2025-03-24 04:54

代码随想录算法训练营DAY59｜110.字符串接龙、105.有向图的完全可达性、106. 岛屿的周长

110.字符串接龙fromcollectionsimportdequedeffindshortestpath(strlist,beginstr,endstr):que=deque()visited={}que.append(beginstr)visited[beginstr]=1result=0whileque:cur=que.popleft()result=visited[cur]foriinr
阿緑·2025-03-24 03:42

基于NanoDet的无人机交通违规监控系统设计与实现

本博客详细介绍了数据集的构建、模型的训练与推理、碰撞检测算法的实
深度学习&目标检测实战项目·2025-03-24 02:09

代码训练day7哈希表2

1.四数相加IIleetcode454哈希表判断是否存在classSolution{//四数相加ii统计个数publicintfourSumCount(int[]nums1,int[]nums2,int[]nums3,int[]nums4){HashMapmap=newHashMapmagazine.length())returnfalse;//java字符串长度s.length()for(cha
徵686·2025-03-24 02:02

量化交易系统中如何处理机器学习模型的训练和部署？

microPythonPython最小内核源码解析NI-motion运动控制c语言示例代码解析python编程示例系列python编程示例系列二python的Web神器Streamlit如何应聘高薪职位量化交易系统中，机器学习模型的训练和部署需要遵循一套严密的流程
openwin_top·2025-03-24 01:27

异步编程中的并发编程优化

3.基本算法原理和具体操作步骤1.串行执行2.并行执行3.任务分片4.超时重试5.异步回调6.消息队列7.缓存8.异步框架9.模型选择4.具体代码实例和解释说明模块划分1.串行执行2.并行执行3.任务分片
AI天才研究院·2025-03-24 01:26
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