深度学习部署合集

【Docker安装】Ubuntu系统下离线部署Docker环境教程

【Docker安装】Ubuntu系统下离线部署Docker环境教程前言一、本次实践介绍1.1本次实践规划1.2本次实践简介二、检查本地环境2.1检查操作系统版本2.2检查内核版本2.3更新软件源三、卸载
江湖有缘·2025-01-22 08:40

【深度学习】Pytorch：在 ResNet 中加入注意力机制

在这篇教程中，我们将介绍如何在ResNet网络中加入注意力机制模块。我们将通过对标准ResNet50进行改进，向网络中添加两个自定义的注意力模块，并展示如何实现这一过程。为什么要加入注意力机制注意力机制可以帮助神经网络专注于图像中重要的特征区域，从而提高模型的性能。在卷积神经网络中，加入注意力机制能够有效增强特征提取能力，减少冗余信息的干扰，尤其在处理复杂图像时，能够提升网络的表现。在本教程中，我
T0uken·2025-01-22 07:03

WAF（Web应用防火墙）的关键技术分析

目录前言一、WAF的工作原理二、WAF常见的部署方式三、WAF的一般工作流程前言本文主要介绍了WAF的工作原理、常见部署方式和工作流程，以帮助读者更好地理解WAF。
?????????????!·2025-01-22 07:33

k8s部署redis一主两从三哨兵(集群内访问)

一、配置清单1.基于K8s搭建部署1主2从3哨兵的Redis集群哨兵模式(集群内访问)2.持久化数据选择用storageclass，动态创建pv存储，动态存储使用longhorn创建redis配置文件#
容器云服务·2025-01-22 07:02

微前端架构 qiankun

因此，引入微前端架构，以支持团队协作、实现独立部署，并提升开发效率。
qq_36437172·2025-01-22 06:30

K8S中Pod控制器之DaemonSet(DS)控制器

DaemonSet控制器的主要特点包括：自动部署：在集群的所有节点上自动部署Pod的副本。动态适应：当向集群
元气满满的热码式·2025-01-22 06:27

Django网站搭建流程

使用Django搭建网站是一个系统的过程，涉及从环境搭建到部署上线的多个步骤。
补三补四·2025-01-22 06:23

【教程】Ollama 部署 MindSpore 训练的大模型

gguf-mindspore本项目（gguf-mindspore）帮助用户快速的将MindSpore生成的大模型的ckpt文件，转换为Ollama可以加载的GGUF格式文件，主要思路是针对已有的如Huggingface上的对应模型的GGUF文件，利用MindSpore生成的ckpt文件，替换掉GGUF文件中的张量信息部分，生成自己的GGUF文件。依赖gguf==0.6.0mindsporenump
Hsiayukoo·2025-01-22 05:48

时间序列预测综述

文章目录非周期时间序列预测1.转化为监督学习数据集，使用xgboot/LSTM模型/时间卷积网络/seq2seq(attention_based_model)2.Facebook-prophet，类似于STL分解思路3.深度学习网络
Super_Whw·2025-01-22 05:48

ChatGLM-6B-Int本地CPU部署

1.环境说明开源地址：https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B目的：为了本地部署LLM模型，此次选用了ChatGLM-6B，但是由于设备的限制所以使用量化模型int4的版本也就是
松醪·2025-01-22 05:16

清华和哈工大把大模型量化做到了1比特，把世界顶尖多模态大模型开源大模型量化个人电脑运行！机器人领域首个开源视觉-语言操作大模型，激发开源VLMs更大潜能，视 Mamba速度提升2.8倍，内存能省87%

在追求更高效的机器学习模型部署时，模型量化技术应运而生，它通过降低权重矩阵的位宽来显著减少大型语言模型的存储和计算需求。我们一般的双精度浮点型double是64位
代码讲故事·2025-01-22 05:45

大模型的部署方法三：使用Xinference部署

Xinference是一个分布式推理框架，它支持一键部署各种模型，包括大型语言模型（LLMs）。
大模型微调部署·2025-01-22 05:15

IGModel——提高基于 GNN与Attention 机制的方法在药物发现中的实用性

IGModel——提高基于GNN与Attention机制的方法在药物发现中的实用性导言深度学习在药物发现（发现治疗药物）领域的应用以及传统方法面临的挑战。
Jackie_AI·2025-01-22 04:43

Arm64架构的Linux服务器安装tomcat并部署war包

一、下载Tomcat打开浏览器，访问ApacheTomcat官方网站。在下载页面中，选择适合arm64架构的版本。一般来说，可以选择Tomcat的二进制发行版（BinaryDistributions）中的.tar.gz压缩包。我这里下载的是tomcat9二、安装Tomcat将下载的Tomcat压缩包上传到欧鹏操作系统的服务器上，或者使用命令行工具（如wget）直接下载到服务器上。解压Tomcat压
木枫Free·2025-01-22 04:12

ARM架构下的JDK 8安装包及部署指南：为您的开发环境加速

ARM架构下的JDK8安装包及部署指南：为您的开发环境加速项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/8c506项目介绍在ARM架构的设备上，如树莓派等，搭建
平稳炜·2025-01-22 04:42

模型部署工具01：Docker || 用Docker打包模型 Build Once Run Anywhere

Docker是一个开源的容器化平台，可以让开发者和运维人员轻松构建、发布和运行应用程序。Docker的核心概念是通过容器技术隔离应用及其依赖项，使得软件在不同的环境中运行时具有一致性。无论是开发环境、测试环境，还是生产环境，Docker都能够提供高效、可靠的解决方案。在本教程中，我们将详细介绍Docker的核心概念、安装方法，以及如何使用Docker进行容器化操作。Docker是什么？为什么值得学
Tiandaren·2025-01-22 03:05

Docker部署nnunetv2简洁教程

前言：感觉一些教程没必要说那么多，直接贴出重点的配置文件。如果有不懂的，可以把此文档丢给gpt，配合自己的环境一同服用。首先，在nnunet路径下创建一个Dockerfile。由于我已经完成了nnUNet的训练，所以不需要将相关数据全部上传到容器中，而是只保留源码。#使用适当的基础镜像（如pytorch官方镜像）FROMpytorch/pytorch:latest#更新apt-get并安装必要的工
Tiandaren·2025-01-22 03:35

利用Amazon S3实现灾备和多区域部署：多活全面解决方案

本文将详细探讨如何利用AmazonS3实现灾备和多区域部署的多活全面解决方案。2.多活架构概述多活架构是一种高可用性设计，其中多个区域或数据中心同时处理请求，而不是传统的主备模式。
ivwdcwso·2025-01-22 03:34

基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的机场安检行李检测：深度学习应用与实现

因此，基于深度学习的自动化行李检测系统应运而生，通过计算机视觉技术，自动识别和分类行李中的物品，大大提高了安检的效率与准确性。YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法，由于其高效的目
2025年数学建模美赛·2025-01-22 03:31

深入理解GPT底层原理--从n-gram到RNN到LSTM/GRU到Transformer/GPT的进化

1.从n-gram到循环神经网络(RNN)的诞生1.1N-gram模型在深度学习兴起之前,处理序列数据主要依靠统计方法,如n-gram模型。N-gram是一种基于统计的语言模型,它的核心思想是:一
网络安全研发随想·2025-01-22 02:55

Java工程结构：服务器规约（JVM 碰到 OOM 场景时输出 dump 信息、设置tomcat的 JVM 的内存参数、了解服务平均耗时）

III设置tomcat的JVM的内存参数查找Tomcat位置：快速定位服务状态和部署位置具体配置步骤查看JV
iOS逆向·2025-01-22 02:24

1月更新 | 国内可用的 ChatGPT 中文版镜像网站攻略合集

一、ChatGPT镜像网站①ChatGPT中文版支持4o以及o1，支持MJ绘画②ChatGPT镜像网站支持通用全模型，支持文件读取、插件、绘画、AIPPT③ChatGPT工具站收集各种可以用的ChatGPT镜像网站，免费的收费的。1.什么是ChatGPT镜像网站ChatGPT镜像网站（ChatGPTMirrorSite）是指通过复制原始网站内容和结构，创建的备用网站。其主要目的是在原始网站无法访问
·2025-01-22 02:58

深度学习理论基础（七）Transformer编码器和解码器

学习目录：深度学习理论基础（一）Python及Torch基础篇深度学习理论基础（二）深度神经网络DNN深度学习理论基础（三）封装数据集及手写数字识别深度学习理论基础（四）Parser命令行参数模块深度学习理论基础
小仇学长·2025-01-22 01:48

UniCloud 完整入门指南

UniCloud完整入门指南目录什么是UniCloud为什么选择UniCloud快速开始基础概念核心功能最佳实践常见问题高级功能详解开发工具部署和运维最新特性和更新什么是UniCloudUniCloud
九情丶·2025-01-22 00:45

Transformer架构原理详解：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）

Transformer,编码器,解码器,自注意力机制,多头注意力,位置编码,序列到序列,自然语言处理1.背景介绍近年来，深度学习在自然语言处理（NLP）领域取得了显著进展，其中Transformer架构扮演着至关重要的角色
AI大模型应用之禅·2025-01-22 00:08

实现音乐播放器实现:前端HTML，CSS，JavaScript综合大项目（java实战）

下面是实现这样一个音乐播放器项目的步骤指南，包括了从规划到部署的各个方面。1.项目规划规划功能基本功能播放/暂停按钮。音量控制。进度条。歌曲列表显示。高级功能随机播放。列表循环。搜索
用心去追梦·2025-01-21 22:28

【人工智能 | 大数据】基于人工智能的大数据分析方法

基于人工智能（AI）的大数据分析方法是指利用机器学习、深度学习和其他AI技术来分析和处理大规模数据集。
用心去追梦·2025-01-21 22:58

海尔 F231ZC 随身 WiFi 刷机升级全攻略

随身WiFi相关（程序+源码+工具+调试部署+开发环境）总共500多GB以上，文章末尾可获取，在最后面了。
虎王科技·2025-01-21 22:57

SeaTunnel 与 DataX 、Sqoop、Flume、Flink CDC 对比

文章目录SeaTunnel与DataX、Sqoop、Flume、FlinkCDC对比同类产品横向对比2.1、高可用、健壮的容错机制2.2、部署难度和运行模式2.3、支持的数据源丰富度2.4、内存资源占用
不二人生·2025-01-21 22:25

深度学习中超参数

深度学习中的超参数(hyperparameters)是决定网络结构的变量(例如隐藏层数量)和决定网络训练方式的变量(例如学习率)。超参数的选择会显著影响训练模型所需的时间，也会影响模型的性能。
fengbingchun·2025-01-21 22:54

使用宝塔面板以jar包方式部署SpringBoot个人博客（以IP+端口号访问）

使用宝塔面板以jar包方式部署SpringBoot个人博客购买阿里云服务器ECS在服务器端创建数据库修改SpringBoot项目的配置文件上传jar包和配置文件到服务器同一个目录下放行相关端口号首先需要在阿里云的控制台放行相关端口号然后在宝塔面板的安全放行相关端口号购买阿里云服务器
emmastone·2025-01-21 22:24

基于MATLAB机器学习、深度学习实践技术应用

近年来，MATLAB在机器学习和深度学习领域的发展取得了显著成就。其强大的计算能力和灵活的编程环境使其成为科研人员和工程师的首选工具。
梦想的初衷~·2025-01-21 22:52

深度求索DeepSeek V2.5-1210发布：AI代码生成器迎来全新升级

深度学习技术日新月异，而强大的AI代码生成器也随之不断进化。
·2025-01-21 22:53

1月更新 ｜ 国内可用的 ChatGPT 镜像网站整理合集

一、ChatGPT镜像网站①ChatGPT中文版支持4o以及o1，支持MJ绘画②ChatGPT镜像网站支持通用全模型，支持文件读取、插件、绘画、AIPPT③ChatGPT工具站收集各种可以的ChatGPT镜像网站，免费的收费的。支持4o以及o1，支持MJ绘画1.什么是ChatGPT镜像网站ChatGPT镜像网站（ChatGPTMirrorSite）是指通过复制原始网站内容和结构，创建的备用网站。其
·2025-01-21 22:21

分析-MQ消息队列中间件-在IM即时通讯系统的用途

MQ消息队列在IM即时通讯的用途1）用户聊天消息的离线存储环节：因为IM消息的发送属于高吞吐场景，直接操作DB可能会让DB崩溃，所有离线消息在落地入库前，可以先扔到MQ消息队列中，再由单独部署的消费者来有节奏地存储到
酱油瓶啤酒杯·2025-01-21 22:50

12月更新｜国内可用的 ChatGPT中文版镜像网站合集~

一、ChatGPT镜像网站①ChatGPT中文版支持4o以及o1，支持MJ绘画②ChatGPT镜像网站支持通用全模型，支持文件读取、插件、绘画、AIPPT③ChatGPT工具站收集各种可以的ChatGPT镜像网站，免费的收费的。支持4o以及o1，支持MJ绘画1.什么是ChatGPT镜像网站ChatGPT镜像网站（ChatGPTMirrorSite）是指通过复制原始网站内容和结构，创建的备用网站。其
·2025-01-21 22:51

Python 一行命令部署http、ftp服务

Python一行命令部署http服务[TOC]具体操作命令如下这个比nginx相对来说更加简单，可以用于部署特殊场景时如银行等部署时，各种权限控制，内网之间可以分发部署包。
·2025-01-21 21:49

生产级（keepalived）部署方案

生产级（keepalived）部署[TOC]keepalived安装（需要有yum源）ip规划主机名ip地址VIP地址keepalived模式test01192.168.127.5192.168.127.10
·2025-01-21 21:48

深度学习学习笔记（第30周）

一、摘要本周报的目的在于汇报第30周的学习成果，本周主要聚焦于基于深度学习的图像分割领域的常用模型U-net。 U-net是最常用、最简单的一种分割模型，在2015年被提出。
qq_51339898·2025-01-21 21:18

1月更新｜国内可用的 ChatGPT 中文版镜像网站合集~

一、ChatGPT镜像网站①ChatGPT中文版支持4o以及o1，支持MJ绘画②ChatGPT镜像网站支持通用全模型，支持文件读取、插件、绘画、AIPPT③ChatGPT工具站收集各种可以的ChatGPT镜像网站，免费的收费的。支持4o以及o1，支持MJ绘画1.什么是ChatGPT镜像网站ChatGPT镜像网站（ChatGPTMirrorSite）是指通过复制原始网站内容和结构，创建的备用网站。其
·2025-01-21 21:15

ChatGPT 中文版：国内可用的 ChatGPT 镜像网站整理合集（1月更新）

一、ChatGPT镜像网站①ChatGPT中文版支持4o以及o1，支持MJ绘画②ChatGPT镜像网站支持通用全模型，支持文件读取、插件、绘画、AIPPT③ChatGPT工具站收集各种可以的ChatGPT镜像网站，免费的收费的。支持4o以及o1，支持MJ绘画④ChatGPT插件好用的插件~1.什么是ChatGPT镜像网站ChatGPT镜像网站（ChatGPTMirrorSite）是指通过复制原始网
·2025-01-21 21:44

深入解析如何进行TensorFlow框架下的算子开发与适配插件开发：基于昇腾AI的完整流程

深入解析如何进行TensorFlow框架下的算子开发与适配插件开发：基于昇腾AI的完整流程在人工智能领域中，算子（Operator）作为深度学习模型的基础执行单元，决定了整个模型的计算性能和结果准确性。
快撑死的鱼·2025-01-21 20:40

深入解析框架适配开发：基于CANN平台的自定义算子开发与第三方框架适配全流程详解

深入解析框架适配开发：基于CANN平台的自定义算子开发与第三方框架适配全流程详解随着深度学习的发展，不同的深度学习框架如TensorFlow、PyTorch、ONNX等在AI开发者社区中占据了重要地位。
快撑死的鱼·2025-01-21 20:10

深入解析CANN算子开发：TBE与AI CPU算子类型及其开发方法全指南

深入解析CANN算子开发：TBE与AICPU算子类型及其开发方法全指南在现代AI计算领域中，高效的算子开发对于优化深度学习模型的推理与训练至关重要。
快撑死的鱼·2025-01-21 20:09

kafka学习笔记2 —— 筑梦之路

在Kafka的传统模式下，元数据管理依赖于ZooKeeper，这增加了部署和运维的复杂性。为了解决这个问题，Kafka社区引入了KRaft模式。
筑梦之路·2025-01-21 20:09

深度学习-90-大型语言模型LLM之基于LM Studio本地化部署运行自己的大模型

文章目录1LMStudio1.1LMStudio的优点1.2LMStudio的安装1.3配置国内下载模型2LMStudio的应用2.1查找/下载模型2.2模型名称的含义2.3查看已经下载的模型2.4使用聊天3配置服务端3.1启动服务3.2支持的接口3.2.1列出当前加载的模型/v1/models3.2.2聊天补全/v1/chat/completions3.2.3文本补全/v1/completion
皮皮冰燃·2025-01-21 20:38

java面试合集之SE

java中的自动包箱和拆箱是什么在Java中，“自动包箱”（Auto-boxing）和"自动拆箱"（Auto-unboxing）是与基本数据类型和其对应的包装类之间的转换相关的概念。让我们来详细解释一下这两个概念：自动包箱（Auto-boxing）自动包箱是Java编译器自动进行的操作，它将基本数据类型（如int、double等）自动转换为它们对应的包装类对象（如Integer、Double等）。
牛马baby·2025-01-21 19:28

解锁辅助驾驶新境界：基于昇腾 AI 异构计算架构 CANN 的应用探秘

的定义和作用3.CANN的技术优势三、基于CANN的辅助驾驶AI应用原理1.目标检测算法2.智能检测流程3.算力平台支持四、基于CANN的辅助驾驶AI优势1.高效训练2.精准检测3.快速编程4.产业应用五、部署实操六
倔强的石头_·2025-01-21 19:25

微服务架构的核心思想是什么？

以下是微服务架构核心思想的详细解释：业务解耦与模块化微服务架构强调将业务功能进行解耦，每个服务独立开发、部署和扩展，服务之间通过A
破碎的天堂鸟·2025-01-21 18:15

开发者可以利用DNS做什么？

域名系统（DNS）对于开发者来说有许多重要的用途：一、网站开发与部署方面域名解析开发者可以通过DNS将易于用户记忆的域名（如example.com）转换为计算机能够理解的IP地址（
·2025-01-21 17:02
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