深度学习模型性能分析第7页

datawhale 大模型学习第八章-分布式训练

近年来，随着Transformer、MOE架构的提出，使得深度学习模型轻松突破上万亿规模参数，传统的单机单卡模式已经无法满足超大模型进行训练的要求。

fan_fan_feng·2024-01-29 18:25

Java性能分析中常用的命令和工具

命令功能jps用于查看正在运行的Java进程的状态信息jinfo用于查看和修改正在运行的Java进程的Java虚拟机（JVM）参数和系统属性。jstack用于生成Java进程的线程转储信息jmap用于生成Java进程的内存映射信息jconsole是Java自带的监控和管理控制台，它提供了一个图形化界面，允许您监视和管理正在运行的Java应用程序的性能和资源使用情况jvisualvm是一款功能强大的

A尘埃·2024-01-29 18:22

Linux系统下的性能分析命令

命令功能简述top用于实时监视系统中运行的进程和系统性能指标，如CPU使用率、内存使用率等。nmon一个性能监控工具，提供实时的系统性能数据，包括CPU、内存、磁盘、网络等信息。lsof用于列出打开的文件和网络连接，可以用于查找资源泄漏和不正常的连接。pidstat用于监视进程级别的CPU、内存、IO等性能数据。vmstat用于显示系统的虚拟内存、进程、CPU活动和IO统计信息。iostat用于监

A尘埃·2024-01-29 18:52

可解释性AI（XAI）之我见

XAI技术的开发旨在解决传统深度学习模型存在的黑盒问题，即无法解释为何做出特定决策或预测。通过使用XAI，人们可以更好地理解人工智能系统的工作方式，从而提高对其决策的信任度

专家-百锦再·2024-01-29 11:18

【算法】在二维不单调的矩阵上二分查找——力扣1901. 寻找峰值 II

在二维不单调的矩阵上二分查找——力扣1901.寻找峰值II问题描述示例解决思路步骤一：列转行步骤二：回到一维数组上的寻找峰值的思路步骤三：二分搜索代码实现二分示意图二分初始的状态二分更新说明二分更新后的状态性能分析

扣柚·2024-01-29 10:00

【排序4】探秘归并排序：提高程序效率的必备技巧

归并排序1、基本思想2、代码示例3、非递归实现4、归并排序的性能分析5、归并排序的优缺点6、归并排序的应用场景7、总结1、基本思想归并排序（MERGE-SORT）是建立在归并操作上的一种有效的排序算法,

小舒不服输·2024-01-29 09:29

Pycharm连接云算力远程服务器（AutoDL）训练深度学习模型全过程

前言：在上一篇windows搭建深度学习环境中，我试图使用笔记本联想小新air14的mx350显卡训练一个图像检测的深度学习模型，但是训练时长大概需要几天时间远超我的预期，所以我便选择租用GPU进行训练

学习BigData·2024-01-29 08:41

JVM性能分析工具——Arthas及火焰图的使用

Arthas的使用Arthas常用命令Arthas的安装Linux压测工具ApacheBench安装火焰图的使用火焰图如何分析火焰图的互动Arthas常用命令help：查看所有命令dashboard：仪表板，查看线程的CPU信息等heapdump：不同类对象占用内存比重，产生堆转储文件thread：线程信息thread-h：查看thread相关命令thread-b：查找死锁watch类名方法名re

fortune_often_in·2024-01-29 07:44

MySQL索引及SQL性能分析

一、索引概述①介绍索引(index）是帮助MysQL高效获取数据的数据结构(有序)。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。二叉树、红黑树、B-Tree、B+Tree.②优缺点优点：提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本：通过索引列对数据进行排序，降低数据排序的成本，降低C

自xing且乐观~·2024-01-29 07:58

【Mysql】SQL性能分析

【Mysql】SQL性能分析文章目录【Mysql】SQL性能分析1.SQL执行频率2.慢查询日志3.profile详情4.explain1.SQL执行频率在控制台中通过命令show[session|global

嗯mua.·2024-01-29 07:56

MySQL之索引分类，语法以及SQL性能分析（慢日志，profile,explain）

索引分类分类含义特定关键字主键索引针对于表中主键创建的索引默认自动创建，只能有一个PRIMARY唯一索引避免同一个表中某数据列中的值重复可以有多个UNIQUE常规索引快速定位特定数据可以有多个全文索引全文索引查找的文本中的关键字，而不是比较索引中的值可以有多个FULLTEXT在innodb存储引擎中，根据索引的存储形式，又可以分为一下两种：分类含义特点聚焦索引将数据存储与索引放到了一块，索引结构的

元气满满的热码式·2024-01-29 07:25

Linux查看CPU和内存使用情况

top命令top命令是Linux下常用的性能分析工具，能够实时显示系统中各个进程的资源占用状况，类似于Windows的任务管理器。

萤火虫de梦·2024-01-29 06:08

描绘未知：数据缺乏场景的缺陷检测方案

友思特机器视觉与光电·2024-01-29 01:30

推荐系统遇上深度学习(八十六)-[腾讯&微博]GateNet:使用门机制提升点击率预估效果

在深度学习模型中，大都包括embeddinglayer和MLPhiddenlayers。同时，门机制（gatingme

文哥的学习日记·2024-01-29 00:47

PyTorch深度学习实战（32）——DCGAN详解与实现

DeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks)是基于生成对抗网络(ConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks,GAN)的深度学习模型

盼小辉丶·2024-01-28 23:44

基于Pytorch做深度学习，但是代码水平很低，应该如何学习呢？

它强调灵活性，并允许用深度学习领域惯用的Python来表示深度学习模型。它的易用性使得它在研究社区中有了早期的使用者，并且在第1次发布之后的几年里，它已经成为应用程序中使用最广泛的深度学习工具之一。

人邮异步社区·2024-01-28 14:54

mysql性能分析--查看sql执行频率，慢查询日志，profile详情

SQL执行频率MySQL客户端连接成功后，通过show[session|global]status命令可以提供服务器状态信息。通过如下指令，可以查看当前数据库的INSERT、UPDATE、DELETE、SELECT的访问频次：--session是查看当前会话;--global是查询全局数据;SHOWGLOBALSTATUSLIKE'Com_______';Com_delete:删除次数Com_in

旺仔小馒头~~·2024-01-28 12:15

第5章（python深度学习——波斯美女）

使用数据增强来降低过拟合使用预训练的卷积神经网络进行特征提取微调预训练的卷积神经网络将卷积神经网络学到的内容及其如何做出分类决策可视化本章将介绍卷积神经网络，也叫convnet，它是计算机视觉应用几乎都在使用的一种深度学习模型

weixin_42963026·2024-01-28 05:14

mysql-进阶篇

三个存储引擎之间的区别存储引擎的选择索引1.索引结构B-TreeB-Tree(多路平衡查找树)B-Tree演变过程B+Tree与B-Tree的区别B+Tree演变过程Hash2.索引分类3.索引语法演示4.SQL性能分析

清风微泫·2024-01-28 05:23

Scikit-Learn 高级教程——高级模型

本篇博客将深入介绍Scikit-Learn中一些高级模型，包括集成学习方法、核方法、以及深度学习模型。我们将提供详细的代码示例，帮助你理解和应用这些高级模型。

Echo_Wish·2024-01-28 04:17

屡试不爽的torch_geometric安装方法

一、torch安装torch是个开源的机器学习库，用于构建神经网络和各种机器学习或深度学习模型。安装torch本身很简单，但是需要考虑是否和自己的python版本兼容。

快乐旺仔小馒头·2024-01-27 23:03

Stable diffusion

StableDiffusion是一个深度学习模型，在这篇文章中我们将会深入其内部了解其究竟是如何创作图像的。为什么你一定要对其工作原理有所了解呢？

daoboker·2024-01-27 21:32

Process Monitor 进程监控器 exe监控 windows程序监控

下载软件ProcessMonitor进程监控注册表、文件、网络、线程进程活动、性能分析支持的监控的55

绀目澄清·2024-01-27 20:42

C++面试：散列表

目录1.散列表的基本概念散列表的定义散列函数哈希冲突2.处理冲突的方法链地址法（SeparateChaining）开放地址法再散列3.散列表的性能分析1.平均查找长度（ASL）2.负载因子（LoadFactor

Thomas_Lbw·2024-01-27 14:06

CPU性能瓶颈分析套路

性能指标image.png性能分析工具根据指标找工具：image.png根据工具找指标：image.png排查CPU性能问题思路image.png

kar_joe·2024-01-27 14:18

关于C#中的HashSet＜T＞与List＜T＞

性能分析HashSet对数据的检索效率（con

破浪征程·2024-01-27 12:07

基于SSM的学生考勤管理系统的设计与实现(论文+源码)_kaic

2.1vue技术2.2JAVA技术2.3MYSQL数据库2.4B/S结构2.5SSM框架技术3系统分析3.1可行性分析3.1.1技术可行性3.1.2操作可行性3.1.3经济可行性3.1.4法律可行性3.2系统性能分析

开心工作室_kaic·2024-01-27 11:05

社区人员管理系统的设计与实现(论文+源码)_kaic

2.1vue技术2.2JAVA技术2.3MYSQL数据库2.4B/S结构2.5SSM框架技术3系统分析3.1可行性分析3.1.1技术可行性3.1.2操作可行性3.1.3经济可行性3.1.4法律可行性3.2系统性能分析

开心工作室_kaic·2024-01-27 11:34

【技术预研】StarRocks官方文档浅析（2）

参考文档产品简介|StarRocksStarRocksStarRocks是一款高性能分析型数据仓库，使用向量化、MPP架构、CBO、智能物化视图、可实时更新的列式存储引擎等技术实现多维、实时、高并发的数据分析

偏振万花筒·2024-01-27 06:16

抓包工具fiddler看完你就懂了

作用监控浏览器所有的http/https流量查看、分析请求内容细节伪造客户端请求和服务器请求测试网站的性能解密https的web会话全局、局部断电功能第三方插件2、使用场景接口调试、接口测试、线上环境调试、web性能分析判断全后端

软件测试媛·2024-01-27 04:33

全网最全 MySQL EXPLAIN 完全解读

全网最全|MySQLEXPLAIN完全解读EXPLAIN作为MySQL的性能分析神器，读懂其结果是很有必要的，然而我在各种搜索引擎上竟然找不到特别完整的解读。

JavaNice哥·2024-01-26 23:54

基于LSTM深度学习模型进行温度的单步预测(使用PyTorch构建模型)

一、引言我们使用PyTorch构建了一个LSTM模型来进行单步温度预测。我们首先爬取成都市近十年的温度数据并进行预处理，然后定义了LSTM模型、损失函数和优化器。接着，我们进行了多轮训练，每轮训练包括前向传播、计算损失、反向传播和更新权重等步骤。最后，我们使用训练好的模型进行了温度预测，并将预测结果与真实温度值进行了比较。目前关于LSTM原理的文章有很多，这里不过多赘述。二、数据天气网历史天气频道

孝钦显皇后给过版权费了·2024-01-26 17:00

数字孪生系统的第三方算法库

1.TensorFlow：TensorFlow是一个开源的机器学习框架，提供了各种工具和库，用于构建和训练深度学习模型。它可以在数字孪生系统中用于实现机器学习和神经网络

super_Dev_OP·2024-01-26 17:15

MySQL-进阶-索引

一、索引概述1、介绍2、有误索引搜索效率演示3、优缺点二、索引结构1、B-Tree（多路平衡查找树）2、B+Tree3、Hash三、索引分类四、索引语法1、语法2、案例五、SQL性能分析1、查看执行频次

rch041126·2024-01-26 15:27

AlexNet(深度学习模型)详解

AlexNet是第一个在ImageNet数据集上取得最佳结果的深度学习模型。本文将详细介绍AlexNet的结构和训练过程，并分析它在计算机视觉

GeekyGuru·2024-01-26 13:02

索引的概述和性能分析

索引index，是一种有序的数据结构，可以高效的获取数据，在数据库中维护着满足查找特定算法的数据结构，就是索引无索引的情况，查询数据时会全表扫描，效率极低索引结构（1）二叉树，查询性能还行，但当数据顺序插入时，就会形成链表，数据量大时，层级就深，查询效率慢（2）红黑树，是普通二叉树优化，但本质仍是二叉树，不适合大数据情况（3）BTree，即多路平衡查找树，该树一个节点下可以挂多个节点，以一个5阶的

海色ha1se·2024-01-26 10:05

使用thop输出深度学习模型的flops和param

首先pipinstallthop然后frombasicsr.archsimportyourmodelfromthopimportprofilemodel=resnet50()input=torch.randn(1,3,224,224)flops,params=profile(model,inputs=(input,))print('flops:',flops)print('params:',par

yanzhizhiyang·2024-01-26 10:01

深度学习模型FLOPs详解

计算方法FLOPS:注意全大写，是floatingpointoperationspersecond的缩写，意指每秒浮点运算次数，理解为计算速度。是一个衡量硬件性能的指标。FLOPs:注意s小写，是floatingpointoperations的缩写（s表复数），意指浮点运算数，理解为计算量。可以用来衡量算法/模型的复杂度。其计算公式如下：不能只用FLOPs作为网络速度的指标原因：FLOPs没有考虑

Shashank497·2024-01-26 10:51

AI学习(3): PyTorch-初识张量

在PyTorch中，张量是torch.Tensor类的实例，它提供了丰富的方法和功能，用于进行数值计算和深度学习模型的构建与训练。

猿码记·2024-01-26 07:31

AI模型压缩技术

模型压缩技术是指通过一系列方法和技巧，减小深度学习模型的大小和计算量，同时尽量保持模型的性能。这对于在资源受限的设备上部署模型、减少模型传输和存储成本以及提高模型推理速度都非常有用。

SugarPPig·2024-01-26 06:28

MySQLclient使用笔记

使用libmysqlclient库时，遇到的问题和性能分析总结需要8.0.16之后版本才支持异步一、测试情况测试环境虚拟机：Ubuntu16.04CPU：4核内存：8G数据库表数据量：3万条libmysqlclient

韩搏·2024-01-26 06:08

NNI --模型剪枝

修剪深度学习模型有三种常见做法，NNI通过在关键修剪阶段工作来支持上述所有修剪实践。

Good@dz·2024-01-26 01:33

Redis面试题32

与传统机器学习算法相比，深度学习模型具有以下不同之处：多层结构：深度学习使用具有多个隐藏层的神经网络，这些隐藏层通过堆叠在一起的方式构成了深层结构。这使得深度学习

CrazyMax_zh·2024-01-25 19:21

【GitHub项目推荐--不错的 Go 学习项目】【转载】

开源实时性能分析平台Pyroscope是基于Go的开源实时性能分析平台，在源码中添加几行代码pyroscope就能帮你找出源代码中的性能问题和瓶颈、CPU利用率过高的原因，调用树展示帮助你理解程序，支持

旅之灵夫·2024-01-25 18:56

主流数据库优缺点以及性能分析

写在前头：事先说明这个需要长期更新，不可能一次完成，如果你需要完全版的话，那么这个可能不适合你，就不浪费你们的时间啦。还有些数据库信息是参考别人的，有问题、有补充，请留言，我会积极的参考你们的建议。如果有条件我会亲自去尝试验证下面每一种数据库，集成一个docker镜像。—————xLplusversion1.0.0CreateMySql2020年4月1日16:54:50version1.0.1Up

xLplus·2024-01-25 17:06

为什么KNN和SVM不需要像深度学习那样进行多次迭代训练？

2.SVM也是一种监督学习算法，总结（KNN、SVM和深度学习在本质上有以下区别：）KNN（K-NearestNeighbors）和SVM（SupportVectorMachine）与深度学习模型有不同的训练和优化方法

小桥流水---人工智能·2024-01-25 17:24

Linux logrotate 详细

志文件包含了关于系统中发生的事件的有用信息，在排障过程中或者系统性能分析时经常被用到。对于忙碌的服务器，日志文件大小会增长极快，服务器会很快消耗磁盘空间，这成了个问题。

SkTj·2024-01-25 15:55

大语言模型推理提速：TensorRT-LLM 高性能推理实践

作者：顾静TensorRT-LLM如何提升LLM模型推理效率大型语言模型（Largelanguagemodels,LLM）是基于大量数据进行预训练的超大型深度学习模型。

阿里云云原生·2024-01-25 13:00

深度学习模型选择

作为机器学习科学家，我们的目标是发现模式（pattern）。但是，我们如何才能确定模型是真正发现了一种泛化的模式，而不是简单地记住了数据呢？接下来介绍几种模型选择时候需要注意的点误差训练误差训练误差（trainingerror）是指，模型在训练数据集上计算得到的误差。泛化误差泛化误差（generalizationerror）是指，模型应用在同样从原始样本的分布中抽取的无限多数据样本时，模型误差的期

良子c·2024-01-25 12:24

【技术预研】StarRocks官方文档浅析（1）