深度学习生产环境准备第17页

kubernetes的ingress实现同时支持http和https

生产环境中对外的服务一般需要配置https服务，使用ingress也可以很方面的添加https的证书。

忍冬行者·2025-03-11 18:45

高纯氢能源在线监测分析系统组成和作用

高纯氢能源在线监测分析系统是一种用于实时监测和分析高纯氢气(H₂)质量、成分和浓度的设备系统，广泛应用于氢气生产、储存、运输及使用的各个环节。

GUOYUGRA·2025-03-11 17:09

雨滴谱仪：准确掌握降水情况，助力道路维护

一、引言降水是自然界中一种常见的天气现象，对道路交通、农业生产、城市排水等多个领域都有着重要影响。为了准确掌握降水情况，及时采取应对措施，科学家们研发了雨滴谱仪这一先进的气象监测设备。雨滴谱仪

tianhe8888_·2025-03-11 17:33

RuoYi-Vue部署到Linux服务器(Jar+Nginx)

一、本地环境准备源码下载、本地Jdk及Node.js环境安装，参考以下文章。

pingcode·2025-03-11 16:30

SpringBoot下kafka配置生产者和消费者

SpringBoot下kafka配置生产者和消费者KafkaResourceConfiguration.javapackageits.uts.kafkatest;importlombok.Data;importorg.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig

种豆走天下·2025-03-11 16:00

深度学习：马氏距离

马氏距离（MahalanobisDistance）是一种用于计算不同维度数据点之间距离的度量方法。它考虑了数据的协方差结构，因此在处理具有相关性的多维数据时更加有效。与欧氏距离不同，马氏距离不仅考虑了各个变量的量纲，还考虑了它们之间的相关性。公式马氏距离计算两个向量(x)和(y)之间的距离，定义为：DM(x,y)=(x−y)TS−1(x−y)\D_M(x,y)=\sqrt{(x-y)^TS^{-1

壹十壹·2025-03-11 16:55

深度学习：CPU和GPU算力

GPU算力：图形处理单元用于并行处理的能力，尤其是在深度学习

壹十壹·2025-03-11 16:55

深度学习：偏差和方差

偏差（Bias）偏差衡量了模型预测值的平均值与真实值之间的差距。换句话说，偏差描述了模型预测的准确度。一个高偏差的模型容易出现欠拟合，即模型无法捕捉数据中的真实关系，因为它对数据的特征做出了错误的假设。特征：高偏差的模型通常是过于简单的模型，无法对数据中的复杂关系进行准确建模。高偏差模型的训练误差和测试误差可能都较高。解决方法：增加模型复杂度：例如增加多项式的阶数、增加神经网络的层数等。使用更多的

壹十壹·2025-03-11 16:25

Netty入门教程

本文将从基础概念入手，逐步深入Netty的核心组件、使用方法及高级特性，帮助你在生产环境中得心应手地使用Netty。1.什么是Netty？

Kale又菜又爱玩·2025-03-11 16:24

HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能音视频播放器开发

1.环境准备与项目初始化首先，确保你的开发

·2025-03-11 15:00

基于transformer实现机器翻译(日译中)

解码器和注意力机制来实现机器翻译模型2.0含注意力机制的编码器—解码器2.1读取和预处理数据2.2含注意力机制的编码器—解码器2.3训练模型2.4预测不定长的序列2.5评价翻译结果三、使用Transformer架构和PyTorch深度学习库来实现的日中机器翻译模型

小白_laughter·2025-03-11 15:46

【NLP 39、激活函数 ⑤ Swish激活函数】

我的孤独原本是座荒岛，直到你称成潮汐，原来爱是让个体失序的永恒运动——25.2.25Swish激活函数是一种近年来在深度学习中广泛应用的激活函数，由GoogleBrain团队在2017年提出。

L_cl·2025-03-11 14:44

【高级RAG技巧】使用二阶段检索器平衡检索的效率和精度

一般来说，构建生产环境下的RAG系统是直接使用Embedding模型对用户输入的Query进行向量化表示，并且从已经构建好的向量数据库中检索出相关的段落用户大模型生成。

深度学习机器·2025-03-11 13:03

SeisMoLLM: Advancing Seismic Monitoring via Cross-modal Transfer with Pre-trained Large Language

UnknownBody·2025-03-11 12:29

如何通过深度学习优化操作系统中的故障诊断与恢复机制

如何通过深度学习优化操作系统中的故障诊断与恢复机制（副标题：智能监控、自适应诊断与自动恢复——操作系统故障自愈的新方向）摘要随着现代操作系统在多核、高并发和分布式环境中的广泛应用，系统故障及其恢复问题日益成为影响系统稳定性和业务连续性的关键挑战

金枝玉叶9·2025-03-11 11:21

HarmonyNext实战：基于ArkTS的分布式数据同步应用开发

1.环境准备与项目初

·2025-03-11 11:50

HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能图像处理应用开发

环境准备在开始之前，确保你的开发环

·2025-03-11 11:49

使用Java对接StockTV印度股票数据源API实战指南

StockTV金融数据API的完整对接方案，包含以下核心模块：✅RESTAPI客户端：支持同步/异步调用✅WebSocket实时订阅：基于SpringWebSocket✅企业级特性：连接池管理、熔断降级✅生产就绪

·2025-03-11 11:48

成功案例丨开发时间从1小时缩短到3分钟：如何利用历史数据训练AI模型，预测设计性能？

在其首个AI驱动项目——摩托车把手设计优化中，Hero采用了PhysicsAI™几何深度学习解决方案，利用历史数据训练AI模型并预测设计性能。A

Altair澳汰尔·2025-03-11 11:45

农业生产模拟和农业政策分析：WOFOST模型与PCSE模型安装、运行、数据准备；农田农作物生长模拟和产量预测等

WOFOST（WorldFoodStudies）和PCSE（PythonCropSimulationEnvironment）是两个用于农业生产模拟的模型：WOFOST是一个经过多年开发和验证的模型，被广泛用于全球的农业生产模拟和农业政策分析

WangYan2022·2025-03-11 11:45

scala针对复杂数据源导入与分隔符乱码处理

复杂的数据源，和奇怪的数据格式是生产中经常遇到的难题，本文将探讨如何解析分隔符混乱的数据，和如何导入各种数据源文件一、非标准分隔符处理当数据源的分隔符混乱或不统一时（如,、|、\t混合使用），可采用以下方法

Tometor·2025-03-11 11:45

【＜一＞炼丹初探：JavaWeb 的起源与基础】之 JavaWeb 项目的部署：从开发环境到生产环境

点击此处查看合集https://blog.csdn.net/foyodesigner/category_12907601.html?fromshare=blogcolumn&sharetype=blogcolumn&sharerId=12907601&sharerefer=PC&sharesource=FoyoDesigner&sharefrom=from_link一、开发环境：写代码的“温床”在

Foyo Designer·2025-03-11 11:44

YashanDB归档管理

https://doc.yashandb.com/yashandb/23.3/zh/%E6%95%B0%E6%8D%AE%...YashanDB通过开启归档模式来进行redo日志文件自动归档，用以支持生产环境中的数据热备份以及高可用主备部署场景的主备同步

·2025-03-11 10:46

关于两次项目的学习感悟

经过这两次项目，我学到了以下几点：1.模块化与结构化思维：代码展示了如何将深度学习任务分解为多个模块（如数据加载、模型定义、训练循环、评估等）。

罗婕斯特·2025-03-11 10:43

一篇文章了解CI/CD管道全流程

使用CI/CD管道，软件发布工件可以从代码提交阶段到测试、构建、部署和生产阶段在管道中移动和前进。这个概念非常强大，因为一旦指定了一个管道，它的一部分或全部就可以实现自动化，从而加快流程并减少错误。

黄蓝v社·2025-03-11 10:41

Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务

近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于神经网络序列到序列（Sequence-to-Seq

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-11 09:03

Python第十六课：深度学习入门 | 神经网络解密

本节目标理解生物神经元与人工神经网络的映射关系掌握激活函数与损失函数的核心作用使用Keras构建手写数字识别模型可视化神经网络的训练过程掌握防止过拟合的基础策略一、神经网络基础（大脑的数字化仿生）1.神经元对比生物神经元人工神经元树突接收信号输入层接收特征数据细胞体整合信号加权求和（∑(权重×输入)+偏置）轴突传递电信号激活函数处理输出2.核心组件解析激活函数：神经元的"开关"（如ReLU：max

程之编·2025-03-11 09:03

在windows上通过idea搭建doris fe的开发环境（失败案例，很多报错都是因为我是离线环境编译，还是得联网可能会顺利点）

以下是基于Windows10+CentOS环境通过IntelliJIDEA搭建DorisFE开发环境的完整指南，整合多份部署文档的关键步骤和避坑要点：一、前置环境准备1.准备Linux环境，可以使用CentOS7

fzip·2025-03-11 09:32

工业节能新利器：第二类吸收式热泵与MVR热泵深度剖析

余热回收作为工业节能的关键环节，不仅能提高能源利用效率，降低生产成本，还能减少环境污染。在众多余热回收技术中，第二类吸收式热泵和MVR热泵凭借其独特的优势，成为工业节能领域的热门选择。

CodeJourney.·2025-03-11 09:29

【大模型开发】深入解析 DeepSpeed：原理、核心技术与示例代码

深入解析DeepSpeed：原理、核心技术与示例代码DeepSpeed是由微软开源的高性能深度学习训练优化引擎，专注于帮助研究人员和工程团队在分布式环境中高效地训练超大规模模型。

云博士的AI课堂·2025-03-11 08:57

一学就会的深度学习基础指令及操作步骤（6）迁移学习

文章目录迁移学习模型准备数据增强模型训练模型微调和预测检查预测结果迁移学习迁移学习是将一个任务中学到的知识应用到另一个相关任务上，以提高新任务的学习效率和性能。优势：节省训练时间，提高模型性能，尤其在小数据场景下效果显著。核心是利用源域的知识来帮助目标域任务，比如在ImageNet上预训练的模型用于医疗影像分类。源域（SourceDomain）：已有知识的领域（如ImageNet图像库）。目标域（

小圆圆666·2025-03-11 07:49

基于PyTorch的深度学习6——数据处理工具箱2

torchvision有4个功能模块：model、datasets、transforms和utils。主要介绍如何使用datasets的ImageFolder处理自定义数据集，以及如何使用transforms对源数据进行预处理、增强等。下面将重点介绍transforms及ImageFolder。transforms提供了对PILImage对象和Tensor对象的常用操作。1)对PILImage的常

Wis4e·2025-03-11 07:47

基于PyTorch的深度学习——机器学习3

激活函数在神经网络中作用有很多，主要作用是给神经网络提供非线性建模能力。如果没有激活函数，那么再多层的神经网络也只能处理线性可分问题。在搭建神经网络时，如何选择激活函数？如果搭建的神经网络层数不多，选择sigmoid、tanh、relu、softmax都可以；而如果搭建的网络层次较多，那就需要小心，选择不当就可导致梯度消失问题。此时一般不宜选择sigmoid、tanh激活函数，因它们的导数都小于1

Wis4e·2025-03-11 07:47

Click Event Simulation：无需浏览器触发动态数据加载

前置知识基本的Python编程知识HTTP协议与请求头、Cookie的概念多线程编程基础（如线程、队列的使用）代理IP的使用原理二、按步骤拆解操作1.环境准备

亿牛云爬虫专家·2025-03-11 06:10

深度学习与普通神经网络有何区别？

深度学习与普通神经网络的主要区别体现在以下几个方面：一、结构复杂度普通神经网络：通常指浅层结构，层数较少，一般为2-3层，包括输入层、一个或多个隐藏层、输出层。

是理不是里·2025-03-11 06:39

AI 技术引入 RTK（实时动态定位）系统，可以实现智能化管理和自动化运行

AI解决方案：使用深度学习模型（如卷积神经网络CNN）预测整周模糊度。通过历史数据训练模型，实现快速解算。实例：某无人机公司使用A

小赖同学啊·2025-03-11 06:39

AI 驱动的软件测试革命：从自动化到智能化的进阶之路

人工智能技术的突破为测试领域注入了新动能，通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，测试流程正从“被动验证”向“主动预防”演进。

綦枫Maple·2025-03-11 06:08

简单工厂模式、工厂模式、抽象工厂模式、工厂方法模式

简单工厂模式不是23种里的一种，它只有一个工厂，只生产一类产品，通过静态方法来创建产品实

龙卷风hu~·2025-03-11 05:06

我与DeepSeek的深度实践：重新定义智能编程的边界

一、效率革命：实测数据背后的生产力跃升1.1代码生成效率对比任务类型传统耗时DeepSeek耗时准确率CRUD接口开发2.5

一叶孤舟111·2025-03-11 05:33

使用Activeloop Deep Lake构建深度学习数据仓库与向量存储

技术背景介绍随着深度学习技术的发展，数据的存储与管理成为了一个重要的问题。尤其是对于需要处理大量数据的应用，例如自然语言处理和图像识别，传统的数据存储方式已经无法满足需求。

dgay_hua·2025-03-11 04:49

如何使用Webpack打包React项目？

文章目录1.引言2.环境搭建2.1初始化项目2.2安装依赖3.配置Webpack3.1关键配置说明4.Babel配置5.项目结构示例6.开发和生产环境优化6.1开发环境6.2生产环境7.调试和常见问题7.1

几何心凉·2025-03-11 04:17

nuxt2 打包优化使用“compression-webpack-plugin”插件

compression-webpack-plugin是一个常用的Webpack插件，用于在生产环境中对文件进行Gzip压缩。这对于减少网络传输时间和提高页面加载速度非常有帮助。

webYin·2025-03-11 03:45

curl不通 k8s_【K8S排错】在集群的POD内不能访问clusterIP和service

排错背景：在一次生产环境的部署过程中，配置文件中配置的访问地址为集群的Service，配置好后发现服务不能正常访问，遂启动了一个busybox进行测试，测试发现在busybox中，能通过coredns正常的解析到

weixin_39950057·2025-03-11 03:44

大语言模型原理基础与前沿挑战与机遇

它们通过深度学习技术，特别是基于变换器（Transformer）架构的模型，能够在自然语言处理（NLP）任务中表现出色。大语言模型的出现不仅推动了学术研究的发展，也在实际应用中展现了巨大的潜力。

AI大模型应用之禅·2025-03-11 02:07

Java打包镜像部署的全景解析

今天，就让我们来聊聊如何高效地将Java应用打包成镜像并部署到生产环境。我们得了解Java应用的基本构建流程。Java应用通常使用Maven或Gradle等构建工具。

程序员总部·2025-03-11 01:32

如何使用Python与MySQL数据库进行查询和更新操作？

环境准备在开始之前，你需要确保你的计算机上安装了Python和MySQL