性能优化深度学习cpu模型第15页

地平线旭日x3派部署yolov8

地平线旭日x3派部署yolov8总体流程1.导出onnx模型导出YOLOV8_onnxruntime.py验证onnxutils.py2.在开发机转为bin模型2.1准备数据图片2.2转换必备的yaml

巴啦啦魔仙变！！·2024-09-09 18:28

如何从0开始搭建一个大语言模型并进一步训练微调?

知识增强类大语言模型作为生成式AI技术的代表，也是最早进入我们工作和生活的落地场景，随着国内外各个大语言基础模型的快速更新迭代，我们生活中都或多或少在接触着大语言模型，如你手机的语音助手，或者国内热门生成式

高校俱乐部·2024-09-09 18:26

Java性能优化传奇之旅--Java万亿级性能优化之Java 性能优化传奇：热门技术点亮高效之路

亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：Ja

青云交·2024-09-09 18:26

Java性能优化传奇之旅--Java万亿级性能优化之电商平台高峰时段性能优化：多维度策略打造卓越体验

亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：Ja

青云交·2024-09-09 18:25

AI 时代风暴：程序员的核心竞争力大揭秘

引言：在当今科技浪潮以排山倒海之势汹涌澎湃之际，人工智能宛如璀璨星辰般不断涌现，AIGC（如chatgpt、midjourney、claude等）大语言模型如雨后春笋般破土而出，AI辅助编程工具更是以风驰电掣之速迅速席卷编程领域的每一个角落

青云交·2024-09-09 18:24

Java面试题--JVM大厂篇之揭秘：如何通过优化 CMS GC 提升各行业服务器响应速度

在大规模Java应用的浩瀚世界里，性能优化始终是我们聚焦的核心要点，尤其是当我们面对那些对响应速

青云交·2024-09-09 17:24

Java面试题--JVM大厂篇之高并发Java应用的秘密武器：深入剖析GC优化实战案例

在高并发的现代应用中，垃圾回收器（GC）是Java性能优化的重要环节。尤其在CMS（ConcurrentMark-Sweep）GC曾经担任主角的日子里，适当的调优和优化措施至关重要。

青云交·2024-09-09 17:23

Java面试题--JVM大厂篇之深入探讨Serial GC的应用场景

由于没有多余的处理器资源，单线程的垃圾回收操作不会导致额外的上下文切换开销，从而能够最大化地利用CPU资源。

青云交·2024-09-09 17:23

Java面试题--JVM大厂篇之深入解析G1 GC——革新Java垃圾回收机制

伊甸园区（EdenRegion）2.幸存者区（SurvivorRegion）3.老年代区（OldGenerationRegion）二、区域划分的优势:三、图片解析:结束语：引言:在Java应用开发中，性能优化始终是一个重要而又棘手的话题

青云交·2024-09-09 17:22

Java面试题--JVM大厂篇之深入解析JVM运行时数据区：Java开发者必读

引言：Java虚拟机（JVM）是Java编程语言的重要组件，它不仅实现了Java程序的跨平台特性，还高度关注内存管理和性能优化。在JVM的体系结构中，运行时数据区是实现这些特性的关键部分。

青云交·2024-09-09 17:52

Java面试题--JVM大厂篇之掌握JVM性能优化：选择合适的垃圾回收器

掌握JVM性能优化：选择合适的垃圾回收器引言: 在Java开发中，性能优化往往是提高应用稳定性和用户体验的关键所在。而垃圾回收器的选择和优化，是JVM性能调优的核心环节。

青云交·2024-09-09 17:51

Java性能优化：垃圾回收算法的神秘面纱揭开！

引言：在Java虚拟机（JVM）中，垃圾回收（GC）算法的精妙设计确保了高效内存管理，减轻了开发者手动管理内存的负担。下面描述的算法不仅提高了应用程序的性能，而且还能在不牺牲系统稳定性的前提下，支持大型、复杂的应用环境。正文：标记-清除（Mark-Sweep）算法：先通过精确标记出所有可达（活跃）对象，然后清扫掉所有未标记（非活跃）对象，释放其占用的内存。尽管简单高效，这一过程可能产生内存碎片，影

青云交·2024-09-09 17:50

四、Django模型

ModelModel(模型)简而言之即数据模型，是一个Django应用的核心。模型不是数据本身（比如数据表里的数据),而是抽象的描述数据的构成和逻辑关系。

DAIHAO丶·2024-09-09 17:49

德克萨斯大学奥斯汀分校自然语言处理硕士课程汉化版(第十一周) - 自然语言处理扩展研究

自然语言处理扩展研究1.多语言研究2.语言锚定3.伦理问题1.多语言研究多语言(Multilinguality)是NLP的一个重要研究方向，旨在开发能够处理多种语言的模型和算法。

Encarta1993·2024-09-09 16:44

2023-07-12

模型：xxmix9realistic_v30LoRA：,,,室内、起居室、咖啡杯等构建环境氛围效果图1(SFW:2),HDR,UHD,8K,bestquality,masterpiece,Highlydetailed

大法师的输出·2024-09-09 16:22

【Tools】Prompt Engineering简介

摇来摇去摇碎点点的金黄伸手牵来一片梦的霞光南方的小巷推开多情的门窗年轻和我们歌唱摇来摇去摇着温柔的阳光轻轻托起一件梦的衣裳古老的都市每天都改变模样方芳《摇太阳》大模型中的PromptEngineering

音乐学家方大刚·2024-09-09 16:13

垂类大模型：领域专家参与的重要性

早期的AI模型专注于处理和分析任务，如图像识别、语音识别和情感分析。这些模型通常是在大型数据集上训练的，标注任务多可以由具有一般技能的人类执行，早期模型中的缺陷可以被标注员轻松识别和纠正。

澳鹏Appen·2024-09-09 15:39

机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类

区别于树的结构和构造算法）2.2决策树算法详解2.3决策树的应用3.算法设计3.1数据分析3.1.1Iris数据集基本介绍3.1.2样本标签值分布3.1.3样本特征值分布3.1.4相关性热力图3.2建立决策树3.3模型调优

Ausgelebt·2024-09-09 15:08

微机原理——从基础到实践的全面解析

文章目录微机原理——从基础到实践的全面解析1.微型计算机的基本组成1.1.CPU的内部结构2.指令的执行过程2.1.指令的类型3.存储器系统3.1.RAM与ROM的区别3.2.存储器的工作原理4.中断系统与

小朱在敲代码·2024-09-09 15:38

目标检测-YOLOv1

YOLOv1介绍YOLOv1（YouOnlyLookOnceversion1）是一种用于目标检测的深度学习算法，由JosephRedmon等人于2016年提出。

wydxry·2024-09-09 15:06

【论文速读】| SEAS：大语言模型的自进化对抗性安全优化

基本信息原文作者:MuxiDiao,RumeiLi,ShiyangLiu,GuogangLiao,JingangWang,XunliangCai,WeiranXu作者单位:北京邮电大学,美团关键词:大语言模型

云起无垠·2024-09-09 15:06

如何用RoBERTa高效提取事件文本结构特征：多层次上下文建模与特征融合

RoBERTa作为一种预训练语言模型，可以很好地捕捉输入文本的上下文和依赖关系。具体步骤如下：1.文本预处理在提取事件文本的结构特征之前，需要对文本进行适当的预处理。

大多_C·2024-09-09 15:05

揭秘GLM-130B爆火秘诀：颠覆性自回归填空和二维位置编码的训练黑科技

GLM（通用语言模型）的训练过程确实复杂，尤其是涉及到其独特的预训练目标和架构调整。让我来详细解释一下GLM的训练过程。

大多_C·2024-09-09 15:34

conda进行transformers安装

condacreate-nmyenvpython=3.8安装numpy和pytorchcondainstallnumpycondainstallpytorchtorchvisiontorchaudiocpuonly-cpytorch-cconda-forge

大多_C·2024-09-09 15:04

探索数据变换：Transform在数据分析中的重要性

在数据分析和机器学习领域，数据变换（Transform）是一个至关重要的步骤，它直接影响到模型的性能和结果的准确性。本文将深入探讨数据变换的概念、方法以及它在现代数据分析中的应用。

Lill_bin·2024-09-09 15:32

Linux 大文件和大量小文件的复制策略

在Linux上复制大文件或大量小文件时，可以根据文件的类型、数量以及硬件配置（如硬盘类型、CPU、内存）选择不同的复制策略，以提高复制效率。

爱吃瓜的猹z·2024-09-09 15:01

时间序列分析技巧（二）：ARIMA模型建模步骤总结

个人介绍:研一｜统计学｜干货分享擅长Python、Matlab、R等主流编程软件累计十余项国家级比赛奖项，参与研究经费10w、40w级横向文章目录1目的2ARIMA模型建模流程图解

小墨&晓末·2024-09-09 14:00

【Python之Streamlit】第1章：Streamlit简介

借助Streamlit，您可以使用简单的Python代码即可创建交互式数据可视化、机器学习模型演示和可部署的仪表板。1.2Streamlit的主要特点无代码界面：无需编写HT

civilpy·2024-09-09 14:58

论文翻译：arxiv-2024 Data Contamination Quiz: A Tool to Detect and Estimate Contamination in Large

ATooltoDetectandEstimateContaminationinLargeLanguageModelshttps://arxiv.org/abs/2311.06233数据污染测验：一种检测和估计大型语言模型中污染的工具文章目录数据污染测验

CSPhD-winston-杨帆·2024-09-09 14:28

网络安全最新SARIMA季节项时间序列分析流程+python代码

文章目录数据流程流程分割1画图2季节项和周期项的去除3平稳性检验4白噪声检验5模型拟合6模型定阶AIC/BIC准则7检查残差是否通过检验7.1若通过检验7.2若未通过检验8模型的预测9模型的评价画图均方差等总的代码参考数据数据网站

2401_84301389·2024-09-09 14:27

torch.nn中的22种loss函数简述

2.NLLLoss(负对数似然损失)首先找到每个样本模型预测的概率分布中对应于真实标签的那个值，然后取这个值的负数，最后对所有样本的损失取平均。

01_6·2024-09-09 14:25

两种常用损失函数：nn.CrossEntropyLoss 与 nn.TripletMarginLoss

两种用于模型训练的损失函数：nn.CrossEntropyLoss和nn.TripletMarginLoss。它们在对比学习和分类任务中各自扮演不同的角色。接下来是对这两种损失函数的详细介绍。

大多_C·2024-09-09 14:55

深度学习框架人工智能操作系统训练&前向推理 PyTorch Tensorflow MindSpore caffe 张量加速引擎TBE 深度学习编译器多面体 polyhedral AI集群框架

深度学习框架人工智能操作系统训练&前向推理深度学习框架发展到今天，目前在架构上大体已经基本上成熟并且逐渐趋同。

EwenWanW·2024-09-09 13:54

华为云Flexus云服务器X实例与AI技术融合的实践探索

本文将深入探讨华为云Flexus云服务器X实例与AI技术的融合应用，通过实际案例展示如何在微信公众号中集成百度文心大模型，实现智能对话功能，并附上详细

我的运维人生·2024-09-09 13:21

基于深度学习的结构优化与生成

基于深度学习的结构优化与生成技术应用于多种领域，例如建筑设计、机械工程、材料科学等。

SEU-WYL·2024-09-09 13:51

Android平台RTSP|RTMP直播播放器技术接入说明

技术对接系统要求SDK支持Android5.1及以上版本；支持的CPU架构：armv7,arm6

音视频牛哥·2024-09-09 13:49

JVM中G1垃圾收集器：原理、过程和参数配置深入解析

本文将深入探讨G1垃圾收集器的工作原理、关键特性和性能优化建议。目录一、G1收集器概述主要特点二、

码到三十五·2024-09-09 13:47

深度学习回归任务训练代码模版

深度学习回归任务训练代码模版文章目录深度学习回归任务训练代码模版参数设置功能函数数据加载自定义数据集加载类特征选择（可选）数据读取定义模型训练模型训练迭代＋验证迭代使用`tensorboard`输出模型训练过程和指标可视化

槐月初叁·2024-09-09 13:17

扩散模型理论与公式推导——详细过程速览与理解加深

AbbeelP.Denoisingdiffusionprobabilisticmodels[J].Advancesinneuralinformationprocessingsystems,2020,33:6840-6851.[2]扩散模型

留尘铃·2024-09-09 12:45

云动态摘要 2024-06-20

cloudcheap·2024-09-09 12:44

澳大利亚提议为AI设立强制性保护措施

测试AI模型、保持人工监督以及赋予人们挑战AI自动决策的权利，这些都是澳大利亚政府提出的10项强制性防护措施之一，旨在最大程度地降低AI风险，并建立公众对这一技术的信任。

AI新智元·2024-09-09 12:12

深度学习与遗传算法的碰撞——利用遗传算法优化深度学习网络结构（详解与实现）

self.model.add(layers.Dense(10,activation=‘relu’))self.model.build(input_shape=(4,28*28))self.model.summary()self.model.compile(optimizer=optimizers.Adam(lr=0.01),loss=losses.CategoricalCrossentropy(f

2401_84003733·2024-09-09 12:42

Python实用技巧: 获取后缀名(扩展名) 或文件名

)或文件名个人主页：高斯小哥高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程希望得到您的订阅和支持~创作高质量博文，分享更多关于深度学习

高斯小哥·2024-09-09 12:41

完全离线调用微信 ocr.exe 使用 python 调用 WeChatOCR.exe 附代码

目前已有的应该都是需要依赖微信运行状态的，我这个独一份注意事项，不是直接复制WeChatOCR.exe就可以了，单独用它的话，需要微信运行的状态，但是我们要摆脱微信的依赖，所以需要先把微信的WeChatOCR.exe，OCR模型文件

点云-激光雷达-Slam-三维牙齿·2024-09-09 11:40

Java 入门指南：初识 JVM Java虚拟机（Java Virtual Machine）

RuntimeDataArea）执行引擎（ExecutionEngine）垃圾回收器（GarbageCollector）内存管理堆内存方法区垃圾回收机制性能调优总结引言Java虚拟机（JVM）是一种抽象计算模型

ZachOn1y·2024-09-09 11:10

cpu运行gpu上的pytorch 报错:AssertionError:torch not compiled with cuda enabled——已解决

感觉今天介绍的这种方法可以解决所有这种报错出现的问题事件发生：报错：AssertionError:torchnotcompiledwithcudaenabled解决方法：后来看到这个代码parser.add_argument('--test_device',default="cuda:0",type=str,

霍格沃茨电气魔法师·2024-09-09 11:35

UE5 半透明阴影快速解决方案

Step1：打开该选项Step2：将半透明材质给到模型后，设置光照的ShadowResolutionScale，越大，阴影的效果越好Step3：用这种方式去做，阴影会因为半透明的程度，降低阴影的浓度要做这种效果

远离UE4·2024-09-09 11:04

【RISC-V设计-12】- RISC-V处理器设计K0A之验证环境

【RISC-V设计-12】-RISC-V处理器设计K0A之验证环境文章目录【RISC-V设计-12】-RISC-V处理器设计K0A之验证环境1.简介2.验证顶层3.顶层代码4.模型结构4.1地址映射4.2

kearn.chen·2024-09-09 10:33

教学反思8：原子的构成

跟往年一样，从化学史实引入，从道尔顿的实心球体模型到汤姆生的葡萄干蛋糕模型再到卢瑟福的行星模型，而卢瑟福的行星模型是我们现在认识的原子结构。那卢瑟福是如何推翻汤姆生并提出新的原子模型呢？

向日葵_1f86·2024-09-09 09:34

Java领域驱动设计

核心概念与原则1.领域模型：对业务领域的抽象描述，包括实体（Entity）、值对象（ValueObject）、聚合（A

star.29·2024-09-09 09:58

推荐频道

性能优化深度学习cpu模型