深度学习框架搭建gpu加速

书籍-《动手学深度学习（英文版）》

AstonZhang，ZacharyC.Lipton，MuLi，AlexanderJ.Smola出版：CambridgeUniversityPress编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《动手学深度学习
·2025-03-20 14:25

互联网运营为何必须做好用户行为数据分析

随着互联网技术的不断发展和数字化转型的推进，越来越多的企业都在加速向互联网运营转型，而在这一过程当中，分析用户行为数据是至关重要的。接下来，我们就来探讨一下其中的原因。一、什么是用户行为数据？
·2025-03-20 14:54

Ubuntu 22.05编译OpenWrt 23.05实战

://www.bilibili.com/video/BV1rnsCe1ErV博主基本插件版本推荐编译配置:16核心20G内存150G硬盘用于存储数据包以及编译包等前情提要1.需要准备能访问到外网域名的加速器
诺依阁·2025-03-20 13:37

人形机器人报告：新一代GPU、具身智能与AI应用

今天分享的是人形机器人系列深度研究报告：《人形机器人专题：新一代GPU、具身智能与AI应用》。（报告出品方：中泰证券）核心观点GTC2024召开在即，关注新一代GPU、具身智能、AI应用三大方向。
小报告达人·2025-03-20 13:05

CDN与RTC（实时通信）技术

其主要优势包括：加速静态和动态内容的加载：通过缓存机制和智能路由，CDN可以显著提升网站和应用的响应速度。优化用户体验：通过减轻源服务器的负载，CDN能
百态老人·2025-03-20 11:49

AI数字人分身系统+deepseek深层技术刨析

#数字人分身系统##ai数字人#AI数字人分身系统：解码技术源头架构，重塑数字未来**在元宇宙加速渗透、人机交互边界持续突破的今天，AI数字人分身系统正从科幻概念演变为商业与社会的核心工具。
Yxh18137784554·2025-03-20 11:17

技术债务的隐患：何时重构，何时妥协？

在快节奏的软件开发环境中，企业为了抢占市场或满足紧迫需求，往往不得不在短期内采取“捷径”来加速产品交付，这便引入了“技术债务”。
测试者家园·2025-03-20 08:23

centos7输入python -m bitsandbytes报错CUDA Setup failed despite GPU being available. Please run the follo

在centos7.9系统中安装gpu驱动及cuda，跑大模型会报错，提示让输入python-mbitsandbytes依然报错：CUDASETUP:Loadingbinary/usr/local/python3
小太阳，乐向上·2025-03-20 08:21

神经网络之参数初始化

合适的参数初始化方法有助于提高训练速度、避免梯度消失/爆炸问题，并且加速网络的收敛。一、参数初始化目的避免梯度消失和梯度爆炸：在深度神经网络中，参数初始化对梯度流动非常重要。
硬水果糖·2025-03-20 08:21

关于bitsandbytes安装报错

RunTimeError:CUDASetupfaileddespiteGPUbeingavailable.InspecttheCUDASETUPoutputsabovetofixyourenvironment
跃跃欲试88·2025-03-20 07:18

python -m bitsandbytes 报错解释与解决

RuntimeError:CUDASetupfaileddespiteGPUbeingavailable.Pleaserunthefollowingcommandtogetmoreinformation
MityKif·2025-03-20 07:44

c++高性能多进程 cuda编程: safe_softmax实现 + cub::BlockReduce自定义归约操作

cub::BlockReduce::Reduce`)1.语法safe_softmax实现cub::BlockReducecub::BlockReduce是CUB库（CUDAUnBound）提供的一种用于GPU
FakeOccupational·2025-03-20 06:35

Docker入门篇:安装与加速

今天接着上一篇文章来写，本来计划以paopaorobot/dvo为例带入docker的基本操作，然后中间插播一下docker的安装和加速，但是发现写的有点罗嗦，刚写完安装与加速就挺大篇幅了，所以决定将docker
slamml·2025-03-20 03:47

如何缓存聊天模型响应以提高效率

为了应对这一挑战，LangChain提供了一种可选的缓存机制，可以有效地减少API调用次数，从而节省费用并加速应用程序响应。核心原理解析缓存机制的基本原理是在第一次请求时，将响应存储在缓存中。
scaFHIO·2025-03-20 03:46

图像处理篇---图像预处理

尺寸统一化目的实现1.4数据增强目的实现1.5特征增强目的实现：边缘检测直方图均衡化锐化二、分领域预处理2.1传统机器学习（如SVM、随机森林）2.1.1特点2.1.2预处理重点灰度化二值化形态学操作特征工程2.2深度学习
Ronin-Lotus·2025-03-20 02:00

目前市场上主流的机器视觉的框架有哪些？他们的特点及优劣

目前市场上主流的机器视觉框架和工具可以分为商业软件、开源工具和深度学习框架三大类。
yuanpan·2025-03-20 02:29

1.1PaddleTS_环境配置：一个易用的深度时序建模的Python库

PaddleTS是一个易用的深度时序建模的Python库，它基于飞桨深度学习框架PaddlePaddle，专注业界领先的深度模型，旨在为领域专家和行业用户提供可扩展的时序建模能力和便捷易用的用户体验。
pythonQA·2025-03-20 01:27

【大模型科普】AIGC技术发展与应用实践（一文读懂AIGC）

【专栏介绍】⌈⌈⌈人工智能与大模型应用⌋⌋⌋人工智能（AI）通过算法模拟人类智能，利用机器学习、深度学习等技术驱动医疗、金融等领域的智能化。
·2025-03-20 01:36

代码逐行解析 | 教你在C++中使用深度学习提取特征点

点击下方卡片，关注「3D视觉工坊」公众号选择星标，干货第一时间送达扫描下方二维码，加入3D视觉技术星球，星球内汇集了众多3D视觉实战问题，以及各个模块的学习资料：最新顶会论文、书籍、源码、视频（近20门系统课程[星球成员可免费学习]）等。想要入门3D视觉、做项目、搞科研，就加入我们吧。作者：泡椒味的口香糖|来源：3DCV添加微信：dddvision
3Ｄ视觉工坊·2025-03-20 01:26

Canary Capital 向 SEC 递交首个 SUI ETF 申请文件

随着对Sui这一L1区块链的机构兴趣不断增长，其生态正在加速迈向大规模采用。
Sui_Network·2025-03-20 00:46

深度学习-130-RAG技术之基于Anything LLM搭建本地私人知识库的应用策略问题总结(一)

文章目录1AnythingLLM的本地知识库1.1本地知识库应用场景1.2效果对比及思考1.3本地体现在哪些方面1.3.1知识在本地1.3.2分割后的文档在本地1.3.3大模型部署运行在本地2问错问题带来的问题2.1常见的问题2.2原因分析3为什么LLM不使用我的文件？3.1LLM不是万能的【omnipotent】3.2LLM不会自省【introspect】3.3AnythingLLM是如何工作的
皮皮冰燃·2025-03-20 00:43

3DMAX点云算法：实现毫米级BIM模型偏差检测（附完整代码）

文中提供关键代码实现，涵盖点云处理、特征提取与深度学习模型搭建。一、核心算法流程点云预处理与特征增强去噪与下采样：采用统计滤波与体素网格下采样，去除离群点并降低数据量。
夏末之花·2025-03-20 00:42

AXI总线之相关应用

AXI总线作为现代SoC设计的核心互连协议，其应用场景极为广泛，覆盖移动设备、AI加速器、FPGA、存储控制器等多个领域。
逾越TAO·2025-03-19 23:39

数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性

数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性1.背景介绍1.1数据集的重要性在机器学习和深度学习领域中,数据集是训练模型的基础。高质量的数据集对于构建准确、鲁棒的模型至关重要。
AI天才研究院·2025-03-19 23:05

Docker打包深度学习项目

文章目录Docker打包深度学习项目1.Docker和NVIDIAContainerToolkit的安装1.Docker2.NVIDIAContainerToolkit3.添加国内镜像源2.使用Dockerfile
FLY_LTL·2025-03-19 22:30

思途CMS高并发、高性能、高可用架构设计

二、各层技术特点及实现方式客户层1.1CDN加速思途CMS支持与主流CDN服务商（如阿里云CDN、腾讯云CDN等
·2025-03-19 21:29

深度革命：ResNet 如何用 “残差连接“ 颠覆深度学习

一文快速了解ResNet创新点在深度学习的历史长河中，2015年或许是最具突破性的一年。
安意诚Matrix·2025-03-19 20:46

智能形状匹配技术全解析：从经典算法到深度学习与神经形态计算【超级详细版】

智能形状匹配技术全解析：从经典算法到深度学习与神经形态计算1.引言1.1研究背景在计算机视觉、模式识别、医学影像分析和自动驾驶等领域，形状匹配是核心任务之一。
AI筑梦师·2025-03-19 20:16

Deepseek的本地化部署软件工具包

选择模型版本参数规模硬件要求（最低）适用场景1.5B/7B8GB内存，无专用GPU文本处理、简单问答14B16GB内存+12GB显存代码生成、逻辑推理32B/70B24GB显存+32GB内存企业级复杂任务执行命令
哈拉少12·2025-03-19 20:14

芯片：CPU和GPU有什么区别？

CPU（中央处理器）和GPU（图形处理单元）是计算机系统中两种非常重要的处理器，它们各自有不同的设计理念、架构特点以及应用领域。
InnoLink_1024·2025-03-19 19:07

Python 模拟鼠标轨迹算法

AI大模型的出现，使得能够通过深度学习技术，学习并模拟更自然的鼠标移动行为。二.鼠标轨迹算法实现AI大模型通过学习大量的人类鼠标操作数据，能够识别和模拟出自然且具有个体差异的鼠标轨迹。
a485240·2025-03-19 19:02

KV 缓存简介

KV缓存是Transformer架构（如GPT、LLaMA等大模型）在自回归生成任务（如文本生成）中，用于加速推理过程的核心技术。
dev.null·2025-03-19 17:49

使用LoRA微调LLaMA3

步骤一：环境搭建安装必要的Python包pipinstalltransformersdatasetstorch配置GPU环境确保你的环境中配置了CUDA和cuDNN，并验证GPU是否可用。
想胖的壮壮·2025-03-19 16:12

什么是机器视觉3D引导大模型

机器视觉3D引导大模型是结合深度学习、多模态数据融合与三维感知技术的智能化解决方案，旨在提升工业自动化、医疗、物流等领域的操作精度与效率。
视觉人机器视觉·2025-03-19 16:42

nvidia_uvm 被占用，nvidia-smi 卡死

系统可以识别到多块NVIDIAGPU，且驱动模块已加载，但nvidia_uvm被占用，nvidia-smi卡死，通常是由于以下原因导致：可能原因GPU资源被占用某些进程正在使用NVIDIA驱动，导致模块无法卸载
guganly·2025-03-19 15:08

深度学习在医学影像分析中的应用：DeepSeek系统的实践与探索

随着人工智能技术的迅猛发展，深度学习在医学领域的应用逐渐成为研究热点。医学影像分析作为医疗诊断的重要组成部分，正受益于深度学习技术的突破。
Evaporator Core·2025-03-19 15:01

用户行为路径分析（Google Analytics数据挖掘）

目录用户行为路径分析（GoogleAnalytics数据挖掘）1.引言2.项目背景与意义2.1用户行为路径的重要性2.2GoogleAnalytics数据概述2.3数据规模与挑战3.数据集生成与介绍4.数据预处理与GPU
闲人编程·2025-03-19 14:00

【深度学习遥感分割|论文解读2】UNetFormer：一种类UNet的Transformer，用于高效的遥感城市场景图像语义分割

【深度学习遥感分割|论文解读2】UNetFormer：一种类UNet的Transformer，用于高效的遥感城市场景图像语义分割【深度学习遥感分割|论文解读2】UNetFormer：一种类UNet的Transformer
985小水博一枚呀·2025-03-19 14:58

PyTorch 深度学习博客

PyTorch深度学习博客欢迎来到我的PyTorch深度学习博客！在这里，我将分享使用PyTorch学习和实践深度学习项目的点滴经验。
Zoro｜·2025-03-19 13:19

深度学习五大模型：CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN详细解析

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）原理：CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算，提取局部特征；池化层则对特征图进行下采样，降低特征维度，同时保留主要特征；全连接层将特征图展开为一维向量，并进行分类或回归计算。CNN利用卷积操作实现局部连接和权重共享，能够自动学习数据中的空间特征。适用场景：广泛应用于图像处理相关的
·2025-03-19 11:37

算力技术创新驱动多场景应用演进

在工业互联网场景中，边缘计算通过分布式节点实现毫秒级响应，支撑智能制造产线的实时控制；智能安防系统依托深度学习模型与流计算技术，完成海量视频数据的动态解析；而科学计算领域通过分布式计算与模型压缩技术，将基因测序
智能计算研究中心·2025-03-19 11:06

DeepSeek高能低耗AI创作突破

内容概要随着人工智能技术向垂直领域加速渗透，生成式模型的应用边界正经历革命性拓展。DeepSeek系列产品通过670亿参数混合专家架构，构建起覆盖学术研究、内容创作与编程开发的多模态解决方案。
智能计算研究中心·2025-03-19 11:06

AI模型技术前沿与跨场景应用实践

应用层面，TensorFlow与PyTorch框架在医疗影像诊断、金融时序预测等领域的实战案例，验证了深度学习模型在垂直行业的泛化能力。值得关注的是，工具链整合已成为技术落地的关键环节，MXNet与
智能计算研究中心·2025-03-19 11:36

算力未来演进与多场景创新

从技术架构层面来看，异构计算通过整合CPU、GPU、FPGA等多元芯片实现性能跃升，边缘计算则借助分布式节点降低时延并提升响应效率，而量子计算在特定领域的指数级加速潜力已进入验证阶段。
智能计算研究中心·2025-03-19 11:06

融合AMD与NVIDIA GPU集群的MLOps：异构计算环境中的分布式训练架构实践

在深度学习的背景下，NVIDIA的CUDA与AMD的ROCm框架缺乏有效的互操作性，导致基础设施资源利用率显著降低。
·2025-03-19 11:59

深度学习框架PyTorch——从入门到精通（4）数据转换

转换（Transforms）很多时候，数据并不总是以训练机器学习算法所需的最终处理形式出现。所以我们需要使用变换对数据进行一些处理，使其适合训练。所有TorchVision数据集都有两个参数——transform来修改特征，target_transform来修改标签——接受包含转换逻辑的可调用项。torchvision.transform模块提供了几个开箱即用的转换。FashionMNIST数据集
Fansv587·2025-03-19 11:01

深度学习框架PyTorch——从入门到精通（5）构建神经网络

构建神经网络获取训练设备定义类模型层nn.Flattennn.Linearnn.ReLUnn.Sequentialnn.Softmax模型参数补充说明argmax神经网络是由一些层或者模块组成的，这些层和模块会对数据进行各种操作。在PyTorch里，torch.nn这个命名空间提供了你搭建自己神经网络所需要的所有基础组件。PyTorch里的每一个模块都是nn.Module类的子类。一个神经网络本身
Fansv587·2025-03-19 11:58

Selenium 中并行测试的重要性

随着技术的进步，测试解决方案变得更具可扩展性，加速了团队从手动测试到Selenium测试自动化的转型。但是成年人的世界，没有什么是容易的。对于许多团队来说，并行运行多个测试仍然是不可扩展的。
测试大大怪·2025-03-19 10:23

Windows 图形显示驱动开发-WDDM 3.0功能- IOMMU DMA 重新映射（一）

概述直到WDDM3.0，Dxgkrnl仅支持通过1:1物理重新映射实现IOMMU隔离，这意味着GPU访问的逻辑页被转换为相同的物理页码。
程序员王马·2025-03-19 07:58

从混乱到高效：企业如何利用CMDB优化资产管理与战略决策

在数字化转型加速的今天，企业在面对海量且日益复杂的IT资产和系统配置时，往往会出现数据混乱、信息孤岛和决策盲区等问题。
·2025-03-19 07:54
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