机器学习GPU环境配置第9页

【linux开发环境配置】 Ubuntu 17.10 安装Django2 基础

前言1首先Ububtu默认是安装了python2.7，所以我要重新安装python3,linux下单独安装python3的教程可再百度，一般就是在终端下执行命令sudoapt-getinstallpython3,有可能会因本来装有python2而不成功，所以可能需要删除usr/bin/目录下的python文件,然后重新执行上面的命令。2我是直接安装Anaconda3的，直接安装Anaconda3里

NewForMe·2024-09-01 06:34

《C++与新兴硬件技术的完美融合：开启未来科技新篇章》

首先，在与GPU（图形处理单元）的结合方面，C++展现出了巨大的潜力。GPU拥有强大的并行计算能力，能够快速处理大量的数据和复杂的计算任务。

程序猿阿伟·2024-09-01 06:41

[附源码]java毕业设计基于web旅游网站的设计与实现

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）。

李会计算机程序设计·2024-09-01 02:15

使用opencv和python实现图像的智能处理_机器学习：使用OpenCV和Python进行智能图像处理...

译者序序前言审校者简介第1章品味机器学习11.1初步了解机器学习11.2机器学习可以解决的事情31.3初步了解Python41.4初步了解OpenCV41.5安装51.5.1获取本书最新的代码51.5.2

weixin_39649965·2024-08-31 23:04

Golang安装与环境配置

文章目录1.安装环境说明2.下载Golang安装包3.修改配置3.1开启开启GO111MODULE3.2依赖包缓存的路径3.3修改GOPATH3.4设置镜像代理地址4.总结1.安装环境说明操作系统：Windows11Golang版本：1.23.02.下载Golang安装包我们可以到Golang官网下载对应操作系统的安装包https://go.dev/dl/这里我们下载Windows平台的安装包：g

夏月歌者·2024-08-31 23:33

数据切分的艺术：使用PyTorch的torch.utils.data.random_split精粹指南

数据切分的艺术：使用PyTorch的torch.utils.data.random_split精粹指南在机器学习项目中，合理地分割数据集至关重，它不仅关系到模型训练的有效性，还直接影响到模型的泛化能力。

2402_85758349·2024-08-31 21:19

从自动驾驶看无人驾驶叉车的技术落地和应用

摘要｜介绍无人驾驶叉车在自动驾驶技术中的应用，分析其关键技术，如环境感知、定位、路径规划等，并讨论机器学习算法和强化学习算法的应用以提高无人叉车的运行效率和准确性。

电气_空空·2024-08-31 20:44

Unity3D 如何提升游戏运行效率详解

1.优化渲染性能1.1使用合适的纹理压缩和格式技术详解：使用适当的纹理压缩可以显著减少内存使用和GPU负担。Unity支持多种纹理压缩格式，如ETC2、PVRTC

Thomas_YXQ·2024-08-31 20:41

Unity3D UI Toolkit数据动态绑定详解

前言在Unity3D中，ComputeShader是一种强大的工具，用于在GPU上执行并行计算任务，这些任务通常涉及大量的数据处理，如图像处理、物理模拟等。

Thomas_YXQ·2024-08-31 19:40

机器学习（2）单变量线性回归

2.1模型表示我们学习的第一个算法是线性回归算法。在监督学习中，我们有一个数据集，这个数据集被称为训练集（TrainingSet）。我们用小写字母m来表示训练样本的数目。监督学习算法的工作方式以房屋价格的训练为例，将训练集里房屋价格喂给学习算法，学习算法工作后输出一个函数h，h代表hypothesis（假设）。函数h输入为房屋尺寸大小x，h根据输入来得出y值，y值对应房子的价格。因此，h是一个从x

天凉玩个锤子·2024-08-31 19:47

深度学习项目实践——QQ聊天机器人（transformer）（三）功能实现的方法——NoneBot2插件结构与编写

深度学习项目实践——QQ聊天机器人（transformer）（三）功能实现的方法——NoneBot2插件结构与编写在前两节中，我们详细讲解了QQ聊天的原理、QQ机器人的框架与环境配置的流程。

Linductor·2024-08-31 18:58

Python比C语言到底有什么优势？为什么越来越多人都学python？

丰富的库和框架：Python拥有庞大的标准库和第三方库，涵盖了从Web开发、数据科学、机器学习、人工智能、自动化测试到网络编程等各

马大哈（Python）·2024-08-31 18:58

java maven 多环境+jenkins参数化构建

后来又搜索java代码怎么读取pom的环境配置，以及怎么替换当前环境，终于把整个流程串下来了，记录如下。思路：jenkins参数化构建，传递环境参数给ma

flyingshuai·2024-08-31 17:56

前端性能优化-CSS性能优化

文件压缩四、去除无用CSS五、有选择地使用选择器六、减少使用昂贵的属性七、优化重排与重绘1.减少重排2.避免不必要的重绘八、让元素及其内容尽可能独立于文档树的其余部分九、避免使用@import十、开启GPU

LYFlied·2024-08-31 16:46

AI写作神器有哪些，分享2024年比较常用的几款ai写作软件

这些工具通过自然语言处理和机器学习技术，为人们提供了快速、高效、自动化的写作体验。

全网优惠分享君·2024-08-31 15:37

单片机原理及应用实验三指示灯循环控制

环境配置：Proteus7;Keil步骤：1.根据实验要求绘制电路图。绘制时（1）选择并摆放电路元件（2）摆放电源正负极（3）连接各元件，根据需要绘制支线和总线，对于总线上的支线要进

蛋黄酥薯片·2024-08-31 13:58

【笔试】03

在高性能计算领域，FLOPS被广泛用来评估超级计算机、CPU、GPU和其他处理器的计算能力。FLOPS数值越高，计算机执行涉及浮点数的计算能力越强。

yogurt=b·2024-08-31 13:28

深度学习100问13:什么是二分类问题

二、解决方法要解决二分类问题呀，我们可以找来一些“魔法工具”，也就是机器学习算法。像逻辑回归啦、支持向量机啦、决策树啦等等。这些算法就像聪明的小助手

不断持续学习ing·2024-08-31 11:14

AI自动采集教学行为——用AI来做机器学习部分和深度学习部分（含torch和cuda）包含机器学习模型和bert模型的使用

文章目录数据清洗机器学习深度学习代码没问题之后的文件下载bert环境配置太麻烦，改用飞浆的bert飞浆失败-接着bert，用谷歌AIbert的使用数据清洗要遍历当前文件夹下从1.x1sx到8.x1sx的所有文件

东方-教育技术博主·2024-08-31 11:13

每天一个数据分析题（五百一十二）- 数据标准化

在完整的机器学习流程中，数据标准化（DataStandardization）一直是一项重要的处理流程。不同模型对于数据是否标准化的敏感程度不同，以下哪个模型对变量是否标准化不敏感？

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-31 10:09

深度学习：图像数据分析的革命

深度学习与图像数据分析深度学习是一种机器学习方法，它通过使用多层神经网络来学习数据的复杂模式。在图像数据分析中，深度学习模

2401_85761762·2024-08-31 10:06

机器学习中的增量学习（Incremental Learning，IL）策略是什么？

机器学习中的增量学习（IncrementalLearning，IL）策略是什么？在当今快速发展的数据驱动世界中，传统的静态机器学习模型逐渐显露出局限性。

Chauvin912·2024-08-31 09:32

基于Python的机器学习系列（17）：梯度提升回归（Gradient Boosting Regression）

简介梯度提升（GradientBoosting）是一种强大的集成学习方法，类似于AdaBoost，但与其不同的是，梯度提升通过在每一步添加新的预测器来减少前一步预测器的残差。这种方法通过逐步改进模型，能够有效提高预测准确性。梯度提升回归的工作原理在梯度提升回归中，我们逐步添加预测器来修正模型的残差。以下是梯度提升的基本步骤：初始化模型：选择一个初始预测器h0(x)，计算该预测器的预测值。计算残差：

会飞的Anthony·2024-08-31 09:02

基于Python的机器学习系列（16）：扩展 - AdaBoost

简介在本篇中，我们将扩展之前的AdaBoost算法实现，深入探索其细节并进行一些修改。我们将重点修复代码中的潜在问题，并对AdaBoost的实现进行一些调整，以提高其准确性和可用性。1.修复Alpha计算中的问题在AdaBoost中，如果分类器的错误率e为0，则计算出的权重α将是未定义的。为了解决这个问题，我们可以在计算过程中向分母中添加一个非常小的值，以避免除零错误。2.调整学习率sklearn

会飞的Anthony·2024-08-31 09:00

高德地图react-native-amap3d的使用

在这里简单给大家介绍一下react-native-amap3d的环境配置和使用案例更多功能可查看https://github.com/qiuxiang/react-native-amap3d首先npminstallreact-native-amap3dcdios

孟宪磊mxl·2024-08-31 08:21

Windows Linux子系统下编译LinPhone SDK

LinPhoneLinPhone环境配置代码下载编译环境配置LinPhoneSDK编译环境配置编译环境：Windows10WSL2Ubuntu20.04子系统代码下载gitclonehttps://gitlab.linphone.org

毫厘微·2024-08-31 07:40

Python学习和面试中的常见问题及答案

整理了一些关于Python和机器学习算法的高级问题及其详细答案。这些问题涵盖了多个方面，包括数据处理、模型训练、评估、优化和实际应用。

写代码的M教授·2024-08-31 07:44

TensorFlow 的基本概念和使用场景。

TensorFlow是由Google开发的开源机器学习框架，用于构建和训练各种机器学习模型。它基于数据流图的概念，其中节点表示数学操作，边表示多维数组（张量）的流动。

WangLinXX·2024-08-31 06:07

机器学习第9章-聚类

机器学习第9章-聚类9.1聚类任务在“无监督学习”(unsupervisedlearning)中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础

Rin__________·2024-08-31 05:02

探索Anaconda Cloud：Conda的云端宝库

它为数据科学和机器学习社区提供了一个集中的平台，使得用户可以轻松地上传和下载Conda环境、软件包和数据集。

2401_85812026·2024-08-31 05:29

机器学习算法深度总结(5)-逻辑回归

1.模型定义逻辑回归属于基于概率分类的学习法.基于概率的模式识别是指对模式x所对应的类别y的后验概率禁行学习.其所属类别为后验概率最大时的类别:预测类别的后验概率,可理解为模式x所属类别y的可信度.逻辑回归(logistic),使用线性对数函数对分类后验概率进行模型化:上式,分母是满足概率总和为1的约束条件的正则化项,参数向量维数为:考虑二分类问题:使用上述关系式,logistic模型的参数个数从

婉妃·2024-08-31 05:05

机器学习入门：机器学习的基本概念

姓名：高亦凡学号：19020100056学院：电子工程学院转载自：原文链接【嵌牛导读】机器学习（MachineLearning）是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科

Louis0687·2024-08-31 04:34

【ShuQiHere】从零开始实现逻辑回归：深入理解反向传播与梯度下降

【ShuQiHere】逻辑回归是机器学习中一个经典的分类算法，尽管它的名字中带有“回归”，但它的主要用途是处理二分类问题。

ShuQiHere·2024-08-31 02:37

【ShuQiHere】从 FNN 到 RNN：用股票价格预测一步步理解神经网络的演化

【ShuQiHere】引言神经网络在人工智能和机器学习领域是一个核心的研究方向，而前馈神经网络（FNN）是最基础的模型之一。

ShuQiHere·2024-08-31 01:02

机器学习：DBSCAN算法（内有精彩动图）

目录前言一、DBSCAN算法1.动图展示（图片转载自网络）2.步骤详解3.参数配置二、代码实现1.完整代码2.代码详解1.导入数据2.通过循环确定参数最佳值总结前言DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）是一种基于密度的聚类算法。它可以发现任意形状的簇并能够处理噪声数据。一、DBSCAN算法1.动图展示（图片转载自网

吃什么芹菜卷·2024-08-31 01:58

深度学习系列70：模型部署torchserve

内容包含：读取args，创建pid文件找到java，启动model-server.jar程序，同时读取log-config文件，TEMP文件夹地址，TS_CONFIG_FILE文件根据cpu核数、gpu

IE06·2024-08-31 00:25

Facebook开发的机器人：技术创新与应用实践

1.2技术进步的推动人工智能和机器学习的发展，让聊天机器人能够更加智能地理解和回应用户需求。二、Facebook上的五款回复机器

啊取名真困难·2024-08-30 23:22

AI人工智能深度学习算法：卷积神经网络的原理与应用

近年来，人工智能取得了显著的进展，这在很大程度上归功于深度学习的崛起，深度学习是一种强大的机器学习形式，它使用具有多个层的深度神经网络来学习数据中的复杂模式

AI大模型应用之禅·2024-08-30 23:21

Langchain-Chatchat本地部署的解决方案

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

herosunly·2024-08-30 22:13

python 数据挖掘与机器学习

机器学习是人工智能的基础，因此，掌握常用机器学习算法的工作原理，并能够熟练运用Python建立实际的机器学习模型，是开展人工智能相关研究的前提和基础。

科研的力量·2024-08-30 19:57

1区9+非肿瘤纯生信，逻辑清晰易懂，机器学习筛选关键基因的纯生信也可以发高水平期刊，抓紧上车！

2单个疾病结合免疫浸润，热点基因集，机器学习算法等。

生信小课堂·2024-08-30 17:58

做大模型千万别买苹果笔记本电脑

以下是一些主要原因：1.GPU不适合深度学习AppleSiliconGPU限制：Apple自家芯片（如M1和M2）的GPU架构与传统的NVIDIAGPU（通常是深度学习和大模型训练的首选）不同。

路人与大师·2024-08-30 16:06

AI中的核心概念解读：深度学习、机器学习、神经网络与自然语言处理

然而，对于刚接触AI的初学者或非专业人士来说，理解其中的核心概念，特别是深度学习、机器学习、神经网络与自然语言处理之间的区别，可能显得有些复杂。

wypdao·2024-08-30 16:31

R语言基础-文档检索与环境配置-2019-06-29

R帮助函数`help.start()`，打开帮助文档首页`help.search("foo")`或`??foo，`以foo为关键词搜索本地帮助文档，`?Startup`查看与R有关的启动文件信息；`example("foo")`，函数foo的使用示例（引号可以省略）`RSiteSearch("foo")`，以foo为关键词，查询整个http://search.r-project.org网站的包，例

天涯清水·2024-08-30 15:00

基于SpringBoot的流浪猫狗救援网站

超级无敌暴龙战士塔塔开·2024-08-30 15:29

Yolov8和杂草检测

1.网址收集Yolov8官方网站：Train-UltralyticsYOLODocsgithub非官方介绍教程网站：【YOLOv8系列】（二）YOLOv8环境配置，手把手嘴对嘴保姆教学-CSDN博客【YOLOv8

Diros1g·2024-08-30 15:59

机器学习：svm算法原理的优缺点和适应场景

支持向量机（SVM）是一种在机器学习领域广泛使用的监督学习模型，它通过找到数据点之间的最优超平面来进行分类或回归分析。以下是SVM算法的一些优缺

夜清寒风·2024-08-30 15:29

昇思25天学习打卡

@[TOC]《昇思25天学习打卡营第02天|lulul》张量Tensor张量tensor是在机器学习和深度学习中广泛应用的数据概念，张量是多维数组的泛化，能够表示标量（0维张量）、向量（1维张量）、矩阵

十分钟ll·2024-08-30 15:28

[2020]tensorflow2.1-GPU + CUDA +CUDNN配置过程记录

最近几天做视频数据集的时候要用到tensorflow2的gpu训练版本，要安装对应版本的cuda和cudnn，网上的教程五花八门，我尝试了很多论坛的方法，有些能用有些不可以（也可能是我操作错误），经过两天调试终于能够运行了

夏迪End·2024-08-30 15:56

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