深度学习框架搭建gpu加速

中值滤波结合快速排序算法优化传感器数据预处理

适用场景：实时传感器数据处理（如红外、超声波、加速度计等），窗口大小N=5（可根据需求调整）。优势：时间复杂度从O(N²)（冒泡排序）优化至O(N)（快速排序部分排序）。
Gui林·2025-02-28 15:30

自然语言处理入门：从基础概念到实战项目

随着大数据和深度学习的发展，NLP技术在文本分类、机器翻译、问答系统、情感分析等领域得到了广泛应用。
范范0825·2025-02-28 14:22

Android性能测试总结

1.性能测试目的优化应用程序，提高用户使用体验2.性能测试指标CPU主要关注CPU使用率，CPU使用率过高会导致ANR、Crash、设备发热等问题长时间情况下，CPU占有率应≤85%GPU主要关注GPU
·2025-02-28 13:13

Python深度学习实践：使用TensorFlow构建图像分类器

摘要随着深度学习技术的飞速发展，图像识别已成为AI领域的热点应用之一。本篇文章将引导读者使用Python和Google的TensorFlow框架，从零开始构建一个简单的图像分类器。
Evaporator Core·2025-02-28 13:42

stm32 DMA步进电机控制

但是如果使用IO复用，定时器的比较翻转输出，用DMA把加速表的数据传输到捕获比较寄存器的方式控制电机，这样就可以大大减少中断的数量.步进电机控制原理给步进电机发一个脉冲（一个高电平，一个低电平），步进电机走一个步距角
xy0942·2025-02-28 12:07

深度学习进阶：构建多层神经网络

1.多层神经网络的结构在实际应用中，深度学习模型通常包含多个隐藏层，这种结构被称为深度神经网络（DNN）。多层神经网络能够学习更
孤寂大仙v·2025-02-28 12:37

Java中字符流和字节流的区别

字符流：借助BufferedReader和BufferedWriter，它们在处理字符数据时，会将数据先缓存起来，减少与底层数据源或目标的交互次数，从而加速操作。
刘小炮吖i·2025-02-28 10:52

pytorch基础-layernormal 与 batchnormal

nn.LayerNorm（层归一化）和nn.BatchNorm（批量归一化）是深度学习中常用的两种归一化方法，都有助于提高模型的训练效率和稳定性，但它们在归一化维度、应用场景、计算方式等方面存在明显区别
yuweififi·2025-02-28 10:49

通过TensorFlow实现简单深度学习模型（2）

前文我们已经实现了对每批数据的训练，下面继续实现一轮完整的训练。完整的训练循环一轮训练就是对训练数据的每个批量都重复上述训练步骤，而完整的训练循环就是重复多轮训练。deffit(model,images,labels,epochs,batch_size=128):forepoch_counterinrange(epochs):print(f"Epoch{epoch_counter}")batch_
yyc_audio·2025-02-28 10:47

AI加速回归测试：如何用大模型预测哪些模块最容易出问题

用ChatGPT做软件测试回归测试是软件开发过程中必不可少的环节，尤其是在持续集成和快速迭代的开发环境下。随着软件系统变得日益复杂，传统的回归测试面临着显著的挑战：测试覆盖面广、执行周期长、资源消耗大，而测试人员又常常无法准确预测哪些模块会出现问题。为了提高回归测试的效率和精准性，AI，特别是大模型技术的引入，为回归测试的智能化提供了前所未有的机遇。通过大模型的预测能力，测试团队能够更加高效地识别
测试者家园·2025-02-28 09:46

【有啥问啥】深入了解 FlashMLA：Hopper GPU 的高效 MLA 解码内核

深入了解FlashMLA：HopperGPU的高效MLA解码内核简介在人工智能(AI)领域，特别是大型语言模型(LLM)领域，对计算效率和速度的需求持续增长。
有啥问啥·2025-02-28 09:12

阿里巴巴DIN模型原理与Python实现

阿里巴巴的DeepInterestNetwork(DIN)是一种用于点击率预测（CTR）的深度学习模型，特别针对电商场景中用户兴趣多样化和动态变化的特性设计。
eso1983·2025-02-28 09:08

Llama.cpp 服务器安装指南（使用 Docker，GPU 专用）

硬件：NVIDIAGPU（例如RTX4090）。内存：16GB+系统内存，GPU需12GB+显存（RTX4090有24GB）。存储：15GB+可用空间（用于源码、镜像和模型文件）。
田猿笔记·2025-02-28 09:37

驱动开发系列39 - Linux Graphics 3D 绘制流程（二）- 设置渲染管线

一：概述Intel的Iris驱动是Mesa中的Gallium驱动，主要用于IntelGen8+GPU（Broadwell及更新架构）。
黑不溜秋的·2025-02-28 08:02

神经网络中的Nesterov Momentum

NesterovAcceleratedGradient(NAG)，也称为NesterovMomentum，是一种改进版的动量优化算法，旨在加速梯度下降过程中的收敛速度，并提高对最优解的逼近效率。
化作星辰·2025-02-28 08:31

月之暗面改进并开源了 Muon 优化算法，对行业有哪些影响？

互联网各领域资料分享专区(不定期更新)：Sheet正文月之暗面团队改进并开源的Muon优化算法在深度学习和大模型训练领域引发了广泛关注，其核心创新在于显著降低算力需求（相比AdamW减少48%的FLOPs
互联网之路.·2025-02-28 05:11

Spring Boot 动态配置数据源全解析

亲爱的小伙伴们，在求知的漫漫旅途中，若你对深度学习的奥秘、Java与Python的奇妙世界，亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻，那不妨给我一个小小的关注吧。
♢.＊·2025-02-28 05:39

深入解析：如何编写 Mapper 文件

亲爱的小伙伴们，在求知的漫漫旅途中，若你对深度学习的奥秘、Java与Python的奇妙世界，亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻，那不妨给我一个小小的关注吧。
♢.＊·2025-02-28 05:39

Spring Boot 中 @Transactional 注解全面解析

亲爱的小伙伴们，在求知的漫漫旅途中，若你对深度学习的奥秘、Java与Python的奇妙世界，亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻，那不妨给我一个小小的关注吧。
♢.＊·2025-02-28 04:03

vite构建打包性能优化

客户端打包开启第二步：部署服务端开启三、静态文件按类型分包四、超大静态资源拆分(代码分割)第一种：提高静态资源的容量大小第二种：合并路由打包第三种：最小拆分打包五、打包分析插件六、组件按需导入七、图片资源压缩八、CDN加速我的博客原文
富朝阳·2025-02-28 03:19

H100生成式AI效能跃升指南

内容概要作为NVIDIAHopper架构的旗舰产品，H100GPU通过革命性的硬件设计与计算范式重构，为生成式AI工作负载提供了前所未有的加速能力。
智能计算研究中心·2025-02-28 02:14

A100高效架构深度解析

内容概要NVIDIAA100GPU作为面向人工智能与高性能计算的关键硬件载体，其架构创新标志着计算范式的重要演进。
智能计算研究中心·2025-02-28 02:14

深度学习模型优化与医疗诊断应用突破

内容概要近年来，深度学习技术的迭代演进正在重塑医疗诊断领域的实践范式。随着PyTorch与TensorFlow等开源框架的持续优化，模型开发效率显著提升，为医疗场景下的复杂数据处理提供了技术基座。
智能计算研究中心·2025-02-28 02:44

算力革新引领数字中国智能跃迁

内容概要算力作为数字经济的核心驱动力，正通过架构创新与场景融合加速重构技术生态。
智能计算研究中心·2025-02-28 02:14

nvidia docker, nvidia docker2, nvidia container toolkits区别

背景在docker容器中用GPU时，查阅了网上许多教程，教程之间概念模糊不清，相互矛盾，过时的教程和新的教程混杂在一起。
coco_1998_2·2025-02-28 01:40

怎么设置腾讯云CDN缓存规则

通过就近访问，加速用户对网站的访问。解决Internet网络拥堵状况，提高用户访问网络的响应速度。
幻影龙王·2025-02-28 01:36

通过vLLM部署LLM模型到生产环境中

文章目录1使用vLLM部署模型2部署过程2.1准备GPU环境2.2安装vLLM依赖项3使用vLLM部署模型并启动服务3.1部署开源模型3.2部署微调模型4测试服务是否正常运行5评估服务性能1使用vLLM
MichaelIp·2025-02-28 01:04

腾讯海外轻量服务网络质量下降原因和解决方法

方案一:GAME加速.方案二:使用优质带宽的中转服务器方案三:让你的服务器提供方帮你一站式解决问题腾讯海外轻量服务网络质量下降原因和解决方法问题背景从21年开始,腾讯云的海外轻量服务器就因为价格低质量好
云产品销售·2025-02-28 01:31

阿里云服务器的作用

阿里云服务器网来详细说下使用阿里云服务器常见的玩法以及企业或个人用户常见的使用场景：玩转阿里云服务器使用阿里云服务器最常见的应用就是用来搭建网站，例如个人博客、企业网站等；除了搭建网站还可以利用阿里云GPU
腾云服务器·2025-02-28 00:59

阿里云 人工智能与机器学习

以下是阿里云在人工智能和机器学习方面的主要产品与服务：1.云上机器学习平台—PaaS服务PAI(PlatformforAI)PAI是阿里云推出的人工智能平台，提供一系列机器学习与深度学习工具和
HaoHao_010·2025-02-28 00:25

AI探索笔记：浅谈人工智能算法分类

这张图片通过三个同心圆展示了人工智能、机器学习和深度学习之间的包含关系，其中人工智能是最广泛的范畴，机器学习是其子集，专注于数据驱动的算法改进，而深度学习则是机器学习中利用多层神经网络进行学习的特定方法
安意诚Matrix·2025-02-28 00:52

VQ-Diffusion 深度解析与实战指南

深度解析与实战指南VQ-Diffusion项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/vqd/VQ-Diffusion1.项目介绍VQ-Diffusion是一个用于文本到图像合成的深度学习模型
晏灵昀Odette·2025-02-27 23:45

Unity3D 实现骨骼动画的 GPU Skinning 详解

传统的骨骼动画通常在CPU上进行计算，但随着硬件的发展，GPU的计算能力越来越强，GPUSkinning技术逐渐成为优化骨骼动画性能的重要手段。
Thomas_YXQ·2025-02-27 23:13

【模块】AKConv卷积模块

论文《AKConv:ConvolutionalKernelwithArbitrarySampledShapesandArbitraryNumberofParameters》1、作用AKConv旨在解决深度学习中标准卷积操作的两个固有限制
dearr__·2025-02-27 22:10

DCMNet一种用于目标检测的轻量级骨干结构模型详解及代码复现

模型背景在深度学习技术快速发展的背景下，目标检测领域取得了显著进展。
清风AI·2025-02-27 21:03

消费者产品报告2025-在通用人工智能时代重新获得相关性报告300+份集萃解读|附PDF下载

p=40823在全球经济形势复杂多变、技术革新加速的当下，消费品行业正经历深刻变革。
·2025-02-27 21:22

docker部署GPU环境

使用Docker部署GPU环境涉及到几个关键步骤，以下是详细步骤：1.安装NVIDIA驱动程序确保你的系统已经安装了NVIDIAGPU驱动。这是使用GPU的前提条件。
atom goper·2025-02-27 20:53

浅析 DeepSeek 开源的 FlashMLA 项目

浅析DeepSeek开源的FlashMLA项目DeepSeek开源周Day1（2025年2月24日）放出的开源项目——FlashMLA，是一款针对Hopper架构GPU高效多层级注意力(Multi-LevelAttention
X.Cristiano·2025-02-27 20:18

注意力机制（Attention Mechanism）详细分类与介绍

注意力机制（AttentionMechanism）是近年来在深度学习中非常流行的一种技术，特别是在自然语言处理（NLP）、计算机视觉等任务中，具有显著的效果。
Jason_Orton·2025-02-27 20:46

图神经网络：拓扑数据分析的新时代

随着图数据的广泛应用，图神经网络（GraphNeuralNetwork,GNN）作为一种强大的深度学习工具，逐渐成为机器学习领域中的一颗新星。
Jason_Orton·2025-02-27 19:44

从CPU到GPU：渲染技术的演进和趋势

渲染技术一直在不断演进，从最初的CPU渲染到后来的GPU渲染，性能和质量都有了显著提升。
Imagination官方博客·2025-02-27 19:42

Imagination通过最新的D系列GPU IP将效率提升至新高度

ImaginationDXTPGPUIP在加速移动设备和其他电力受限设备上的图形和计算工作负载时，能够延长电池续航时间。
Imagination官方博客·2025-02-27 19:42

智算中心的核心硬件是什么？

以下是对智算中心核心硬件的详细阐述：一、AI芯片AI芯片是专门为加速人工智能计算而设计的硬件，能够与各种AI算法协同工作，满足对算力的极高需求。
Imagination官方博客·2025-02-27 19:42

A100 解析：为何它成为 AI 大模型时代的首选？

前言NVIDIAA100TensorCoreGPU可针对AI、数据分析和HPC应用场景，在不同规模下实现出色的加速，有效助力更高性能的弹性数据中心。
PPIO派欧云·2025-02-27 18:37

在 CentOS 上安装 Docker 和 Docker Compose（可指定版本或安装最新版本）

文章目录一、安装Docker1.1安装最新版本的Docker1.2安装指定版本的Docker二、配置Docker镜像加速器（国内镜像源）三、安装DockerCompose3.1安装最新版本的DockerCompose3.2
用数据说话用数据决策·2025-02-27 18:32

AI之DeepSeek

DeepSeek是一个开源的基于深度学习的搜索引擎，用于在大规模数据中进行高效的内容检索和相似度搜索。
james二次元·2025-02-27 18:01

[AI] [ComfyUI]理解ComyUI的基本原理及其图像生成技术

ComyUI作为一种图像生成框架，其背后的核心技术基于潜在空间的概念，并通过各种深度学习模块实现高效的图像生成与本地部署。
技术小甜甜·2025-02-27 17:27

深度学习重要论文阅读笔记 ResNet （2025.2.26）

文章目录问题背景数据预处理神经网络模型模型性能知识点积累英语单词积累问题背景随着神经网络变得更深（层数变多），模型的训练过程也会变得更加困难。当神经网络的深度增加，就会出现梯度消失和梯度下降现象，妨碍模型的收敛。不过，这种情况可以通过归一化的模型初始化和中间的归一化层基本解决。但是，尽管在增加了归一化技术的情况下很深的神经网络可以收敛，又出现了另外一个问题，即随着模型深度的增加，模型的准确率反而下
北岛寒沫·2025-02-27 16:50

DeepEP：开源通信库的高效专家并行计算解决方案

它提供高效的all-to-all通信模式，支持GPU之间的高吞吐量和低延迟数据交换。DeepEP旨在优化专家并行计算中的通信效率，确保在大规模分布式系统中实现高性能的数据处理。
耶耶Norsea·2025-02-27 16:41

大模型最新面试题系列：深度学习基础（二）

21.解释模型容量与过拟合的关系，如何在理论上平衡两者？模型容量与过拟合的关系模型容量指的是模型能够学习的复杂模式的能力，通常与模型的参数数量、网络结构的复杂度等相关。过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在未见过的测试数据上表现不佳。当模型容量较低时，模型可能无法学习到数据中的复杂模式，导致欠拟合，即在训练集和测试集上的表现都较差。随着模型容量的增加，模型能够学习到更复杂的模式，在训练集上的表现
人肉推土机·2025-02-27 15:08
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