机器学习:

如何利用多张 GPU 高效运行 Ollama

在当今的人工智能和机器学习领域，利用多GPU进行加速计算已经成为提升性能的关键手段。本文将详细介绍如何在系统中使用多张GPU来运行Ollama，充分发挥硬件的强大性能。

刘怼怼·2025-03-26 01:20

NVIDIA GTC 开发者社区Watch Party资料汇总

扫地的小何尚·2025-03-26 00:41

【机器学习】从回声定位到优化引擎：蝙蝠算法在SVR超参数优化中的应用

引言蝙蝠算法（BatAlgorithm，简称BA）是一种启发式优化算法，灵感来自于蝙蝠的自然行为，尤其是它们在夜间通过回声定位来寻找猎物的方式。蝙蝠使用一种类似“回声定位”的机制来在搜索空间中找到最优解。蝙蝠算法通常用于解决高维复杂的优化问题，特别适合用于超参数优化等任务。1.蝙蝠算法概述蝙蝠算法是一个基于群体的随机优化算法，它通过模拟蝙蝠群体在搜索空间中寻找食物的行为来找到最优解。蝙蝠的行为包括

Code哈哈笑·2025-03-25 23:32

基于Python卷积神经网络的Mnist手写数字识别

文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介一、项目背景与意义手写数字识别是机器学习和计算机视觉领域中的一个经典问题。

2301_79809972·2025-03-25 20:12

【机器学习】什么是逻辑回归？

什么是逻辑回归？逻辑回归（LogisticRegression）是一个用于分类问题的统计学模型，尽管名字里有“回归”二字，它其实是用来做分类的，不是做数值预测的。通俗易懂的理解我们可以通过一个简单的例子来理解逻辑回归。例子：判断一个学生是否能通过考试假设你是一个老师，想要通过学生的学习时间（每周学习的小时数）来预测他们是否能够通过考试（通过或不通过）。为了让问题更简单，我们假设一个学生的学习时间和

不加冰的红茶要热的·2025-03-25 20:36

新手村：逻辑回归-01.什么是逻辑回归-初识速学

新手村：逻辑回归-01.什么是逻辑回归-初识速学假设你是一个刚接触逻辑回归的学生，如何能够快速理解并构建逻辑回归的理论体系，帮助进行后续机器学习课程？

嘉羽很烦·2025-03-25 19:32

云原生周刊：Ingress-NGINX 漏洞

·2025-03-25 18:30

《深入浅出LLM基础篇》（四）：主流大模型介绍

GoAI·2025-03-25 17:14

AI视频自动剪辑的核心原理

视频自动剪辑的核心原理是通过算法分析视频内容（画面、音频、元数据等），结合预设规则或机器学习模型，自动完成素材筛选、剪辑、转场等操作。

xinxiyinhe·2025-03-25 14:24

书籍-《机器学习：从经典方法到深度网络、Transformer和扩散模型（第三版）》

Transformers,andDiffusionModels，3rdEdition作者：SergiosTheodoridis出版：AcademicPress编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《机器学习

·2025-03-25 13:51

AUTOSAR从入门到精通-新一代汽车网络入侵检测及安全增强设计（中）

信息理论在入侵检测中的应用2.2车内网络异常入侵检测研究综述2.2.1车内网络入侵检测的特点2.2.2适用于车内网络的入侵检测方案2.2.2.1硬件指纹特征在车内网络安全中的应用2.2.2.2基于规则的IDS2.2.2.3机器学习在车内网络入侵检测中的应用

格图素书·2025-03-25 13:50

如何避免AWS天价账单

原来两个月前他参照网络教程用SageMaker跑机器学习模型，却不知道闲置实例仍在持续计费。面对相当于全年学费的账单，这个00后工科生第一次感受到云计算的双刃剑威力。这绝非个例。

AWS官方合作商·2025-03-25 13:19

机器学习_回归算法详解

机器学习中的回归算法用于预测连续数值输出（目标变量），通过学习输入特征（自变量）与目标变量之间的关系。以下详细介绍几种常见的回归算法及其工作原理，并提供相应的代码示例。

V文宝·2025-03-25 13:19

机器学习_正则化方法

正则化是机器学习中用于防止过拟合的一种技术。它通过在损失函数中加入一个惩罚项，限制模型的复杂度，从而提高模型的泛化能力。

V文宝·2025-03-25 13:18

chatgpt赋能Python-python_docx_目录

简介Python是一种非常优秀的编程语言，主要用于数据分析、机器学习、人工智能等领域。在这些领域中，常常需要使用文档处理相关的工具，例如MicrosoftWord。

李自提·2025-03-25 13:45

基于机器学习的股票预测及股票推荐系统的设计与实现

usp1994·2025-03-25 11:04

Python预测股票市场的未来价格及成交量（最最最基础版）

算法要求：要求至少使用一种机器学习算法。什么LSTM（当时模型误差训练出来只有5%的错误率，确实不错了）RNN，我在写的时候，直接炸裂，根本不会啊！

DHC丶·2025-03-25 11:33

AutoGluon快速上手

我叫不三不四，很高兴见到大家，欢迎一起学习交流和进步今天来讲一讲机器学习包AutoGluon简介：AutoGluon提供了多种模型来处理不同类型的数据和任务，是由亚马逊AWS团队开发的一款开源AutoML

不三不四୭·2025-03-25 11:03

AI开发：用模型来识别手写数字的完整教程含源码 - Python 机器学习

scikit-learn是一个强大的Python机器学习库，提供多种分类、回归、聚类算法，适用于从数据预处理到模型评估的全流程。它支持简单一致的API，适合快速构建和测试模型。

minstbe·2025-03-25 09:47

MediaPipe：实时多媒体处理框架

MediaPipe是一个开源的实时多媒体处理框架，用于构建基于机器学习的应用程序。它提供了一套工具和库，使开发者能够轻松地处理和分析视频、音频和图像数据。

KsClang·2025-03-25 05:16

MediaPipe实时机器学习框架

MediaPipeMediaPipe是Google推出的一个实时机器学习框架，主要用于手势识别、人体姿态追踪、人脸检测等计算机视觉任务。

EngineerSuTao·2025-03-25 05:14

第7章：实践项目7.2 大型项目实战

目录第7章：实践项目7.2大型项目实战一、桌面应用1.跨平台任务管理器二、网络服务2.在线图书管理系统三、嵌入式系统3.智能家居控制系统四、分布式系统4.分布式文件系统五、机器学习与AI5.图像识别系统六

xiaoheshang_123·2025-03-25 03:30

机器学习常见模型

机器学习作为人工智能的一个重要分支，在当今的科技领域发挥着至关重要的作用。其中，有许多常见的模型被广泛应用于各个领域。以下将详细介绍一些机器学习常见模型。

A宝呀·2025-03-25 02:55

【机器学习】什么是逻辑回归

首先介绍了逻辑回归在机器学习领域的重要地位，然后解释了其名称的由来和如何利用样本特征和概率之间的关系进行分类。通过与线性回归的对比，解释了概率值的概念和如何进行分类。

若兰幽竹·2025-03-25 01:20

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

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决策树(DecisionTree)可解释性强，自动处理非线性关系需可视化决策规则tree.DecisionTreeClassifier随机森林(Random

恸流失·2025-03-25 01:17

Python数据科学与机器学习实战 - 前言与学习路线图

Python数据科学与机器学习实战-前言与学习路线图为什么你需要这份路线图在数据爆炸的时代，每个行业都在经历一场数据革命。

SuperMale-zxq·2025-03-25 00:40

2024年科技趋势与未来展望

1.人工智能与机器学习的进化a.更智能的AI模型近年来，人工智能和机器学习已经在各个行业取得了显著的进展。2024年，AI模型将变得更加智能和高效，能够处理更加复杂的数据和任务。特别是在自然语言处理和

我系xun悟空·2025-03-24 23:36

机器学习之条件概率

1.引言概率模型在机器学习中广泛应用于数据分析、模式识别和推理任务。

贾斯汀玛尔斯·2025-03-24 21:49

从零开始学AI——1

本笔记为学习周志华老师《机器学习》（西瓜书）的个人学习记录，内容基于个人理解进行整理和再阐述。由于理解可能存在偏差，欢迎指正。引用模块说明：在笔记中，我会使用引用模

·2025-03-24 20:50

Python 学习第五册深度学习第1章什么是深度学习

目录1.1人工智能、机器学习与深度学习1.1.1人工智能1.1.2机器学习1.1.3从数据中学习表示1.1.4深度学习之“深度”1.1.5用三张图理解深度学习的工作原理1.2深度学习之前：机器学习简史1.2.1

weixin_38135241·2025-03-24 18:25

珍藏！Java SpringBoot 精品源码合集约惠来袭，获取路径大公开

技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。

秋野酱·2025-03-24 17:47

机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用

在人工智能与电池管理技术融合的背景下，电池科技的研究和应用正迅速发展，创新解决方案层出不穷。从电池性能的精确评估到复杂电池系统的智能监控，从数据驱动的故障诊断到电池寿命的预测优化，人工智能技术正以其强大的数据处理能力和模式识别优势，推动电池管理领域的技术进步。据最新研究动态，目前在电池管理领域的人工智能应用主要集中在以下几个方面：1.状态估计：包括电池的荷电状态（SOC）和健康状态（SOH）的实时

满木悦·2025-03-24 16:07

梯度下降法理论理解

梯度下降法：看似原始却透露着机器学习的本质前提：在研究梯度下降方法之前，你要理解矩阵运算（解析解）的方法矩阵运算目前的缺点只能进行对线性函数经行分析，无法对复杂的函数经行分析什么是梯度，以及梯度向量梯度下降的形象例子以及基本思想有三个兄弟被困在山上

伶星37·2025-03-24 14:57

Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据机器学习模型的多模态融合技术与应用（143）

亲爱的朋友们，热烈欢迎来到青云交的博客！能与诸位在此相逢，我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代，我们都渴望一方心灵净土，而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识，也期待你毫无保留地分享独特见解，愿我们于此携手成长，共赴新程！一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入：青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2：2024CSDN博客之星创作交流营（NEW)二、本博客的精华专栏：大数据新视

青云交·2025-03-24 14:20

2025年第二届机器学习与神经网络国际学术会议(MLNN 2025)

重要信息官网：www.icmlnn.org时间：2025年4月22-24日地点：中国-重庆简介2025年第二届机器学习与神经网络国际学术会议（MLNN2025）围绕学习系统与神经网络的核心理论、关键技术和应用展开讨论

分享学术科研与论文的禁小默·2025-03-24 14:19

MySQL中基于机器学习的自适应缓存热点识别优化策略——开启数据库性能新纪元

今天，我们将深入探讨一种创新的方法——基于机器学习的自适应缓存热点识别优化策略，并分享其在MySQL中的具体实现方案。为什么选择机器学习？‍传统上，开发者们依赖于手动配置或预设规则来决定哪

墨夶·2025-03-24 10:49

AI人工智能软件开发方案：开启智能时代的创新钥匙

但随着大数据、云计算、机器学习、深度学习等技术的不断突破，AI迎来了爆发式增长。如今，AI已经深入到人们生活和工作

广州硅基技术官方·2025-03-24 07:50

【机器学习】算法分类

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

使用 Baseten 部署和运行机器学习模型的指南

随着机器学习模型在各个行业中的广泛应用，如何高效地部署和运行这些模型成为一个关键问题。本文将介绍如何使用Baseten平台来部署和服务机器学习模型。

shuoac·2025-03-24 03:17

机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）

纠正自己的误区：机器学习是一个大范围，并不是一个小的方向，比如：线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。

代码的建筑师·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

【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解

一、特征分解特征分解（EigenDecomposition）是线性代数中的一种重要方法，广泛应用于计算机行业的多个领域，如机器学习、图像处理和数据分析等。

lynn-66·2025-03-23 23:37

【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set

比较同调收敛性与神经网络的验证精度变化趋势摘要机器学习从业者通常通过监控模型的某些指标来估计其泛化误差，并在训练数值收敛之前停止训练，以防止过拟合。

开心星人·2025-03-23 22:34

震惊！ “深度学习”都在学习什么

常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器，给予分类错误样本更高权重，使得后续弱分类器更关注这些样本

扉间798·2025-03-23 22:01

【论文阅读】Availability Attacks Create Shortcuts

还得重复读这一篇论文，有些地方理解不够透彻可用性攻击通过在训练数据中添加难以察觉的扰动，使数据无法被机器学习算法利用，从而防止数据被未经授权地使用。

开心星人·2025-03-23 22:01

机器学习 Day01人工智能概述

1.什么样的程序适合在gpu上运行计算密集型的程序：此类程序主要运算集中在寄存器，寄存器读写速度快，而GPU拥有强大的计算能力，能高效处理大量的寄存器运算，因此适合在GPU上运行。像科学计算中的数值模拟、密码破解等场景的程序，都属于计算密集型，在GPU上运行可大幅提升运算速度。易于并行的程序：GPU采用SIMD架构，有众多核心，同一时间每个核心适合做相同的事。易于并行的程序能充分利用GPU这一特性

山北雨夜漫步·2025-03-23 22:58

机器学习：让计算机学会思考的艺术

目录什么是机器学习？机器学习的基本步骤常见的机器学习算法机器学习的实际应用如何入门机器学习？结语在当今数字化时代，机器学习（MachineLearning,ML）已经成为一个炙手可热的话题。

平凡而伟大.·2025-03-23 21:19

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的样本分成K个簇。其基本原理是将所有样本点划分到K个簇使得簇内样本点之间的距离尽可能接近，而不同簇之间的距离尽可能远。算法流程如下：随机选择K个样本点作为初始的聚类中心。将每个样本点分配到与其最近的聚类中心所在的簇。更新每个簇的聚类中心为该簇所有样本点的平均值。重复第2步和第3步，直到聚类中心不再变化或者达到最大迭代次数。优点：简单且易于实现。

平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

一文讲清楚深度学习和机器学习

目录1.定义机器学习（MachineLearning,ML）深度学习（DeepLearning,DL）2.工作原理机器学习深度学习3.应用场景机器学习深度学习4.主要区别5.为什么选择深度学习？