训练集群第38页

LVS的DR模式

一、DR模式DR模式：直接路由模式1.1DR模式的工作方式调度器在整个LVS集群当中是最重要的。在NAT模式下，调度器负责接受请求，同时根据负载均衡的算法转发流量，响应给客户端。

扮瘦人·2025-02-13 06:59

16. k8s二进制集群之可用性验证

总结前面我们已经用k8s二进制的方式部署了一套高可用集群；二进制搭建较于kubeadmin、kubectl和KubeSphere搭建的集群性能会更好：只需要安装kubenetes核心组件即可，没有额外的中间介和管理工具

沙漠绿州（IT追随者）·2025-02-13 06:59

硅基流动多模型工作流应用平台，免费2000万Token来了

硅基流动是一家专注于大规模AI计算的技术公司,提供高性能LLM推理和训练解决方案,助力企业高效部署AI应用。目前注册可获的2000万Token，可以使用将近60种文字对话、语音、图像生成等主流大模型。

yuntianming3906·2025-02-13 05:53

AnyPlace：学习机器人操作的泛化目标放置

为了解决这个问题，AnyPlace，一种完全基于合成数据训练的两阶段方法，能够预测现实世界任务中各种可行的放置姿势。其

硅谷秋水·2025-02-13 04:15

算法训练Day7| LeetCode454. 四数相加II(Map作哈希表）；383.赎金信(数组作哈希表）；15.三数之和(双指针)；18.四数之和(双指针)

目录LeetCode454.四数相加1.思路2.代码实现3.复杂度分析4.思考Leetcode383.赎金信1.思路2.代码实现3.复杂度分析4.思考Leetcode15.三数之和方法一：双指针法1.思路2.代码实现3.复杂度分析4.思考Leetcode18.四数之和1.思路2.代码实现3.复杂度分析4.思考LeetCode454.四数相加链接：454.四数相加II-力扣（LeetCode）1.思

努力学习的牛宁西·2025-02-13 04:45

代码随想录算法训练营Day07 | LeetCode454.四数相加II、LeetCode383.赎金信、LeetCode15.三数之和、LeetCode18.四数之和

LeetCode454.四数相加II题目链接：https://leetcode.cn/problems/4sum-ii/思路：想法是使用哈希表。定义一个哈希表unordered_map，遍历a数组与b数组，key存放a数组与b数组的元素之和，value存放a数组与b数组的元素之和出现的次数；再遍历c数组与d数组，在unordered_map中找0-（c+d），因为此时unordered_map中存

SuperYue37·2025-02-13 04:44

Oracle WebLogic Server管理实战指南

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：《WebLogic管理指南》详细介绍了OracleWebLogicServer的管理方法，包括服务器与集群的启动、停止、监控、配置、故障排除等任务。

悦闻闻·2025-02-13 04:44

【代码随想录训练营】Day7-哈希表

代码随想录Day7今日任务454.四数相加Ⅱ383.赎金信15.三数之和18.四数之和454.四数相加Ⅱ考点：哈希表链接：https://leetcode.cn/problems/4sum-ii/classSolution{publicintfourSumCount(int[]nums1,int[]nums2,int[]nums3,int[]nums4){HashMaprecord=newHash

Koffer-debug·2025-02-13 04:14

【python 机器学习】sklearn转换器与预估器

通俗介绍：学术解释：3.转换器与预估器的共同点4.转换器与预估器的区别5.使用`sklearn`中的转换器与预估器5.1示例：数据标准化（转换器）5.2示例：模型训练与预测（预估器）6.使用`Pipeline

人才程序员·2025-02-13 03:04

畅游Diffusion数字人(16)：由音乐驱动跳舞视频生成

目录贡献概述背景挑战贡献方法详解第一阶段：外观预训练第二阶段：动态触发视频生成训练细节贡献概述背景<

沉迷单车的追风少年·2025-02-13 02:59

深度学习练手小例子——cifar10数据集分类问题

数据集被分为50,000张训练图像和10,000张测试图像。

　☆cwlulu·2025-02-12 23:39

Flink内存配置和优化

在ApacheFlink1.18的Standalone集群中，内存设置是一个关键配置，它直接影响集群的性能和稳定性。Flink的内存配置主要包括JobManager和TaskManager的内存分配。

Leo_Hu666·2025-02-12 22:02

Mall4j商城实战 - 部署 elasticsearch、kibana 数据搜索

节点(Node)单个Elasticsearch实例，集群的一部分。️基础操作创建、删除索引。查看索引结构(Mappin

yueerba126·2025-02-12 22:02

使用云计算开发AI项目，有哪些最佳实践？

使用云计算开发AI项目，可以让企业和开发者更高效地利用算力、存储和AI训练环境，避免高昂的硬件成本和运维压力。但如何高效、经济地利用云计算，打造一个稳定、安全、可扩展的AI项目呢？

云上的阿七·2025-02-12 22:01

算力单位的解释

（记忆方法：千万亿,刚好是从小到大的单位）1P相当于0.9卡H100（可以近似认为1P等于一块H100，此时，万P集群=万卡集群）1P相当于0.3卡A100.OPS：指的是每秒钟可以执行的整数运算次数，

modi000·2025-02-12 21:55

学习系列二：常用目标检测的格式转换脚本文件txt,json等

常用目标检测的格式转换脚本文件txt,json等文章目录常用目标检测的格式转换脚本文件txt,json等前言一、json格式转yolo的txt格式二、yolov8的关键点labelme打的标签json格式转可训练的

小啊磊_Vv·2025-02-12 21:23

Zookeeper是如何解决脑裂问题的？

1000道互联网大厂Java工程师精选面试题-Java资源分享网Zookeeper通过多种机制来解决脑裂（Split-brain）问题，确保集群中各节点间的一致性和协调性。

java1234_小锋·2025-02-12 21:20

Laplace(拉普拉斯)平滑

平滑技术平滑技术是为了解决训练集的数据稀松问题。零概率问题，就是在计算实例的概率时，如果某个量x，在观察样本库（训练集）中没有出现过，会导致整个实例的概率结果是0。

郑万通·2025-02-12 20:45

17.推荐系统的在线学习与实时更新

郑万通·2025-02-12 20:15

Elasticsearch(ES)集群监控

Elasticsearch(ES)集群监控在Elasticsearch中，监控集群的健康状况、性能和运行指标是至关重要的。

有风听风有雨看雨·2025-02-12 19:07

Elasticsearch 监控指标概览：关键维度全知晓

文章目录前言：监控Elasticsearch集群的重要性1、集群健康维度：分片和节点2、搜索性能维度：请求率和延迟3、索引性能维度：刷新(refresh)和合并(Merge)时间4、节点运行状况维度：内存

磐基Stack专业服务团队·2025-02-12 19:35

Elasticsearch 集群和 Kibana：最新版 8.15.0 手动安装教程

1.前言Elasticsearch和Kibana是ElasticStack的核心组件，分别扮演着数据存储与检索、分析和数据可视化的角色。‌1.1Elasticsearch‌简介Elasticsearch‌是一个基于JSON的分布式搜索和分析引擎，它提供了一个分布式、多租户能力的全文搜索引擎，具有HTTP网络接口和无模式的数据索引，不依赖于任何特定的数据库结构。Elasticsearch的设计目标之

程风破～·2025-02-12 19:33

ElasticHQ：简化Elasticsearch集群的监控与管理

ElasticHQ：简化Elasticsearch集群的监控与管理elasticsearch-HQ项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ela/elasticsearch-HQ

郜朵欣·2025-02-12 19:33

Python中LSTM算法的实现与应用

接着，教程以Keras库为例，逐步演示了安装库、数据预处理、模型构建、编译、训练、评估和预测等步骤。深入讲解了在序列数据处理如自然语言和时间序列预测任务中的实际应用，并提供了实践案例，强

昊叔Crescdim·2025-02-12 19:01

【Elasticsearch】监控与管理：集群监控指标

博主简介：CSDN博客专家，历代文学网（PC端可以访问：https://literature.sinhy.com/#/?__c=1000，移动端可微信小程序搜索“历代文学”）总架构师，15年工作经验，精通Java编程，高并发设计，Springboot和微服务，熟悉Linux，ESXI虚拟化以及云原生Docker和K8s，热衷于探索科技的边界，并将理论知识转化为实际应用。保持对新技术的好奇心，乐于分

程风破～·2025-02-12 19:01

IT行业方向细分，如何做到专家水平——1.运维

工作年限虽然重要，但实际项目经验更为关键，比如是否处理过大规模集群管理、高并发故障处理等。此外，社区贡献

F——·2025-02-12 18:59

100.16 AI量化面试题：监督学习技术在量化金融中的应用方案

目录0.承前1.解题思路1.1应用场景维度1.2技术实现维度1.3实践应用维度2.市场预测模型2.1趋势预测2.2模型训练与评估3.风险评估模型3.1信用风险评估4.投资组合优化4.1资产配置模型5.回答话术

AI量金术师·2025-02-12 18:28

DeepSeek计算机视觉（Computer Vision）基础与实践

DeepSeek提供了强大的工具和API，帮助我们高效地构建和训练计算机视觉模型。本文将详细介绍如何使用DeepSeek进行计算机视觉的基础与实践，并通过代码示例帮助你掌握这些技巧。

Evaporator Core·2025-02-12 18:27

上海站 | 2025 Seeed x LeRobot 具身智能黑客松报名开启！

SeeedxLeRobot具身智能黑客松现邀请所有对在机器人领域训练模仿学习策略，并实时进行推理部署感兴趣的人，共同创造具有影响力的创新解决方案。

·2025-02-12 18:01

提升语言模型性能的关键策略

标题：提升语言模型性能的关键策略文章信息摘要：提升语言模型性能的关键在于预训练数据的规模和质量、模型架构的优化以及模型与数据的平衡。单纯增加模型参数规模并不能持续带来性能提升，性能提升会逐渐趋于平缓。

XianxinMao·2025-02-12 18:25

云原生周刊：DeepSeek 颠覆人工智能

它支持直接在本地计算机上运行多个预训练的语言模型，能够提供与云端类似的体验，但无需依赖外部服务器或网络连接。

KubeSphere 云原生·2025-02-12 18:54

AI应用完整加载数据集配置神经网络配置训练信息训练模型与保存模型到本地------AI

packagecom.alatus.djl.web;importai.djl.Application;importai.djl.MalformedModelException;importai.djl.Model;importai.djl.basicdataset.cv.classification.ImageFolder;importai.djl.basicdataset.cv.classifi

旧约Alatus·2025-02-12 18:54

普惠AI 如何在 Anolis OS 8 上部署生产可用的 DeepSeek 推理服务

背景介绍DeepSeek-R1DeepSeek-R1在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力。

·2025-02-12 17:52

JavaCV进阶opencv图像处理：扫描并识别视频中的二维码

识别系列目录人脸检测识别JavaCV进阶opencv图像处理：摄像头图像人脸检测JavaCV进阶opencv图像处理：ffmpeg视频图像画面人脸检测JavaCV进阶opencv图像处理：批量人脸图像分类训练

eguid_1·2025-02-12 17:50

手动部署 OceanBase 三副本集群

手动部署OceanBase三副本集群前言1、创建容器2、创建用户与设置变量3、安装客户端4、创建目录5、设置链接6、配置启动ob7、初始化集群8、配置obproxy9、创建资源单元、资源池、租户10、登陆租户

fengyuhao16·2025-02-12 16:13

嵌入式AI革命：DeepSeek开源如何终结GPU霸权，开启单片机智能新时代？

相对于当人们还在讨论千亿参数模型的训练成本被压缩到600万美金而言，被称作“核弹级别”的操作，是DeepSeek的完全开源。

老六哥_AI助理指南·2025-02-12 16:09

llama3简介与国内最快体验方式

Meta公司研发并推出了MetaLlama3系列大型语言模型（LLMs），该系列包括8B和70B参数量的预训练及指令调优生成文本模型。

weixin_40941102·2025-02-12 15:08

深入解析ReLU激活函数的优缺点及其平衡策略

影响：这有助于模型更快地收敛，因为梯度不会因为负值而减小，从而避免负向因素对模型训练的不良影响。结论：这使得

weixin_40941102·2025-02-12 15:08

深度学习语义分割实战：ResNet 与 ViT 结合的模型解析

本文将详细解析该模型的架构、训练流程及其应用。2.语义分割模型解析本项目采用ResNet和ViT结合的方式进行语义分割，并使用CBAM注意力机制增强特征提取能力。涉及的核心文件

高山仰星·2025-02-12 15:06

亚马逊云科技Bedrock知识库自定义语义搜索配置教程

给知识库挂载额外的数据有助于模型生成更相关、基于上下文的准确响应，而无需重新训练AI模型。

佛州小李哥·2025-02-12 13:57

k8s第一章：kubeadm集群搭建

开源容器应用自动化部署技术KubernetesKubernetes这个单词来自于希腊语，含义是舵手或领航员；生产环境级别的容器编排编排是什么意思:1.按照一定的目的依次排列；2.调配、安排；Kubernetes，也称为K8S，其中8是代表中间“ubernete”的8个字符，是Google在2014年开源的一个容器编排引擎，用于自动化容器化应用程序的部署、规划、扩展和管理，它将组成应用程序的容器分组

琴剑诗酒·2025-02-12 13:27

华为云数据库DDS产品深度赋能

，主要面向DA、交付、一线、二线数据库从业者，针对DDS常见问题及产品特性进行介绍，涉及：产品特性介绍、产品使用场景介绍、产品常见问题介绍、DDS实例使用规范及最佳实践介绍、DDS副本集内部机制和分片集群内部原理介绍等

程思扬·2025-02-12 12:50

k8s常见面试题1

网络模型与Pod通信Ingress与Service的主要区别什么是Ingressk8s中为什么要做ServiceIngress与Service的区别资源配额Kubernetes实践如何监控Kubernetes集群的健康状

风车带走过往·2025-02-12 11:43

DeepSeek-V3：模型与权重全面解析

DeepSeek-V3是一款开创性的混合专家（Mixture-of-Experts,MoE）语言模型，以其创新的架构设计、高效的训练方法和卓越的性能，成为开源大语言模型领域的标杆。

步子哥·2025-02-12 11:13

DeepSeek V3 两周使用总结

官方宣称：（1）基于自研的MoE模型和671B参数，在14.8Ttoken上进行了预训练；（2）多项评测成绩超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405

AI生成曾小健·2025-02-12 11:12

一文带大家了解DeepSeek不同版本 1.5B、7B、14B、32B、70B的含义以及应用场景

1.参数量的意义参数量：指模型中可训练的参数总数，包括权重和偏置等。单位：-1B=10亿参数-7B=70亿参数-70B=700亿参数2.不同版本的特点版本参数

测试开发Kevin·2025-02-12 10:10

pytorch深度学习模型推理和部署、pytorch&ONNX&tensorRT模型转换以及python和C++版本部署

engine文件3.2tensorrt推理4.采用tensorrt进行推理（c++环境）5.采用torch2trt进行推理（python环境）在pytorch框架下，可以很方便进行深度学习模型的搭建、训练和保存

机械心·2025-02-12 10:40

如何从零开始，训练AI大模型？零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

导读大模型作为目前最前沿的技术，是如何开发或者训练出来的呢。本文就为大家总结了大模型训练各阶段的最新技术方法，希望对大家有所帮助。1背景根据scalinglaw，模型越大，高质量数据越多，效果越好。

网络安全大白·2025-02-12 10:09

.safetensors 文件、.ckpt文件、.pth和.bin文件

safetensors文件1.1.背景和定义：1.2.特点：1.2.1.安全性：1.2.2.内存高效：1.3.应用场景：二..ckpt文件（CheckpointFile）2.1.背景和定义：2.2.特点：2.2.1.包含训练状态信息

李直气壮壮·2025-02-12 10:38

【Python】科研代码学习：十七模型参数合并，safetensors / bin

save_pretrained还会新增的文件知识点：在保存模型参数时，大小发生了成倍的变化前言众所周知，LLM的模型参数一般保存在.safetensors或者.bin结尾的大文件但是通过一个RLHF的一个训练后

溢流眼泪·2025-02-12 10:08

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