pytorch混合精度

spiking neural network概念学习

实际上就精度而言，在大多数学习任务中SNNs的效果仍落后于第二代的深度学习。很明显，尖峰神经元可以实

Zaгathustra·2025-02-16 21:45

简化版奇异值分解（SVD）方法详解

这些简化版方法在保证解的精度的同时，能够显著减少计算量和内存占用。本文将详细介绍几种简化版SVD方法，包括经济型SVD、随机化SVD、增量SVD、分块SVD和偏最小二乘法（PLS），并

DuHz·2025-02-16 21:36

根据deepseek模型微调训练自动驾驶模型及数据集的思路

本流程假设你已有自动驾驶领域的数据集（如驾驶指令、传感器数据等），并基于PyTorch框架实现。

ywfwyht·2025-02-16 19:28

「重磅」Sci.Robot最新封面：由多种人体肌肉组织驱动的生物混合手，人机融合取得新突破

10.1126/scirobotics.adr5512论文解析：《Biohybridhandactuatedbymultiplehumanmuscletissues》研究背景与目标本研究提出了一种基于生物混合技术的机械手

天机️灵韵·2025-02-16 19:53

【案例教程】无人机遥感图像拼接及处理

软件介绍软件基本操作与实践遥感图像拼接的一般流程遥感图像分组拼接与点云分类无人机遥感图像拼接典型案例：基于无人机航拍的单体三维建模案例基于普通相机拍摄的单体三维建模案例基于无人机航拍的正射影像制图案例利用批处理实现无人机航拍制图案例利用地面控制点提高制图精度

weixin_贾·2025-02-16 17:12

（15-3）DeepSeek混合专家模型初探：模型微调

3.4模型微调在本项目中，微调脚本文件finetune.py提供了一套全面的工具，用于对DeepSeek-MoE预训练语言模型进行微调。支持加载特定任务的数据、对数据进行预处理和编码，以及通过多种配置选项（如LoRA量化、分布式训练等）对模型进行高效训练。用户可以根据自己的需求，通过命令行参数或配置文件调整微调策略，以优化模型在特定任务或数据集上的性能。3.4.1微调原理在DeepSeek-MoE

码农三叔·2025-02-16 16:35

云桌面主流架构解析与应用场景分析

目前主流的云桌面架构有多种类型，包括集中式架构、分布式架构、混合式架构等。本

一休哥助手·2025-02-16 15:25

本地DeepSeek模型GGUF文件转换为PyTorch格式

今天我们就反其道而行之，将GGUF文件转换为PyTorch格式再训练。前提：已经部署好了Deep

搏博·2025-02-16 14:48

AI：236-基于RCS-OSA的YOLOv8改进 | 增强空间对象注意力实现小物体检测精度提升

本文收录于专栏：精通AI实战千例专栏合集https://blog.csdn.net/weixin_52908342/category_11863492.html从基础到实践，深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手，对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。每一个案例都附带关键代码，详细讲解供大家学习，希望可以帮到大家。正在不断更新中~文章目录1.通过RCS-OSA替换C2f实现暴力涨点2.理论

一键难忘·2025-02-16 13:14

什么是平面环形无影光源

无影效果：多角度光线叠加，有效消除阴影，适合高精度应用。均匀照明：光线分布均匀，避免局部过亮或过暗。可调光强：通常支持亮度调节，适应不同需求。

视觉人机器视觉·2025-02-16 12:07

矢量网络分析仪测量相位的步骤

校准仪器：在进行相位测量之前，对矢量网络分析仪进行校准，以确保测量的准确性和精度。校准过程中，可以使用已知相位响应的标准件来消除系统误差。

network_tester·2025-02-16 10:50

200MHz至15GHz超低相位噪声频率综合器模块国产频率源模块

副标题：盛铂科技SLMF315超低相位噪声频率综合器：高精度与小体积的卓越结合在高性能射频系统设计中，频率综合器的性能直接影响系统的信号质量和稳定性。

射频微波精密·2025-02-16 10:15

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

从一张图片到显卡“冒烟”：解密图像处理那些事儿

每个像素点都有自己的颜色，而这个颜色是由三种基础颜色R（红）、G（绿）、B（蓝）混合而成。一个像素点怎么存储？假设一个像素点是红色的，计算机会用这

CCSBRIDGE·2025-02-16 09:12

MNIST Examples for GGML - Fully connected network

MNISTExamplesforGGML2.1.Obtainingthedata2.2.Fullyconnectednetwork2.2.1.TotrainafullyconnectedmodelinPyTorchandsaveitasaGGUFfile2.2.2

Yongqiang Cheng·2025-02-16 09:06

【课题推荐】基于自适应滤波技术的多传感器融合在无人机组合导航中的应用研究

为了提高导航精度，通常采用多传感器融合技术，将来自不同传感器的数据（如GPS、惯性测量单元（IMU）、磁力计等）进行整合。然而，传感器的量测偏差、环境干扰以及非线性特性使得多传感器融合面临诸多挑战。

MATLAB卡尔曼·2025-02-16 09:06

计算四个锚点TOA定位中GDOP的详细步骤和MATLAB例程

该MATLAB代码演示了在三维空间中，使用四个锚点的TOA（到达时间）定位技术计算几何精度衰减因子（GDOP）的过程。

MATLAB卡尔曼·2025-02-16 09:06

【数据分享】世界各国行政区划数据（免费获取/Shp格式）

我们对该行政区划数据进行了验证，精度较高。但是没有严格的科学性，大家如果使用该数据请自行判别！大家可以在公众号

小鲨鱼-立方数据学社·2025-02-16 08:33

Python调用C语言动态库（DLL）结构体/指针/变量的方法

文章目录前言一、如何生成C语言动态库DLL第一步：安装编译工具第二步：设计C代码第三步：编译成C语言动态库DLL二、如何使用C语言动态库第一步：python/pytorch调入DLL接口第二步：Python

ENOCH_Q·2025-02-16 08:29

DeepSeek为什么超越了OpenAI

其中，技术架构的突破最具革命性——DeepSeek创造性地采用"混合专家系统+领域预训练"架构，在特定领域的推理效率比OpenAI的GPT-4提升40%以上（根据2023年MLPerch基准测试）。

·2025-02-16 07:40

C++:ofstream文件流操作(precison和ios_base)

ios_base::showpoint);outFile.close();这段代码使用C++文件流对象ofstream创建新文件，命名为“adasd.txt”，通过precision()和setf()函数设置输出精度和输出格式

颖风船·2025-02-16 06:50

deepseek与gpt，核心原理对比

一、模型架构DeepSeek混合专家（MoE）框架：DeepSeek采用了混合专家框架，其内部包含多个“专家”子模块，每个子模块专注于不同的任务或数据领域。

test猿·2025-02-16 04:30

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其它讲解P1讲解1.1基本介绍视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1Ao4y117Pd教材文档：https://zh-v2.d2l.ai/chapt

吨吨不打野·2025-02-16 04:58

【Python】解决PyTorch报错：PytorchStreamReader failed reading zip archive: failed finding central的解决方案

在使用PyTorch时，遇到“PytorchStreamReaderfailedreadingziparchive:failedfindingcentral”错误通常是由于损坏的模型文件或不兼容的文件版本导致的

I'mAlex·2025-02-16 03:27

SNTP/NTP/PTP在局域网内时钟同步精度

在局域网（LAN）环境中，不同的时钟同步协议（如SNTP、NTP和PTP）的同步精度有所不同。

妄想出头的工业炼药师·2025-02-16 03:57

知识点查漏补缺

1.BigDecimal为什么可以精度不丢失？BigDecimal之所以能够保持精度不丢失，主要是因为它的实现方式和数据存储结构与其他浮点数类型（如float和double）不同。

modouwu·2025-02-16 03:24

有哪些滤波，原理是什么，分别在什么时候用

应用场景：适用于对精度要求不高的图像或信号平滑场景，如视频监控中的简单图像预处理。中值滤波（MedianFiltering）原理：对于一个给

高力士等十万人·2025-02-16 01:43

Python浮点数类型解析

它们具有小数点和小数部分，可以用于处理需要更高精度的计算和数值操作。本文将详细介绍Python中的浮点数类型，并提供相应的源代码示例。

前端设计家·2025-02-16 00:31

nnUNet V2修改网络——替换为U-Net V2

U-NetV2是一种先进的医学图像分割模型，它通过改进的跳跃连接和语义细节注入（SDI）模块，有效地融合了高级语义信息和低级细节信息，从而显著提升了分割精度。

w1ndfly·2025-02-15 17:05

Java中Long类型处理精度丢失问题

Long类型处理精度丢失问题描述后端给前端传一个long类型的数据，如果数据过大，前端js接收就会精度丢失，如果再传过来给后端，后端接收到的数据也是精度丢失的数据解决方案只需要将后端从传给前端的long

原冰洋·2025-02-15 16:27

后端Long类型19位返回前端丢失精度问题

后端Long类型19位返回前端丢失精度问题问题原因：由于Long类型最大19位而JavaScript最大接收数字为16位，固存在精度丢失问题解决方案1.导入Maven依赖com.fasterxml.jackson.corejackson

19940719·2025-02-15 15:26

Long类型数据传到前端精度丢失问题

Long类型数据传到前端精度丢失问题原因JS内置有32位整数，而number类型的安全整数是53位。如果超过53位，则精度会丢失。

山风岚岚丶·2025-02-15 15:23

【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）

特别是PyTorch，凭借其灵活性和高效性，成为科研人员和工程师的首选工具。

赵钰老师·2025-02-15 14:20

《必知！G1 堆结构全揭秘，性能优化从这里开始》

G1垃圾收集器原理与调优实践目录G1垃圾收集器简介核心设计原理2.1区域化堆内存布局2.2分代收集与混合GC2.3并发标记与SATB算法G1工作流程详解3.1YoungGC3.2MixedGC3.3FullGC

@孤随·2025-02-15 14:47

基于自定义WebView实现H5混合开发

pubspec.yaml添加webview插件flutter_webview_plugin:^0.4.0webview.dart基于webview的组件封装constCATCH_URLS=['m.ctrip.com/','m.ctrip.com/html5/','m.ctrip.com/html5'];classWebViewextendsStatefulWidget{finalStringurl

小二李·2025-02-15 11:27

混合开发框架整理：使用Crosswalk + WebViewJavascriptBridge进行混合开发

所以在做混合开发的时候，对Android系统的适配是一个比较麻烦的问题。这个时候，如果能在我

hwj3747·2025-02-15 11:21

WebView - 混合App - Hybrid App

HybridApp开发初探：使用WebView装载页面http://www.infoq.com/cn/articles/hybrid-app-development-combathttps://developer.telerik.com/featured/what-is-a-webview/https://developer.telerik.com/featured/what-is-a-hybri

a19576·2025-02-15 11:20

Python深度学习代做目标检测NLP计算机视觉强化学习

Python中的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）和计算机视觉

matlabgoodboy·2025-02-15 10:43

PyTorch入门实战：从零搭建你的第一个神经网络

目录一、PyTorch简介：为什么选择它？

不打滑的西瓜皮·2025-02-15 08:58

PostgreSQL 数据类型详解

数字类型PostgreSQL提供了多种数字类型，用于存储不同范围和精度的数值数据。

优秀码农哥·2025-02-15 07:25

大前端公共知识杂谈

Web技术的蓬勃发展也催生了一系列跨端混合开发技术，希望能够结合Web的开发便捷性与原生应用的高性能性；其中以Cordova、PWA为代表的方向致力于为Web

黑虎含珠·2025-02-15 07:52

超火的Deepseek的MOE架构是什么?

DeepSeek的MOE（MixtureofExperts，混合专家）架构是一种基于专家模型（MixtureofExperts）的深度学习框架，旨在通过动态选择和激活部分专家模块来提高计算效率和模型性能

魔王阿卡纳兹·2025-02-15 07:51

管式超滤膜分离技术在茶澄清浓缩领域的创新应用

以下是几个关键点，说明了这一技术为何具有如此积极的发展潜力：1.高效澄清与保留风味管式超滤膜具有高精度的过滤能力，能够在不破坏茶叶原有风味和营养成分的前提下，有效去除茶汤中的固体颗粒、微生物、胶体等杂质

莱特莱德·2025-02-15 07:50

发文新思路！双通道CNN的惊人突破，准确率接近100%！

其核心优势在于并行卷积层设计，能够同时处理更多特征信息，从而显著提升模型的特征表示能力和识别精度。这种架构不仅提高了计算效率，还有效降低了过拟合风险，使其在复杂视觉任务中表现卓越。

沃恩智慧·2025-02-15 03:45

基于华为自研NPU Ascend 910的TensorFlow 1.x训练脚本迁移和使能混合精度记录

简介基于TesorFlow1.x以Sess.run形式搭建入门级——手写数字分类网络，并迁移到华为自研NPUAscend910，同时使能混合精度。

Tianyi Li 1997·2025-02-15 02:07

基于 SVPWM 的异步电机直接转矩控制系统的研究与仿真

接着，通过仿真实验对系统进行了验证和分析，结果表明该系统具有良好的动态性能和稳态精度。最后，对研究工作进行了总结，并指出了未来的研究方

赵谨言·2025-02-15 01:03

uniapp 小程序在js中进行rpx与px混合计算

比如要计算10px+20rpx是多少pxjs中代码10+(windowWidth/750)*20+'px'

公孙元二·2025-02-15 00:26

PyTorch Lightning LightningDataModule 介绍

LightningDataModule是PyTorchLightning提供的数据模块，用于统一管理数据加载流程（包括数据准备、预处理、拆分、批量加载等）。

qq_27390023·2025-02-14 23:21

【笔记】使用 Pytorch 进行分布式训练

本文原文以CCBY-NC-SA4.0许可协议发布于技术相关｜使用Pytorch进行分布式训练，转载请注明出处。

LittleNyima·2025-02-14 23:49

实验随记2-Pytorch Lightning多机多卡训练

本文章主要收录笔者在阅读时发现的一些比较优质的多机多卡训练教程~~，由于pytorchLightning多机多卡示例很少，因此需要等笔者最近做完实验验证后才能更新示例。

晓岚和雪·2025-02-14 23:48

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