gpu后台机器学习第14页

win10 无法访问samba文件，提示SMB1是不安全协议解决方案

方式一：修改win10，增加SMB1支持https://blog.csdn.net/maxzero/article/details/81410620方式二：修改samba服务配置ssh登录到路由后台，执行

wellnw·2025-02-16 11:24

onnx 推理报错：onnxruntime.capi.onnxruntime_pybind11_state.Fail: [ONNXRuntimeError] : 1 : FAIL : Load mo

onnx模型不匹配有可能是你转换的是gpu但是推理是cpu，也可能版本不兼容导致，因此卸载cpu版本，重新安装gpu版本或者升级gpu版本pipuninstallonnxruntime-gpupipinstall-ihttps

fengsongdehappy·2025-02-16 10:19

B端产品思考：使用AI帮助B端产品经理

某一种类型B端产品经理的工作，大部分是建管理后台，提供一些工作流、业务支撑系统、数据管理系统。例如常见功能：项目管理、系统管理、数据管理；常见的操作：新增、编辑、删除、预览、下载。

datuniu·2025-02-16 10:18

字节跳动实习生和校招生内推

机器学习算法实习生-平台治理1、2026届硕士及以上学位在读，计算机等相关专业优先；2、有扎实的代码能力，熟悉深度学习/图神经网络/机器学习框架，如Pytorch、Tensorflow、DGL、Pyg、

飞300·2025-02-16 10:15

智能客服平台的架构设计：实现高效、安全、可靠的服务运行

智能客服平台的架构设计,实现高效、安全、可靠的服务运行关键词：智能客服、架构设计、高效性、安全性、可靠性、微服务、自然语言处理、机器学习1.背景介绍在当今数字化时代,客户服务已成为企业与客户之间沟通的关键纽带

AI天才研究院·2025-02-16 09:40

fastadmin后台使用websocket

直接使用gatewayworker。在backend-init.js中：断线重连、心跳检测define(['backend'],function(Backend){varsocket;//websocket的实例varlockReconnect=false;//避免重复连接reconnect();functiongetwebsocket(){//新建websocket的函数页面初始化断开连接时重新

玉阳软件yuyangdev_cn·2025-02-16 07:24

【学习笔记】李宏毅2021春机器学习课程第2.3节：Adaptive Learning Rate

文章目录Trainingstuck≠SmallGradientDifferentparametersneedsdifferentlearningrateRootmeansquareAdagradRMSPropAdamLearningRateSchedulingTrainingstuck≠SmallGradient首先要明确的一点是，目前当我们用gradientdescend来做optimizati

Harryline-lx·2025-02-16 07:21

机器学习-33-机理模型和非机理模型

1建模方法机理模型、经验模型和智能模型是在不同领域中使用的建模方法，它们具有以下特点：1.1机理模型(1)特点：机理模型是基于物理、化学或其他科学原理建立的模型。它们试图通过描述系统的基本原理和关系来解释现象或预测系统的行为。(2)优点：机理模型能够提供深入的理解和解释，并具有较高的预测准确性。它们可以提供对系统内部机制的洞察，从而支持优化、控制和设计决策。(3)缺点：机理模型的建立需要详细的物理

皮皮冰燃·2025-02-16 06:20

免登录H5快手商城系统_抖音小店商城全开源运营版本

详细介绍最近因为直播需要然后在互站花500买了一套仿抖音的商城系统，感觉确实还可以，反正都买了所以就分享给有需要的人以下是互站那边的网站介绍可以了看一下，还是很不错的1、无需登录直接可以购买商品2、独立后台支持分站

专业软件系统开发·2025-02-16 06:19

学习AI大模型用这十种方法，轻松入门

这意味着需要投入大量的时间去研读经典的机器学习和深度学习教材，包括但不限于《统计学

大模型玩家·2025-02-16 06:46

基于机器学习的网络安全态势感知模型研究与实现

基于机器学习的网络安全态势感知模型研究与实现1.背景介绍1.1网络安全态势感知的重要性在当今互联网时代,网络安全已经成为一个至关重要的话题。

AI大模型应用之禅·2025-02-16 06:16

机器学习网络安全

实现机械学习网络安全的流程概述在实现“机器学习网络安全”这个任务中，我们需要经历一系列步骤，从数据准备、训练到模型评估。在这篇文章中，我将详细介绍每个步骤的具体操作，并附上相应的代码示例和解释。

网络安全Max·2025-02-16 06:15

理解WebGPU 中的 GPUAdapter ：连接浏览器与 GPU 的桥梁

在WebGPU开发中，GPUAdapter是一个至关重要的对象，它作为浏览器与GPU之间的桥梁，为开发者提供了请求GPU设备、查询GPU特性以及获取适配器信息的能力。

ttod_qzstudio·2025-02-16 06:44

【人工智能在制造业的具体应用案例-质量控制】

可能用到的技术包括图像处理、机器学习模型、实时监控和数据收集等。我们已经了解预测性维护的步骤，所以需要类比但调整到质量控制上。比如数据采集可能不再是传感器数据，而是图像或视觉数据。

局外人_Jia·2025-02-16 05:13

理解 WebGPU 中的 GPUQueue：GPU 的命令队列

在现代图形编程中，与GPU的交互变得越来越高效和灵活，而WebGPUAPI的出现更是为Web开发者带来了强大的图形处理能力。其中，GPUQueue作为WebGPU的核心接口之一，扮演着至关重要的角色。

ttod_qzstudio·2025-02-16 05:38

DeepSeek 大模型离线 Docker 部署技术指南

核心组件包括：模型服务层：基于TritonInferenceServer的模型推理容器API网关层：FastAPI实现的REST/gRPC接口服务资源管理层：CUDA-awareDocker运行时+NVIDIAGPU

容器的搬运工·2025-02-16 04:32

人工智能之数学基础：线性空间

本文重点本文我们将讲解线性空间的知识，它不仅是数学中非常重要的知识点，它在机器学习和深度学习中的价值也是非常重要的，在机器学习和深度学习中是可以通过线性空间来进行解释的。

每天五分钟玩转人工智能·2025-02-16 04:00

动手学深度学习V2.0(Pytorch)——25. 使用块的网络 VGG

文章目录P1讲解1.1基本介绍1.2总结P2代码实现2.1报错解决2.2windows下专用/共享GPU内存P3Q&AP4.其他4.1ImageNetClassificationLeaderboard4.2VGG

吨吨不打野·2025-02-16 04:58

AI驱动的知识发现：程序员的新机遇

AI驱动的知识发现：程序员的新机遇关键词：知识发现,AI驱动,数据挖掘,数据分析,算法优化,数据可视化,机器学习1.背景介绍1.1问题由来在当今信息化时代，数据量呈爆炸性增长，各行各业都面临着海量数据挖掘和知识发现的巨大挑战

AI大模型应用之禅·2025-02-16 03:57

李宏毅机器学习31——GAN（3）

摘要：这节课学习条件生成下GAN的应用(CGAN)。conditionalGAN是指在有生成条件的前提下，通过对抗生成网络的方法，进行图像的生成。首先文字生成图片为例，加入GAN的方法，将文字和生成图片联系起来，输入到生成式中。这样解决了传统方法下，生成的图片不够真实的问题。之后又对这个方法进行了改进，将生成式的输入和输出同时输入到判别式，使文字和图片作为一对数据联系起来。之后又提出了一种新的判别

zeng-233·2025-02-16 03:26

数据驱动的DevOps,MLOps工具链初现端倪

DevOps,MLOps,数据驱动,工具链,自动化,持续交付,模型部署,模型监控1.背景介绍在当今以数据为中心的时代，软件开发和机器学习模型的部署和维护日益复杂。

AI架构设计之禅·2025-02-16 03:53

机器学习入门-读书摘要

先看了《深度学习入门：基于python的理论和实践》这本电子书，早上因为入迷还坐过站了。。因为里面的反向传播和链式法则特别难懂，又网上搜了相关内容进行进一步理解，参考的以下文章（个人认为都讲的都非常好）：https://zhuanlan.zhihu.com/p/65472471https://zhuanlan.zhihu.com/p/635438713https://zhuanlan.zhihu.

不像程序员的程序媛·2025-02-16 03:53

清华大学KVCache.AI团队联合趋境科技联合的KTransformers开源项目为什么那么厉害

以下是KTransformers的详细介绍：1.核心特点高性能优化：KTransformers通过内核级优化、多GPU并行策略和稀疏注意力等技术，显著加速模型推理速度，降低硬件门槛。

魔王阿卡纳兹·2025-02-16 03:52

【HTML5网页设计成品】基于HTML+CSS+JavaScript网上订餐系统(23个页面)

二挡起步·2025-02-15 23:52

大模型转换为 GGUF

GGML是专门为了机器学习设计的张量库，最早可以追溯到2022/10。其目的是为了有一个单文件共享的格式，并且易于在不同架构的GPU和CPU上进行推理。

奔跑中的小象·2025-02-15 22:48

《Python全栈开发：构建高并发物联网数据中台实战》

系统采用微服务架构，核心功能包括：百万级设备并发接入（基于MQTT协议）实时流数据处理（ApacheKafka+Faust）时序数据存储（InfluxDB+Redis）智能告警引擎（规则引擎+机器学习）

放氮气的蜗牛·2025-02-15 22:15

Python网络编程05----django与数据库的交互

介绍Django为多种数据库后台提供了统一的调用API，在Django的帮助下，我们不用直接编写SQL语句。Django将关系型的表(table)转换成为一个类(class)。

翻滚吧挨踢男·2025-02-15 21:42

【机器学习】逻辑回归(LogisticRegression)原理与实战

逻辑回归核心概念二、逻辑回归Demo2.1数据准备2.2创建逻辑回归分类器2.3分类器预测三、逻辑回归实战3.1数据准备3.2数据划分与模型创建3.3预测数据评估模型四、参数选择五、总结六、参考资料本文属于我的机器学习

GentleCP·2025-02-15 19:56

机器学习里的逻辑回归Logistic Regression基本原理与应用

LogisticRegression即逻辑回归，是一种广泛应用于机器学习和数据挖掘领域的有监督学习算法，以下从原理、应用、算法优缺点等方面进行介绍：基本原理线性回归基础：逻辑回归基于线性回归模型，其基本形式为

硅基创想家·2025-02-15 19:54

腾讯26届实习生招聘火热开启~可内推

报名自即日起至2月25日面向毕业时间在2025年9月1日-2026年12月31日期间在校大学生求职辅导、简历直推、专场面试⭐7大岗位，提前投、优先面、简历直推、快人一步⭐软件开发-后台开发方向软件开发-

飞300·2025-02-15 16:59

Long类型数据传到前端精度丢失问题

正如现在后台传来一个64位的Long型整数，因为超过了53位，所以后端返回的值和前端获取的值会不一样。

山风岚岚丶·2025-02-15 15:23

深度学习基础知识

它允许开发人员利用NVIDIA的GPU（图形处理器）来加速各种计算任务，包括科学计算、机器学习、深度学习、数据分析等。NVIDIA是一个全球领先的计算技术公司，专注于设计和制造高性能计算设备。

namelijink·2025-02-15 15:22

如何在我的电脑上查看是否安装cuda12？我现在在我的VS中新建项目时，里面多出来一个CUDA12.4 runtime，这是什么？是不是使用CUDA cpp进行编程？

在你的电脑上检查是否安装了CUDA12，可以通过以下几种方法：1.检查CUDAToolkit安装目录查看CUDA安装目录：-默认情况下，CUDAToolkit安装在C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit

吃榴莲的小鳄鱼·2025-02-15 15:21

Python 并发处理

编写您自己的并发和并行软件系统所需的并发的基本概念介绍调试和异常处理等概念，以及一些允许您创建事件驱动和反应式系统的最流行的库和框架内容加快速度并行化线程的生命线程间同步线程之间的通信调试和基准测试执行和池多进程事件驱动编程反应式编程使用GPU

亚图跨际·2025-02-15 15:21

【python语言应用】最新全流程Python编程、机器学习与深度学习实践技术应用（帮助你快速了解和入门 Python）

赵钰老师·2025-02-15 14:20

【JavaScript】Day01

1.2作用网页特效(监听用户的一些行为让网页做出对应的反馈)表单验证(针对表单数据的合法性做出判断)数据交互(获取后台的数据，渲染到前端)服务端编程(node.js)1.3JS的组成ECMAScript

boy快快长大·2025-02-15 14:49

ML.NET库学习006：成人人口普查数据分析与分类预测

文章目录ML.NET库学习006：成人人口普查数据分析与分类预测概述数据集数据字段解释为何数据准备很重要主要功能与模块数据准备机器学习工作流代码结构说明数据准备模块机器学习工作流数据加载与分割特征工程与模型训练模型评估与预测实现细节与注意事项数据准备模块机器学习工作流性能优化项目优势

North_D·2025-02-15 14:18

【Java】已解决：java.util.concurrent.ExecutionException

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·2025-02-15 13:42

“碰一碰”发视频后台技术架构与数据模型全解析

一、技术原理：碰一碰发视频的底层逻辑1.1硬件交互层-NFC触发机制**：用户触碰商家部署的NFC标签（成本约0.5-2元/枚）后，自动唤醒手机内置服务-数据传输协议**：-NDEF格式存储跳转链接（建议使用缩短URL服务）-兼容AndroidHCE/iOSCoreNFC框架1.2用户触达路径用户触碰设备→获取加密商家ID→请求CDN视频链接→LBS校验→播放定制视频→引导关注/领券---二、核心

会飞的程序猿丫·2025-02-15 13:12

【开发日志】数字人+LLM：从概念到实现的全程记录！

系统环境：CPU:i91490016GBGPU:GTX40608GBSYS:Windows11WSL:Ubuntu22.04本文章使用到的技术内容:数字人框架:LiveTalking大模型:Llama3.1TTS

AI大模型-王哥·2025-02-15 13:11

强化学习在机器人控制中的应用：从理论到实践

而强化学习作为一种重要的机器学习方法，为机器人控制提供了强有力的技术支持。接下来，让我们一起探讨强化学习在机器人控制中的原理和实践，并通过具体

Echo_Wish·2025-02-15 13:08

Apache Iceberg 与 Apache Hudi：数据湖领域的双雄对决

数据湖仓结合了数据仓库和数据湖的最佳元素，提供了一个统一的平台，支持数据科学、商业智能、人工智能/机器学习以及临时报告等多种关键功能。

夜里慢慢行456·2025-02-15 12:35

Android原生的HighCPU使用率查杀机制

摘要原生的HighCPU使用率查杀机制是基于读取/proc/pid/stat中的utime+stime后，根据CPU使用率=(utime+stime/totalTime)*100%进行实现，当检测后台进程的

法迪·2025-02-15 12:05

麒麟8000处理器参数

麒麟8000CPU为1个2.4GHz的A77核心+3个2.19GHz的A77核心+4个1.84GHz的A55核心，GPU是Mali-G610，频率为864MHz。

m0_50307601·2025-02-15 12:32

【C#】的WPF或是WinForm实现Ctrl+ 的快捷键组合使用

如果想要直接在后台代码中处理这个事件，可以使用Preview

wangnaisheng·2025-02-15 12:29

AI大模型（如GPT、BERT等）可以通过自然语言处理（NLP）和机器学习技术，显著提升测试效率

在软件测试中，AI大模型（如GPT、BERT等）可以通过自然语言处理（NLP）和机器学习技术，显著提升测试效率。

小赖同学啊·2025-02-15 11:56

阿里云服务器突然有大量nmap服务占用大量CPU排查及解决方案

问题描述突然有一天服务器访问很卡顿,在阿里云后台查看CPU,内存,系统平均负载等参数发现没问题但是登陆服务器后,发现大量nmap服务占用大量CPU,但是这台管理员并没有主动安装过nmap原因及对应预防方案暴力破解

_院长大人_·2025-02-15 11:54

优化算法全景解析：从梯度下降到群体智能

无论是机器学习模型的训练，还是复杂系统的参数调优，优化算法的本质是：在给定的约束条件下，找到使目标函数最优的解。

welcome_123_·2025-02-15 08:31

hive的metastore和hiveserver2服务的启动

是Linux文件系统中的一个文件，被称为黑洞，所有写入改文件的内容都会被自动丢弃2>&1:表示将错误输出重定向到标准输出上第一个2表示错误输出，另外0表示标准输入，1表示标准输出&:放在命令结尾,表示后台运行一般会组合使用

要开心吖ZSH·2025-02-15 08:00

使用CerebriumAI进行大规模语言模型的推理

传统的CPU在处理大规模语言模型（LLM）时效率较低，GPU成为了首选。然而，自行搭建GPU环境成本高昂且维护复杂。

qahaj·2025-02-15 07:54

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