深度学习分布式

WebClient和RestTemplate的差异

RestTemplate的差异引言RestTemplate的历史背景与适用场景WebClient的诞生背景及其优势编程模型对比错误处理机制的区别性能考量未来发展方向实际应用案例分享引言在当今互联网时代，服务间的通信是构建分布式系统不可或缺的一部分
master_chenchengg·2025-01-18 22:43

机器学习02-发展历史补充

统计学习和模式识别（20世纪50年代至80年代）2-第二阶段【集成时代】+【核方法】（20世纪90年代至2000年代初期）3-第三阶段【特征工程】+【模型优化】（2000年代中期至2010年代初期）4-大规模数据和分布式计算
坐吃山猪·2025-01-18 21:02

单体架构、集群架构和分布式架构概述

单体架构、集群架构和分布式架构概述在现代系统架构和开发过程中，单体架构、集群架构和分布式架构是三个常见且关键的概念。本文将详细介绍这些技术的相关概念，并探讨它们之间的联系与区别。
JoyousHorse·2025-01-18 21:01

Pytorch 三小时极限入门教程

一、引言在当今的人工智能领域，深度学习占据了举足轻重的地位。而Pytorch作为一款广受欢迎的深度学习框架，以其简洁、灵活的特性，吸引了大量开发者投身其中。
power-辰南·2025-01-18 20:43

Python机器学习之XGBoost从入门到实战(基本理论说明)

Xgboost从基础到实战XGBoost:eXtremeGradientBoosting*应用机器学习领域的一个强有力的工具*GradientBootingMachines(GBM)的优化表现，快速有效—深盟分布式机器学习开源平台
雪域枫蓝·2025-01-18 19:10

（九）ROS运行管理

前言1.ROS是多进程(节点)的分布式框架，一个完整的ROS系统实现：可能包含多台主机；每台主机上又有多个工作空间(workspace)；每个的工作空间中又包含多个功能包(package)；每个功能包又包含多个节点
PaLu-LvL·2025-01-18 19:38

【YOLOv8杂草作物目标检测】

以下是一些关键信息的总结：农作物幼苗与杂草检测系统：基于YOLOv8深度学习框架，通过2822张图片训练了一个目标检测模型，用于检测田间的农作物幼苗与杂草对象。
stsdddd·2025-01-18 19:35

工业控制系统的8种类型

最常见的包括监督控制和数据采集（SCADA）系统、分布式控制系统（DCS）、可编程逻辑控制器（PLC）以及其他几种。继续阅读
dotNET跨平台·2025-01-18 18:28

深度学习(1)

一、torch的安装基于直接设备情况，选择合适的torch版本，有显卡的建议安装GPU版本，可以通过nvidia-smi命令来查看显卡驱动的版本，在官网中根据cuda版本，选择合适的版本号，下面是安装示例代码GPU：pipinstalltorch==2.5.0torchvision==0.20.0torchaudio==2.5.0--index-urlhttps://download.pytorc
浅忆へ梦微凉·2025-01-18 18:57

深度学习常用格式转化脚本xml2yolo/coco2yolo/bdd2yolo/frame2video等

**其他工具脚本**`frames2video.py`示例注释：注释说明：该项目提供了一系列用于深度学习的数据处理工具，主要功能包括：数据集格式转换：提供多种脚本，将不同格式的
qq1309399183·2025-01-18 17:54

LLMs，即大型语言模型

LLMs，即大型语言模型，是一类基于深度学习的人工智能模型，它们通过海量的数据和大量的计算资源进行训练，可以理解和生成自然语言。
maopig·2025-01-18 17:52

【LLM】大语言模型（LLMs）

大型语言模型（LargeLanguageModel，LLM）是基于深度学习的自然语言处理模型，能够理解和生成自然语言文本。
林九生·2025-01-18 17:21

Flink 常见面试题

1、Flink的四大特征（基石）checkpoint:基于Chandy-Lamport算法，实现了分布式一致性快照，提供了一致性的语义。State:丰富的StateAPI。
知否&知否·2025-01-18 16:14

【Python】已解决：ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn‘

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·2025-01-18 16:10

如何快速在Windows 10 + Anaconda 3 中使用Mxnet及gluon

如何快速在Windows10+Anaconda3中使用Mxnet及gluon网络上Mxnet的安装以及使用方法很多，自从其作者之一李沐推出了基于Mxnet的深度学习课程之后，我也尝试着去使用了一下Mxnet
qianchess·2025-01-18 15:33

2.TIDB整体架构

与传统的单机数据库相比，TiDB具有以下优势：纯分布式架构，拥有良好的扩展性，支持弹性的扩缩容支持SQL，对外暴露MySQL的网络协议，并兼容大多数MySQL的语法，在大多数场景下可以直接替换MySQL
胡晗-·2025-01-18 14:30

3D UNet和Swin-UNETR

3DUNet和Swin-UNETR都是用于医学图像分析的深度学习网络，它们对三维（3D）数据进行特征提取和分割。3DUNet3DUNet是UNet架构的一个变体，专门设计用于处理三维医学图像数据。
学無芷境·2025-01-18 14:29

Git基本操作

Git是一个分布式版本控制系统，它可以追踪文件的变化，并记录文件的历史版本。以下是Git的基本概念和使用方式：仓库（Repository）：Git仓库是存储代码和文件的地方，可以是本地仓库或远程仓库。
宠物与不尤编程·2025-01-18 14:29

推荐3D UNet实现：深度学习3D体素数据语义分割的利器！

推荐3DUNet实现：深度学习3D体素数据语义分割的利器！
滑辰煦Marc·2025-01-18 14:57

锐捷路由器网关RG-NBR6135-E和锐捷交换机 Ruijie Reyee RG-ES224GC 电脑登录web方法

2025年1月17日22:29:35最近淘了点东西，准备在家里搞一套深度学习的服务器，先把网关和交换机搞到了锐捷路由器网关RG-NBR6135-E电脑登录web方法在拿到机器的时候，如果不是全新建议拿根牙签
zh7314·2025-01-18 13:49

PyTorch机器学习与深度学习技术方法

尤其是深度学习技术，在许多行业都取得了颠覆性的成果。另外，近年来，Pytorch深度学习框架受到越来越多科研人员的关注和喜爱。
Teacher.chenchong·2025-01-18 13:17

深度学习模块C2f代码详解

C2f是一个用于构建卷积神经网络（CNN）的模块，特别是在YOLOv5和YOLOv8等目标检测模型中。这个模块是一个改进的CSP（CrossStagePartial）Bottleneck结构，旨在提高计算效率和特征提取能力。下面是对C2f类的详细解释：类定义和初始化Python复制classC2f(nn.Module):“”“FasterImplementationofCSPBottleneckw
你是狒狒吗·2025-01-18 12:44

华为 Ascend 平台 YOLOv5 目标检测推理教程

华为Ascend推理框架（ACL）是AscendCANN软件栈的核心组件，专为AscendAI加速硬件（如Atlas300I）设计，可实现高性能的深度学习推理。
Lunar*·2025-01-18 12:39

为什么要使用MQ？思维导图 代码示例（java 架构)

使用消息队列（MQ）的主要原因在于它能够提供解耦、异步通信、流量削峰等特性，这些特性对于构建稳定、高效、可扩展的分布式系统至关重要。
用心去追梦·2025-01-18 12:39

机器学习和深度学习的概念

MachineLearning机器学习，可以看作是找一个函数。这个函数是人类找不到的，所以交给机器来找。DifferenttypesofFunctions**Regression：**函数的输出是一个数值forexample：**Classification：**给出选项，让机器去选择。forexample：检测一个邮件是不是垃圾文件，就可以通过这个来做。选项是两个：垃圾文件or非垃圾文件。下面，
你好呀我是裤裤·2025-01-18 11:34

Pytorch实现：LSTM-火灾温度预测

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊前期工作语言环境：Python3.9.18编译器：JupyterLab深度学习环境：Pytorch1.12.11.设置GPUimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransforms
骑猪玩狗·2025-01-18 11:32

深度学习项目--基于LSTM的火灾预测研究(pytorch实现)

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊前言LSTM模型一直是一个很经典的模型，这个模型当然也很复杂，一般需要先学习RNN、GRU模型之后再学，GRU、LSTM的模型讲解将在这两天发布更新
羊小猪~~·2025-01-18 10:30

Rabbitmq源码分析，重复消费问题的redis或数据库代码实现

通过Redis的幂等性处理消息消费者实现分布式锁实现的重复检测完整的消息处理流程基于数据库实现Mapper接口消息处理服务RabbitMQ消息消费者底层源码解析RabbitMQ判断重复消息主要通过消息的唯一标识
xweiran·2025-01-18 10:26

Redis分布式锁-解锁操作

本章重点讨论解锁操作问题。案例使用RedisTemplate完成redis操作。1.简单加解解锁@ResourceprivateRedisTemplateredisTemplate;publicvoidtestLock(){Stringkey="xx_lock";Stringuuid=UUID.randomUUID().toString();try{booleanlock=redisTemplat
Ocean@上源码·2025-01-18 09:18

每天五分钟深度学习框架pytorch：基于vgg块搭建VGG卷积神经网络

本文重点前面我们使用pytorch搭建了vgg块，本文我们使用vgg块搭建卷积神经网络VGG16，我们先来看一下vgg16的模型结构是什么样的：搭建vgg16importtorchfromtorchimportnndefvgg_block(num_convs,in_channels,out_channels):net=[nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kern
每天五分钟玩转人工智能·2025-01-18 08:45

详解 RabbitMQ 在 Go 中的实现：一个带重试机制和死信队列的消息消费者

RabbitMQ是一个功能强大的消息队列系统，广泛应用于分布式系统中。本文将详细解析一个使用Go语言编写的RabbitMQ消费者程序。
田猿笔记·2025-01-18 08:43

深度学习 Pytorch 张量（Tensor）的创建和常用方法

1张量的基本创建及其类型和Numpy中的array一样，张量的本质也是结构化地组织了大量的数据。并且在实际操作中，张量的创建和基本功能也与其非常类似。1.1张量(Tensor)函数创建方法张量的最基本创建方法和Numpy中创建Array的格式一致。#Numpy创建数组importnumpyasnp#导入numpya=np.array([1,2,3])importtorch#首次使用,导入torch
白白糖·2025-01-18 08:38

redis 分布式重入锁

文章目录前言一、分布式重入锁1、单机重入锁2、redis重入锁二、redisson实现重入锁1、添加依赖2、配置Redisson客户端3、使用Redisson实现重入锁4、验证5、运行项目三、redisson
DREAM LINER SU·2025-01-18 08:38

PyTorch 神经协同过滤 (NCF) 推荐系统教程

神经协同过滤是一种基于深度学习的推荐系统模型，通过学习用户和物品的嵌入表示来预测用户对物品的评分，进
陌北v1·2025-01-18 07:37

大厂架构之极致缓存策略实战与原理剖析

无论是CPU中的多级缓存，还是分布式系统中的Redis、Memcached等缓存组件，都在各自的领域内发挥着重要作用。
喜欢猪猪·2025-01-18 07:37

如何通过 Nginx 实现 CouchDB 集群的负载均衡并监控请求分发

在现代分布式系统中，负载均衡是确保高可用性和性能的关键组件。CouchDB是一个强大的分布式数据库，而Nginx是一个高性能的反向代理和负载均衡器。
田猿笔记·2025-01-18 07:36

【大模型LoRa微调】Qwen2.5 Coder 指令微调【代码已开源】

的仓库啦，别忘了给仓库点个小心心~~~https://github.com/LFF8888/FF-Studio-Resources第001个文件哦~一、引言：大语言模型与指令微调1.1大语言模型发展简史随着深度学习的飞速发展
FF-Studio·2025-01-18 07:31

10 个免费的 AI 图片生成工具分享

AI图片生成技术原理人工智能（AI）图片生成技术原理是通过计算机程序使用深度学习算法从大量的数据中学习特征，并根据特征创建新的图片。该技术可以模拟人类的绘画过程，学习输入图像的潜
·2025-01-18 05:11

假新闻检测论文（24）A comprehensive survey of multimodal fake news detection techniques...

本文综述了利用深度学习架构和注意力机制进行假新闻检测的最新和全面的研究一介绍假新闻定义：虚假或误导性新闻，或“假新闻”，是任何捏造或故意欺骗的媒体内容。
weixin_41964296·2025-01-18 05:17

如何防止缓存雪崩、击穿和穿透?思维导图 代码示例（java 架构)

思维导图结构防止缓存问题缓存雪崩分散过期时间设置随机的TTL（Time-To-Live）限流与熔断服务降级流量控制预热机制提前加载热点数据缓存击穿分布式锁使用Redis等工具实现分布式锁缓存冗余多副本存储异步更新异步加载数据到缓存缓存穿透
用心去追梦·2025-01-18 04:12

YOLOv8重磅升级：引入DenseOne密集网络革新主干设计，重塑YOLO目标检测性能新高度

随着深度学习技术的不断进步，目标检测作为计算机视觉领域的重要任务之一，其性能和应用范围也在不断扩大。
程序员杨弋·2025-01-18 03:33

深度学习驱动的极端天气预测：时空数据异常检测与应用全解析（基于Python + TensorFlow）

深度学习，尤其是LSTM网络，因其强大的特征学习能力在该领域显示出巨大潜力。通过整合多源气象数据，深度学习模型能够自动挖掘复杂模式和非线性关系，提高预测准确性。
AI_DL_CODE·2025-01-18 02:01

基于深度学习的人脸表情识别系统：YOLOv5 + YOLOv8 + YOLOv10 + UI界面 + 数据集

引言随着人工智能的飞速发展，深度学习技术已广泛应用于各个领域，尤其是在计算机视觉领域。
2025年数学建模美赛·2025-01-18 02:25

基于YOLOv8深度学习的人脸年龄检测识别系统

引言随着人工智能和计算机视觉的飞速发展，人脸分析技术在年龄检测领域取得了显著进展。人脸年龄检测系统在安全监控、广告推荐、健康监测等领域有广泛应用。本文将基于YOLOv8目标检测模型和UI界面，开发一个完整的人脸年龄检测识别系统。我们将详细介绍项目的技术实现、数据集构建、模型训练以及UI设计，并附上完整代码。目录引言系统架构设计数据准备公开人脸年龄数据集数据标注格式数据目录结构模型训练YOLOv8环
2025年数学建模美赛·2025-01-18 02:24

基于深度学习的人脸表情识别系统（YOLOv10+UI界面+数据集）

在本篇博客中，我们将详细介绍如何构建一个基于深度学习的人脸表情识别系统。该系统主要由三部分组成：YOLOv10（深度学习模型）进行表情识别、UI界面展示识别结果以及数据集的准备和训练过程。
2025年数学建模美赛·2025-01-18 02:24

基于深度学习的人脸表情识别系统：YOLOv8 + UI界面 + 数据集完整实现

深度学习的快速发展，使得高效、准确的人脸表情识别成为可能。通过利用卷积神经网络（CNN）和目标检测技术，可以实现实时、精准的人脸表情识别。本文将基于YOLOv8构建一个完整的人脸表情识别系统。
2025年数学建模美赛·2025-01-18 02:24

安装 Erlang：一步步教你安装和配置 Erlang 环境

Erlang是一种功能强大的编程语言和运行时环境，特别适用于构建高可靠性、并发性和分布式性能的应用程序。在本文中，我将为您提供安装和配置Erlang环境的详细步骤。
AzProcessgroup·2025-01-18 01:18

《鸿蒙Next旅游应用：人工智能赋能个性化与智能导览新体验》

鸿蒙Next与人工智能融合优势鸿蒙Next拥有强大的分布式能力和原生智能体验。其能打破设备界限，实现多设备协同，让用户在手机、平板、智能手表等设备上无缝使用旅游应用。
·2025-01-18 01:04

基于单片机的分布式智能输液系统设计

**单片机设计介绍，基于单片机的分布式智能输液系统设计文章目录一概要二、功能设计设计思路三、软件设计原理图五、程序六、文章目录一概要  基于单片机的分布式智能输液系统设计概要如下：一、系统概述基于单片机的分布式智能输液系统是一种集成化
01单片机设计·2025-01-18 01:47

《软硬协同优化，解锁鸿蒙系统AI应用性能新高度》

鸿蒙系统与AI应用的融合现状鸿蒙系统以其独特的微内核架构和分布式特性，为AI应用提供了良好的运行环境。
·2025-01-18 01:03
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