pytorch分布式训练第13页

机器学习——正则化、欠拟合、过拟合、学习曲线

代码的建筑师·2025-03-16 17:51

IMWeb提升营Day4 | 训练题19：顺时针打印矩阵

题目描述输入一个矩阵，按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字，例如，如果输入如下矩阵：12345678910111213141516则依次打印出数字1,2,3,4,8,12,16,15,14,13,9,5,6,7,11,10.12345678910111213141516123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343

rical730·2025-03-16 17:19

elasticsearch 横向扩展-添加节点

ELKELK运维都会接触到，是一个分布式日志收集平台。logstash收集数据写到elasticsearch里，kibana从elasticsearch里读取数据。

yp2800·2025-03-16 16:40

使用Redis如何实现分布式锁？（超卖）

分布式锁概念在多线程环境下，为了保证数据的线程安全，锁保证同一时刻，只有一个可以访问和更新共享数据。在单机系统我们可以使用synchronized锁、Lock锁保证线程安全。

MiniFlyZt·2025-03-16 15:08

基于DeepSeek R1构建下一代Manus通用型AI智能体的技术实践

目录一、技术背景与目标定位1.1大模型推理能力演进趋势1.2DeepSeekR1核心特性解析-混合专家架构(MoE)优化-组相对策略优化(GRPO)原理-多阶段强化学习训练范式1.3Manus智能体框架设计理念

zhangjiaofa·2025-03-16 15:08

大语言模型微调和大语言模型应用区别

大语言模型微调和大语言模型应用区别微调与应用LLM的区别微调大语言模型（LLM）是指取一个已经预训练好的模型，进一步用特定数据集训练，使其更好地适应某个任务或领域，比如为医疗聊天机器人优化医疗术语理解。

AI Echoes·2025-03-16 15:34

呵护斜颈老人：解锁护理关键，重塑健康生活

康复训练是护理的关键环节。鼓

全力以赴66·2025-03-16 15:31

C++使用ZeroMQ和MessagePack实现简单又轻量级的RPC框架

在现代的分布式系统中，远程过程调用（RPC）是一个非常重要的机制，它允许不同的服务或组件之间的通信，就像调用本地函数一样。

特立独行的猫a·2025-03-16 13:49

深度好文图解 RocketMQ 的系统架构

RocketMQ是阿里巴巴的分布式消息中间件，在2012年开源，在2017年成为Apache顶级项目。

橘野禾·2025-03-16 13:18

torch-torchvision-python版本对应问题

module‘torch.onnx.symbolic_helper’hasnoattribute‘quantized_args’今日在联系pytorch时，importtorchvision时报错：module

Thirtyaoe·2025-03-16 13:48

大规模语言模型从理论到实践开源指令数据集

这些模型的成功离不开庞大的训练数据集和复杂的算法架构。然而，如何有效地构建和利用开源指令数据集，仍然是一个值得深入探讨的话题。2.核

AI天才研究院·2025-03-16 13:17

警告 torch.nn.utils.weight_norm is deprecate 的参考解决方法

文章目录写在前面一、问题描述二、解决方法参考链接写在前面自己的测试环境：Ubuntu20.04一、问题描述运行pytorch程序，如下如下警告/home/wong/ProgramFiles/anaconda3

wongHome·2025-03-16 13:17

Elastic Stack 8.16.0 日志收集平台的搭建

1）Logstash：数据管道工具，负责从多种来源（如文件、数据库、消息队列）采集日志，进行过滤、格式化后输出到目标（如Elasticsearch）‌；2）Elasticsearch：分布式实时搜索与

JingAi_jia917·2025-03-16 12:14

YOLO11 环境安装

Anaconda/Miniconda基本操作命令2.创建python虚拟环境#创建condacreate-nyolo11_envpython=3.12#激活condaactivateyolo11_env3.安装pytorch

你喜欢喝可乐吗？·2025-03-16 12:13

Python3 【项目实战】深度解析：赛跑成绩统计分析工具

本工具通过程序化处理赛跑数据，自动计算各选手成绩及整体统计指标，主要应用于：学校运动会成绩实时统计田径锦标赛的自动化成绩公示运动员训练数据分析2.技术定位：时间数据处理与统计计算的典型案例字典数据结构的实践应用面向过程编程的教学范例二

李智 - 重庆·2025-03-16 12:11

Java多线程与并发编程实战——从基础到进阶

大数据和云计算带来的分布式系统架构，让单台计算机不仅能够执行单个任务，而且可以横向扩展处理大量任务。

AI天才研究院·2025-03-16 12:40

主流开源大模型能力对比矩阵

模型名称核心优势主要局限Llama2/3✅多语言生态完善✅Rotary位置编码✅GQA推理加速⚠️数据时效性差⚠️隐私保护不足Qwen✅千亿参数规模✅中文语境优化✅复杂文本生成⚠️需高性能硬件⚠️领域知识需二次训练

时光旅人01号·2025-03-16 12:09

基于 svm 的金融咨询情感分析

金融咨询处理1.利用7万多条利好/利空语料（已经标注好的，分为1正性，-1负性两类），首先采用B-gram卡方差提取特征词汇2.使用卡方提取的特征词为每一篇咨询建立向量表示模型3.使用向量进行svm分割，训练语料

ouprince·2025-03-16 10:28

KNN算法性能优化技巧与实战案例

一、核心性能瓶颈维度挑战描述计算复杂度单次预测需计算全部训练样本距离，时间复杂度为（n=样本数，d=特征维度）内存占用需全量存储训练数据，大规模数据集难以加载高维灾难高维数据中距离计算失去

可问可问春风·2025-03-16 09:22

【基于PyTorch】多项式贝叶斯分类器实现中文文本情感分类任务

多项式贝叶斯分类器实现中文文本情感分类任务介绍多项式朴素贝叶斯（MultinomialNaiveBayes,MultinomialNB）是一种常用于文本分类的算法，特别适用于多类别文本分类。其在处理离散数据（如文本数据中的词频）时表现优异，可以用于情感分析、垃圾邮件检测等任务。应用使用场景情感分析：识别用户评论的情感，例如正面评论和负面评论。垃圾邮件检测：鉴别电子邮件是否为垃圾邮件。新闻分类：将新

鱼弦·2025-03-16 09:16

Dubbo请求调用本地服务

本地调用方法一：application.yml中配置方法二：@DubboReference注解中指定注意个人简介前言在微服务架构中，ApacheDubbo作为一款高性能、轻量级的RPC框架，被广泛应用于分布式系统

Lorin 洛林·2025-03-16 08:44

LLaMA-Factory 训练数据默认使用 instruction、input、output 三个 key

在LLaMA-Factory进行SFT（Directivesupervisionfine-tuning指令监督微调）时，训练数据的格式非常重要，因为大模型依赖标准化的数据结构来学习指令-响应模式。

背太阳的牧羊人·2025-03-16 08:43

Matlab多种算法解决未来杯B的多分类问题

1.读取数据首先，我们从Excel文件中读取训练集和测试集：2.训练集划分我们将80%的数据用于训练，20%用于验证。3.训练多个模型我们选取8种常见分类模型，并存储预测结果。

Subject.625Ruben·2025-03-16 06:05

【prompt实战】知乎问题解答专家

本文原创作者：姚瑞南AI-agent大模型运营专家，先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗；多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验，拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。

姚瑞南·2025-03-16 06:04

DeepSeek全栈开发指南：从代码生成到分布式训练的黑科技解析

一、DeepSeek技术新突破：程序员必须掌握的MoE架构实战2025年2月25日，DeepSeek开源了专为MoE模型设计的DeepEP通信库，这项技术革新直接影响了分布式训练和推理效率。

AI创享派·2025-03-16 06:00

Redis 常用数据类型

分布式锁（结合SETNX命令

27xixi·2025-03-16 05:22

安科瑞ACCU-100微电网协调控制器：助力绿色能源系统运行

随着全球能源结构的转型和可再生能源的快速发展，微电网作为一种新型的电力系统，逐渐成为解决分布式能源接入、提高能源利用效率的重要手段。

安科瑞蒋静·2025-03-16 04:49

提出机器人自主学习新范式，深大团队最新顶会论文，刷新6大复杂任务SOTA

在多个高维度机器人任务上，在仅使用89%训练样本的情况下，比现有SOTA方法平均性能提升95.3%。众所周知，随着机器人技术的快速发展，其应用已渗透至日常生活和工业生产场景。

·2025-03-16 04:50

数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践

降维不仅可以帮助我们更有效地存储和处理数据，还能在高维数据中发现潜在的模式和结构，这对于数据可视化和模型训练尤为重要。高维数据往往难以直观理解，通过降维，我们可以将其转换为二维或三维空间，便于可视化

kkchenkx·2025-03-16 04:17

第20篇：从零开始构建NLP项目之电商用户评论分析：模型训练阶段

大家好，今天我们继续探讨如何从零开始构建一个NLP项目，特别是电商用户评论分析中的模型训练阶段。模型训练是NLP项目的核心环节，通过合理的调参和优化，可以显著提升模型性能。

Gemini技术窝·2025-03-16 04:46

使用yolo训练自己的模型数据遇到的问题

1、报错：NolabelsfoundinD:\xxx\valid\labels.cache查找网上的文章大多都是说文件目录没按规定创建，但我检查了我的目录没问题，后来发现是labels文件夹里的txt文件和images文件夹的图片没有一一对应，对应好之后问题解决2、解决完上个问题之后还是不报上面的错了但还是FatalPythonerror:Aborted；Restartingkernel...检查

次次皮·2025-03-16 03:12

RocketMQ、Kafka、RabbitMQ，如何选型？

分布式、微服务、高并发架构中，消息队列（MessageQueue，简称MQ）扮演着至关重要的角色。消息队列用于实现系统间的异步通信、解耦、削峰填谷等功能。

大梦谁先觉i·2025-03-16 03:11

ELK traceId 通过A服务调用B服务举例

在分布式系统中，traceId需要在服务之间传递，以确保整个请求链路的日志能够被追踪。

C18298182575·2025-03-16 03:40

【AI】Transformer布道：让AI学会“左顾右盼”的超级大脑！（扫盲帖）

你可以想象我们是从“什么是注意力”开始，一步步搭积木，直到把整个Transformer这台“机器”组装起来，然后再看看它能干什么、怎么训练、为什么厉害。

碣石潇湘无限路·2025-03-16 03:37

NPU的应用场景：从云端到边缘

模型训练加速：在大规模训练任务中，NPU可以作为加速单元，提升训练效率。2.边缘计算智能摄像头：在安防监控中，NPU可以实时处理视频流，实现目标检测和跟踪。

绿算技术·2025-03-16 02:29

NPU的工作原理：神经网络计算的流水线

NPU的工作原理可以概括为以下几个步骤：1.模型加载·将训练好的神经网络模型加载到NPU的内存中。2.数据输入·输入数据（如图像、语音）通过接口传输到NPU。

绿算技术·2025-03-16 02:28

孪生网络模型，当训练集与测试集共用一个数据集时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动

问题描述【问题】孪生网络模型，测试效果异常：当训练集与测试集共用一个数据集（样本、标签完全相同）时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动（正常来说测试的都

bug菌¹·2025-03-16 01:26

从零开始大模型开发与微调：PyTorch 2.0深度学习环境搭建

从零开始大模型开发与微调：PyTorch2.0深度学习环境搭建作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习在各个领域的广泛应用

AI智能涌现深度研究·2025-03-16 01:54

分布式系统中分布式ID生成方案的技术详解

分布式系统中分布式ID生成方案的技术详解在复杂的分布式系统中，数据被分散存储在不同的节点上，每个节点都有自己独立的数据库。为了保证数据的唯一性和一致性，我们需要为每个数据项生成一个全局唯一的主键ID。

心存の思念·2025-03-16 01:23

仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(3)：编码器模块和编码器类的实现和向前传播

仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(2)：编码器模块和编码器类的实现和向前传播往期文章：仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(1)：位置编码的类的实现和向前传播最适合小白入门的

KangkangLoveNLP·2025-03-16 01:53

如何快速开发一款AI小程序？基于微信云开发的实战指南

本文将深入讲解如何利用微信云开发快速搭建一款AI小程序，展示从模型训练到云端部署的完整流程。准备工作在开始开发之前，确保完成以下准备工作：

一键难忘·2025-03-16 00:21

数据分布偏移检测：保障模型在生产环境中的稳定性

当训练数据与生产环境中的数据分布不一致时，即使是经过精心调优的模型也可能表现出明显的性能下降。本文将深入探讨数据分布偏移的检测方法，并提供一套系统化的解决方案，帮助读者构建更加稳健的机器学习系统。

trust Tomorrow·2025-03-16 00:18

在MATLAB中进行并行计算和GPU加速？

一、并行计算MATLAB提供了并行计算的功能，可以充分利用多核处理器和分布式计算资源，显著提高代码执行效率。

琛哥的程序·2025-03-16 00:18

模型可解释性：基于博弈论的SHAP值计算与特征贡献度分析（附PyTorch/TensorFlow实现）

一、技术原理与数学推导（含典型案例）1.1Shapley值基础公式SHAP值基于合作博弈论中的Shapley值，计算公式为：ϕi=∑S⊆F∖{i}∣S∣!(∣F∣−∣S∣−1)!∣F∣![f(S∪{i})−f(S)]\phi_i=\sum_{S\subseteqF\setminus\{i\}}\frac{|S|!(|F|-|S|-1)!}{|F|!}[f(S\cup\{i\})-f(S)]ϕi=S

燃灯工作室·2025-03-15 23:43

Crawl4AI 与 BrowserUseTool 的详细对比

涵盖功能、技术实现、适用场景等核心维度：1.核心定位对比工具Crawl4AIBrowserUseTool类型专为AI优化的网络爬虫框架浏览器自动化工具（模拟人类操作浏览器）核心目标高效获取结构化数据供AI训练

燃灯工作室·2025-03-15 23:42

AUTOSAR从入门到精通-汽车电子电气架构（EEA）

目录前言算法原理EEA发展历程->分布式架构（distributed）：->基于域的集中式架构(DCUbasedcentralized)：->基于域融合的带状架构(DCUfusionbasedzonal

格图素书·2025-03-15 23:40

物联网设备数据流转之搭建环境：开源高性能分布式支持SQL的时序数据库TDengine

Heartsuit·2025-03-15 21:27

pytorch训练权重转化为tensorflow模型的教训

shuffleoperation(shuffle操作)这个操作原本是用来将各个通道之间的信息进行打乱后，此时面临重要的问题就是，如果将通道打乱，在pytorch里面与tensorflow中间，两种通道排序是不一样的

小枫小疯·2025-03-15 21:57

OpenCV 深度学习模块 cv2.dnn 与其他深度学习框架的优缺点对比及适用场景

相比于TensorFlow、PyTorch等其他深度学习框架，cv2.dnn有其独特的优点与缺点，适用于不同的应用场景。在这篇文章中，我们将详细分析cv2.dnn的优缺点，并讨论它的适用场景。

白.夜·2025-03-15 21:26

Kafka 生产者与消费者的关系与应用场景分析

在现代分布式系统中，ApacheKafka作为一个高性能的消息队列系统，在数据流转和处理方面扮演着至关重要的角色。Kafka采用了经典的生产者-消费者模式，极大地解耦了数据生成与数据消费的过程。