cuda性能优化机器学习第3页

机器学习02-发展历史补充

机器学习02-发展历史补充文章目录机器学习02-发展历史补充1-机器学习个人理解1-初始阶段：统计学习和模式识别（20世纪50年代至80年代）2-第二阶段【集成时代】+【核方法】（20世纪90年代至2000

坐吃山猪·2025-01-18 21:02

asp.net mysql 性能问题_ASP.NET性能优化小结

一、返回多个数据集检查你的访问数据库的代码，看是否存在着要返回多次的请求。每次往返降低了你的应用程序的每秒能够响应请求的次数。通过在单个数据库请求中返回多个结果集，可以减少与数据库通信的时间，使你的系统具有扩展性，也可以减少数据库服务器响应请求的工作量。如果用动态的SQL语句来返回多个数据集，那用存储过程来替代动态的SQL语句会更好些。是否把业务逻辑写到存储过程中，这个有点争议。但是我认为，把业务

syhakh·2025-01-18 21:57

Python数据分析高频面试题及答案

目录1.基础知识2.数据处理3.数据可视化4.机器学习模型5.进阶问题6.数据清洗与预处理7.数据转换与操作8.时间序列分析9.高级数据分析技术10.数据降维与特征选择11.模型评估与优化12.数据操作与转换

闲人编程·2025-01-18 20:23

ElasticSearch10-性能优化

零、文章目录ElasticSearch10-性能优化1、硬件优化（1）存储配置ElasticSearch是基于Lucene的，Lucene将数据存储在磁盘上，磁盘的IO就是ElasticSearch的瓶颈所在

李宥小哥·2025-01-18 20:15

Python机器学习之XGBoost从入门到实战(基本理论说明)

Xgboost从基础到实战XGBoost:eXtremeGradientBoosting*应用机器学习领域的一个强有力的工具*GradientBootingMachines(GBM)的优化表现，快速有效

雪域枫蓝·2025-01-18 19:10

【数据分析岗】关于数据分析岗面试python的金典问题+解答，包含数据读取、数据清洗、数据分析、机器学习等内容

大家好，我是摇光~，用大白话讲解所有你难懂的知识点最近和几个大佬交流了，说了很多关于现在职场面试等问题，然后也找他们问了问他们基本面试的话都会提什么问题。所以我收集了很多关于python的面试题，希望对大家面试有用。类别1：数据读取与处理问题1：如何用Python从Excel文件中读取数据？答：在Python中，可以使用pandas库从Excel文件中读取数据。pandas提供了read_exce

摇光~·2025-01-18 19:07

【Python篇】深入机器学习核心：XGBoost 从入门到实战

文章目录XGBoost完整学习指南：从零开始掌握梯度提升1.前言2.什么是XGBoost？2.1梯度提升简介3.安装XGBoost4.数据准备4.1加载数据4.2数据集划分5.XGBoost基础操作5.1转换为DMatrix格式5.2设置参数5.3模型训练5.4预测6.模型评估7.超参数调优7.1常用超参数7.2网格搜索8.XGBoost特征重要性分析9.高级功能扩展9.1模型解释与可解释性9.2

半截诗·2025-01-18 19:06

Linux性能优化CPU篇之平均负载

首先使用uptime命令查看对应平均负载.平均负载是指单位时间内,系统处于可运行状态和不可中断状态进程数所谓的可运行状态的进程是指,正在使用CPU或者正在等待的CPU进程数量,也就是我们常用的ps命令,处于R状态。不可中断状态的进程是正在处于内核关键流程中的进程,注意这些进程不可以被打断的,当我们向一个磁盘写入一个文件的时候,它是不可以被打断的。那么平均复杂怎么样才算好呢?平均负载最理想的情况是等

·2025-01-18 18:06

关于 PHP 性能优化

本文写的也是关于PHP性能优化、减少耗时方面的话题，虽然老生常谈，但还是以我的角度来一个总结或分享。网上关于50条PHP优化的方法，除此之外从架构或环境方面的优化建议等，是非常有益的。

很青的青蛙·2025-01-18 18:27

深度学习(1)

一、torch的安装基于直接设备情况，选择合适的torch版本，有显卡的建议安装GPU版本，可以通过nvidia-smi命令来查看显卡驱动的版本，在官网中根据cuda版本，选择合适的版本号，下面是安装示例代码

浅忆へ梦微凉·2025-01-18 18:57

提升数据科学工作流效率的10个Jupyter Notebook高级特性

JupyterNotebooks已成为数据科学家、机器学习工程师和Python开发人员的核心开发工具。其核心优势在于提供了一个集成式环境，支持代码执行、文本编辑和数据可视化的无缝整合。

·2025-01-18 18:05

Python 数据建模完整流程指南

在数据科学和机器学习中，建模是一个至关重要的过程。通过有效的数据建模，我们能够从原始数据中提取有用的洞察，并为预测或分类任务提供支持。

木觞清·2025-01-18 18:56

大语言模型（LLMs）入门教程（非常详细）从零基础入门到精通，看完这一篇就够了

大语言模型（LLMs）作为人工智能（AI）领域的一项突破性发展，已经改变了自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）应用的面貌。

大模型零基础教程·2025-01-18 17:19

PHP性能优化

PHP性能优化是指通过一系列的技术手段和优化策略来提升PHP程序的执行效率和响应速度，更好地满足用户的需求和提供更好的用户体验。

折扇掩笑颜·2025-01-18 17:18

【Python】已解决：ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn‘

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·2025-01-18 16:10

[python]通过whl文件安装torchvision和torchaudio及国内whl文件下载地址汇总

你可以从PyTorch的官方网站获取适合你系统的安装命令例如，如果你使用的是CUDA11.3和Python3.8，你可以使用以下命令安装PyTorch：p

萌萌哒240·2025-01-18 16:40

机器学习数据预处理preprocessing之KernelCenterer

sklearn.preprocessing.KernelCenterer对矩阵XXX执行中心化操作，即使得核矩阵的行和列的均值为零给定二维矩阵XXX，可以下式得到其核变换矩阵KKK：K(X,X)=ϕ(X).ϕ(X)TK(X,X)=\phi(X).\phi(X)^TK(X,X)=ϕ(X).ϕ(X)T式中ϕ(X)\phi(X)ϕ(X)是一种将XXX从原始空间映射到希尔伯特空间的函数希尔伯特空间是一种完

一叶_障目·2025-01-18 14:53

PyTorch机器学习与深度学习技术方法

近年来，随着AlphaGo、无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生，人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是深度学习技术，在许多行业都取得了颠覆性的成果。另外，近年来，Pytorch深度学习框架受到越来越多科研人员的关注和喜爱。Python基础知识串讲1、Python环境搭建（Python软件下载、安装与版本选择；PyCharm下载、安装；Python之HelloW

Teacher.chenchong·2025-01-18 13:17

机器学习和深度学习的概念

MachineLearning机器学习，可以看作是找一个函数。这个函数是人类找不到的，所以交给机器来找。

你好呀我是裤裤·2025-01-18 11:34

Python AI教程之二十一：监督学习之支持向量机（SVM）算法

支持向量机（SVM）算法支持向量机(SVM)是一种功能强大的机器学习算法，广泛用于线性和非线性分类以及回归和异常值检测任务。

潜洋·2025-01-18 10:25

Godot引擎开发：物理引擎高级用法_物理引擎的最佳实践与案例分析

1.物理引擎性能优化在动作游戏中，物理引擎的性能优化是至关重要的。如果物理模拟不流畅，会导致游戏体验大

chenlz2007·2025-01-18 08:43

centos7安装cuda、dudnn、Nvidia驱动[最详细的教程和报错解决方案]

现在很多教程都没有覆盖全报错问题，本文几乎把所有问题都描述到位首先说下我电脑的环境：centos7x86-64：uname-r命令显示为3.10.0-1160.el7.x86_64；物理显卡为单卡2080ti；gcc通过yum安装，yuminstallgcc版本为4.8.5,同时会显示安装一些其他包，如glibc版本为2.17；安装准备以下为驱动和官网文件名一致，可到nvidia官网下载，选择历史

LensonYuan·2025-01-18 08:10

【Rust】——不安全Rust

算法设计与分析，数据结构，Python，Java基础，MySQL，linux，基于HTML5的网页设计及应用，Rust（官方文档重点总结），jQuery，前端vue.js，Javaweb开发，Python机器学习等主页链接

Y小夜·2025-01-18 07:02

超简单|Python实现机器学习算法——KNN

超简单|Python实现机器学习算法——KNNKNN算法简介算法实现步骤如何用python实现KNN算法Scikit-learn算法库实现KNN分类器Sklearn建模流程KNN算法简介KNN算法（k近邻算法

birdcome·2025-01-18 06:57

Java语言的字符串处理

本文将全面探讨Java语言中字符串的处理，包括字符串的基本操作、常用方法、性能优化以及一些高级应用。一、字符串的基本概念在Java中，字符串是由字符组成的字符序列。Java中

代码驿站520·2025-01-18 06:53

高级Python Web开发：FastAPI的前后端集成与API性能优化

高级PythonWeb开发：FastAPI的前后端集成与API性能优化目录️前后端集成的基本原理与实践FastAPI的API设计与实现API性能测试与负载测试使用Locust进行API性能测试使用ApacheJMeter

Switch616·2025-01-18 05:52

《机器学习模型快速收敛的秘籍大揭秘》

在机器学习的领域中，让模型快速收敛是众多从业者和研究者们共同追求的目标。因为快速收敛不仅能节省大量的时间和计算资源，还能使模型更快地投入实际应用，为我们带来更高的效率和价值。

·2025-01-18 05:14

设计模式01：创建型设计模式之单例、简单工厂的使用情景及其基础Demo

性能优化：一个程序一个连接实例，避免反复创建对象（连接）和销毁对象（连接）。线程安全：连接对象不会被重复创建，从而避免并发冲突。

我是苏苏·2025-01-18 04:40

MMORPG游戏中的道具系统开发技术总结

本文将从道具系统的基本设计到性能优化，系统架构等方面进行总结，帮助开发者构建一个健壮且具扩展性的

小宝哥Code·2025-01-18 04:07

【机器学习】从零开始，用线性代数解锁智能时代的钥匙！

【机器学习】从零开始，用线性代数解锁智能时代的钥匙！文章目录【机器学习】从零开始，用线性代数解锁智能时代的钥匙！引言在这个数据驱动的时代，机器学习已经成为解锁智能科技的关键。

eclipsercp·2025-01-18 01:21

【机器学习】聚类【Ⅰ】基础知识与距离度量

主要来自周志华《机器学习》一书，数学推导主要来自简书博主“形式运算”的原创博客，包含自己的理解。有任何的书写错误、排版错误、概念错误等，希望大家包含指正。由于字数限制，分成五篇博客。

不牌不改·2025-01-18 00:43

Web APP 阶段性综述

WebAPP阶段性综述当前，WebAPP主要应用于电脑端，常被用于部署数据分析、机器学习及深度学习等高算力需求的任务。在医学与生物信息学领域，WebAPP扮演着重要角色。

预测模型的开发与应用研究·2025-01-18 00:09

Vue.js组件开发-图片剪裁性能优化最佳方案实例

以下是一个结合多个优化策略的图片剪裁组件性能优化实例：1.组件设计首先，设计一个简洁且高效的图片剪裁组件，确保其功能明确且易于使用。

LCG元·2025-01-17 23:05

Python pandas离散化方法优化与应用实例

离散化可以将复杂的连续数据转化为更直观的区间，帮助快速发现数据分布规律，并且在机器学习中，

python慕遥·2025-01-17 23:29

Pandas数据预处理：处理缺失值 - 插值法

Pandas数据预处理：处理缺失值-插值法在数据分析和机器学习任务中，处理缺失值是一个常见的挑战。缺失值可能由于多种原因而产生，例如数据采集过程中的错误、设备故障或者用户不完整的输入。

代码艺术巧匠·2025-01-17 22:26

气象海洋水文领域Python机器学习及深度学习实践应用能力提升

Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，能够在不同操作系统和平台使用，简洁的语法和解释性语言使其成为理想的脚本语言。除了标准库，还有丰富的第三方库，Python在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能。上述优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。可以预见未来Python将成为气象、海洋和水文

AAIshangyanxiu·2025-01-17 22:55

记录一个LLM+API类型的临床预测模型APP（糖尿病Cox预测模型）的过程

记录一个LLM+API类型的临床预测模型APP（糖尿病Cox预测模型）的构建过程LLM代表的是大语言模型，API代表的是机器学习模型，LLM+API是说将机器学习模型以API的形式引入到LLM，让机器学习模型以对话的方式与用户交流而服务于临床实践的

预测模型的开发与应用研究·2025-01-17 22:20

Oracle 跟 SQL Server 2005 的区别？思维导图代码示例（java 架构)

Oracle和SQLServer2005是两个不同厂商开发的关系型数据库管理系统（RDBMS），它们在架构、功能特性、性能优化以及使用场景等方面存在显著差异。

用心去追梦·2025-01-17 22:20

python训练模型损失值6000多_机器学习中的 7 大损失函数实战总结（附Python演练）...

介绍想象一下-你已经在给定的数据集上训练了机器学习模型，并准备好将它交付给客户。但是，你如何确定该模型能够提供最佳结果?是否有指标或技术可以帮助你快速评估数据集上的模型?

weixin_39700394·2025-01-17 21:45

【机器学习实战入门项目】基于机器学习的鸢尾花分类项目

基于机器学习的鸢尾花分类项目介绍：本项目利用机器学习模型对鸢尾花进行分类。

精通代码大仙·2025-01-17 20:05

【TVM 教程】为 x86 CPU 自动调优卷积网络

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。

·2025-01-17 20:18

AI Agent：一场智能革命的开始

一、AIAgent的发展现状：技术突破与广泛应用近年来，随着大数据、云计算和机器学习等技术的飞速发展，AIAgent的技术水平得

TechubNews·2025-01-17 20:02

国产替代 | 星环科技Sophon替代SAS，助力大型国有银行智能化营销

由于SAS是集中式的，对单台服务器要求太高，算力无法支撑需求，且无法支持可视化的机器学习，对于业务人员来说使用门槛过高。在经过产品选型后，决定采用星环科技的智能分析工具Sophon替换原有SAS，用

·2025-01-17 19:05

交叉熵损失与二元交叉熵损失：区别、联系及实现细节

在机器学习和深度学习中，交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）和二元交叉熵损失（BinaryCross-EntropyLoss）是两种常用的损失函数，它们在分类任务中发挥着重要作用。

专业发呆业余科研·2025-01-17 19:56

KDD 2024 | 美团技术团队精选论文解读 & 论文分享会预告

本文精选了美团技术团队被KDD2024收录的5篇长文进行解读，覆盖了用户意图感知、机器学习&运筹优化、在线控制实验、联合广告模型、实时调

·2025-01-17 19:29

Java百万数据导出Excel性能优化[读(并发)写分离/流式查询]

source_id=1001Java百万数据导出Excel性能优化[读(并发)写分离/流式查询]结果测试：104万数据，导出excel用时由59秒优化到19秒问题列表：1、导出过程中会较多占用CPU、内存

qq_40882304·2025-01-17 18:46

llama.cpp部署

主要有两点优化：llama.cpp使用的是C语言写的机器学习张量库ggmlllama.cpp提供了模型量化的工具计算类

法号：行颠·2025-01-17 17:12

Kubeflow：云原生机器学习工作流自动化开源框架详解

Kubeflow是一个开源的机器学习（ML）工作流自动化平台，旨在将机器学习工作流部署到Kubernetes之上，实现从实验到生产的一站式解决方案。

gs80140·2025-01-17 17:40

【机器学习：三十一、推荐系统：从基础到应用】

KeyPan·2025-01-17 15:54

【机器学习：三十、异常检测：原理与实践】

1.异常检测概述异常检测（AnomalyDetection）是一种用于识别数据中异常模式或异常点的技术，旨在发现与大部分数据行为不同的样本。它在工业监控、网络安全、金融欺诈检测等领域具有广泛应用。异常检测的目标是找到那些偏离正常行为的数据点，这些数据点可能代表错误、故障、攻击或其他需要特别关注的情况。核心概念异常通常分为以下三种类型：点异常：单个数据点显著偏离正常分布（例如，银行交易中突然的巨额消

KeyPan·2025-01-17 15:24

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