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深度学习模型性能全景评估与优化指南

深度学习模型性能全景评估与优化指南一、算力性能指标体系1.核心算力指标对比指标计算方式适用场景硬件限制TOPS(TeraOperationsPerSecond)每秒万亿次整数运算量化模型推理NVIDIAJetsonNano
niuTaylor·2025-03-22 02:49

知识蒸馏：让大模型“瘦身“而不失智慧的魔术

引言：当AI模型需要"减肥"在人工智能领域，一个有趣的悖论正在上演：大模型的参数规模每年以10倍速度增长，而移动设备的算力却始终受限。
一休哥助手·2025-03-21 21:06

HarmonyOS 5 开发环境介绍

核心特性包括：分布式架构：设备间可自由组网，共享算力与资源；高性能内核：基于开源鸿蒙（OpenHarmony）优化，支持64位ARM、x86
·2025-03-21 21:55

[NOIP2011 提高组] 铺地毯

注意：在矩形地毯边界和四个顶点上的点也算被地毯覆盖。输入格式输入共n+2n+
Nerous_·2025-03-21 19:45

存算一体与存算分离：架构设计的深度解析与实现方案

随着数据量的不断增大和对计算能力的需求日益提高，存算一体作为一种新型架构设计理念，在大数据处理、云计算和人工智能等领域正逐步引起广泛关注。
克里斯蒂亚诺罗纳尔多阿维罗·2025-03-21 17:57

怎样修改下面HTML中存在的错误？

newDate();vartime=date.toLocaleDateString();vartime1=date.toLocaleTimeString();vartime2=time+''+time1span.innerHTML
2301_79698214·2025-03-21 15:15

DeepSeek带来服务器与显卡需求激增的核心逻辑

这种趋势不仅重构了算力需求的结构，更推动服务器和显卡市场进入新一轮增长周期。以下从技术迭代、行业需求、市场格局三个维度展开论述。
DeepSeek+NAS·2025-03-21 11:02

Neo4j GDS-02-graph-data-science 插件库安装实战笔记

Neo4jAPOC-01-图数据库apoc插件安装neo4jonwindows10Neo4jAPOC-03-图数据库apoc实战使用使用Neo4jAPOC-04-图数据库apoc实战使用使用apoc.path.spanningTree
·2025-03-21 07:28

Ai时代初期，人类文明的多纬度演进方向分析

在AI时代初期，文明的演进呈现出多维度、跨领域的突破性特征，结合最新研究进展与实践案例，其深层变革可进一步细化为以下六大维度：一、技术平权与生产要素重构AI技术通过算力跃迁与认知革命重构生产要素。
Ai度·2025-03-21 06:51

基于Wasm的边缘计算Pandas：突破端侧AI的最后一公里——让数据分析在手机、IoT设备上飞驰

引言：边缘计算的算力觉醒在智能家居设备每秒产生数万条传感器数据、手机App需要实时分析用户行为的今天，传统云计算模式面临高延迟、隐私风险、带宽成本三大挑战。
Eqwaak00·2025-03-21 04:35

Neo4j GDS-04-图的中心性分析介绍

Neo4jAPOC-01-图数据库apoc插件安装neo4jonwindows10Neo4jAPOC-03-图数据库apoc实战使用使用Neo4jAPOC-04-图数据库apoc实战使用使用apoc.path.spanningTree
·2025-03-21 03:55

算力技术演进与多场景融合路径

内容概要算力技术的演进正经历从异构计算到量子计算的范式跃迁。当前技术图谱中，芯片制程突破与架构创新持续推动算力密度提升，如5nm以下先进工艺与存算一体设计显著增强运算单元效率。
智能计算研究中心·2025-03-21 01:13

算力融合创新与多场景应用生态构建

内容概要算力作为数字经济的核心驱动力，正经历从单一计算范式向融合架构的跨越式演进。
智能计算研究中心·2025-03-21 01:13

下一代模型技术演进与场景应用突破

在底层架构层面，边缘计算与量子计算的融合重构了算力分配模式，联邦学习技术则为跨域数据协作提供了安全可信的解决方案。
智能计算研究中心·2025-03-21 01:13

C语言的回溯算法

回溯算
苏墨瀚·2025-03-21 00:40

网络安全工程师有职业寿命吗，能干多久？

如果在厂商，后续可以转TAC，转研发，转HR（转了HR也算这个职业寿命结束了）。大部分可以到35-40.后续转了，也不大算网络安全工程师了吧。
网络安全（king）·2025-03-21 00:39

云原生边缘计算：分布式智能的时代黎明

引言：从集中式算力到万物智联的范式裂变AT&T边缘节点部署超5000个，特斯拉自动驾驶系统每节点200TOPS算力。国家电网通过边缘计算实现毫秒级电网故障隔离，菜鸟物流分拣效率提升400%。
桂月二二·2025-03-20 19:54

OpenBayes 教程上新丨单卡A6000轻松部署Gemma 3，精准识别黄仁勋演讲实拍

号称是能在单个GPU或TPU上运行的最强模型，真实战绩也证实了官方blog所言非虚——其27B版本击败671B的满血DeepSeekV3，以及o3-mini、Llama-405B，仅次于DeepSeekR1，但在算力需求方面却远低于其他模型
·2025-03-20 18:00

21.7 ChatGLM3-6B私有化部署实战：2小时快速搭建200 QPS高可用模型服务

高可用模型服务ChatGLM3-6B私有化部署实战指南关键词：ChatGLM3-6B部署，私有化模型服务，性能优化，容器化部署，API服务封装1.部署环境准备与硬件规划ChatGLM3-6B私有化部署需要充分考虑算力资源与软件生态的适配性
少林码僧·2025-03-20 08:56

【大模型科普】AIGC技术发展与应用实践（一文读懂AIGC）

大模型是千亿参数的深度神经网络（如ChatGPT），经海量数据训练后能完成文本生成、图像创作等复杂任务，显著提升效率，但面临算力消耗、数据偏见等挑战。
·2025-03-20 01:36

蓝桥杯pythonB组备赛

注意：在矩形地毯边界和四个顶点上的点也算被地毯
暴力执码·2025-03-20 01:25

Neo4j GDS-02-graph-data-science 简单聊一聊图数据科学插件库

Neo4jAPOC-01-图数据库apoc插件安装neo4jonwindows10Neo4jAPOC-03-图数据库apoc实战使用使用Neo4jAPOC-04-图数据库apoc实战使用使用apoc.path.spanningTree
·2025-03-19 21:30

css3选择器详解

CSS3选择器我们之前学过CSS的选择器，比如：div标签选择器.box类名选择器#boxid选择器divp后代选择器div.box交集选择器div,p,span并集选择器div>p子代选择器*:通配符
丸子猪的dady·2025-03-19 18:30

5G时代新基建：边缘节点如何将云计算响应速度提升300%“

传统云计算模式虽然提供了强大的算力和存储能力，但由于数据中心与用户终端的物理距离，网络时延问题始终是一个挑战。为了解决这一问题，边缘计算应运而生，并成为5G时代新基建的重要组成部分。
云上的阿七·2025-03-19 12:46

开启行业智变新征程，腾讯云架构师技术沙龙邀你解锁DeepSeek实战应用

当技术红利转化为生产力，企业如何应对算力瓶颈与场景碎片化的双重挑战？从系统工程化集成到跨模态迁移学习，Dee
·2025-03-19 11:08

算力技术创新驱动多场景应用演进

内容概要算力技术创新正成为数字经济时代的基础性驱动力，从异构计算架构的多元融合到量子计算的颠覆性突破，技术演进不断突破物理与算法的双重边界。
智能计算研究中心·2025-03-19 11:06

DeepSeek高能低耗AI创作突破

该架构融合视觉语言理解与多语言处理能力，在保持高响应速度的同时，显著降低算力消耗，其单位计算成本仅为同类产品的三分之一。
智能计算研究中心·2025-03-19 11:06

算力未来演进与多场景创新

内容概要算力作为数字经济的核心生产力，其技术架构与应用场景正经历多维突破。
智能计算研究中心·2025-03-19 11:06

如何用python做一个小程序进行炒股？

1.安装必要的库首先，确保安装了必要的库：bash复制pipinstallrequestspandasmatplotlibyfinance2.获取股票数据使用yfinance库获取股票数据。
大懒猫软件·2025-03-19 04:56

量子计算+AI：未来AI Agent的计算范式

通过量子计算的超强算力和独特性质，AIAgent在数据处理、算法优化和决策能力方面展现出巨大潜力。本文将详细探讨量子计算与AI结合的核心概念、算法原理、系统架构，并通过实际案例展示量子AIAge
AI天才研究院·2025-03-19 04:53

自建智能算力中心 vs 第三方算力租赁：AI企业的算力博弈与最优解

在这场技术革命中，算力已成为企业竞争的“命脉”。然而，面对动辄数亿元的硬件投入和复杂的运维挑战，AI企业正面临一个关键抉择：自建智能算力中心，还是选择第三方算力租赁？
·2025-03-19 03:50

最新NPU芯片详解及应用场景

算力：18TOPS（每秒万亿次操作），较M2提升40%。技术亮点：支持混合精度计算（FP16/INT8），动态分配
美好的事情总会发生·2025-03-18 18:10

LLaMA-Factory 微调训练

LLaMA-Factory微调训练该框架功能，标注-微调-导出-合并-部署，一整条流程都有，而且训练时消耗的gpu算力也会小一些一，安装（推荐在linux中训练，win可以用wsl+docker）gitclonehttps
zsh_abc·2025-03-18 14:40

GPU算力租用平台推荐

当考虑GPU算力租用平台时，以下是一些值得推荐的选项，它们各自具有不同的特点和优势：Dcloud：网址：cloud.guaimu.com/u/gpu特点：Dcloud是国内知名度较高的云服务器厂商之一，
金枪鱼net·2025-03-18 12:31

蓝耘智算|从静态到动态：探索Maas平台海螺AI图片生成视频功能的强大能力

最近，我有机会体验了蓝耘智算平台的Maas平海螺AI视频产品，它不仅是一个强大的AI视频处理工具，更是一个为用户带来极致体验的智能平台。
小馒头学python·2025-03-18 10:39

AcWing 3533：查找第K小数 ← STL map

注意，相同大小算一样大，如213452中，第三小的数为3。【输入格式】第一行包含整数n。第二行包含n个整数，表示数组中元素。第三行包含整数k。【输出格式】输出第k小的整数。数据保证有解。
hnjzsyjyj·2025-03-18 07:07

每日一题之地宫取宝

请你帮小明算一算，在给定的局面下，他有多少
Ace＇·2025-03-17 22:24

生成式AI+安全：API防护的“进化革命”——从被动防御到智能对抗的技术跃迁

然而，这场技术革命也催生了新型威胁：攻击者利用生成式AI自动化构造恶意请求，绕过传统规则引擎；大模型API的滥用导致算力耗尽与数据泄露；甚至AI生成的代码漏洞
数信云 DCloud·2025-03-17 22:51

7、标准库的string的常见使用

一、了解string其实不完全算STL库中的。
周Echo周·2025-03-17 20:12

理解持续测试，才算理解DevOps

软件产品的成功与否，在很大程度上取决于对市场需求的及时把控，采用DevOps可以加快产品交付速度，改善用户体验，从而有助于保持领先于竞争对手的优势。作为敏捷开发方法论的一种扩展，DevOps强调开发、测试和运维不同团队间的协作与沟通。持续集成和持续测试是一个在迭代中构建、测试产品并修复Bug的过程。它有助于团队在开发阶段的初期发现缺陷，这时的缺陷通常相对不那么复杂，并且更容易被解决。通过持续集成和
·2025-03-17 20:17

Apache Doris 3.0.4 版本正式发布

该版本持续在存算分离、湖仓一体、异步物化视图等方面进行改进提升与问题修复，进一步加强系统的性能和稳定性，欢迎大家下载体验。
·2025-03-17 14:06

当大模型训练遇上“双向飙车”：DeepSeek开源周 DualPipe解析指南

前言在大模型训练中，传统流水线并行因单向数据流和通信延迟的限制，导致GPU利用率不足60%，成为算力瓶颈。
来自于狂人·2025-03-17 13:51

DeepSeek写的还是人写的？用AI识别AI的底层逻辑与未来博弈 ——从“真假美猴王”到人机共生的技术革命

一、AI检测技术：以AI之矛攻AI之盾1.Fast-DetectGPT：改写比对算
星落无尘·2025-03-17 13:18

展望 AIGC 前景：通义万相 2.1 与蓝耘智算平台共筑 AI 生产力高地

而蓝耘智算平台则通过高性能算力支持与分布式架构优化，为AIGC技术的规模化应用提供了基础设施保障。两者的协同不仅推动了AI生产力的跃迁，更开启了从技术研发到商业落地的全链条创新
accurater·2025-03-17 07:07

用优云智算轻松搞定ComfyUI文生图工作流

用优云智算轻松搞定ComfyUI文生图工作流声明：非广告，为用户体验，仅为ComfyUI文生图工作流声明：非广告，为用户体验，仅为ComfyUI文生图工作流声明：非广告，为用户体验，仅为ComfyUI文生图工作流嗨
·2025-03-17 06:52

MindSpore：华为全场景AI框架的技术全景与生态实践

作为华为昇腾AI生态的基石，MindSpore支持端、边、云全场景覆盖，并深度融合昇腾处理器的算力特性，提供从模型开发、训练到推理部署的端到端能力。
彩旗工作室·2025-03-17 05:44

蓝桥杯-刷题(铺地毯,多项式输出,玩具谜题,乒乓球,数字统计,明明的随机数)

注意：在矩形地毯边界和四个顶点上的点也算被地毯覆盖。输入格式输入共n+2行。第一行
一个人在码代码的章鱼·2025-03-16 23:32

小语言模型（SLM）技术解析：如何在有限资源下实现高效AI推理

尽管大语言模型（LLM）如GPT-4、GeminiUltra等在复杂任务中表现惊艳，但其高昂的算力成本、庞大的参数量（通常超过千亿）和依赖云端的特性，使得实际落地面临诸多瓶颈。
硅基打工人·2025-03-16 22:52

Free QWQ - 世界首个免费无限制分布式 QwQ API

文章目录简介截图网址/二维码介绍/推荐语核心特点使用方式技术栈简介一句话简介：基于QwQ32B大语言模型的完全免费、无限制、无需注册登录的分布式AI算力平台。
安替-AnTi·2025-03-16 17:54

强化学习:时间差分(TD)(SARSA算法和Q-Learning算法)(看不懂算我输专栏)——手把手教你入门强化学习(六)

目录前言前期回顾一、SARSA算法二、Q-Learning算法三、总结总结前言 前两期我们介绍了动态规划算法，还有蒙特卡洛算法，不过它们对于状态价值函数的估值都有其缺陷性，像动态规划，需要从最下面向上进行递推，而蒙特克洛则需要一个Episode(回合)结束才能对其进行估值，有没有更直接的方法，智能体能边做动作，边估值一次，不断学习策略？答案是有的。这就是本期需要介绍的算法，时间差分法（TimeDi
wxchyy·2025-03-16 14:29
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