机器学习神经网络gpu 第11页

机器学习数学基础：8.泰勒公式

一、泰勒公式的由来：为啥我们需要它？同学们，想象一下，你拿到了一块超级复杂、弯弯曲曲，就像一团乱麻似的拼图（假设这拼图代表一个复杂函数，比如一条有各种起伏的波浪线），而你手头只有一些简单的积木块（这里的积木块就是多项式啦），现在要你用这些简单积木拼出拼图的模样，是不是感觉无从下手？这时候，泰勒公式就像一位智慧的导师闪亮登场，它会告诉你：“别慌，孩子，我来教你怎么挑选积木块，怎么决定它们的形状和大小

@心都·2025-02-08 20:34

机器学习数学基础：3.偏导数

偏导数教程一、偏导数的引入在我们研究一元函数y=f(x)y=f(x)y=f(x)时，导数y′=f′(x)y^\prime=f^\prime(x)y′=f′(x)表示函数yyy关于xxx的变化率。然而，当我们遇到多元函数，例如二元函数z=f(x,y)z=f(x,y)z=f(x,y)时，情况变得更加复杂。我们可能会想知道函数zzz在xxx方向或yyy方向上的变化率，这就引入了偏导数的概念。二、偏导数的

@心都·2025-02-08 20:34

机器学习数学基础：2.连续性与导数

@心都·2025-02-08 20:33

大模型接入Gradio实现本地化部署

Terminator好用的一个终端Gradio官网地址Gradio是一个用于快速创建交互式界面的Python库，这些界面可以用于演示和测试机器学习模型。

山山而川_R·2025-02-08 20:03

小米AI大模型：万卡集群背后的雄心与布局

近日，关于小米搭建GPU万卡集群，大力投资AI大模型的新闻引发广泛关注，这标志着小米在AI赛道上迈出了关键一步。

·2025-02-08 19:32

《探秘卷积神经网络的核心—卷积核》

在当今人工智能飞速发展的时代，卷积神经网络（CNN）在图像识别、语音识别等众多领域取得了令人瞩目的成就。而其中，卷积核作为CNN的核心组件，发挥着至关重要的作用。

·2025-02-08 19:57

GROMACS-2023.2 安装（GPU加速）

Openmpi4.1.1路径加入到bashrc5，cuda12.1路径加入到bashrc（bin、lib、include都要）（注意bashrc路径要加入在最后一行，否则不生效，天知道什么bug）一，GPU

咸鱼啦啦·2025-02-08 18:56

机器学习数学基础：19.线性相关与线性无关

@心都·2025-02-08 18:53

机器学习模型创建的数学原理

1模型工作原理机器学习学习模型主要分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习，本文聚焦探讨目前应用最为广泛的监督学习问题，下午如未特殊指明，机器学习特指有监督学习机器学习。

HadesZ~·2025-02-08 15:04

【深度学习】L1损失、L2损失、L1正则化、L2正则化

正则化（L1Regularization）4.L2正则化（L2Regularization）5.总结5.1为什么L1正则化会产生稀疏解L2正则化会让权重变小L1损失、L2损失、L1正则化、L2正则化是机器学习中常用的损失函数和正则化技术

小小小小祥·2025-02-08 15:31

PyTorch深度学习实战（42）——图像字幕生成

图像字幕生成0.前言1.图像字幕1.1基本概念1.2模型分析1.3数据集分析2.图像字幕生成模型小结系列链接0.前言图像字幕生成(Imagecaptioning)模型是一种将图像与对应描述文字关联起来的神经网络模型

盼小辉丶·2025-02-08 14:57

‌双非硕士的抉择：自学嵌入式硬件开发还是深入Linux C/C++走软开？

粉丝提问：老师好，我是双非硕研一电子信息专业,导师搞的神经网络。但我想找好就业的方向，打算自学嵌入式单片机什么的。之前也咨询过别人建议研究生走Linux方向。

程序员yt·2025-02-08 13:16

图神经网络实战（8）——图注意力网络(Graph Attention Networks, GAT)

图神经网络实战（8）——图注意力网络0.前言1.图注意力层原理1.1线性变换1.2激活函数1.3Softmax归一化1.4多头注意力1.5改进图注意力层2.使用NumPy中实现图注意力层3.使用PyTorchGeometric

盼小辉丶·2025-02-08 12:09

动手学图神经网络（12）：MovieLens上的链接回归

MovieLens上的链接回归在MovieLens数据集上进行评分预测的实践过程，包括数据处理、模型构建、训练以及评估等步骤，预测用户对电影的评分（即边的属性值）。环境设置使用pip安装pyg-lib、pytorch_geometric、sentence_transformers、fuzzywuzzy、captum等。importtorchprint(torch.__version__)impor

段智华·2025-02-08 11:07

神经网络压缩实验-Deep-compression

首发于个人博客，结合论文阅读笔记更佳实验准备基础网络搭建为了实现神经网络的deepcompression，首先要训练一个深度神经网络，为了方便实现，这里实现一个两层卷积+两层MLP的神经网络classnet

无用技术研究所·2025-02-08 11:06

机器学习3--numpy

importnumpyasnpnp.array创建数组机器学习数据量很大，ndarray速度快。ndarray的优势：内存块风格，一体式存储，数据类型一样（存储数据地址连续，直接存取，不需要找地

乌鸦不像写字台·2025-02-08 11:33

机器学习数学基础：14.矩阵的公式

1.操作顺序可交换对于矩阵AAA，若存在两种运算???和???，使得(A?)?=(A?)?(A^{?})^{?}\=(A^{?})^{?}(A?)?=(A?)?，这意味着这两种运算的顺序可以交换。由此我们得到以下三个重要等式：(A∗)−1=(A−1)∗(A^{*})^{-1}\=(A^{-1})^{*}(A∗)−1=(A−1)∗：已知伴随矩阵与逆矩阵的关系A∗=∣A∣A−1A^{*}\=|A|A^

@心都·2025-02-08 11:31

Chrome中的GPU加速合成

原文链接：https://www.chromium.org/developers/design-documents/gpu-accelerated-compositing-in-chrome简介：为什么要进行硬件合成

~怎么回事啊~·2025-02-08 10:58

深入浅出：机器学习的全面解析

深入浅出：机器学习的全面解析引言机器学习（MachineLearning,ML）作为人工智能的一个重要分支，近年来取得了显著进展，并在多个领域中得到了广泛应用。

python算法(魔法师版)·2025-02-08 10:56

AI 驱动的自动化测试框架：提升开发效率与质量

AI驱动的测试框架使用机器学习和深度学习技术，能够自动生成测试用例、智能分析测试结果，并根据历史数据和代码变更预测潜在

桂月二二·2025-02-08 09:19

【Python】将不规则凸多边形映射到单位正方形

写在前面在机器学习领域常需要将数据归一化后才能进行训练等操作，一维数据很容易处理，但对于二维的不规则数据，则需要一些手段，本文就是用来解决这个问题此外，有时候希望可以用循环遍历一个不规则的二维平面，显然难以直接实现

辰尘_星启·2025-02-08 09:16

AI编程工具合集

)这里是一些知名和广泛使用的AI编程工具及其简要介绍：1.框架和库(FrameworksandLibraries)-TensorFlow:由谷歌开发的开源深度学习框架，支持多种平台，适合构建和训练复杂神经网络

109702008·2025-02-08 09:14

深度学习 - 神经网络的原理

##深度学习-神经网络的原理深度学习是机器学习的一个分支，其核心是模拟人脑神经网络的结构和功能，构建多层的神经网络模型，从数据中学习特征并进行预测或分类。**神经网络的基本原理：**1.

test猿·2025-02-08 09:43

【Python】已解决：WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment. Use a p

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然

屿小夏·2025-02-08 09:12

第19章《VTK并行渲染》

VTK提供了一些工具和方法来利用多核处理器、分布式计算环境以及GPU加速来进行并行渲染。1.并行渲染的目标加速数据处理：通过将计算任务分配给多个处理器或计算节点，减少数据处理时间。

《雨声》·2025-02-08 07:32

一切皆是映射：强化学习在医疗诊断中的应用：挑战与机遇

强化学习作为机器学习的一种重要方法，已经在多个领域中展示了其强大的学习能力和适应性。本文将探讨强化学习在医疗诊断中的应用，包括其在医学图像分析、实验室诊断和个性化治疗等方面的优势与挑战。

AI天才研究院·2025-02-08 07:28

什么是AIOps?

它结合了机器学习、数据分析、自动化等技术来实时监控、分析和优化IT系统的运行，进而帮助运维团队更快地响应问题并做出决策。AIOps的关键特点：自动化问题检测与诊断：AIOps可以自动化地分析大量的

GHY我与春风皆过客·2025-02-08 06:55

【AI原理解析】— Gemini模型

.安全性与编程能力安全性评估编程能力6.模型发布与应用发布时间应用方向7.性能评估8.数学基础8.1Transformer解码器基础8.1.1自注意力机制（Self-Attention）8.1.2前馈神经网络

coolkidlan·2025-02-08 06:49

FFmpeg使用GPU编解码，及在C++代码中实现FFmpeg使用GPU编解码

一.使用GPU进行编解码的常见方法FFmpeg是一个强大的多媒体处理工具，支持使用GPU进行编解码以加速视频处理。

沐风_ZTL·2025-02-08 05:47

冯诺依曼计算机发展瓶颈,冯诺依曼瓶颈

计算速度的提高，必然会让人感觉到智能的提高，而人脑神经网络传递信号的速度，是否也有可能提高呢？所谓“冯诺依曼瓶颈”，是冯诺依曼架构本身带来的一些限制。

weixin_39747595·2025-02-08 05:14

运用Faster RCNN、YOLO经典目标检测算法对滑坡图像进行检测

本次实验采用的操作系统为Ubuntu16.04平台，编程环境基于Python，GPU为NVIDIAGeForce740m，在基于深度学习框架CAFFE下进行实验。实验输出结果

AngeliaZ·2025-02-08 04:10

vLLM显存优化

在使用vLLM框架进行大模型推理时，为了最大程度地减少GPU显存的占用，可以从以下几个方面调整参数和配置：1.调整max_batch_size参数max_batch_size：这是批处理的最大大小。

xnuscd·2025-02-08 04:07

MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks

以下是对这些核心内容的简要概述：MobileNetV2架构设计：提出了一种新的神经网络模块——倒残差结构（InvertedResiduals），其中的快捷连接位于瓶颈层之间。使用轻量级

TAICHIFEI·2025-02-08 03:38

【神经网络搜索】NasBench301 使用代理模型构建Benchmark

【GiantPandaCV导语】本文介绍的是NAS中的一个benchmark-NASBench301,由automl.org组织发表，其核心思想是针对表格型基准存在的不足提出使用代理模型拟合架构与对应准确率。Paper:NAS-Bench-301andThecaseforsurrogatebenchmarksforNeuralArchitectureSearchCode:https://githu

*pprp*·2025-02-08 03:32

2025年大年初一篇，C#调用GPU并行计算推荐

C#调用GPU库的主要目的是利用GPU的并行计算能力，加速计算密集型任务，提高程序性能，支持大规模数据处理，优化资源利用，满足特定应用场景的需求，并提升用户体验。

zzlyx99·2025-02-08 02:30

机器学习数学基础：11.行列式的多种计算方法

行列式的多种计算方法行（列）相等型对于行列式∣1+a11122+a22333+a34444+a∣\begin{vmatrix}1+a&1&1&1\\2&2+a&2&2\\3&3&3+a&3\\4&4&4&4+a\end{vmatrix}1+a23412+a34123+a41234+a，通过将第一行元素都变为10+a10+a10+a，得到∣10+a10+a10+a10+a22+a22333+a344

@心都·2025-02-08 02:28

pyannote 语音活动检测/说话者变化检测/语音重叠检测

这个项目是基于PyTorch的，与webrtcvad有着天壤之别,在嘈杂环境下解决语音活动检测还是得靠神经网络,而webrtcvad在嘈杂状态下是无法工作的，感兴趣的同学可以看一下，或许你们有更好的解决方案

wx:pjcoder·2025-02-08 00:44

RK3568 OpenHarmony4.0适配HDMI液晶屏

适配效果先看下最终适配效果视频：OpenHarmony_V40_HDMI液晶屏开发环境本文基于如下开发环境进行开发调试：硬件：RK3568开发板处理器：RK3568CPU：四核64位Cortex-A55，主频最高达2.0GHzGPU

敲嵌入式代码的·2025-02-07 23:10

基于Pytorch的猫狗分类的代码演练

前段时间在人工智能课上老师给我们介绍了一下卷积神经网络CNN，顺便在课上复现了猫狗分类的相关代码。

摸爬滚打的包菜·2025-02-07 23:09

【Python三方库】Python机器学习开源库之dlib库的简介、安装、使用方法、示例代码、注意事项等详细攻略

dlib是一个强大且多功能的库，广泛应用于计算机视觉领域。本文详细介绍了dlib的简介、安装及使用方法，包括面部检测、特征点检测和人脸识别等功能。通过这些基本功能的示例，你可以逐步深入了解并实际应用dlib库，解决更多复杂的计算机视觉问题。掌握dlib库不仅能提升你的编程技能，还能为你以后在计算机视觉领域的研究与应用打下坚实的基础。希望这篇文章能让你更好地理解和使用dlib库，开启你的计算机视觉之

I'mAlex·2025-02-07 23:38

机器学习算法分类

机器学习算法可以根据不同的标准进行分类，常见的分类方式包括根据学习方式和算法功能进行分类。

和风化雨·2025-02-07 23:07

从零学习pytorch——4.基础概念讲解及神经网络模块

从零学习pytorch——4.基础概念讲解及神经网络模块在PyTorch中，nn.Module是构建神经网络模型的基础类。

PyTorch 研习社·2025-02-07 22:05

【AI中数学-信息论-综合实例】缩小AI巨人：大模型神经网络的压缩与裁剪

第六章：信息论-综合实例第二节：缩小AI巨人：大模型神经网络的压缩与裁剪术在本节中，我们将探讨压缩和裁剪大规模神经网络模型的技术，使其更加高效，适用于实际应用。

云博士的AI课堂·2025-02-07 22:03

6个最佳实体检测API，可准确返回实体的名称

在高级深度学习和机器学习模型的支持下，命名实体识别技术正被产品经理用来创建人工智能支持的工具，并将其应用到各行各业的智能平台中。

·2025-02-07 21:12

毕业设计：基于卷积神经网络的鲜花花卉种类检测算法研究

目录前言课题背景和意义实现技术思路一、算法理论基础1.1卷积神经网络1.2目标检测算法二、数据集2.1数据集2.2数据扩充三、实验及结果分析3.1实验环境搭建3.2模型训练最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光

HaiLang_IT·2025-02-07 20:23

自动驾驶领域成长方案

年）专业知识学习：学习数学（高等数学、线性代数、概率论与数理统计、数值分析等），为理解算法和模型提供数学基础；深入研究自动驾驶涉及的专业课程，如控制理论、传感器原理（激光雷达、摄像头、毫米波雷达等）、机器学习

树上求索·2025-02-07 18:42

智能家居环境质量分析系统的设计与实现

智能家居环境质量分析系统的设计与实现关键词：智能家居、环境质量分析、传感器技术、数据采集、数据处理、机器学习、系统架构、实现案例、未来发展趋势摘要：本文全面探讨了智能家居环境质量分析系统的设计与实现。

AI天才研究院·2025-02-07 17:05

使用Java程序消费SAP Leonardo的机器学习API

在多模态模型的架构上，ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件：跨模态编码器（Cross-ModalEncoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。GPT可以将用户输入的文本描述转换为文本特征表示，然后利用跨模态编码器将这些特征映射到图像特征空间。这种方式确保模型能够理解描述性语言中不同细节是如何与图像特征对应的。

·2025-02-07 17:33

苹果的AI策略：拒绝AGI，拥抱用户体验

苹果公司机器学习和人工智能战略高级副总裁约翰·詹南德雷亚（JohnGiannandrea）近日公开表示，苹果对AGI的开发并不感兴趣，认为这既不现实，也有些轻率。

·2025-02-07 17:32

RK3588的Ubuntu 22.04.2使用方法

Ubuntu22.04桌面系统简介Ubuntu22.04桌面系统的特点：桌面环境采用GNOME42;默认使用Wayland会话,性能更好;提供基于MaliGPU的OpenGLES支持;支持RockhipMPP

alaolv·2025-02-07 16:56

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