gpu图像识别

本地搭建小型 DeepSeek 并进行微调

1.环境准备Python3.7或更高版本PyTorch1.8或更高版本CUDA(可选，用于GPU加速)Git2.克隆DeepSeek仓库bash复制gitclonehttps://github.com/

非著名架构师·2025-02-20 15:55

鸢尾花分类项目 GUI

常见的应用包括图像识别、语音识别、推荐系统等。

编织幻境的妖·2025-02-20 14:49

马斯克的Grok-3：技术突破与行业冲击的深度解析

一、技术架构与核心突破超大规模算力集群Grok-3基于xAI自研的Colossus超级计算机训练完成，搭载20万块英伟达H100GPU，累计消耗2亿GPU小时，算力投入是前代Grok-2的10倍48。

♢.＊·2025-02-20 14:15

图像识别与应用

图像识别作为人工智能领域的重要分支，近年来取得了显著进展，其中卷积神经网络（CNN）功不可没。

狂踹瘸子那条好脚·2025-02-20 13:10

AI服务器散热黑科技：让芯片“冷静”提速

以GPT-4的训练为例，它需要大量的GPU

小深ai硬件分享·2025-02-20 09:29

FastGPT接入向量模型 M3E 和重排模型 bge-reranker-large

一、FastGPT接入向量模型M3E1.拉取m3e镜像#GPU模式启动，并把m3e加载到fastgpt同一个网络dockerpullregistry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt_docker

福葫芦·2025-02-20 08:58

卷积神经网络之AlexNet经典神经网络，实现手写数字0~9识别

深度学习中较为常见的神经网络模型AlexNet，AlexNet是一个采用GPU训练的深层CNN，本质是种LeNet变体。由特征提取层的5个卷积层两个下采样层和分类器中的三个全连接层构成。

知识鱼丸·2025-02-20 08:24

探索Vearch：高效的深度学习向量相似度搜索系统

scaFHIO·2025-02-20 06:08

华为的云端训练算力与迭代效率

华为云、云端训练、算力、迭代效率、人工智能、深度学习、模型训练、分布式训练、优化算法1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，深度学习作为其核心驱动力，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展

AI大模型应用之禅·2025-02-20 05:34

KTransformers如何通过内核级优化、多GPU并行策略和稀疏注意力等技术显著加速大语言模型的推理速度？

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大语言模型的推理速度，具体体现在以下几个方面：内核级优化：KTransformers采用了高效的内核级优化技术，包括对

魔王阿卡纳兹·2025-02-20 04:53

Vulkan

片上系统生产商（SoCs）比如GPU独立硬件供应商（IHVs）可以为Android编写Vulkan驱动；OEMs简单地需要为特定的硬件集成

hanpfei·2025-02-20 03:14

图像识别技术与应用第三课

一、感知机感知机由美国学者FrankRosenblatt在1957年提出，它根据输入x、权重w和偏差b进行输出，输出结果是二分类（0或1），这和输出实数的回归以及输出概率用于多分类的Softmax不同。像与门、与非门、或门都能通过设定合适的权重和偏差实现。w称为权重：控制输入信号的重要性的参数b称为偏置：偏置是调整神经元被激活的容易程度参数感知机的局限性:感知机的局限性就是只能表示由一条直线分割的

哈哈~156·2025-02-20 01:25

百度百舸 DeepSeek 一体机发布，支持昆仑芯 P800 单机 8 卡满血版开箱即用

选择合适的GPU配置、安装相应的环境、成功部署上线业务、加速推理任务加速、支撑多用户并发……完成业务测试，成功融入生产业务中。

百度智能云技术站·2025-02-20 01:55

GPU通信革命：跨平面网络效率提升300%的秘密武器

CPU中转，多平面网络RDMA通信时延降低50%」——Deepseek专利CN118612157A一、技术解析：突破AI算力瓶颈的底层创新1.技术背景：终结多平面网络CPU中转困境传统多平面网络中，跨平面GPU

CodePatentMaster·2025-02-19 22:27

【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。

·2025-02-19 20:45

2.19 图像技术识别与应用

本节课介绍了多层感知机（MLP）及其在图像识别技术中的应用。以下是主要内容总结：1.感知机：-由FrankRosenblatt于1957年提出。-输入为x，权重为w，偏置为b，输出为二分类（0或1）。

不要不开心了·2025-02-19 19:04

QT+FFmpeg如何使用GPU加速解码？

本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！持续更新中，up！up！up！！全文目录：问题描述解决方案1.确保FFmpeg和CUDA的支持2.正确选择硬件解码器设置硬件解码器3.初始化CUDA硬件设备4.硬件解码流程解码帧并处理硬件帧5.检查FF

bug菌¹·2025-02-19 17:22

x86平台基于Qt+opengl优化ffmpeg软解码1080P视频渲染效率

优化的思路一共有以下几个方面，1.软解码变成硬解码2.将YUV转QImage的操作转移到GPU3.QWidget渲染QImage变成opengGL渲染AVFrame这三点优化来说2与3是优化的效率是非常显著的

zanglengyu·2025-02-19 16:14

遥感影像目标检测：从CNN（Faster-RCNN）到Transformer（DETR）

一：深度卷积网络知识1.深度学习在遥感图像识别中的范式和问题2.深度学习的历史发展历程3.机器学习，深度学习等任务的基本处理流程4.卷积神经网络的基本原理5

岁月如歌，青春不败·2025-02-19 15:05

Houdini：Houdini光照与渲染基础_2024-07-16_02-34-24.Tex

Mantra的设计理念是灵活性和可扩展性，它支持多种渲染模式，包括CPU渲染和GPU渲染，以及分布式渲染。Mantra的渲染质量高，特别适合于处理大规模的场景和复杂的视觉效果。Mantra渲染器的特点

chenjj4003·2025-02-19 14:21

国内支持 Maya 渲染的云渲染平台汇总

以下为大家介绍一些国内支持Maya渲染的云渲染平台：渲染101价格优势：该平台在价格方面表现出色，CPU渲染最低仅0.6元/小时，GPU3090起步价为4元/小时。

渲染101专业云渲染·2025-02-19 13:49

本地部署Deepseek：从零开始，打造你的私人AI助手！

简单来说，Deepseek是一个基于深度学习的AI模型，它可以帮助你完成各种任务，比如自然语言处理、图像识别、数据分析等等。

软件求生·2025-02-19 12:36

图形渲染（一）——Skia、OpenGL、Mesa 和 Vulkan简介

Skia本身不直接管理GPU或进行底层的渲染工作，而是通过底层图形API（如OpenGL或Vulkan）来实现硬件加速的渲染。-Skia的角色：提供高层的2D渲染API，抽象掉底层的硬件细节。

阳光开朗_大男孩儿·2025-02-19 09:44

初识Vulkan渲染管线

上面中文管线结构图中有两个应用程序入口，左侧为简单示例入口，右侧为使用GPU进行高性能通用计算时的计算管线。1.绘制：命令进入Vulkan图形

超级无敌小小顺利·2025-02-19 09:12

Unity中，每一帧的渲染CPU和GPU都做了些什么

在Unity中，每一帧的渲染过程涉及到CPU和GPU的协同工作。CPU和GPU各自承担不同的任务，以实现高效的图形渲染。

你一身傲骨怎能输·2025-02-19 09:42

虚幻UE4/UE5程序性能分析及优化

渲染线程，处理场景中模型/灯光的渲染操作，从游戏线程获取渲染信息，将其转化为与平台无关的绘图指令（跨平台）3/RHITThread-解析DrawThread绘图指令，具体是：RHIT调用各平台的API，向GPU

余额多多多·2025-02-19 08:03

Unity UI优化总结

常见的四大UI优化问题：1、片段着色器利用率过高（或者说GPUfill-rate填充率过高），即每个片段处理的

Don里个冬·2025-02-19 05:17

FunASR服务器部署（CPU+GPU）

自行下载funasr-cpu/gpu和asrmodel-deploy-cpu/gpu压缩包，官方都有cpu版运行：cd/home/user/data/AIModels/FunASR_docker/deploy_resourcessudodockerload-ifunasr-runtime-sdk-cpu

之群害马·2025-02-19 03:25

联想E470 双GPU笔记本部署私有AI模型方案

一、硬件适配优化方案显存限制突破使用4-bit量化技术压缩模型，例如加载ChatGLM3-6B的INT4版本，显存需求可降至6GB310启用CPU-GPU混合推理（通过

月光技术杂谈·2025-02-19 02:18

采用分布式部署deepseek

1.环境准备硬件需求：确保您的集群环境中有足够的GPU资源，并且所有机器之间可以通过高速网络互联。软件依赖：安装必要的库和工具，如PyTorch、Transformers等。

慧香一格·2025-02-19 02:14

360智算中心：万卡GPU集群落地实践

360内部对于智算中心的核心诉求是性能和稳定性，本文将深入探讨360智算中心在万卡GPU集群中的落地实践过程，包括算力基础设施搭建、集群优

ZVAyIVqt0UFji·2025-02-18 23:47

大规模GPU集群的进阶之路

今天来聊聊GPU。GPU，全称GraphicProcessingUnit，即图形处理器。

卢旗·2025-02-18 23:47

智能算力中心万卡GPU集群架构深度解析

智能算力中心万卡GPU集群架构深度分析自ChatGPT发布，科技界大模型竞赛如火如荼。

科技互联人生·2025-02-18 23:13

2. 从HuggingFace下载千问模型、数据、微调并运行

525、弹幕量0、点赞数4、投硬币枚数2、收藏人数11、转发人数2,视频作者jiangliuer3264,作者简介，相关视频：3.从HuggingFace下载千问模型、数据、微调并运行（下），6.租赁GPU

ApiChain·2025-02-18 20:45

什么是神经网络

函数我们以MNIST手写数字图像识别为例，来定义一下对应的函数形式：任务类型：图像分类输入：一张图像包含28x28=784个像素，每个像素用一个实数表示输出：0-9任务描述：从图像张识别出唯一的数字函数定义

jerryjee·2025-02-18 20:09

深度学习与图像识别：机器学习基础之回归

1.线性回归1.1一元线性回归1.2多元线性回归2.逻辑回归与线性回归的不同在于其将最终预测值y固定在一个范围之中2.1Sigmoid函数sigmoid函数表达式：p为预测出来的概率，范围在0-1之间，一般用于处理二分类问题，因为这个式子的一个显著特征在于：当z=0,p=0.5当z>0,p>0.5当z<0,p<0.5所以当对z进行多元线性回归表示的时候，以p的值来反映y_pre是一个不错的选择，此

Shenrn_·2025-02-18 14:34

Docker安装分布式vLLM

分布式安装方法https://docs.vllm.ai/en/latest/serving/distributed_serving.html2安装方法⚠️注意：前期一定要把docker环境、运行时和GPU

MasonYyp·2025-02-18 13:49

Pytorch实现mnist手写数字识别

同学啊]**我的环境：语言环境：Python3.8编译器：JupyterLab深度学习环境：torch==1.12.1+cu113torchvision==0.13.1+cu113一、前期准备1.设置GPU

Zn要学习·2025-02-18 04:49

模型GPU-＞NPU(Ascend)迁移训练简述

迁移训练流程图解二、详细流程步骤1.模型训练与日志记录2.跨平台精度对齐对比3.问题定位与修复4.迭代验证三、关键技术点四、常见问题与解决方案一、迁移训练流程图解通过华为云的modelart进行运行环境选型北京四使用GPU

終不似少年遊*·2025-02-18 01:12

什么是重绘？什么是回流？如何减少回流？

适用css动画代替JavaScript动画css动画利用GPU加速，在性能方面通常比JavaScript动画更高效。使用css的transform和opaci

Ashy-·2025-02-17 20:52

AIMv2：多模态自回归预训练的视觉新突破

近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】导言视觉模型在人工智能领域的地位愈发重要，从图像识别

·2025-02-17 20:28

人工智能的发展领域之GPU加速计算的应用概述、架构介绍与教学过程

文章目录一、架构介绍GPU算力平台概述优势与特点二、注册与登录账号注册流程GPU服务器类型配置选择指南内存和存储容量网络带宽CPU配置三、创建实例实例创建步骤镜像选择与设置四、连接实例SSH连接方法远程桌面配置一

m0_74824592·2025-02-17 15:00

全面解析：AI大模型入门教程，让你的学习之路不再迷茫，这个大模型学习路线非常详细收藏这篇就够了！

应用：广泛应用于自然语言处理、图像识别、生成等领域。学习大模型的意义提升技术能力：掌握大模

AGI大模型老王·2025-02-17 11:03

DeepSeek大模型本地化部署与实践指南

星辰@Sea·2025-02-17 11:31

国产GPU算力公司及产品

目前，中国有多家从事国产算力GPU研发与生产的企业，以下是一些代表性的公司及其相关产品概述：景嘉微：近期，景嘉微宣布成功研发了“景宏系列”AI算力产品，该系列面向AI训练、AI推理、科学计算等领域，支持

算力资源比较多·2025-02-17 10:22

AI大模型的技术突破与传媒行业变革

这一突破的核心在于三大技术创新：MoE架构升级：通过部署256个细粒度专家网络，减少知识冗余，提升模型效率；MLA注意力机制：动态压缩推理过程中的缓存需求，降低GPU内存

AIQL·2025-02-17 07:52

hunyuan-DiT模型部署指南

二、部署流程环境要求：所需的最小GPU内存为11GB，建议使用具有32GB内存的GPU，以获得更好的生成质量。

算家云·2025-02-17 05:12

controller入参异常 No primary or default constructor found for class

java.lang.IllegalStateException:Noprimaryordefaultconstructorfoundforclassjava.time.LocalDateTime错误写法：@GetMappingpublicStringquery

Lin_Miao_09·2025-02-17 04:30

显卡性能对比：P100、RTX3090、A40、A100、A800、H100

32GBRTX3080RTX2080TiRTXA4000RTXA5000A100-SXM4-80GBA100-PCIE-40GBTITANXpRTX3060RTX3080TiV100-32GBTeslaT4A800H100世上最全NVDIAGPU

u013250861·2025-02-17 03:27

【Stable Diffusion部署至GNU/Linux】安装流程

显卡与计算架构介绍CUDA是NVIDIAGPU的专用并行计算架构技术层级说明CUDAToolkit提供GPU编译器(nvcc)、数学库(cuBLAS)等开发工具cuDNN深度神经网络加速库（需单独下载）

星星点点洲·2025-02-17 00:34

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