机器学习GPU环境配置第19页

单机环境下基于 LLM-Agent 框架的数据查询智能体训练教程

单机环境下基于LLM-Agent框架的数据查询智能体训练教程以下教程介绍如何在单机环境（CPU或1~2张GPU）上，使用LLM-Agent框架搭建并训练一个混合数据源查询智能体。

·2025-06-23 00:53

Oracle第五章PL/SQL基础

Homework-Chapter55.7.1实训Practicaltraining1：PL/SQL基础Basics〖实训目的Trainingpurpose〗（1）学会PL/SQL基本语法；LearnbasicPL

ZShuiShen·2025-06-22 23:49

【人工智能基础】初识神经网络

初识神经网络本章通过战胜人类围棋世界冠军的AlphaGo案例，介绍神经网络的基本概念，并阐明其与人工智能、机器学习的关系。

神秘敲码人·2025-06-22 22:44

深入解析ID3算法：信息熵驱动的决策树构建基石

ID3（IterativeDichotomiser3）是机器学习史上的里程碑算法，由RossQuinlan于1986年提出。它首次将信息论引入决策树构建，奠定了现代决策树的理论基础。

大千AI助手·2025-06-22 21:08

DirectX function “GetDeviceRemovedReason“ failed with DXGI_ERROR_DEVICE_HUNG (“The GPU will not resp

玩游戏的时候，报错：DirectXfunction“GetDeviceRemovedReason”failedwithDXGI_ERROR_DEVICE_HUNG(“TheGPUwillnotrespondtomorecommands

Roc-xb·2025-06-22 21:02

在VTK中捕捉体绘制图像并实时图像处理

1.核心功能架构主窗口：3D体绘制视图（GPU加速的体积渲染）副窗口：2D截图视图（带高斯模糊后处理）交互机制：副窗口的交互操作会实时影响主窗口的3D视图2.关键组件分析2.1自定义交互器(CustomInteractorStyle

点PY·2025-06-22 20:28

机器学习算法实战系列：异常检测全攻略——从统计方法到深度学习的异常发现技术

机器学习算法实战系列：异常检测全攻略——从统计方法到深度学习的异常发现技术引言“数据中的异常往往蕴含着最有价值的信息！

全息架构师·2025-06-22 17:11

机器学习在后端告警系统中的应用：异常检测新思路

机器学习在后端告警系统中的应用：异常检测新思路关键词：后端告警系统、异常检测、机器学习、时序数据、误报率优化摘要：传统后端告警系统依赖固定阈值或简单规则，常因“大促误报”“节假日抽风”等问题被运维工程师吐槽

后端开发笔记·2025-06-22 17:08

Spring Boot + LangChain 构建 RAG 应用

检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration,RAG）是一种结合了检索和生成两种关键技术的机器学习方法。这种方法在自然语言处理任务中特别有效，例如对话系统和问答系统。

程序员丸子·2025-06-22 16:05

SpringAI+MyBatisPlus+Vue毕设项目实战（附完整源码）

Vue毕设项目实战（附完整源码）一、项目背景与技术选型1.1毕设选题方向与创新点1.2技术栈对比分析（SpringAIvsSpringBoot|MyBatisPlus优势|Vue3响应式框架）1.3开发环境配置

HeartException·2025-06-22 16:33

LangChain4j入门学习项目

点击跳转到网站一、LangChain4j技术概览与环境搭建1.1LangChain4j核心价值解析大模型集成统一API优势[2][6]Java生态下RAG/Agent等高级模式支持[13][14]1.2开发环境配置全流程

HeartException·2025-06-22 16:03

基于腾讯云GPU服务器的深度学习训练技术指南

摘要本文针对深度学习训练场景，系统解析技术核心价值与实施路径，结合腾讯云GPU服务器产品特性，提供从环境搭建到性能优化的完整解决方案。

小猴崽·2025-06-22 15:00

Streamlit 笔记

它可以让开发者用简洁的代码将机器学习模型、数据可视化、分析工具等快速构建为交互式的Web应用。Streamlit的特点简单易用：使用Python编写即可构建功能强大的Web应用。

成都犀牛·2025-06-22 14:20

WebGL&图形学总结（二）

GISer_Jinger·2025-06-22 14:48

DeepSpeed 深度学习学习笔记：高效训练大型模型

大型模型训练的挑战随着深度学习模型规模的爆炸式增长（从BERT的几亿参数到GPT-3的千亿参数，再到现在的万亿参数模型），传统的单GPU训练方式变得力不从心，即使是多GPU训练也面临巨大挑战：内存限制(

·2025-06-22 14:16

开发电磁-热-力-流耦合的GPU加速算法（基于NVIDIA Modulus）

一、技术背景与需求分析电磁-热-力-流多物理场耦合问题广泛存在于芯片散热设计、高功率激光器、航空航天热防护系统等场景。传统仿真方法面临以下挑战：计算复杂度爆炸：四场耦合需联立求解Maxwell方程、Navier-Stokes方程、热传导方程及结构动力学方程，单次仿真耗时可超100小时（基于CPU集群）；跨尺度建模困难：纳米级电磁热点与毫米级热流场需不同网格精度，传统有限元法（FEM）难以统一；实时

百态老人·2025-06-22 13:11

uni-app总结4-项目配置+HBuilder插件使用+uni插件使用

一、项目配置1.vite环境配置1.通过pnpm安装vite：pnpmaddvite2.新增vite.config.js配置文件，引入uni并设置为plugin2.自动化测试配置(j

Heyuan_Xie·2025-06-22 12:04

【C语言练习】100. 使用C语言实现简单的自然语言理解算法

100.使用C语言实现简单的自然语言理解算法100.使用C语言实现简单的自然语言理解算法关键词匹配算法简介示例代码：简单的关键词匹配算法代码说明示例运行扩展功能其他方法基于规则的方法统计机器学习方法C语言中统计机器学习方法概述常见统计机器学习算法的

视睿·2025-06-22 09:15

机器学习模型评估：ROC曲线

一、ROC曲线讲解1、ROC概述ROC曲线（ReceiverOperatingCharacteristiccurve）是一种用于评估二分类模型性能的工具。它以假阳性率（FalsePositiveRate，FPR）为横坐标，真阳性率（TruePositiveRate，TPR）为纵坐标，绘制出的曲线。在二分类问题中，我们通常将一个类别定义为“正例”，另一个类别定义为“负例”。而模型的预测结果可以分为四

数字化与智能化·2025-06-22 08:44

机器学习数据预处理：标签编码LabelEncoder

一、什么是标签编码LabelEncoderLabelEncoder是scikit-learn库中的一个预处理工具，用于将分类变量转换为整数标签。它主要用于处理目标变量（也称为标签）或特征变量中的分类数据。假设我们有一组学生的成绩数据，其中一个特征是学生的等级（A、B、C、D、E）。我们可以使用LabelEncoder将这些等级转换为整数标签。LabelEncoder主要用于将分类变量转换为整数标签

数字化与智能化·2025-06-22 08:14

Taro 跨端开发：从调试到发布的完整指南

一、Taro调试全攻略1.1开发环境配置在开始调试前，确保

vvilkin的学习备忘·2025-06-22 08:12

一眼看懂长文案：机器学习是如何生成自动摘要的？

一眼看懂长文案：机器学习是如何生成自动摘要的？兄弟姐妹们，大家好！我是Echo_Wish，一个热衷把复杂AI技术讲清楚、讲明白的码农写作者。

Echo_Wish·2025-06-22 07:30

嵌入式学习-暑假学习总规划-day6

此文章为本人暑期学习计划，目标是在暑假学习吴恩达的机器学习，pytorch的使用，yolov8的使用，STM32的开发。在八月底九月初的总目标是在单片机上部署一个关于计算机视觉的轻量化AI。

·2025-06-22 06:58

jdk环境配置没问题eclipse打不开出现Incompatible JVM错误

报错IncompatibleJVMversion1.8.0_271oftheVMisnotsuitableforthisproduct.Version:11orgreaterisrequired.打开eclipse安装位置打开eclipse.ini，添加jdk路径-vmE:\javaJDK\Java\jdk-15.0.1\bin

努力学习的明·2025-06-22 04:15

OpenCV CUDA模块设备层-----在 GPU上计算反双曲正切函数atanh()

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述对输入的uchar1像素值（范围[0,255]），先归一化到[0.0,1.0]浮点区间，然后计算其反双曲正切函数atanh(x)，最终返回一个float1类型的结果。函数原型__device____forceinline__float1cv::cudev::ata

村北头的码农·2025-06-22 04:13

RISC-V向量扩展与GPU协处理：开源加速器设计新范式——对比NVDLA与香山架构的指令集融合方案

点击“AladdinEdu，同学们用得起的【H卡】算力平台”，H卡级别算力，按量计费，灵活弹性，顶级配置，学生专属优惠当开源指令集遇上异构计算，RISC-V向量扩展（RVV）正重塑加速器设计范式。本文深入对比两大开源架构——NVIDIANVDLA与中科院香山处理器在指令集融合上的创新路径。01开源加速器生态的范式转移RISC-V向量扩展的核心突破RVV1.0标准带来三大革命性特性：1.**可伸缩向

·2025-06-22 02:05

Python 人工智能与数据科学实战

[PythonAI与数据科学](https://www.python.org/static/community_logos/python-powered-h-140x182.png)##机器学习入门##

gohacker·2025-06-21 23:44

虚幻引擎的 Online Subsystem

1.2支持的平台服务二、环境配置与基础设置2.1启用OnlineSubsystem三、基础功能实现（C++/蓝图）3.1玩家登录（Identity）3.2创建/加入会话（Session）四、本地测试与调试

污领巾·2025-06-21 23:13

Pybind11 numpy实战

Pybind11中NumPy的常用操作指南——在C++与Python间实现高性能数据交互引言在科学计算和机器学习领域，NumPy是Python生态的核心库，而Pybind11则是连接C++高性能代码与Python

一如年少，·2025-06-21 22:41

Nginx 缓存系统 proxy_cache详解

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录前言功能特点

学堂在线·2025-06-21 22:07

Docker使用宿主机GPU驱动：绕开nvidia docker的神奇方法

0、前言当我们在一个docker的容器中想要使用GPU时，往往需要从dockerimage构建之初就开始使用nvidiadocker。

~LONG~·2025-06-21 19:22

HarmonyOS分布式功能测试实战指南

一、分布式功能开发与测试框架1.环境配置（HarmonyOS5.0.1+）必备环境：DevEcoStudio≥5.0.1HarmonyOSSDK≥5.0.1两台真机设备（手机+平板）权限声明（module.json5

暗雨，·2025-06-21 18:41

Python 爬虫实战：华尔街见闻精选文章爬取（反反爬 + 投资情绪分析）

一、环境配置与工具选择1.1技术栈选型本次实战采用以下技术组合：核心框架：Playwright（浏览器自动化）、Requests（HTTP请求）、BeautifulSoup（HTML解析）反反爬模块：fake-useragent

Python核芯·2025-06-21 16:03

机器学习库scikit-learn的安装

bg：Windows环境下的，其它的应该也差不多都是通过pip1、打开终端2、输入pipinstallscikit-learn3、验证安装完成：终端输入：python-c"importsklearn;print(sklearn.__version__)"也可以运行代码：importsklearnprint("scikit-learn版本:",sklearn.__version__)

热河路就像捞大黑色信封·2025-06-21 16:57

【西瓜书】机器学习（周志华）学习问题记录

简述西瓜书的鼎鼎大名早有耳闻，于是毫无疑问买来入门。写此文章的时候刚要做完第二章的练习题。在看的时候有一些感慨：需要一定的数理基础，尤其是概率论的内容。但是如果没学过也不建议直接去啃概率论，只要把相关的部分看看即可。周老师默认我们能力很强，所以有些地方说得不够详细，仅靠此书无法理解，需要自己另行查阅。有一些疑似谬误的地方，但是我自己能力较差，又苦于没有人佐证，所以并不敢说周老师一定错了。在看的过程

_linyu__·2025-06-21 15:56

面向AI推理服务的可扩展性设计

面向AI推理服务的可扩展性设计在AI大模型落地的过程中，推理服务往往面临高并发、GPU资源紧张、模型加载延迟等挑战。相比传统业务服务，AI推理服务对算力的依赖更强，运行时资源波动也更大。

·2025-06-21 14:50

资源调度与分配策略

以AI模型推理服务为例，GPU是最关键的计算资源。当一台GPU服务器同时运行多个模型服务实例，如果没有合理的资源调度机制，某些实例可能占用大量显存导致其他实例OOM，甚至拖垮整个节点。

大数据张老师·2025-06-21 14:20

【附源码】springboot 宠物医院微信小程序设计与实现

技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流✌技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HTML、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

·2025-06-21 13:12

AI Infra：C-S-N-D模型，解码 AI 基础设施的黄金比例

引言：从“算力战争”到“基础设施全景图”过去十年，AI技术的爆发让全球陷入了对算力的争夺战：从GPU到TPU，从千卡集群到超算中心。但当我们真正将AI技术落地于工业

·2025-06-21 13:01

元学习在个性化医疗AI中的应用研究

元学习在个性化医疗AI中的应用研究关键词：元学习、个性化医疗、人工智能、机器学习、医疗应用、算法原理、临床决策摘要：本文聚焦于元学习在个性化医疗AI中的应用研究。

SuperAGI2025·2025-06-21 13:07

智能燃气泄漏检测：AI人工智能与多传感器融合的完美结合

智能燃气泄漏检测：AI人工智能与多传感器融合的完美结合关键词：燃气泄漏检测、多传感器融合、人工智能、机器学习、物联网（IoT）、实时预警、安全防护摘要：燃气泄漏是家庭和工业场景中最危险的安全隐患之一——

AI智能探索者·2025-06-21 12:35

深度学习笔记16-VGG-16算法-Pytorch实现人脸识别

目录前言一、前期准备1.设置GPU2.导入数据3.划分数据集二、调用官方的VGG-16模型三、训练模型1.编写训练函数2.编写测试函数3.设置动态学习率4.正式训练四、结果可视化1.Loss与Accuracy

boooo_hhh·2025-06-21 12:04

初识 Tensorflow.js【Plan - June - Week 3】

一、TensorFlow.jsTensorFlow.js是TensorFlow的JavaScript实现，支持在浏览器或Node.js环境中训练和部署机器学习模型。

kuiini·2025-06-21 12:33

tensorflow GPU训练loss与val loss值差距过大问题

问题最近在ubuntugpu上训练模型，训练十轮，结果如下epoch,loss,lr,val_loss200,nan,0.001,nan200,0.002468767808750272,0.001,44.29948425292969201,0.007177405059337616,0.001,49.16984176635742202,0.012423301115632057,0.001,49.30

LXJSWD·2025-06-21 12:03

python pytorch 张量 (Tensor)

目录前言张量Tensor1.张量的基本概念2.创建张量从Python列表或NumPy数组生成特定形状的张量指定设备（CPU/GPU）指定数据类型（dtype）3.张量的属性4.张量的操作数学运算形状操作索引与切片广播机制

Python虫·2025-06-21 11:29

生成本地微调 +强化学习 qwen3-4b 研究搭建流程步骤

一、环境准备硬件要求GPU：至少需要多块高性能GPU（如NVIDIAA100或V100），因为Qwen-3-4B模型参数量大，内存需求高。

行云流水AI笔记·2025-06-21 11:54

Python数据可视化与地理空间分析

实战应用应用场景案例与解决方案城市人口分布五、优化与改进性能瓶颈解决方案六、常见问题七、总结与展望一、引言在当今数据驱动的世界里，Python凭借其强大的库支持、简洁的语法以及广泛的社区资源，已成为数据分析、机器学习乃至地理空

master_chenchengg·2025-06-21 10:51

2024 年 MathorCup 数学应用挑战赛——大数据竞赛赛道 A：台风的分类与预测思路和代码(后期会给出详细代码)

为了完成此任务，我们将运用大数据分析和机器学习建模技术，并使用Python处理和分析数据。以下是各问题的详细思路和代码框架。

YOLO实战营·2025-06-21 08:13

容器化技术：Docker入门与实战

1.1Docker的核心概念二、Docker的安装与环境配置2.1安装Docker在Linux（如Ubuntu）上安装Docker在Windows/macOS上安装Docker2.2验证Docker安装三

·2025-06-21 08:42

【Latex】大物实验报告全指南

我们使用VScode环境配置下，进行latex的大物实验报告撰写，其中有很多懒人专属操作（有详细解说），简单方便，一篇文章就可以上手实验报告的撰写！！！

芳菲菲其弥章·2025-06-21 08:41

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