深度学习框架搭建gpu加速第28页

Python 调用常见大模型 API 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、PYTHON与SAP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。

♢.＊·2025-01-30 19:00

AI编译器之——为什么大模型需要Relax？

放在最前：Relax的关键创新深度学习模型（比如ChatGPT这种大模型）在运行时经常遇到“输入尺寸不固定”的情况。比如你问它一个问题，这次输入是10个字，下次可能是100个字。

FF-Studio·2025-01-30 19:24

全面解析：HTML页面的加载全过程(六）--浏览器渲染之分层 - Layer

分层原因在生成布局树之后，渲染进程会将一些复杂的3D动画、滚动条、高z-index的元素生成图层，并生成图层树交给GPU加速渲染。页面设计复杂，并且交互效果多。

huazi99于老师·2025-01-30 18:21

Apache TVM：开源深度学习编译器栈的领跑者

ApacheTVM：开源深度学习编译器栈的领跑者tvmOpendeeplearningcompilerstackforcpu,gpuandspecializedaccelerators项目地址:https

计攀建Eliza·2025-01-30 18:51

Deepseek 对种猪市场会带来哪些影响？

2.推动智能化养殖技术的应用和提到，深度学习技术（如YOLOv5模型）已经被应用于生猪的

百态老人·2025-01-30 16:23

【IMU Kalman滤波器】9轴IMU传感器（加速度计、陀螺仪、磁力计）的卡尔曼滤波器算法研究（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、引言二、9轴IMU传感器原理及误差分析三、卡尔曼滤波器算法四、实验与结果分析五、结论与展望2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据⛳️赠与读者‍做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努

然哥爱编程·2025-01-30 15:20

python多线程并发加速

目录python多线程并发加速多线程例子打印线程号，进程号由于Python的全局解释器锁（GIL）限制，在CPU密集型任务中多线程的效果并不理想，但对于I/O密集型任务，多线程仍然是有效的。

AI算法网奇·2025-01-30 13:34

spring mvc 创建restapi 笔记

RequestMapping("/spittles")publicclassSpittleController{//示例：使用@RequestBody接收JSON并自动转换为Spittle对象@PostMappingpublicSpittlesaveSpittle

weixin_42277889·2025-01-30 13:02

获取PPT中的MSO格式图片报错

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♢.＊·2025-01-30 13:59

知识图谱技术剖析

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♢.＊·2025-01-30 13:29

python神经网络框架有哪些,python调用神经网络模型

人工智能Python深度学习库有哪些由于Python的易用性和可扩展性，众多深度学习框架提供了Python接口，其中较为流行的深度学习库如下：第一：CaffeCaffe是一个以表达式、速度和模块化为核心的深度学习框架

小明技术分享·2025-01-30 12:56

Python实现复原毫米波雷达呼吸波形的示例

我们将使用深度学习中的变分自编码器（VAE）作为模型来进行呼吸波形的复原，因为VAE可以很好地处理重建和潜在空间分布的问题。步骤概述数据准备：生成或加载毫米波雷达的呼吸波形数据。

go5463158465·2025-01-30 11:47

对话系统(Chatbots) 原理与代码实例讲解

从早期的基于规则的系统到如今基于深度学习的智能体，对话系统经历了漫长的发展历程。第一阶段：基于规则的系统(1960s-1990s)早期的对话系统主要基于预先定义的规则和模板。

AI天才研究院·2025-01-30 10:12

LLM系列(0)：行业大模型落地服务在全业务场景的应用与探索【大模型智能问答、NL2SQL、文档智能分析智能生成、AI智能体决策等】

行业大模型场景落地是否一定需要大量的GPU算力，以及需要多少的算力才能满足落地需求？GPU算力主要消耗在两个地方，一是大

汀、人工智能·2025-01-30 10:41

如何使用深度学习中的 Transformer 算法进行视频目标检测

以下将介绍如何使用深度学习中的Transformer算法进行视频目标检测，并给出一个复现相关论文思路及示例代码。

go5463158465·2025-01-30 10:39

大模型问答机器人的智能化程度

大模型、问答机器人、智能化程度、自然语言处理、深度学习、Transformer模型、知识图谱、推理能力、对话系统1.背景介绍近年来，人工智能技术取得了飞速发展，特别是深度学习的兴起，为自然语言处理（NLP

AI大模型应用之禅·2025-01-30 09:35

大语言模型原理与工程实践：残差连接与层归一化

1.背景介绍随着自然语言处理（NLP）的发展，深度学习在过去几年中取得了令人瞩目的成果。其中，循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）在图像和文本分类、语义角色标注、机器翻译等领域表现出色。

AI大模型应用之禅·2025-01-30 08:27

Transformer架构的GPU并行和之前的NLP算法并行有什么不同？

1.什么是GPU并行计算？GPU并行计算是一种利用图形处理单元（GPU）进行大规模并行数据处理的技术。

AI大模型学习不迷路·2025-01-30 07:49

《向量数据库指南》——MoE应用：解锁深度学习新境界的钥匙

在深度学习的广阔天地里，混合专家（MoE）模型如同一把锐利的钥匙，正逐步解锁着各种复杂应用场景的新境界。

大禹智库·2025-01-30 07:13

2018年中国金饰需求增3% 零售网络向三四线城市扩张

2018年黄金需求增长主要来自央行净买入，以及下半年金条与金币的投资数量加速所驱动。虽然黄金E

weixin_34348111·2025-01-30 06:37

LLM based Single Agent System

LLM-BasedSingleAgentSystem:ANewEraofIntelligentAutomation关键词：大语言模型，单智能体系统，强化学习，自然语言处理，智能自动化1.背景介绍近年来，随着深度学习技术的快速发展

AGI大模型与大数据研究院·2025-01-30 05:03

conda创建新虚拟环境——从无到有

自己租的GPU最近有点鱼的记忆，base配什么环境自己都忘了，所以自己开始学习如何创建并且配置一个新环境，当然这一切建立在andonate3安装完的前提下自己的配置：Linux系统，Xshell编译器创建环境

S.T.A.R.·2025-01-30 05:32

cuda 线程调度

硬件描述从硬件上看，一块显卡的最小单元是GPU核(或者叫做StreamProcessor),所有核心平均分配在多个SM中，而多个SM共同构成整块显卡的核心。

weiwei0319·2025-01-30 05:31

AI常见的算法

人工智能（AI）中常见的算法分为多个领域，如机器学习、深度学习、强化学习、自然语言处理和计算机视觉等。

纠结哥_Shrek·2025-01-30 03:49

【书生·浦语大模型实战营】学习笔记（五）：LMDeploy 量化部署

GoAI·2025-01-30 03:18

PyTorch 框架实现线性回归：从数据预处理到模型训练全流程

张量与Numpy的神奇转换技巧04-揭秘数据处理神器：PyTorch张量拼接与拆分实用技巧05-深度学习从索引开始：PyTorch张量索引与切片最全解析06-张量形状任意改！

大模型铲屎官·2025-01-30 03:17

ER图（Entity Relationship Diagram，实体关系图）

以下是一些常见的绘制ER图的工具，涵盖了在线工具和桌面软件，你可以根据自身需求进行选择：在线工具boardmix功能特点：拥有大量包括ER图模板在内的模板库，能加速ER图的创建；支持多人在线协作，多名用户可同时编辑和查看

太阳·2025-01-30 03:44

Markdown 定价策略

Markdown定价策略定义Markdown定价是指商家通过降低商品价格来加速库存销售的策略，通常用于季节性商品、时尚商品或其他短生命周期商品。

小小搬运工40·2025-01-30 02:12

机器学习Day01

人工智能三大概念及其关系人工智能（AI）：使用计算机来模拟或者代替人类机器学习（ML）：机器自动学习，并不只由人定义规则编程深度学习（DL）：大脑仿生，模拟人大脑神经网络，设计一层层神经元模拟事物机器学习是实现人工智能的一种途径

酒脑猫·2025-01-30 02:06

AI技术赋能电商行业，引领变革

它利用深度学习技术，更准确地预测用户的兴趣点，使推荐内容更加贴切，从而提高用户点击率和购买转化率。例如，当用户在电商平台上搜索

m0_74136676·2025-01-30 01:33

DeepSeek V3 模型微调（SFT）技术详解

DeepSeekV3模型微调（SFT）技术详解目录引言背景知识2.1深度学习与预训练模型2.2微调（Fine-tuning）的概念2.3监督微调（SupervisedFine-tuning,SFT）DeepSeekV3

zhangjiaofa·2025-01-30 00:28

3步搞定：java分布式WebSocket与消息队列的奇妙邂逅？

今天我们要聊的是那个让分布式系统心跳加速的热门话题——如何用消息队列轻松实现分布式WebSocket。别急，我会一步步带你走进这个奇妙的世界，让你轻松掌握这门技艺。准备好了吗？

墨瑾轩·2025-01-29 23:51

Mooncake：面向大语言模型服务的以 KVCache 为中心的架构

它还利用GPU集群未充分利用的CPU、DRAM和SSD资源来实现KVCache的分解缓存。

步子哥·2025-01-29 22:42

redis的数据结构——跳表（Skiplist）

跳表的基本结构跳表是一种多层链表结构，它通过在基本有序链表的基础上添加多层索引，来加速查找的速度。跳表的每一层都是一个链表，底层（Level0）

半桶水专家·2025-01-29 20:55

判断字符串能否转json

packagecom.jlit.msgPush.utils;importorg.apache.commons.lang.StringUtils;importorg.json.JSONArray;importorg.json.JSONException

qq_26517369·2025-01-29 18:37

C#高级：常用的扩展方法大全

1.StringpublicstaticclassStringExtensions{//////字符串转List（中逗英逗分隔）///publicstaticListSplitCommaToList(thisstringdata

我是苏苏·2025-01-29 18:07

自建stgcn数据集并训练

1.安装st-gcn复现STGCNCPU版（ubuntu16.04+pytorch0.4.0+openpose+caffe）_Significance的博客-CSDN博客复现旧版STGCNGPU版（win10

青年夏日科技工作者·2025-01-29 18:31

docker desktop使用ollama在GPU上运行deepseek r1大模型

二、拉取ollama镜像在powershell中运行如下命令，即可拉取最新版本的ollama镜像：dockerpullollama/ollama如果需要指定版本，可以用如下命令：#CPU或NvidiaGPU

yimenren·2025-01-29 17:20

Tensor 基本操作2 理解 tensor.max 操作，沿着给定的 dim 是什么意思 | PyTorch 深度学习实战

前一篇文章，Tensor基本操作1|PyTorch深度学习实战本系列文章GitHubRepo:https://github.com/hailiang-wang/pytorch-get-started目录

Chatopera 研发团队·2025-01-29 16:48

适合各种深度学习新手！帮助你少走弯路！附修改后的代码和PSNR最优的模型权重文件！

第一次来请先看这篇文章：【超分辨率（Super-Resolution）】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明，包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等）修改后代码和权重文件下载见文末链接！！！包含制作好的h5数据集和最优性能权重文件，可直接用于测试。本文亮点：讲解细致，EDSR流程全通，代码注释丰富，适合新手入门阅读深度思考，踩坑报错全

十小大·2025-01-29 16:47

中国BI步入增长大周期，腾讯云ChatBI加速AI+BI融合

过去十年，大数据技术的快速发展，让数据消费前进一大步，数据价值得到一定程度的挖掘与释放，真正开启了“用数”的大时代。但数据分析繁杂的技术栈、复杂的处理过程以及程式化的交互方式，让“数据消费”的门槛始终降不下来，一定程度制约着企业迈向“用好数”的新阶段。如今，随着大模型和生成式AI的迅猛发展，数据消费正迎来一场巨大变革。大模型与数据分析天然的融合属性，使得商业智能（以下简称：BI）迎来全面重塑，BI

大数据在线·2025-01-29 15:09

【人工智能】Python常用库-PyTorch常用方法教程

PyTorch是一个强大的开源深度学习框架，以其灵活性和动态计算图而广受欢迎。以下是PyTorch的详细教程，涵盖从基础到实际应用的使用方法。

IT古董·2025-01-29 15:08

【人工智能】Python常用库-TensorFlow常用方法教程

TensorFlow是一个广泛应用的开源深度学习框架，支持多种机器学习任务，如深度学习、神经网络、强化学习等。以下是TensorFlow的详细教程，涵盖基础使用方法和示例代码。

IT古董·2025-01-29 15:07

cpu和gpu的区别

cpu和gpu的区别是cpu是电脑的中央处理器，在电脑中起着控制计算机运行的作用；gpu是一个附属型的处理器，主要处理计算机中与图形计算有关的工作，并将数据更好地呈现在显示器中。

sdsadwe·2025-01-29 14:03

CPU与GPU的区别

2.什么是GPU？GPU:英文全称GraphicProcessingUnit，中文翻译为“图形处理器”，又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作

dingkm666·2025-01-29 14:31

[论文总结] 深度学习在农业领域应用论文笔记14

当下，深度学习在农业领域的研究热度持续攀升，相关论文发表量呈现出迅猛增长的态势。但繁荣背后，质量却不尽人意。相当一部分论文内容空洞无物，缺乏能够落地转化的实际价值，“凑数”的痕迹十分明显。

落痕的寒假·2025-01-29 14:00

Facebook如何应对全球范围内的隐私保护挑战

随着全球数字化进程的加速，个人隐私保护问题日益成为公众关注的焦点。作为全球最大的社交平台之一，Facebook在这一问题上扮演着举足轻重的角色。

ClonBrowser·2025-01-29 14:29

cpu和gpu的区别，以及cpu和gpu中核的概念以及四种架构

1.什么是cpu个人理解cpu就是一个公司里面的技术骨干，但是不参与管理工作的人员，在计算机中cpu主要是用来处理一条条机器指令的，并且cpu的运算速度特别快，所以说周围还有几个秘书，就是给他提供资料或者存储资料的（寄存器），一般一个程序运行的流程就是操作系统从程序对应的pcb中将指令取出，交给cpu进行处理，cpu处理完毕以后将结果写回对应的存储单元（寄存器或者内存）。cpu的具体作用：1.指令

zhoudeng666·2025-01-29 13:28

详解三种常用标准化：Batch Norm、Layer Norm和RMSNorm

在深度学习中，标准化技术是提升模型训练速度、稳定性和性能的重要手段。

yyytucj·2025-01-29 13:57

Writing an efficient Vulkan renderer

27Feb2020In2018,Iwroteanarticle“WritinganefficientVulkanrenderer”forGPUZen2book,whichwaspublishedin2019

Night_Aurora·2025-01-29 12:10

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