Ubuntu深度学习

ubuntu18.04-64 execute 32bit bin file

ubuntu18.04-64execute32bitbinfilehmm@hmm-dev:/disk1/4418/tools$./make_ext4fsbash:.
LinuxLady·2024-08-30 15:25

Ubuntu 24.04 Intel install netcdf parallel

环境设置----------------------#设置编译环境--------------------------------------------------------------------------------------方法1：source/opt/intel/oneapi/setvars.sh方法2：moduleuse/opt/intel/2022.2.0/oneapi/mod
朗道十戒·2024-08-30 14:53

深度学习赋能数据分析，联蔚盘云引领业务革新

一、引言随着大数据时代的到来，深度学习技术正逐渐成为企业数据分析的新引擎。联蔚盘云凭借其在深度学习领域的深厚积累，为企业提供高效、精准的数据分析解决方案，助力企业实现业务革新与增长。
联蔚盘云·2024-08-30 14:20

动手学深度学习（pytorch）学习记录20-自定义层[学习记录]

在深度学习中，自定义层是指开发者根据特定需求编写的神经网络层，而不是使用深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等）提供的现成层。自定义层可以让模型更加灵活，以适应特定的任务或数据集。
walfar·2024-08-30 13:13

动手学深度学习（pytorch）学习记录21-读写文件(模型与参数)[学习记录]

目录加载和保存张量加载和保存模型参数保存模型的好处众多，涵盖了从开发到部署的整个机器学习生命周期。节省资源：训练模型可能需要大量的时间和计算资源。保存模型可以避免重复训练，从而节省时间和计算资源。快速部署：一旦模型被训练并保存，它可以迅速部署到生产环境中，加速产品上市时间。版本控制：保存不同版本的模型有助于跟踪模型的迭代过程，便于比较和回滚到之前的版本。离线使用：保存的模型可以在没有网络连接的情况
walfar·2024-08-30 12:42

PyTorch深度学习实战（26）—— PyTorch与Multi-GPU

当拥有多块GPU时，可以利用分布式计算（DistributedComputation）与并行计算（ParallelComputation）的方式加速网络的训练过程。在这里，分布式是指有多个GPU在多台服务器上，并行指一台服务器上的多个GPU。在工作环境中，使用这两种方式加速模型训练是非常重要的技能。本文将介绍PyTorch中分布式与并行的常见方法，读者需要注意这二者的区别，并关注它们在使用时的注意
shangjg3·2024-08-30 12:10

《深度学习走向核心素养小学数学》读书第四期

逻辑推理：让学生学会“用数学的思维想”义务教育数学课程标准的核心词还提到运算能力和推理能力，这都属于逻辑推理。数学内部的发展依赖的就是逻辑推理。逻辑推理是指从一些事实和命题出发，依据规则推出其他命题的思维过程。它主要包括两类：一类是从特殊到一般的推理，推理形式主要有归纳、类比；一类是从一般到特殊的推理，推理形式主要有演绎。演绎推理是从大范围内成立的命题推断小范围内命题也成立，只能用来验证知识，不能
Lethe不迷糊·2024-08-30 12:52

ubuntu python环境变量_ubuntu－设置系统环境变量

环境变量简介bashshell用一个叫做环境变量(environmentvariable)的特性来存储有关shell会话和工作环境的信息．环境变量的使用大大方便了程序或者shell中运行的脚本查找和访问内存中存储的数据和系统信息．环境变量分为全局环境变量和局部环境变量，标准的命名方式是：全局变量名用大写字母命名，局部变量用小写字母命名．这里主要介绍全局环境变量．bashshell中操作环境变量声明
jun zheng·2024-08-30 10:57

OpenCV绘图函数（11）计算文本字符串在特定字体、尺寸和厚度下的大小的函数getTextSize()的使用

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述计算一个文本字符串的宽度和高度。
jndingxin·2024-08-30 10:55

自然语言处理（NLP）与机器学习：深度探索两者的关系

（NLP）与机器学习：深度探索两者的关系1.自然语言处理(NLP)的概述NLP的主要任务包括：2.机器学习(ML)的概述机器学习的主要类型包括：3.NLP与机器学习的关系1.机器学习驱动NLP任务2.深度学习与
听忆.·2024-08-30 10:51

Ansible运维

Node210.0.17.202控制节点(proxy)Node310.0.17.203控制节点(web1)Node410.0.17.204控制节点(web2)Node510.0.17.205控制节点(database)ubuntu
条纹布鲁斯·2024-08-30 09:19

【深度学习】embedding的简单理解

文章目录一、简单理解二、其他通俗理解一、简单理解特征嵌入，将数据转换（降维）为固定大小的特征表示（矢量），以便于处理和计算（如求距离）。例如，针对用于说话者识别的语音信号训练的模型可以允许您将语音片段转换为数字向量，使得来自相同说话者的另一片段与原始向量具有小的距离（例如，欧几里德距离）。embedding的主要目的是对（稀疏）特征进行降维，它降维的方式可以类比为一个全连接层（没有激活函数），通过
旅途中的宽~·2024-08-30 09:47

Datawhale X 李宏毅苹果书AI夏令营深度学习详解进阶Task02

目录一、自适应学习率二、学习率调度三、优化总结四、分类五、问题与解答本文了解到梯度下降是深度学习中最为基础的优化算法，其核心思想是沿着损失函数的梯度方向更新模型参数，以最小化损失值。
z are·2024-08-30 08:14

深度学习中Embedding的理解

在深度学习领域，Embedding一般用于代表某个类目的全部相关信息，表现形式为一个向量。
普通攻击往后拉·2024-08-30 08:44

深度学习速通系列:贝叶思&SVM

贝叶斯（Bayesian）方法和支持向量机（SVM，SupportVectorMachine）是两种不同的机器学习算法，它们在解决分类和回归问题时有着不同的原理和应用场景贝叶斯方法：贝叶斯方法基于贝叶斯定理，这是一种利用已知信息（先验概率）来预测未知事件（后验概率）的概率方法。它通常用于分类问题，特别是当数据集较小或存在类别不平衡时。贝叶斯方法可以处理不确定性，并且可以通过增加新的数据来更新先验概
Ven%·2024-08-30 08:13

机器学习和深度学习·贝叶斯优化和optuna

贝叶斯优化贝叶斯优化的思想先验：取点似然：假设分布取了n个点之后…后验：近似取得极值贝叶斯优化的数学过程在贝叶斯优化的数学过程当中，我们主要执行以下几个步骤：1定义需要估计的f(x)f(x)f(x)以及xxx的定义域2取出有限的n个xxx上的值，求解出这些xxx对应的f(x)f(x)f(x)（求解观测值）3根据有限的观测值，对函数分布进行假设（该假设被称为贝叶斯优化中的先验知识），得出该假设分布上
0xMayL·2024-08-30 08:39

【ShuQiHere】《机器学习的进化史『下』：从神经网络到深度学习的飞跃》

【ShuQiHere】引言：神经网络与深度学习的兴起在上篇文章中，我们回顾了机器学习的起源与传统模型的发展历程，如线性回归、逻辑回归和支持向量机（SVM）。
ShuQiHere·2024-08-30 07:07

PyTorch深度学习实战（27）—— PyTorch分布式训练

本节将详细介绍如何进行神经网络的分布式训练。其中1.1将结合MPI介绍分布式训练的基本流程，1.2与1.3将分别介绍如何使用torch.distributed以及Horovod进行神经网络的分布式训练。1PyTorch分布式训练1.1使用MPI进行分布式训练下面讲解如何利用MPI进行PyTorch的分布式训练。这里主要介绍的是数据并行的分布式方法：每一块GPU都有同一个模型的副本，仅加载不同的数据
shangjg3·2024-08-30 07:37

数据结构（二）——单向有头链表基本操作和复杂操作

1.段错误调试方法：1.按照网上的方法配置Ubuntu，允许生成core文件2.重新编译代码并加入-g选项(允许进行GDB调试)3.ulimit-cunlimited不限制core文件的生成的大小4.执行代码
m0_6793018756·2024-08-30 07:06

PyTorch Geometric（torch_geometric）简介

图网络是深度学习领域的一种强大工具，它能够处理结构化数据，如社交网络、分子结构、交通网络等。
小桥流水---人工智能·2024-08-30 06:32

深入理解PyTorch中的`torch.topk`函数！！！（个人总结，为了方便我自己复习，要是同时也能帮助到大家就更好了）

`torch.topk`函数概述函数签名返回值2.基本用法示例1：找到一维张量的最大值示例2：在二维张量的指定维度上操作3.高级应用4.结论深入理解PyTorch中的torch.topk函数在深度学习和数据处理中
小桥流水---人工智能·2024-08-30 06:32

在 PyTorch 中，`permute` 方法是一个强大的工具，用于重排张量的维度。

这在深度学习中非常有用，尤其是在处理具有多维数据（如图像、视频或复杂数组）的神经网络时。
小桥流水---人工智能·2024-08-30 06:32

PyTorch概述

它广泛用于深度学习和神经网络的研究和开发。PyTorch以其动态计算图、灵活性和简单易用的接口而闻名，深受研究人员和开发者的喜爱。
fydw_715·2024-08-30 06:01

[Scene Graph] 图神经网络的核心方法——Message Passing

深度学习方法的兴起是从计算图像处理（ComputerVision）领域开始的。以卷积神经网络（CNN）为代表的方法会从邻近的像素中获取信息。
风中摇曳的小萝卜·2024-08-30 06:01

基于深度学习的分子生成

基于深度学习的分子生成是一项结合化学、计算科学与人工智能的新兴领域，旨在利用深度学习模型来生成具有特定性质的分子结构。该技术在药物发现、材料科学和合成化学等领域具有广泛的应用前景。
SEU-WYL·2024-08-30 06:29

在Ubuntu 18.04上如何从默认的APT仓库安装MongoDB

先决条件要按照本教程操作，您需要：一个Ubuntu18.04服务器，按照此初始服务器设置教程进行设置，包括一个sudo非根用户和防
白如意i·2024-08-30 04:49

Ubuntu 安装流程图工具asta

astaasta是一款画流程图、时序图比较专业的软件。官网从官网下载astahprofessional安装包。image.png下载wgethttp://cdn.change-vision.com/files/astah-professional_8.0.0.d641d4-0_all.deb执行后需要一段时间下载。安装安装使用dpkg命令：sudodpkg-iastah-professional_
Lee_5566·2024-08-30 04:21

Linux并行gzip压缩工具pigz

1.安装centos&redhat系yuminstallpigzdebian&ubuntu系apt-getinstall
冰封飞飞·2024-08-30 03:33

Ubuntu 上一键部署 MySQL 服务器

各位朋友，今天我就在阿贝云的免费云服务器上,来一键部署一个MySQL数据库服务。阿贝云的免费云服务器配备了不错的硬件配置—1核CPU、1G内存、10G硬盘和5M带宽,对于我这种需要灵活测试环境的家伙来说,这可是再合适不过了。这样一个免费的云服务器,性能也不赖,用起来超级方便,简直是太棒了!首先,我们来简单了解下要用到的Docker和MySQL软件。Docker是一个开源的容器引擎,使用Docker
shelby_loo·2024-08-30 02:35

【学习笔记】：Ubuntu 22 使用模型量化工具llama.cpp部署大模型 CPU+GPU

学习笔记：Ubuntu22使用模型量化工具llama.cpp部署大模型CPU+GPU前言1下载并编译llama.cpp1.1git下载llama.cpp仓库源码1.2编译源码（make）1.2.1选择一
淮序_·2024-08-30 02:00

基于深度学习的人类行为模仿

基于深度学习的人类行为模仿是指利用深度学习技术构建模型，使计算机系统能够学习、理解、并模仿人类的行为。
SEU-WYL·2024-08-30 01:26

C 语言通用MySQL 功能增删查改功能.

前提条件：Ubuntu22.04.4LTS、MSQL8数据库并且已经安装MySQL8开发库。
在奋斗的大道·2024-08-29 23:44

爆改yolov8|利用BSAM改进YOLOv8，高效涨点

BSAM（BiLevelSpatialAttentionModule）是一个用于提升深度学习模型在空间特征处理中的能力的模块。它主要通过双层注意力机制来增强模型对重要空间信息的关注，从而提升任务性能。
不想敲代码！！！·2024-08-29 22:37

Ubuntu20.04下docker和docker-compose使用

1.docker下载部署DockerCompose是依赖于Docker引擎的，所以在安装DockerCompose之前要确保机器上已经安装了Docker(可以使用docker–v指令查看)。sudoapt-getupdate安装apt依赖包，用于通过HTTPS来获取仓库:$sudoapt-getinstallapt-transport-httpsca-certificatescurlgnupg-a
蜂蜜柚子茶。·2024-08-29 19:48

python find第一个 最后一个_Python3基础 str find+index 是否存在指定字符串，有则返回第一个索引值...

Python:3.7.0OS:Ubuntu18.04.1LTSIDE:PyCharm2018.2.4Conda:4.5.11typesetting:Markdowncodecoder@Ubuntu:~$
weixin_39631667·2024-08-29 19:17

国密起步5：GmSSL3交叉编译arm64

一、源码官网下载最近版，应该是3.X，上传到交叉编译环境（Ubuntu18）。二、
初级代码游戏·2024-08-29 18:39

Ubuntu 16.04下Firefox版本更新

前言：在Ubuntu16.04上更新Firefox的过程可能涉及多个步骤，具体取决于你的需求，比如是要安装一个稳定版本，还是需要使用最新的开发者版本或beta版本。
程序员小羊！·2024-08-29 16:28

基于yolov8的8种人脸表情检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv8的人脸表情检测系统是一个结合了先进目标检测算法（YOLOv8）与深度学习技术的项目，旨在实时或离线地识别并分类人脸表情（如快乐、悲伤、愤怒、惊讶、恐惧、厌恶、中立等）。
FL1623863129·2024-08-29 15:52

ubuntu jammy vagrant 国内源

vagrantinitubuntu-jammyhttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-cloud-images/jammy/20240823/jammy-server-cloudimg-amd64
itmanll·2024-08-29 15:50

Ubuntu 22.04修改静态ip

1.备份原网络配置文件#配置文件名称因机器设置有异cd/etc/netplancp01-network-config.yaml01-network-config.yaml.bak#文件内容如下network:version:2renderer:NetworkManager2.修改配置文件使用ipconfig命令查看网络信息，ipaddr命令也可我这里的网卡名叫eth0，下面需要用，这个因机器连接而
idiot_qi·2024-08-29 15:19

Ubuntu 24.04部署Wordpress

环境：Ubuntu24.04PHP8.1.2-1ubuntu2.18Nginx/1.18.0(Ubuntu)WordPress6.6.1Mysql8文章目录1.安装php2.配置nginx2.1.安装nginx2.2
idiot_qi·2024-08-29 15:19

AI如何创造情绪价值

AI技术通过模拟人类神经网络的工作方式，对复杂的数据进行深度学习和理解，逐渐具备了处理人类情感的能力。在客户服务领域，情绪识
学客汇·2024-08-29 14:14

深度学习：探索人工智能的无限可能

而在AI领域，深度学习是近年来发展最为迅速的一个分支。本文将深入探讨深度学习及其相关领域，包括计算机视觉、自然语言处理、神经网络和强化学习。
木小梦(๑• . •๑)·2024-08-29 12:29

深度学习100问7-向量降维的算法有那些

一、主成分分析（PCA）PCA就像你整理一堆考试成绩单。假如成绩单上有好多科目成绩，这就像一个高维向量。但有些科目成绩关系很紧密，比如数学好的同学一般物理也不错，化学也还行。那PCA就会找这些成绩单里最主要的特点，把关系近的科目合成几个新的“大科目”。这样就把原来很多科目的高维向量变成几个“大科目”的低维向量啦。二、奇异值分解（SVD）SVD呢，就好比你有一本很厚的书。书的每一页上的字可以看成一个
不断持续学习ing·2024-08-29 11:54

基于yolov8的绝缘子缺陷检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv8的绝缘子缺陷检测系统是一种利用先进深度学习技术的高效解决方案，旨在提升电力行业中输电线路的维护和监控水平。
FL1623863129·2024-08-29 10:16

5G ARMxy边缘计算网关依靠 SPI加密芯片保障工业数据传输

ARM边缘计算机对于多种操作系统均予以支持，像是广为人知的Linux系统，还有深受欢迎的Ubuntu系统等。如此一来，便为开发者以及用户开拓出了极为广阔的选择空间，能够充分满足各种不同应用的具体需求。
钡铼技术物联网关·2024-08-29 10:46

机器学习和深度学习中常见损失函数，包括损失函数的数学公式、推导及其在不同场景中的应用

目录引言什么是损失函数？常见损失函数介绍3.1均方误差（MeanSquaredError,MSE）3.2交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）3.3平滑L1损失（SmoothL1Loss）3.4HingeLoss（合页损失）3.5二进制交叉熵损失（BinaryCross-EntropyLoss）3.6KL散度（KLDivergence）3.7Huber损失（HuberLoss）3.8对比
早起星人·2024-08-29 09:44

Python在神经网络中优化激活函数选择使用详解

如果没有激活函数，神经网络仅仅是线性模型的堆叠，无法胜任深度学习中的各种任务。
Rocky006·2024-08-29 09:39

ubuntu 安装opencv（3.4.16）

查看版本，终端opencv_version卸载sudoapt-getremovelibopencv-devsudoapt-getautoremovesudorm-rf/usr/local/include/opencv4sudorm-rf/usr/local/lib/libopencv*sudorm-rf/usr/local/bin/opencv*sudorm-rf/usr/local/share/
江河地笑·2024-08-29 08:08

增强语音对车载语音质量测试的挑战

语音合成采用了混合单元选择系统，结合了单元选择和参数合成的优势，并通过深度学习进一步提升了语音质量。这种技术的应用，使得语音助手能够在车内环境中提供流畅自然且易于理解的语音交互体验。2
众乐认证·2024-08-29 08:05
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