FPGA深度学习加速第9页

【Python】已解决：WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment. Use a p

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然

屿小夏·2025-02-08 09:12

第19章《VTK并行渲染》

VTK提供了一些工具和方法来利用多核处理器、分布式计算环境以及GPU加速来进行并行渲染。1.并行渲染的目标加速数据处理：通过将计算任务分配给多个处理器或计算节点，减少数据处理时间。

《雨声》·2025-02-08 07:32

Python + DeepSeek 完美结合：本地部署提效指南

随着生成式AI和深度学习技术的快速发展，如何将智能搜索工具与本地部署结合以提升效率成为了许多企业和开发者关注的重点。

Python测试之道·2025-02-08 06:50

AI大语言模型的全面解读

一、大语言模型的定义大语言模型是深度学习的应用之一，尤其在自然语言处理（N

草莓屁屁我不吃·2025-02-08 05:48

FFmpeg使用GPU编解码，及在C++代码中实现FFmpeg使用GPU编解码

一.使用GPU进行编解码的常见方法FFmpeg是一个强大的多媒体处理工具，支持使用GPU进行编解码以加速视频处理。

沐风_ZTL·2025-02-08 05:47

运用Faster RCNN、YOLO经典目标检测算法对滑坡图像进行检测

本次实验采用的操作系统为Ubuntu16.04平台，编程环境基于Python，GPU为NVIDIAGeForce740m，在基于深度学习框架CAFFE下进行实验。实验输出结果

AngeliaZ·2025-02-08 04:10

2025年大年初一篇，C#调用GPU并行计算推荐

C#调用GPU库的主要目的是利用GPU的并行计算能力，加速计算密集型任务，提高程序性能，支持大规模数据处理，优化资源利用，满足特定应用场景的需求，并提升用户体验。

zzlyx99·2025-02-08 02:30

deepseek大模型-初探

引言：许多专家学者们对深度学习的工具属性日益敏感，并逐步分成了两派，一派觉得深度学习并不可靠，可能用来做一做行业应用尚可，但是对于科学问题的探索并不可靠；另一方面，大模型虽然精准性不足，但是在帮助人们理解和学习新知识以及做一些简单的规划任务上展现出惊人潜力

Robo-网络矿产提炼工·2025-02-08 00:43

RK3568 OpenHarmony4.0适配HDMI液晶屏

RK3568CPU：四核64位Cortex-A55，主频最高达2.0GHzGPU：ARMG522EE，支持OpenGLES1.1/2.0/3.2，OpenCL2.0，Vulkan1.1，支持内嵌高性能2D加速硬件

敲嵌入式代码的·2025-02-07 23:10

混淆Spring Boot项目

博客主要讨论了SpringBoot项目中使用Maven混淆插件的目的（增强安全性、减小体积、保护知识产权）、优缺点（提高安全性、减小包大小、加速加载时间vs调试困难、性能影响、配置复杂、兼容性问题）及可能出现的问题

不染心·2025-02-07 22:04

DeepSeek-V3：低成本高性能的AI代码生成器，开源大模型的又一里程碑

DeepSeek-V3的出现，无疑将加速AI技术在各个领域的应用，特别是对于需要高性能又面临预算限制的开发者而言，更具有非凡的意义。DeepSeek-V3的技术

·2025-02-07 22:52

【vLLM 学习】使用 CPU 安装

vLLM是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了KV缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。

·2025-02-07 22:51

6个最佳实体检测API，可准确返回实体的名称

在高级深度学习和机器学习模型的支持下，命名实体识别技术正被产品经理用来创建人工智能支持的工具，并将其应用到各行各业的智能平台中。

·2025-02-07 21:12

使用线性回归模型逼近目标模型 | PyTorch 深度学习实战

前一篇文章，计算图ComputeGraph和自动求导Autograd|PyTorch深度学习实战本系列文章GitHubRepo:https://github.com/hailiang-wang/pytorch-get-started

Chatopera 研发团队·2025-02-07 21:56

ElasticSearch优化

内存设置1.不要超过物理内存的50%Elasticsearch和Lucene依赖于操作系统的文件系统缓存来加速数据读取。因此，留出足够的内存用于操作系统的文件系统缓存是非常重要的。

心勤则明·2025-02-07 19:20

docker第五章：私有仓库

如果你觉得拉取DockerHub的镜像比较慢的话，我们可以配置一个镜像加速器，当然国内大部分云厂商都提供了相应的加速器，简单配置即可。注册：你可以在https://cl

琴剑诗酒·2025-02-07 19:49

自动驾驶领域成长方案

高等数学、线性代数、概率论与数理统计、数值分析等），为理解算法和模型提供数学基础；深入研究自动驾驶涉及的专业课程，如控制理论、传感器原理（激光雷达、摄像头、毫米波雷达等）、机器学习（监督学习、无监督学习、深度学习

树上求索·2025-02-07 18:42

AKI跨语言调用库神助攻C/C++代码迁移至HarmonyOS NEXT

随着HarmonyOSNEXT的发布，越来越多的应用加速推进鸿蒙化。在这一过程中，如何高效迁移原有资产、简化跨语言调用，成为开发者和厂商面临的重要挑战。

·2025-02-07 17:37

工业互联网与人工智能融合创新解锁新型工业化

当前，我国工业互联网正迈入规模化发展的新阶段，人工智能与工业互联网深度融合，能够大幅提高生产效率、优化资源配置、降低生产成本，可进一步加速工业体系向高端化、智能化、绿色化迈进，为新型工业化发展提供强大的技术支持和动力

·2025-02-07 17:04

2025 深思：AI 大模型是人类福音还是潜在危机？

目录一、引言：1.1AI大模型的发展现状：1.2探讨的必要性：二、AI大模型：人类的福音：2.1科技进步与创新：2.1.1推动科研突破：2.1.2加速技术融合：2.2经济发展与效率提升：2.2.1优化产业结构

羑悻的小杀马特.·2025-02-07 17:32

工具 | 蓝耘元生代智算云在本地部署DeepSeek R1模型详细教程

蓝耘元生代智算云账号注册与配置四、DeepSeekR1模型下载与准备4.1模型获取途径4.2模型文件结构与说明4.3模型预处理五、基于蓝耘元生代智算云的本地部署步骤5.1连接蓝耘元生代智算云5.2创建深度学习环境

xcLeigh·2025-02-07 15:22

torch库介绍

AutomaticDifferentiation）：神经网络模块（nn.Module）优化器（Optimizer）：导入torch示例构建神经网络总结torch是一个广泛使用的开源机器学习库，它提供了丰富的功能来支持深度学习研究和开发

codelyq·2025-02-07 15:22

深度搜索MoE：利用大规模预训练模型提升信息检索效能

它旨在通过深度学习技术，提高搜索结果的相关性和准确性，以满足用户在海量数据

杭律沛Meris·2025-02-07 15:20

Python/torch/深度学习——numpy库

Python/torch/深度学习——numpy库文章目录Python/torch/深度学习——numpy库前言numpy库版本版本变化变化1numpy库安装前言关于Numpy库的碎碎念，想到点记录下numpy

eagle_Annie·2025-02-07 15:49

AIGC技术内幕：底层架构与工作原理

目录AIGC技术内幕：底层架构与工作原理背景底层架构1.代码建议模块2.代码审查模块3.项目管理模块工作原理结论AIGC技术内幕：底层架构与工作原理背景AI对话大师是一种基于深度学习的聊天生成语言大模型

牛肉胡辣汤·2025-02-07 15:48

MOE-conformer 流式多语种语音识别

MOE(MixtureofExperts)：MOE是一种通过专家混合来实现深度学习模型的方法，主要有以下特点：MOE由多个专家(Excpert)组成，每个专家是一个独立的神经网络(可以是MLP、CNN、

深度学习-视听觉·2025-02-07 14:16

深入浅出 NRM：加速你的 npm 包管理之旅

文章目录前言一、NRM是什么？二、为什么需要NRM？三、NRM的优势四、NRM的安装与使用4.1安装NRM4.2查看可用的npm源4.3切换npm源4.4测试npm源速度4.5添加自定义npm源4.6删除npm源五、NRM的进阶使用六、总结前言作为一名JavaScript开发者，你是否曾为npm包下载速度慢而烦恼？是否曾被复杂的npm源切换所困扰？今天，我将带你认识一个强大的工具——NRM，它将彻

Microi风闲·2025-02-07 14:39

大语言模型原理基础与前沿高效的MoE架构

大语言模型原理基础与前沿高效的MoE架构关键词：大语言模型，MoE架构，参数高效微调，分布式训练，模型压缩，推理加速1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的飞速发展，大语言模型（LargeLanguageModels

AI架构设计之禅·2025-02-07 13:39

人工智能应用案例-交通管制车辆动力学模型交通场景建模

整体思路车辆动力学模型：使用牛顿力学原理，考虑车辆的质量、驱动力、阻力（包括空气阻力、滚动阻力）等来计算车辆的加速度和速度。交通场景建模：构建包含多车道道路、十字路口、车辆汇入汇出等复杂交通场景，同

小赖同学啊·2025-02-07 13:36

ReLU激活函数的定义

ReLU（RectifiedLinearUnit，修正线性单元）是一种非常流行的激活函数，广泛应用于深度学习模型中，尤其是在卷积神经网络（CNN）中。

人工智能专属驿站·2025-02-07 13:34

基于深度学习的行人摔倒检测识别系统 —— 使用YOLOv5实现行人摔倒检测

目录引言项目背景与目标1.1项目背景1.2项目目标系统设计与架构2.1系统功能概述2.2系统架构数据准备与处理3.1数据集选择与收集3.2数据标注3.3数据集划分YOLOv5模型训练与优化4.1YOLOv5配置文件4.2安装YOLOv5并开始训练4.3模型评估与优化摔倒行为识别与推理5.1加载模型进行推理5.2UI界面设计5.3实时检测总结未来展望引言行人摔倒检测（FallDetection）系统

2025年数学建模美赛·2025-02-07 13:34

AI 赋能医疗：重塑医疗保健的未来

AI技术的进步为医疗保健带来了前所未有的机遇，有望提高诊断准确性、加速药物研发、改善患者护理，并最终重塑医疗保健的未来。

HelloZheQ·2025-02-07 12:24

当大模型遇上Spark：解锁大数据处理新姿势

从20世纪中叶人工智能概念的提出，到2006年深度学习技术崭露

敏叔V587·2025-02-07 11:52

TPU编程竞赛系列｜第八届集创赛“算能杯“报名开启！

随着深度学习和物联网技术的深度融合，我们正迅速步入一个智能化的时代，为各种设备和系统提供了无限的可能性。在这个变革性的交汇点上，我们的

算能开发者社区·2025-02-07 08:34

Python中的GRU模型

Python中的GRU模型近年来，深度学习的发展给人工智能带来了新的突破。

NoABug·2025-02-07 04:37

一文掌握什么是时间序列？时间序列研究的核心任务？目前最强大的时序分析与建模工具和项目？

然而，当前，机器学习与深度学习方法在这一领域的应用正日益受到青睐。时间序列数据可以来源于各种领域，如经

幸运 lucky·2025-02-07 03:28

Xilinx 7系列FPGA架构之时钟资源（一）

引言：从本文开始，我们陆续介绍Xilinx7系列FPGA的时钟资源架构，熟练掌握时钟资源对于FPGA硬件设计工程师及软件设计工程师都非常重要。

FPGA技术实战·2025-02-07 02:24

yolov11目标检测与跟踪+区域识别+车道线流量计数

通过结合先进的计算机视觉技术和高效的深度学习模型，该系统能够大幅提升交通管理的效率和准确性。问题陈述在现代城市环境中，监控车流和进行车辆计数对于有效的交通管理至关重要。

QQ_1309399183·2025-02-07 02:23

网易有道全面拥抱DeepSeek-R1，推理大模型加速个性化教学升级

1月20日，DeepSeek震撼发布DeepSeek-R1，这款推理大模型在数学、编程及逻辑推理等多个领域展现出了与OpenAI顶尖模型比肩的实力，同时实现了API调用成本90%-95%的大幅缩减，无疑为科技界投下了一颗开年“重磅炸弹”。DeepSeek-R1的深度推理能力不仅为AI产业的多元化发展开辟了新航道，也为包括教育在内的多个行业带来了革新动力。作为教育科技企业，网易有道坚持深入挖掘教育场

·2025-02-07 02:10

神经网络Neural Networks概述

深度学习（DL）则是机器学习的一个分支，它在很多领域突破了传统机器学习的瓶颈，将人工智能推向了新的高潮。深度学习是基于人工神经网络（ANN）技术的发展而不断突破和提升，推动了人工智能的发展。

种花家的码农·2025-02-07 00:40

2024年GitHub上最火的Python项目

表格：项目名称简介GitHub星星数量主要应用领域PyTorch强大的深度学习框架，支持GPU加速。

Allen-Steven·2025-02-07 00:08

目前市场上深度学习简介及沿革发展

深度学习是人工智能和机器学习的重要分支，其模型种类繁多，涵盖多个领域，如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。以下是目前市场上主流的深度学习模型，以及它们的发展历史和逐步沿革。

Allen-Steven·2025-02-07 00:08

【学术投稿-2025年计算机视觉研究进展与应用国际学术会议 (ACVRA 2025)】从计算机基础到HTML开发：Web开发的第一步

本次会议将探讨前沿技术，包括深度学习、多模态学习、图像和视频分析、3D重建等，以及其在智能交通、医疗影像、增强现实和自动化等多个实际应用中的创新转化。著名专家进行特邀

禁默·2025-02-07 00:07

模型蒸馏、量化、裁剪的概念和区别

模型压缩概述1.1模型压缩的重要性随着深度学习技术的快速发展，神经网络模型在各种任务中取得了显著的成功。然而，这些模型通常具有大量的参数和复杂的结构，导致模型体积庞大、计算资源消耗高和推理时间长。

我就是全世界·2025-02-06 22:24

深度学习篇---深度学习相关知识点&关键名词含义

Ronin-Lotus·2025-02-06 21:21

深度学习篇---深度学习中的超参数&张量转换&模型训练

文章目录前言第一部分：深度学习中的超参数1.学习率（LearningRate）定义重要性常见设置2.批处理大小（BatchSize）定义重要性常见设置3.迭代次数（NumberofEpochs）定义重要性常见设置

Ronin-Lotus·2025-02-06 21:50

Apache MXNet：灵活高效的深度学习库

ApacheMXNet是一个开源的深度学习框架，适用于灵活的研究原型设计和生产。它提供了一个混合前端，可以无缝地在Gluon（动态图）和Symbolic（静态图）模式之间转换，以提供灵活性和速度。

零度°·2025-02-06 21:48

空间注意力模块（SAM）和时间注意力模块（TAM）详解及代码复现

注意力机制原理注意力机制源于人类视觉系统的选择性注意能力，是深度学习领域的一项关键技术。它通过模拟人类视觉系统的选择性注意能力，使深度学习模型能够聚焦于图像中的关键信息。

清风AI·2025-02-06 21:47

Apache MXNet 深度学习框架教程

ApacheMXNet深度学习框架教程mxnetLightweight,Portable,FlexibleDistributed/MobileDeepLearningwithDynamic,Mutation-awareDataflowDepScheduler

娄妃元Kacey·2025-02-06 21:17

Ubuntu为julia安装深度学习框架MXNet（支持CUDA和OPenCV编译）

Ubuntu为julia安装深度学习框架MXNet（支持CUDA和OPenCV编译）环境介绍与注意事项下载源文件安装依赖编译环境配置安装MXNet测试后记环境介绍与注意事项Ubuntu18.04julia1.5.3CUDA10.1

盼小辉丶·2025-02-06 21:15

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