机器学习GPU环境配置第15页

计算机四个方面：计算、存储、通信与程序；操作系统

CPU和GPU信息：lscpu：显示CPU的架构信息。cat/proc/

loong_XL·2024-08-22 07:06

java与python-java和python的比较

python干活，需求再学习python各种库，pyhton的强壮在于库，为什么python的库强壮，原因是python的库能够用python，c言语,c++等规划，再提供给python运用，所以无论gpu

weixin_37988176·2024-08-22 05:52

超详细的 Linux 环境下 Anaconda 安装与使用教程

超详细的Linux环境下Anaconda安装与使用教程前言在数据科学和机器学习领域，Anaconda是一个非常受欢迎的发行版，提供了许多常用的包和工具。

Chauvin912·2024-08-22 04:47

DeepSpeed与Megatron的区别和联系

DeepSeedDeepSeed代表性功能MegatronMegatron代表性功能备注GPU底层优化有开创性的全栈GPU内核设计FP6量化更牛逼FusedCUDAKernels毕竟Megatron是Nvidia

爱串门的小马驹·2024-08-22 04:16

深入了解Python中的NumPy库（一）

作为NumericalPython的缩写，NumPy提供了支持多维数组与矩阵运算的功能，是数据分析、机器学习、数据科学等领域的核心工具之一。

小高要坚强·2024-08-22 02:06

在人工智能时代，程序员如何保持核心竞争力

专注于人工智能和数据科学：掌握机器学习、深度学习和数据科学的基础知识和工具，如T

roc-ever·2024-08-22 02:04

计算机毕业设计（附源码）python医院药品进销存系统

项目运行环境配置：Pychram社区版+python3.7.7+Mysql5.7+HBuilderX+listpip+Navicat11+Django+nodejs。

杰记计算机程序源码·2024-08-22 01:59

bigbig猩猩·2024-08-21 23:15

逻辑回归C参数选择，利用交叉验证实现

常见的交叉验证方法三、k折交叉验证四、C参数和k折交叉验证的关系五、代码实现1.导入库2.k折交叉验证选择C参数3.建立最优模型总结前言逻辑回归（LogisticRegression）是一种用于二分类问题的统计模型和机器学习算法

吃什么芹菜卷·2024-08-21 21:03

【Python机器学习】NLP的部分实际应用

自然语言处理在现实中非常多的应用，下表是其中的一些例子：应用示例1示例2示例3搜索web文档自动补全编辑拼写语法风格对话聊天机器人助手行程安排写作索引用语索引目录电子邮件垃圾邮件过滤分类优先级排序文本挖掘摘要知识提取医学诊断法律法律断案先例搜索传票分类新闻事件检索真相核查标题排字归属剽窃检测文字取证风格指导情感分析团队士气监控产品评论分类客户关怀行为预测金融选举预测营销创作电影脚本诗歌歌词如果在索

zhangbin_237·2024-08-21 21:00

机器学习-混淆矩阵

混淆矩阵简介2.混淆矩阵图列二、混淆矩阵指标1.准确率（Accuracy）2.精确率（Precision）3.召回率（Recall）4.F1分数（F1Score）三、总结一、混淆矩阵1.混淆矩阵简介随着机器学习和人工智能的迅速发展

红米煮粥·2024-08-21 18:48

Flutter运行flutter doctor 命令长时间未响应如何解决

今天铁蛋将深入探讨这一问题的成因、解决方案以及相关的Flutter环境配置知识。一、Flutter与flutterdoctor命令简介Flutter是Goog

咕噜签名分发-淼淼·2024-03-29 06:38

ES-LTR粗排模块

ES-LTR粗排模块官方资源：https://github.com/HeiBoWang/elasticsearch-learning-to-rankElasticsearch学习排名插件使用机器学习提高搜索相关性排名

poins·2024-03-29 06:38

python清华大学出版社答案_Python机器学习及实践

第1章机器学习的基础知识1.1何谓机器学习1.1.1传感器和海量数据1.1.2机器学习的重要性1.1.3机器学习的表现1.1.4机器学习的主要任务1.1.5选择合适的算法1.1.6机器学习程序的步骤1.2

weixin_39805119·2024-03-29 03:04

webpack.prod.js（webpack生产环境配置文件）

生产环境：只打包不运行本地服务器对于在config目录下的webpack.prod.js1.在根目录下运行npxwebpack--config./config/webpack.prod.js2.在package.json文件中配置"build":"npxwebpack--config./config/webpack.prod.js"constpath=require('path')constESL

门板_·2024-03-29 01:00

UNDERSTANDING HTML WITH LARGE LANGUAGE MODELS

UNDERSTANDINGHTMLWITHLARGELANGUAGEMODELS相关链接：arXiv关键字：大型语言模型、HTML理解、Web自动化、自然语言处理、机器学习摘要大型语言模型（LLMs）在各种自然语言任务上表现出色

liferecords·2024-03-28 21:56

大模型的学习 LLaMa和ChatGLM，minichatgpt4

NLU（自然语言理解）任务效果很好，单卡GPU可以部署，速度快，V100GPU下1秒能处理2千条以上。ChatGLM-6B,

贝猫说python·2024-03-27 07:55

OpenCV（一个C++人工智能领域重要开源基础库）简介

OpenCV4.9.0开源计算机视觉库安装概述引言：OpenCV（全称OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个基于开放源代码发行的跨平台计算机视觉库，可以用来进行图像处理、计算机视觉和机器学习等领域的开发

愚梦者·2024-03-27 06:24

零基础机器学习(5)之线性回归模型的性能评估

文章目录线性回归模型的性能评估1.举例1-单一特征2.举例2-多特征线性回归模型的性能评估评估线性回归模型时，首先要建立评估的测试数据集（测试集不能与训练集相同），然后选择合适的评估方法，实现对线性回归模型的评估。回归任务中最常用的评估方法有均方误差、均方根误差和预测准确率（确定系数）。1.举例1-单一特征分别对两个模型进行评估，输入的测试集如表所示。面积/（m2）售价/（万元）面积/（m2）售价

一只特立独行猪·2024-03-27 02:49

SWIFT环境配置及大模型微调实践

SWIFT环境配置及大模型微调实践SWIFT环境配置基础配置增量配置SWIFTQwen_audio_chat大模型微调实践问题1:问题2:问题定位解决方法手动安装pytorchSWIFT介绍参考：这里SWIFT

weixin_43870390·2024-03-26 22:42

@llvm.amdgcn.workitem.id.x()引发的一些前后端的调研

记录资料：UserGuideforAMDGPUBackend—LLVM5documentationintrinsic函数会执行lowerintrinsicspassllvm-project-main/llvm

jc小小川+幻幻融hr·2024-03-25 05:50

CUDA——内存

内存形式静态全局内存#include#include__device__floatdevData;//-GPU静态变量（所有设备代码均可见，主机代码不允许直接访问）__global__voidcheckGlobalVariable

UCAS_HMM·2024-03-25 04:19

2022-05-14

本文结构速览：一、SQL题二、机器学习&概率论三、开放性问题01SQL题面试真题：现有一张用户签到表（user_sign_d）,标记用户每日是否签到，表结构如下sign_date:日期user_id:用户

败者食尘_40a0·2024-03-25 04:59

Android 实现照片抠出人像。

一、各平台的实现方式：1.Android实现方式：使用图像处理库（如OpenCV）：集成OpenCV库，利用其图像处理功能进行边缘检测和图像分割；使用机器学习模型（如TensorFlowLite）：集成

No Promises﹉·2024-03-25 04:19

MATLAB 2023a：强化学习算法的实战演练与性能评估

无需繁琐的环境配置和库安装，用户只需打开MATLAB界面，即可轻松开始深度学习之旅

zmjia111·2024-03-24 06:54

Python机器学习笔记：CART算法实战

完整代码及其数据，请移步小编的GitHub传送门：请点击我如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote前言在python机器学习笔记

战争热诚·2024-03-23 17:00

2024最新华为OD机试试题库全 -【执行时长】- C卷

1.题目详情1.1⚠️题目为了充分发挥GPU算力，需要尽可能多的将任务交给GPU执行，现在有一个任务数组，数组元素表示在这1秒内新增的任务个数且每秒都有新增任务。

算法小叮当·2024-03-20 19:32

机器学习是什么

机器学习是什么？机器学习，这一词汇在当今的科技领域中可谓炙手可热，其影响深远，不仅改变了科学研究的方式，也推动了社会的快速发展。那么，机器学习到底是什么呢？

三花学编程·2024-03-20 13:24

神奇的微积分

微积分在人工智能（AI）领域扮演着至关重要的角色，以下是其主要作用：优化算法：•梯度下降法：微积分中的导数被用来计算损失函数相对于模型参数的梯度，这是许多机器学习和深度学习优化算法的核心。

科学的N次方·2024-03-19 05:14

机器学习简介

有味写在前面在年前将要进行靶向代谢组学测定的样品送去公司，随之想想，还有一个半月的时间数据才会回来，那么这段时间是不是可以先学习下分类数据如何分析呢（PS:因为数据是属于分类性质的），所以不久前买的一本书——《机器学习与

Dayueban·2024-03-18 12:00

regression机器学习回归预测模型参考学习后自我总结

简单来说，就是将样本的特征矩阵映射到样本标签空间。回归分析帮助我们理解在改变一个或多个自变量时，因变量的数值会如何变化。线性模型线性回归用于建立因变量和一个或多个自变量之间的线性关系模型。在线性回归中，假设因变量（被预测变量）与自变量（预测变量）之间存在着线性关系，也就是说，因变量的数值可以通过自变量的线性组合来预测。普通最小二乘线性回归。通过最小化实际观测值与模型预测值之间的误差平方和，可以找到

饮啦冰美式·2024-03-18 11:20

MATLAB使用OMP实现图像的压缩感知实例

OMP（OrthogonalMatchingPursuit）是一种用于稀疏信号恢复的迭代算法。它的目标是从一组测量值中重建具有少量非零元素的信号。

superdont·2024-03-18 09:16

加速 PyTorch 模型预测常见方法梳理

目录1.使用GPU加速2.批量推理3.使用半精度浮点数(FP16)4.禁用梯度计算5.模型简化与量化6.使用TorchScript7.模型并行和数据并行结论在使用PyTorch进行模型预测时，可以通过多种方法来加快推理速度

samoyan·2024-03-17 16:54

线性回归和逻辑回归对比学习-含代码和数据

线性回归和逻辑回归是两种常见的机器学习算法，它们在一些方面相似，但在其他方面则有明显的不同。

M.D·2024-03-17 14:50

【Conda】详细讲解

Conda主要是为了方便数据科学、机器学习和类似应用的需要而设计的，但它对任何类型的软件都是适用的。下面，我将概述Conda的几个关键特点和常用命令：2.关键特点环境管理：

程序员不想敲代码啊·2024-03-17 13:49

机器学习常用框架

机器学习是人工智能的一个重要分支，它通过让计算机系统利用数据自我学习来改进任务执行的能力。在机器学习领域，有许多成熟的框架被广泛使用，这些框架提供了构建和训练机器学习模型的工具。

碧落&凡尘·2024-03-17 12:48

数据科学简讯 2023-04-14

他购买了大约10,000个GPU，并且一直在聘请AI专家，同时探索与ChatGPT竞争的可能性。Twitter的这种生成式AI的确切用途尚不清楚，但它有可能用于增强搜索功能或广告。

数科每日·2024-03-17 09:53

TensorFlow的介绍和简单案例

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发和维护。它旨在使构建和训练机器学习模型变得更加容易，同时提供高度灵活性和可扩展性。TensorFlow基于数据流图的概念。

科学的N次方·2024-03-17 04:39

tang-0203·2024-03-16 22:30

【深度学习笔记】1 数据操作

然而，Tensor提供GPU计算和自动求梯度等更多功能，这些使

RIKI_1·2024-03-16 02:02

MMDetection3D v1.4.0安装教程

安装MMDetection3Dv1.4.01.系统环境2.安装2.1基本环境安装2.2调整具体版本2.3验证2.3安装MinkowskiEngine和TorchSparse3.最终环境配置5.附加库根据

Ly.Leo·2024-03-16 02:31

基于Python和OpenCV的产品码识别与验证案例

首先，通过图像预处理技术（如灰度化、二值化、降噪等）优化产品码图像，然后利用OpenCV中的模板匹配或机器学习算法（如SVM、神经网络等）来定位并识别产品码。

GT开发算法工程师·2024-03-15 18:20

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将样本数据划分为K个不同的簇。其基本思想是通过迭代去优化簇的中心位置，使得每个样本点到所属簇的中心点的距离最小。算法步骤如下：初始化K个簇的中心点，可以随机选择K个样本点作为初始中心点。对于每个样本点，计算其与各个簇中心点的距离，并将其划分到距离最近的簇中。更新每个簇的中心点，将其设为该簇中所有样本点的均值。重复步骤2和步骤3，直到达到停止条件（例如

刘小董·2024-03-14 20:18

挑战杯机器学习股票大数据量化分析与预测系统 - python 挑战杯

文章目录0前言1课题背景2实现效果UI界面设计web预测界面RSRS选股界面3软件架构4工具介绍Flask框架MySQL数据库LSTM5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是机器学习股票大数据量化分析与预测系统该项目较为新颖

laafeer·2024-03-14 18:16

Python+Django毕业设计新生报到管理系统（程序+LW+部署）

项目运行环境配置：Jdk1.8+Tomcat7.0+Mysql+HBuilderX（Webstorm也行）+Eclispe（IntelliJIDEA,Eclispe,MyEclispe,Sts都支持）。

Python、JAVA毕设程序源码·2024-03-14 11:36

阿里云分布式深度学习训练架构Whale

阿里云分布式深度学习训练架构Whale参考文献Whale基于Tensorflow深度学习分布式训练框架|学习笔记Whale:EfficientGiantModelTrainingoverHeterogeneousGPUs

qwfys200·2024-03-14 07:30

水云模型去除植被覆盖影响反演土壤水

目录水云模型简介使用方法环境配置输入文件源代码输出文件反演方法构造土壤水分与散射系数拟合方程一、Matlab拟合线性曲线二、python多元线性回归波段计算讨论本文是在哨兵1号后向散射系数土壤水分反演文章上的拓展

海绵波波107·2024-03-14 07:30

Python入门指南：从基础到应用

在这篇博客中，我们将深入探讨Python的基础知诀，并通过实际代码示例来展示其在数据分析、网络爬虫和机器学习等领域的应用。I.Python基础知识A.数据类型Python提供了多种内置的数据类型，包

袁公白·2024-03-13 17:41

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