深度学习框架搭建gpu加速

深度学习笔记——基础部分

深度学习是一种机器学习的方式，通过模仿人脑吃力信息的方式，使用多层神经网络来学习数据的复杂模式和特征。
肆——·2025-03-07 23:45

Vid ---基于Rust的高性能视频关键帧提取工具架构解析

ShowCaseFastRunvid-iD:/cursor一、工具定位与核心价值解决的问题：海量监控视频的快速关键帧回溯教学视频的内容摘要生成视频素材库的智能索引构建技术亮点：多级并行处理架构FFmpeg硬件加速集成自动化目录结构管理
Foodie豪哥·2025-03-07 23:14

机器学习基础（4）

训练深度学习模型就好比在平行世界里按下发射火箭的按钮，你听不到也看不到。你无法观察流形学习过程，它发生在数千维空间中，即使投影到三维空间中，你也无法解释它。
yyc_audio·2025-03-07 23:42

信创国产电脑在金融行业的应用案例分析

随着金融行业数字化转型的加速，信创国产电脑凭借其独特的优势，为金融机构提供了可靠的信息技术支撑，助力金融行业实现自主可控、安全稳定的发展目标。
·2025-03-07 21:31

00计算机视觉学习内容

计算机视觉（ComputerVision）开发需要掌握数学基础、编程语言、图像处理、机器学习、深度学习等多个方面的知识。
依旧阳光的老码农·2025-03-07 21:26

三步部署阿里通义万相视频生成大模型【万相开源、喜大普奔】

通义万相的开源不仅加速了AI技术在视频创作、文化传播等领域的落地，也引发了关于AI生成内容伦理与质量的讨论。随着技术迭代，其应用可能扩展至实时内容生成、个性化创作等方向，进一步推动人机协作的边界。
坐望峰·2025-03-07 21:23

01计算机视觉学习计划

计算机视觉系统学习计划（3-6个月）本计划按照数学→编程→图像处理→机器学习→深度学习→3D视觉→项目实战的顺序，确保从基础到高级，结合理论和实践。
依旧阳光的老码农·2025-03-07 20:15

特斯拉FSD系统：自动驾驶的未来

FSD系统通过集成先进的计算机视觉、深度学习、传感器融合等技术，利用车辆上安装的多种传感器和先进的计算机视觉技术，实现对周围环境的感知和理解。
百态老人·2025-03-07 19:38

特斯拉FSD不同版本的进化

特斯拉，FSD，自动驾驶，深度学习，计算机视觉，强化学习，神经网络，模型训练1.背景介绍特斯拉自2016年推出Autopilot以来，一直致力于开发全自动驾驶系统，其目标是实现完全无人驾驶，让汽车能够像人类一样感知周围环境
AI智能涌现深度研究·2025-03-07 19:35

使用 Dlib 库进行人脸检测和人脸识别

Dlib具有高效、易用的Python接口，因此它也被广泛应用于Python中进行深度学习和计算机视觉任务。安装Dlib首先，我们需要在Python环境中安装Dlib库。
萧鼎·2025-03-07 19:32

介绍常见的图片分类模型与算法

介绍常见的图片分类模型与算法在机器学习和深度学习的领域中，图片分类任务是一个广泛的应用场景。
萧鼎·2025-03-07 19:31

如何通过卷积神经网络（CNN）有效地提取图像的局部特征，并在CIFAR-10数据集上实现高精度的分类？

模型2.3定义损失函数和优化器2.4训练模型2.5测试模型3.提高分类精度的技巧卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是专门为处理具有网格结构数据（如图像）而设计的深度学习模型
浪九天·2025-03-07 19:27

AI大模型在职业教育中的应用解决方案

1.引言随着新经济、新技术的加速发展和经济结构的不断调整，职业教育迎来了新的发展机遇与挑战。传统的职业教育模式难以满足日益个性化、多样化的学习需求，同时，技术快速更迭使得职业技能更新频率大幅提高。
中年猿人·2025-03-07 18:54

一文读懂！OpenCV 实时人脸识别从 0 到 1，小白也能轻松实操的超详细教程（完整教程及源码）

深入阐述特征提取、模型训练方法，包含传统与深度学习方式，还介绍OpenCV预训练模型的使用与评估。详细讲解实时识别过程，包括打开摄像头、逐帧处理及结果显示优化。
AI_DL_CODE·2025-03-07 18:21

【硬核拆解】DeepSeek开源周五连击：中国AI底层技术的“破壁之战”

从GPU计算内核到分布式训练框架，用五大开源项目，在硬件适配、算力优化、通信调度等“卡脖子”领域打
shelly聊AI·2025-03-07 18:50

弹性算力革命：企业级GPU云服务如何重构AI与图形处理的效能边界

企业级GPU云服务是一种面向企业用户，基于云计算技术，将强大的图形处理器（GPU）资源以服务的形式提供给企业的创新模式。
·2025-03-07 17:21

弹性算力革命：企业级GPU云服务如何重构AI与图形处理的效能边界

企业级GPU云服务是一种面向企业用户，基于云计算技术，将强大的图形处理器（GPU）资源以服务的形式提供给企业的创新模式。
·2025-03-07 17:21

数据库高级面试题

普通索引：加速查询的普通索引，适用于一般的查询操作。联合索引：多个列组成的索引，适用于多个列的查询条件。全文索引：用于查找文本中的关键词，适用于文本搜索。-什么是索引的“最左前缀原则”？请举例说明。
·2025-03-07 17:18

工业级Pandas性能优化：Dask/Modin实战教程

目录工业级Pandas性能优化：Dask/Modin实战教程1.引言与背景1.1Pandas的局限性1.2分布式计算与GPU加速的需求1.3Dask与Modin简介2.数据集介绍3.工业级数据处理理论基础
闲人编程·2025-03-07 17:06

深度学习主流经典框架PyTorch（day2）

五、Tensor数据转换5.1张量转numpy浅拷贝调用numpy()方法可以把Tensor转换为Numpy，此时内存是共享的。#张量转numpydata_tensor=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])data_numpy=data_tensor.numpy()print(type(data_tensor),type(data_numpy))#他们内存是共享的data
inquisitor.dom·2025-03-07 16:32

【AI学习从零至壹】pytorch基础

张量的属性张量的索引和切⽚：张量的拼接张量的算数运算单元素张量In-place操作与numpy之间的转换张量到numpy数组计算图静态计算图动态计算图pytorch计算图可视化pytorch基础PyTorch是⼀个开源的深度学习框架
flyyyya·2025-03-07 15:53

esrgan_在 colab 上体验 ESRGAN（低清转高清）

设置笔记本为Python3、GPU模式，并保存。2.建立colab和googledrive的连接先获取授权，将下面代码贴进去运行。运行过程会要求填写
weixin_39713763·2025-03-07 15:20

MOE（Mixture of Experts，混合专家）

MixtureofExperts，混合专家）一、MOE架构的核心概念二、MOE架构的工作原理三、MOE架构的优势四、MOE架构的举例五、MOE架构的应用场景MOE（MixtureofExperts，混合专家）架构是一种用于提高深度学习模型性能和效率的神经网络架构设计
ZhangJiQun&MXP·2025-03-07 15:47

深度学习 -- 逻辑回归 PyTorch实现逻辑回归

前言线性回归解决的是回归问题，而逻辑回归解决的是分类问题，这两种问题的区别是前者的目标属性是连续的数值类型，而后者的目标属性是离散的标称类型。可以将逻辑回归视为神经网络的一个神经元，因此学习逻辑回归能帮助理解神经网络的工作原理。什么是逻辑回归？逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型，是监督学习的一种重要方法，主要用于二分类问题，但也可以用于多分类问题。逻辑回归的主要思想是，对于一个二分类问题，先根据
冲鸭嘟嘟可·2025-03-07 14:53

美国AI圈破防了。。。

微软、Meta和谷歌等巨头正在将资源投入到庞大的10万GPU集群中进行人
强化学习曾小健·2025-03-07 13:43

深度学习的数学之魂：传统机器学习的超越者

深度学习的数学之魂：传统机器学习的超越者前言第一部分：神经元的数学语言1.1神经元模型的启示1.2激活函数的非线性魔法第二部分：网络结构的层次之美2.1网络结构的多样性2.2层次结构的力量第三部分：图像的力量与直观理解
洋葱蚯蚓·2025-03-07 13:39

机器学习与深度学习里生成模型和判别模型的理解

两个模型是啥我们从几句话进入这两个概念：1、机器学习分为有监督的机器学习和无监督的机器学习；2、有监督的机器学习就是已知训练集数据的类别情况来训练分类器，无监督的机器学习就是不知道训练集的类别情况来训练分类器；3、所以说，有监督的机器学习可以抽象为一个分类task，而无监督的基本完成的是聚类；4、有监督的机器学习中，我们可以概述为通过很多有标记的数据，训练出一个模型，然后利用这个，对输入的X进行预
程序员羊羊·2025-03-07 12:03

计算机视觉 vs 机器视觉 | 机器学习 vs 深度学习：核心差异与行业启示

一、计算机视觉（CV）与机器视觉（MV）：从学术研究到工业落地的分水岭1.定义与目标差异计算机视觉（CV）目标是赋予计算机类似人类的视觉理解能力，通过算法对图像或视频中的目标进行识别、跟踪和语义理解。其核心是研究如何从二维图像反推三维世界的结构和规律。例如，自动驾驶中通过多摄像头融合实现道路场景理解，属于典型的CV任务。机器视觉（MV）聚焦于工业场景的自动化检测与控制，强调实时性和精准性。MV系统
程序员Linc·2025-03-07 12:00

2021年7月初，深圳TPlink图像算法工程师面试题分享

问题一：Batch-norm作用和参数batchnorm的作用batchnorm对于输入数据做了零均值化和方差归一化过程，方便了下一层网络的训练过程，从而加速了网络的学习。
niuyunpang·2025-03-07 11:16

学生行为习惯画像可视分析平台

学生行为习惯，画像分析，可视化，机器学习，数据挖掘，教育科技1.背景介绍随着教育信息化进程的不断加速，海量教育数据正在被生成和积累。
AI智能涌现深度研究·2025-03-07 11:12

蚂蚁集团可转正实习算法岗内推-自然语言

具备极佳的工程实现能力，精通C/C++、Java、Pvthon、Perl等至少一门语言:对目前主流的深度学习平台:tensorflow、pytorch、mxnet等，至少对其中一个有上手经验;熟悉深度学习以及常见机器学习算法的原理与算法
飞300·2025-03-07 10:59

深圳传音控股AI算法岗内推

2熟悉常用的机器学习算法，掌握常用的深度学习模型与编程实践。3熟悉Pytorch或TensorFlow等深度学习框架，有一定项目经验。4良好的沟通协调能力，执着的专业精神。
飞300·2025-03-07 10:57

【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇...MobileNet 系列网络发展与高效性分析（附代码）（二）

【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇…MobileNet系列网络发展与高效性分析（附代码）（二）【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇…MobileNet系列网络发展与高效性分析（附代码）（二
努力毕业的小土博^_^·2025-03-07 10:26

Windows 图形显示驱动开发-WDDM 3.2-本机 GPU 围栏对象(四)

用于创建、打开和销毁本机围栏的D3DKMT内核API引入了以下D3DKMT内核模式API来创建和打开本机围栏对象。D3DKMTCreateNativeFence/D3DKMT_CREATENATIVEFENCED3DKMTOpenNativeFenceFromNTHandle/D3DKMT_OPENNATIVEFENCEFROMNTHANDLEDxgkrnl调用现有的D3DKMTDestroySy
程序员王马·2025-03-07 10:53

Docker中GPU的使用指南

在当今的计算领域，GPU（图形处理单元）已经成为了加速各种计算密集型任务的关键硬件，特别是在深度学习、科学模拟和高性能计算等领域。
俞兆鹏·2025-03-07 10:22

LLMs之Llama-3：基于Colab平台(免费T4-GPU)利用LLaMA-Factory的GUI界面(底层采用unsloth优化框架【加速训练5~30倍+减少50%的内存占用】)对llama-3

LLMs之Llama-3：基于Colab平台(免费T4-GPU)利用LLaMA-Factory的GUI界面(底层采用unsloth优化框架【加速训练5~30倍+减少50%的内存占用】)对llama-3-
一个处女座的程序猿·2025-03-07 09:41

DeepSeek开源技术全景解析：从硬件榨取到AI民主化革命

从硬件榨取到AI民主化革命一、开源周核心成果概览2025年2月24日启动的"开源周"计划，DeepSeek团队连续发布三项底层技术突破：FlashMLA（2.24）：动态资源调度算法，Hopper架构GPU
大刘讲IT·2025-03-07 09:09

存储性能调优：掌握I/O性能调优和缓存策略配置

引言在数字化转型加速的今天，数据已成为企业核心资产，而存储系统的性能直接影响业务响应速度、用户体验和IT基础设施的总体效率。
Morris只会敲命令·2025-03-07 09:38

智能录音工牌如何应用在员工培训效果评估上？

在数字化转型加速的今天，企业对员工培训效果的重视程度日益增加。为了确保培训能够切实提升员工的工作能力和效率，许多公司开始探索新的技术和方法来优化这一过程。
DuDuTalk·2025-03-07 08:02

【学习笔记5】Linux下cuda、cudnn、pytorch版本对应关系

一、cuda和cudnnNVIDIACUDAToolkit（CUDA）为创建高性能GPU加速应用程序提供了一个开发环境。
longii11·2025-03-07 08:56

【Qt】Qt Widgets和QML（Qt Quick）开发界面的区别

QtWidgetsvs.QML总体对比对比项QtWidgetsQML(QtQuick)语言C++(带QtUI库)QML+JavaScript(底层C++)渲染方式传统窗口系统控件（原生或模拟）基于OpenGL，使用GPU
￡އއ昔年·2025-03-07 08:52

企业信息查询系统的技术实现路径探析——以某大数据平台为例

引言在数字化转型加速的背景下，企业信息服务领域正经历着从传统工商查询向智能决策支持的演进。本文将以某企业信息查询系统为研究样本，解析其技术架构与实现路径，探讨大数据技术在企业服务场景中的落地应用。
探熵科技·2025-03-07 07:17

陪诊小程序开发：数字化下的陪诊服务

近年来，随着社会老龄化的加速，对陪诊师的需求不断加大，陪诊行业也快速发展，为大众提供就医便利。
冠品网络科技·2025-03-07 06:38

LLM辅助编程：代码自动生成与优化

LLM,代码生成,代码优化,编程辅助,AI编程,自然语言处理,深度学习1.背景介绍随着软件开发的日益复杂化，程序员面临着越来越高的开发压力和效率要求。
AI智能涌现深度研究·2025-03-07 05:54

国内开源深度学习框架

目录一、国内开源深度学习框架1、PaddlePaddle（百度飞浆）2、MindSpore（华为昇思）3、MegEngine（旷视天元）4、OneFlow（一流科技）5、Jittor（清华计图）二、快速入手
we19a0sen·2025-03-07 05:53

sql执行超时怎么办

这可能包括使用索引来加速查询，删除无用的列或表，或者使用更高效的查询方法。增加服务器资源。如果服务器的CPU、内存或存储不足，可能会导致查询执行缓慢。
Msura·2025-03-07 01:15

只需几步！在本地电脑轻松部署DeepSeek大模型

Ollama还允许用户通过编写Modelfile配置文件来自定义模型的推理参数，支持多GPU并行推理加速。二、安装Ollama（一）
魔法小匠·2025-03-07 01:42

【免费收藏】清华大学DeepSeek使用手册合集 600页完整版

DeepSeek资料链接：https://pan.quark.cn/s/c927326f70c5在人工智能席卷全球的当下，DeepSeek作为前沿深度学习技术，正推动着全面AI时代的到来。
周师姐·2025-03-07 01:10

小米R3G刷了老毛子固件后，设置IPv6

将联网类型设置为“PPPoE”，并开启“MANIP”和两个加速功能（一般
虎王科技·2025-03-07 01:10

YOLOv12改进之A2(区域注意力)

注意力回顾注意力机制作为深度学习领域的核心技术，已广泛应用于自然语言处理和计算机视觉等多个领域。在YOLOv12改进之A2中，注意力机制扮演着关键角色。
清风AI·2025-03-07 00:39
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