机器数算数运算第11页

NVIDIA B200：高性能 AI 计算的未来

简介对于一直关注人工智能和机器学习快速发展的人来说，新硬件的发布总是备受期待。每一代新处理器和加速器都有可能极大地改变我们开发和部署大规模机器学习模型的方式。

知识大胖·2025-02-21 15:01

Java部署机器学习模型:方案二(基于DJL)

DJL（DeepJavaLibrary）是由亚马逊公司开发的一款开源的深度学习框架，它旨在为Java开发人员提供一个简单而强大的API，使得在Java中使用深度学习变得更加容易。DJL有以下几个方面优势：支持多个底层引擎DJL支持多个底层引擎，包括MXNet、TensorFlow和PyTorch等。这使得DJL可以在多个平台上使用，包括Java、Android、iOS和RaspberryPi等。易

iiilloi·2025-02-21 15:01

clickhouse集群搭建

准备三台机器，192.168.20.7，192.168.20.8，192.168.20.10用于搭建clickhouse集群。

fusugongzi·2025-02-21 15:00

【MATLAB例程】虚拟长基线校正INS，代码实现

文章目录惯性导航核心算法误差模型改进运行结果：代码代码总结核心功能技术亮点应用场景结果验证扩展建议代码依赖与运行创新点总结惯性导航核心算法采用四元数法进行姿态更新（如搜索结果3所述），解决大角度旋转问题实现速度

MATLAB卡尔曼·2025-02-21 15:00

哈夫曼树与编码

文章目录哈夫曼树的基本概念哈夫曼树的构造代码实现哈夫曼树的应用哈夫曼编码代码实现哈夫曼树的基本概念路径：从树中一个结点到另一个结点之间的分支构成这两个结点间的路径结点的路径长度：两结点之间的边数树的路径长度

2402_87224981·2025-02-21 14:58

机器学习的模型类型（Model Types）

1.传统机器学习模型线性模型（LinearModels）：线性回归（LinearRegression）：用于回归任务，拟合线性关系。

路野yue·2025-02-21 14:56

nats集群搭建

本次使用三台机器搭建nats集群，ip分别为192.168.20.7、192.168.20.8、192.168.20.10，预先在三台机器上装好nats，版本为0.0.35。

fusugongzi·2025-02-21 14:56

机器学习课程的常见章节结构

以下是机器学习课程的常见章节结构，结合了搜索结果中的信息：1.机器学习基础知识机器学习的定义与分类监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习机器学习的产生与发展机器学习的历史与现代应用经验误差与过拟合过拟合与欠拟合的概念及解决方案评估方法与性能度量交叉验证

zhangfeng1133·2025-02-21 14:24

机器学习_19 集成学习知识点总结

集成学习（EnsembleLearning）是一种强大的机器学习范式，通过组合多个模型的预测结果来提高整体性能和泛化能力。它在分类、回归和特征选择等任务中表现出色，广泛应用于各种实际问题。

数据媛·2025-02-21 14:53

机器学习_18 K均值聚类知识点总结

K均值聚类（K-meansClustering）是一种经典的无监督学习算法，广泛应用于数据分组、模式识别和降维等领域。它通过将数据划分为K个簇，使得簇内相似度高而簇间相似度低。今天，我们就来深入探讨K均值聚类的原理、实现和应用。一、K均值聚类的基本概念1.1K均值聚类的目标K均值聚类的目标是将数据集划分为K个簇，使得每个簇内的数据点尽可能接近，而不同簇之间的数据点尽可能远离。具体来说，K均值聚类最

数据媛·2025-02-21 14:53

机器学习—逻辑回归

本内容是博主自学机器学习总结的。由于博主水平有限，内容可能有些许错误。如有错误，请发在评论区。

60岁的程序猿·2025-02-21 14:22

Linux升级openssl解决方案

爱编程的喵喵·2025-02-21 14:21

【机器学习】向量化使得简单线性回归性能提升

向量化使得简单线性回归性能提升一、摘要二、向量化运算概述三、向量化运算在简单线性回归中的应用四、性能测试与结果分析一、摘要本文主要讲述了向量化运算在简单线性回归算法中的应用。

若兰幽竹·2025-02-21 13:50

SWAT模型入门到精通：建模方法、实例应用、高级进阶，新手也能成为建模高手！

ArcGIS软件具有强大的地图制作、空间数据管理、空间分析、空间信息整合等功能，能够很好地实现模型运算及空间分析。此外，基于ArcGIS的SWAT模型是一类比较典型的分布式面源污染分析模型，并广

WangYan2022·2025-02-21 13:45

【C语言】inline 关键字详解

目录C语言`inline`关键字详解1.概述1.1主要目的1.2历史背景2.用法2.1基本示例2.2内联函数的声明和定义3.编译器行为3.1编译器的决定3.2内联的局限性4.适用场景4.1数学运算函数4.2

LuckiBit·2025-02-21 13:42

本地运行stable-diffusion3.5

和需要的模型文件需要下载以下几类SD3.5文件启动ComfyUI启动在工作流中分别选中三个Clip模型sd3.5_large_turbo准备本地运行stable-diffusion3.5AI时代不可阻挡，给老机器加了个

wisfy_21·2025-02-21 12:08

Unity3D-DynamicBone动力学骨骼插件-详解

UpdateRate:更新数率damping:阻尼系数Elasticty:弹

GarFe-Liu·2025-02-21 12:36

腿足机器人之十- SLAM地图如何用于运动控制

腿足机器人之十-SLAM地图如何用于运动控制腿足机器人SLAM地图的表示与处理全局路径规划：地形感知的路径搜索基于A*的三维路径规划基于RRT*的可行步态序列生成局部运动规划：实时步态调整与避障动态窗口法的腿足适配模型预测控制

shichaog·2025-02-21 12:06

autok3s搭建k3s ha集群并支持gpu调度

文章目录前言一、autok3s是什么1.k3s2.autok3s二、部署步骤1.autok3s部署2.创建集群三、QA总结前言公司新进了一台8卡a800的机器，老板要求将这台机器做成算力节点。

StevenforAI·2025-02-21 12:34

快速幂（竞赛必备）

一、概念：快速幂是一种高效的指数运算方法，通过指数折半或二进制位运算减少计算次数。它的核心思想是利用二进制表示法或指数折半来加速计算，从而避免大量的循环操作。

ん贤·2025-02-21 11:28

C++ 运算符重载与函数重载】

本章目录:前言1.函数重载（FunctionOverloading）1.1规则1.2示例：多种数据类型的打印示例输出：1.3典型应用场景2.运算符重载（OperatorOverloading）2.1规则

涛ing·2025-02-21 11:56

OpenCV机器学习（10）训练数据的一个核心类cv::ml::TrainData

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述cv::ml::TrainData类是OpenCV机器学习模块中用于表示训练数据的一个核心类

村北头的码农·2025-02-21 10:19

神经网络新手入门（2）基础认知：神经网络发展简史

这把剑虽然简陋（只能做简单的逻辑运算），却奠定了整个武林的基础，就像武侠世界里最早的内功心法。1943年，两位奇侠麦卡洛克和皮茨

caridle·2025-02-21 10:48

MATLAB图像处理

MATLAB图像处理MATLAB，作为美国MathWorks公司出品的商业数学软件，以其强大的矩阵运算能力和丰富的函数库，在图像处理领域得到了广泛的应用。

陈辰学长·2025-02-21 08:40

斐波那契数列模型：在动态规划的丝绸之路上追寻斐波那契的足迹（下）

文章目录引言一.第n个泰波那契数1.1题目链接：https://leetcode.cn/problems/n-th-tribonacci-number/description/1.2题目分析：1.3思路讲解

诚丞成·2025-02-21 08:38

8.3：Matlab中数组的基本运算（加减乘除）（课程共5800字，4段代码举例，带详细操作步骤）

例子1：数组的加法例子2：数组的减法例子3：数组的乘法例子4：数组的除法——例子1：数组的加法在Matlab中，可以使用"+"运算符对数组进行加法运算。

小兔子平安·2025-02-21 08:36

6.3：Matlab中二维数组的基本运算（加减乘除）（课程共5300字，4段代码举例，带详细操作步骤）

例子1：逐元素加法运算（Code①）例子2：矩阵乘法运算（Code②）例子3：逐元素除法运算（Code③）例子4：矩阵减法运算（Code④）——例子1：逐元素加法运算（Code①）%代码示例1：逐元素加法运算

小兔子平安·2025-02-21 08:36

机器学习(四) 本文(2万字) | 梯度下降GD原理 | Python复现 |

第四章梯度下降一引入梯度二从一元到多元2.1一元函数2.1.1引入梯度下降2.1.2学习率2.1.3继续更新迭代2.2二元函数2.3多元函数三多种梯度方法3.1批量梯度下降（BatchGradientDescent，BGD）3.1.1对目标函数求偏导3.1.2每次迭代对参数进行更新3.1.3优缺点3.2随机梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD）3.2.1对目标函数求

小酒馆燃着灯·2025-02-21 08:36

机器学习(一) 本文(3万字) | 机器学习概述 |

小酒馆燃着灯·2025-02-21 08:05

c++复数加减乘除_少年，学点加减乘除呗？

但是，约在十年前，也就是在本人当了十年左右的物理教授后的某一天，我发现关于加减乘除以及与这些运算相关联的数，我还真不懂。

健康和谐男哥·2025-02-21 08:04

机器学习杂记

过拟合处理方法：早停正则化dropout数据增广避免局部极小值方法：以不同的初始值来训练网络，最终选取最小的。使用模拟退火技术。模拟退火在每一步都以一定的概率接受比当前解更差的结果，从而有助于跳出局部极小。在每一步迭代过程中，接受次优解的概率要随着时间的推移而逐渐降低，从而保证算法稳定。使用随机梯度下降。与标准梯度下降精确计算梯度不同，随机梯度下降算法在计算梯度时加入了随机因素。于是，即使陷入局部

被自己蠢哭了·2025-02-21 08:33

基于旭日派的Ros系统小车的再开发——使用python脚本Astra调用深度相机（学习笔记）

1、Ros系统的简要介绍：ROS是你的机器人的操作系统。它运行在各种不同类型的计算机上的标准Linux系统之上，如树莓派或其他的一些单片机、以及笔记本电脑或台式电脑。

Z._ Yang·2025-02-21 07:32

LLM 中的 Matryoshka 量化：原理与优势

折线图显示了基于每个FFN（前馈网络）参数的有效比特数的不同量化技术下Gemma-29B的任务性能。

数据掘金·2025-02-21 07:58

《Python 中的数学魔法：轻松计算最大公约数和最小公倍数》

它们在分数运算、密码学、计算几何等领域都有广泛应用。今天,我们将深入探讨如何使用Python编写一个高效、实用的函数来计算两个数的最大公约数和最小公倍数。理解基本概念在开

清水白石008·2025-02-21 07:58

【迭代器学习】

迭代器在Vector中的使用在C++中可以使用下标运算符来访问string对象的字符和vector的元素，还有另外一种更通用的的机制也可以实现同样的目的，这就是迭代器。

奋斗的刘·2025-02-21 06:20

25/2/16 ＜算法笔记＞ DirectPose

它在目标检测、机器人视觉、增强现实（AR）和自动驾驶等领域中具有广泛应用。相比于传统的位姿估计方法，DirectPose试图简化复杂的处理流程，采用端到端的方式直接从图像中输出位姿参数。

青椒大仙KI11·2025-02-21 05:19

[深入探索USearch：快速高效的单文件向量搜索引擎]

引言在数据科学和机器学习领域，最近出现了许多用于近似最近邻搜索（ApproximateNearestNeighbors,ANNS）的工具。

stjklkjhgffxw·2025-02-21 05:15

如何利用USearch实现快速向量搜索：更轻量、更高效的替代方案

引言向量搜索在现代机器学习和信息检索中扮演着重要角色。无论是图像检索、文本相似度计算还是推荐系统，向量搜索都是核心技术之一。本文将介绍一个轻量级、高效的向量搜索引擎——USearch。

sdfugyd·2025-02-21 05:45

使用BREEBS平台提升AI知识库

这些Breebs可供任何大语言模型（LLM）或聊天机器人使用，以提升其专业知识，减少幻觉，并提供访问来源的途径。Breebs背后实现了多种增强生成（RAG）模型，以在每次迭代中无缝提供有用的上下文。

dgay_hua·2025-02-21 05:11

MySQL大师之路：从入门到精通的全方位实战指南

一、MySQL基础入门了解关系型数据库关系型数据库是数据存储与管理的重要工具，它以表格的形式高效地组织和处理数

热心码民阿振·2025-02-21 04:40

【进阶】redis篇

非关系型数据库),数据在内存中以键值对形式存储.读写速度快,也提供数据持久化方式.一般最常用的场景就是把redis用来做缓存.redis使用场景1.缓存2.计数器点赞3.排行榜数据结构,zset按照分数排序4.数

lil_侯昊·2025-02-21 04:10

蓝桥杯备赛 Day14.2 自然数的拆分

信息学奥赛一本通（C++版）在线评测系统【题目描述】任何一个大于1的自然数n，总可以拆分成若干个小于n的自然数之和。

丘大梨·2025-02-21 04:05

机器学习：十大算法实现汇总

机器学习十大算法代码实现：使用numpy、pandas，不调用机器学习相关库。

golemon.·2025-02-21 03:11

马斯克-全球最大算力集群-grok3效果任何

（有待继续观察）作为x.AI精心打造的新型聊天机器人，Grok3展现出了令人惊叹的推理天赋，面对复杂问题时，能够凭借严密逻辑抽丝剥茧，给出精准解答。

数据分析能量站·2025-02-21 03:39

如何解决fork: retry: 资源暂时不可用

当出现/bin/sh:fork:retry:资源暂时不可用这样的报错时，说明Linux的openfile最大连接数已满。

醉心编码·2025-02-21 03:06

大学实验课设无忧 ------ 基于FPGA动态数码管数字时钟

动态扫描模块：控制数

FPGA猫·2025-02-21 02:00

langchain系列 - FewShotPromptTemplate 少量示例

前期忙碌的开发阶段结束，需要沉淀自己的应用知识，过一遍LangChain时间：20250220说明：技术梳理，针对FewShotPromptTemplate专门来写一篇博客概念说明few-shot最初来源于机器学习的概念

码--到成功·2025-02-21 02:26

2C语言中整型（int）、浮点型（float）、双精度浮点型（double）和字符型（char）的区别

存储大小：具体大小取决于编译器和操作系统，但通常是一个机器字（word）的大小，例如32位或64位。范围：例如，对于32位整型，其范围通常是-2,147,483,64

Java资深爱好者·2025-02-21 01:53

Ollama部署大模型，本地调用

在本文中，我将指导你如何在你的本地机器上部署Ollama，并展示如何使用Python进行简单的API调用以访问这些模型最近很多人在学习大模型的时候，也遇到这个问题了，Ollama下载的模型，如果不想在命令行里面直接使用

居7然·2025-02-21 01:53

中电金信：数字基础设施未来展望·行业定制与开源融合

随着数字化向数智化的演进，各行各业对新型数字基础设施的需求不断攀升。在技术层面，云原生和平台化已经成为构建行业数字基础设施的普遍选择。

中电金信·2025-02-21 01:22

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