gpu后台机器学习第20页

小米AI大模型：万卡集群背后的雄心与布局

近日，关于小米搭建GPU万卡集群，大力投资AI大模型的新闻引发广泛关注，这标志着小米在AI赛道上迈出了关键一步。

·2025-02-08 19:32

GROMACS-2023.2 安装（GPU加速）

Openmpi4.1.1路径加入到bashrc5，cuda12.1路径加入到bashrc（bin、lib、include都要）（注意bashrc路径要加入在最后一行，否则不生效，天知道什么bug）一，GPU

咸鱼啦啦·2025-02-08 18:56

机器学习数学基础：19.线性相关与线性无关

@心都·2025-02-08 18:53

机器学习模型创建的数学原理

1模型工作原理机器学习学习模型主要分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习，本文聚焦探讨目前应用最为广泛的监督学习问题，下午如未特殊指明，机器学习特指有监督学习机器学习。

HadesZ~·2025-02-08 15:04

【深度学习】L1损失、L2损失、L1正则化、L2正则化

正则化（L1Regularization）4.L2正则化（L2Regularization）5.总结5.1为什么L1正则化会产生稀疏解L2正则化会让权重变小L1损失、L2损失、L1正则化、L2正则化是机器学习中常用的损失函数和正则化技术

小小小小祥·2025-02-08 15:31

React 与 Next.js

二.Next.js=提供后台支持与加速Next.js是一个基于React的框架，

熬夜的猪·2025-02-08 14:57

机器学习3--numpy

importnumpyasnpnp.array创建数组机器学习数据量很大，ndarray速度快。ndarray的优势：内存块风格，一体式存储，数据类型一样（存储数据地址连续，直接存取，不需要找地

乌鸦不像写字台·2025-02-08 11:33

机器学习数学基础：14.矩阵的公式

1.操作顺序可交换对于矩阵AAA，若存在两种运算???和???，使得(A?)?=(A?)?(A^{?})^{?}\=(A^{?})^{?}(A?)?=(A?)?，这意味着这两种运算的顺序可以交换。由此我们得到以下三个重要等式：(A∗)−1=(A−1)∗(A^{*})^{-1}\=(A^{-1})^{*}(A∗)−1=(A−1)∗：已知伴随矩阵与逆矩阵的关系A∗=∣A∣A−1A^{*}\=|A|A^

@心都·2025-02-08 11:31

Chrome中的GPU加速合成

原文链接：https://www.chromium.org/developers/design-documents/gpu-accelerated-compositing-in-chrome简介：为什么要进行硬件合成

~怎么回事啊~·2025-02-08 10:58

Android的MQTT客户端实现

在Android平台上实现MQTT客户端的完整技术方案，涵盖基础实现、安全连接、性能优化和最佳实践：一、技术选型与依赖配置推荐库EclipsePahoAndroidService（官方维护，支持后台运行

天机️灵韵·2025-02-08 10:57

深入浅出：机器学习的全面解析

深入浅出：机器学习的全面解析引言机器学习（MachineLearning,ML）作为人工智能的一个重要分支，近年来取得了显著进展，并在多个领域中得到了广泛应用。

python算法(魔法师版)·2025-02-08 10:56

AI 驱动的自动化测试框架：提升开发效率与质量

AI驱动的测试框架使用机器学习和深度学习技术，能够自动生成测试用例、智能分析测试结果，并根据历史数据和代码变更预测潜在

桂月二二·2025-02-08 09:19

docker 安装mongodb

dockerpullmongo运行容器dockerrun-d--namemongodb-v/mycontainers/mongodb/data:/data/db-p27017:27017mongo--auth^:-d:指定后台运行

小徐敲java·2025-02-08 09:16

【Python】将不规则凸多边形映射到单位正方形

写在前面在机器学习领域常需要将数据归一化后才能进行训练等操作，一维数据很容易处理，但对于二维的不规则数据，则需要一些手段，本文就是用来解决这个问题此外，有时候希望可以用循环遍历一个不规则的二维平面，显然难以直接实现

辰尘_星启·2025-02-08 09:16

2025简约的打赏系统PHP网站源码

源码介绍2025简约的打赏系统PHP网站源码源码上传服务器，访问域名/install.php安装支持自定义金额打赏集成支付宝当面付后台管理系统订单记录查询效果预览源码获取2025简约的打赏系统PHP网站源码

酷爱码·2025-02-08 09:14

深度学习 - 神经网络的原理

##深度学习-神经网络的原理深度学习是机器学习的一个分支，其核心是模拟人脑神经网络的结构和功能，构建多层的神经网络模型，从数据中学习特征并进行预测或分类。**神经网络的基本原理：**1.

test猿·2025-02-08 09:43

【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

一切皆是映射：强化学习在医疗诊断中的应用：挑战与机遇

强化学习作为机器学习的一种重要方法，已经在多个领域中展示了其强大的学习能力和适应性。本文将探讨强化学习在医疗诊断中的应用，包括其在医学图像分析、实验室诊断和个性化治疗等方面的优势与挑战。

AI天才研究院·2025-02-08 07:28

什么是AIOps?

它结合了机器学习、数据分析、自动化等技术来实时监控、分析和优化IT系统的运行，进而帮助运维团队更快地响应问题并做出决策。AIOps的关键特点：自动化问题检测与诊断：AIOps可以自动化地分析大量的

GHY我与春风皆过客·2025-02-08 06:55

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

vLLM显存优化

在使用vLLM框架进行大模型推理时，为了最大程度地减少GPU显存的占用，可以从以下几个方面调整参数和配置：1.调整max_batch_size参数max_batch_size：这是批处理的最大大小。

xnuscd·2025-02-08 04:07

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

机器学习数学基础：11.行列式的多种计算方法

行列式的多种计算方法行（列）相等型对于行列式∣1+a11122+a22333+a34444+a∣\begin{vmatrix}1+a&1&1&1\\2&2+a&2&2\\3&3&3+a&3\\4&4&4&4+a\end{vmatrix}1+a23412+a34123+a41234+a，通过将第一行元素都变为10+a10+a10+a，得到∣10+a10+a10+a10+a22+a22333+a344

@心都·2025-02-08 02:28

如何在Vscode中接入Deepseek

一、获取DeepseekAPIKEY首先，登录Deepseek官网的开放平台：https://www.deepseek.com/选择API开放平台，然后登录Deepseek后台。

·2025-02-08 02:25

Linux Signal Handler 死锁问题

比如，一个后台运行的程序，可以注册一个处理SIGTERM的signalhandler，在收到这个信号后

·2025-02-08 02:24

苍穹外卖项目

一.项目介绍本项目（苍穹外卖）是专门为餐饮企业（餐厅、饭店）定制的一款软件产品，包括系统管理后台和小程序端应用两部分。

LYT0905·2025-02-08 02:56

苍穹外卖项目面试介绍

项目介绍：本项目（苍穹外卖）是专门为餐饮企业（餐厅、饭店）定制的一款软件产品，包括后台管理系统和小程序端应用两部分。

给我个面子中不·2025-02-08 02:26

SQL注入详解

4.xxx型注入5.insert/update注入6.update注入7.delete注入8.盲注：8.1布尔盲注8.2时间盲注9.宽字节注入SQL注入漏洞执行的主要原因就是在数据交互中，前端数据出入后台处理时

无限码力·2025-02-08 01:24

mounted钩子函数_vue生命周期钩子函数的正确使用方式

先上图vue的生命周期遇到的一个问题在我的项目中，常用的生命周期钩子函数一直都是mounted，对于大部分情况，都是屡试不爽、捷报频传~但是在前几天却遭遇了一个意外，我在mounted中获取后台数据并更新

weixin_39572168·2025-02-08 00:13

RK3568 OpenHarmony4.0适配HDMI液晶屏

适配效果先看下最终适配效果视频：OpenHarmony_V40_HDMI液晶屏开发环境本文基于如下开发环境进行开发调试：硬件：RK3568开发板处理器：RK3568CPU：四核64位Cortex-A55，主频最高达2.0GHzGPU

敲嵌入式代码的·2025-02-07 23:10

【Python三方库】Python机器学习开源库之dlib库的简介、安装、使用方法、示例代码、注意事项等详细攻略

dlib是一个强大且多功能的库，广泛应用于计算机视觉领域。本文详细介绍了dlib的简介、安装及使用方法，包括面部检测、特征点检测和人脸识别等功能。通过这些基本功能的示例，你可以逐步深入了解并实际应用dlib库，解决更多复杂的计算机视觉问题。掌握dlib库不仅能提升你的编程技能，还能为你以后在计算机视觉领域的研究与应用打下坚实的基础。希望这篇文章能让你更好地理解和使用dlib库，开启你的计算机视觉之

I'mAlex·2025-02-07 23:38

机器学习算法分类

机器学习算法可以根据不同的标准进行分类，常见的分类方式包括根据学习方式和算法功能进行分类。

和风化雨·2025-02-07 23:07

与Oracle配套组件,oracle 组件和体系结构

也被创建，每一个服务器进程有一个PGA2、逻辑内存结构，被集中称为oracle实例一个oracle实例是被一个oracle的主要内存结构组成的，称为SGA(systemglobalarea)，和服务器后台进程

饶毅·2025-02-07 22:37

以下哪些组件是Oracle,有谁可以告诉我，Oracle的主要组件是什么啊？

但是从整体构架上来看，ORACLE在不同的平台上是一样的，如内存结构、后台进程、数据的存储。一个运行着的ORACLE数据库就可

極簡力·2025-02-07 22:37

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

java高级工程师面试问题大全及答案大全，后台开发JAVA岗

前言随着k8s作为容器编排解决方案变得越来越流行，有些人开始拿Docker和k8s进行对比，不禁问道：Docker不香吗？k8s是kubernets的缩写，’8‘代表中间的八个字符。其实Docker和k8s并非直接的竞争对手，它俩相互依存。Docker是一个容器化平台，而k8s是Docker等容器平台的协调器。SpringSecurity观后感——手绘思维脑(供参考)SpringSecurity手

sddvfdfv323·2025-02-07 20:51

自动驾驶领域成长方案

年）专业知识学习：学习数学（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

树上求索·2025-02-07 18:42

Java发送https请求，综合post请求，get请求，获取网络返回的信息

一个方法搞定后台返回的信息，话不多说，看程序吧程序中需要的jar包一般都能找到，这次就不进行上传jar了（还要审核，太麻烦），如果找不到可留言importjava.io.BufferedReader;importjava.io.InputStream

技匠而已·2025-02-07 18:38

智能家居环境质量分析系统的设计与实现

智能家居环境质量分析系统的设计与实现关键词：智能家居、环境质量分析、传感器技术、数据采集、数据处理、机器学习、系统架构、实现案例、未来发展趋势摘要：本文全面探讨了智能家居环境质量分析系统的设计与实现。

AI天才研究院·2025-02-07 17:05

使用Java程序消费SAP Leonardo的机器学习API

在多模态模型的架构上，ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件：跨模态编码器（Cross-ModalEncoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。GPT可以将用户输入的文本描述转换为文本特征表示，然后利用跨模态编码器将这些特征映射到图像特征空间。这种方式确保模型能够理解描述性语言中不同细节是如何与图像特征对应的。

·2025-02-07 17:33

苹果的AI策略：拒绝AGI，拥抱用户体验

苹果公司机器学习和人工智能战略高级副总裁约翰·詹南德雷亚（JohnGiannandrea）近日公开表示，苹果对AGI的开发并不感兴趣，认为这既不现实，也有些轻率。

·2025-02-07 17:32

RK3588的Ubuntu 22.04.2使用方法

Ubuntu22.04桌面系统简介Ubuntu22.04桌面系统的特点：桌面环境采用GNOME42;默认使用Wayland会话,性能更好;提供基于MaliGPU的OpenGLES支持;支持RockhipMPP

alaolv·2025-02-07 16:56

Python 数据挖掘与机器学习

模块一：Python编程Python编程入门1、Python环境搭建2、如何选择Python编辑器？3、Python基础4、常见的错误与程序调试5、第三方模块的安装与使用6、文件读写（I/O）Python进阶与提高1、Numpy模块库2、Pandas模块库3、Matplotlib基本图形绘制4、图形样式的美化5、图形的布局6、高级图形绘制7、坐标轴高阶应用模块二：特征工程数据清洗1、描述性统计分析

岁月如歌，青春不败·2025-02-07 16:55

【Java】MyBatis动态SQL

这时候后台需要写多个查询模块吗？其实不需要，这时候可以用动态SQL语句，使用if标签决定在什么条件下要SQL语句要包含的内容。if标签：...这个标签的作用可以理解为C++中的#if...

不見星空·2025-02-07 16:25

torch库介绍

Tensor）自动求导（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

codelyq·2025-02-07 15:22

AppML 案例未来

在这个充满变革的时代，AppML（应用机器学习）作为一种新兴技术，正在改变着应用开发的模式。本文将探讨AppML的应用案例及其未来发展趋势。

lly202406·2025-02-07 14:12

【xxl-job】使用restful api的方式管理任务（动态创建/编辑/删除/启停任务）

但好在后台管理已经实现了相关任务的增删改查。所以我们可以直接复用此部分代码。

生活就像一杯茶·2025-02-07 13:37

浅析GPU通信技术（中）-NVLink

目录浅析GPU通信技术（上）-GPUDirectP2P浅析GPU通信技术（中）-NVLink浅析GPU通信技术（下）-GPUDirectRDMA1.背景上一篇文章《浅析GPU通信技术（上）-GPUDirectP2P

helloxielan·2025-02-07 12:56

推荐频道

gpu后台机器学习