Ubuntu18.04安装RTX 2080Ti 与 Cuda10==========血泪更新=========如果可以使用ppa安装最方便了具体参考： 1、安装显卡驱动安装ubuntu更新或sudo apt-get update & sudo apt-get upgradesudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo
Transformer 模型是 AI 系统的基础。已经有了数不清的关于 "Transformer 如何工作" 的核心结构图表。但是这些图表没有提供任何直观的计算该模型的框架表示。当研究者对于 Transformer 如何工作抱有兴趣时，直观的获取他运行的机制变得十分有用。Thinking Like Transformers 这篇论文中提出了 transformer 类的计算框架，这个框架直接计算和
20172317 2018-2019-1 《程序设计与数据结构》第6周学习总结教材学习内容总结树： 一种非线性结构，其中元素被组织成一个层次结构；树由一个包含结点和边的集构成
元素存储于结点中，边将结点之间互相连接起来根： 位于该树顶层的唯一结点；一棵树只能有一个根结点位于树中较低层的结点是上一层结点的子结点（孩子）；同一双亲的两个结点称为同胞结点（兄弟）
根结点是树中唯一没有双亲的结点没有子结点
转载原文地址LLM 单机训练的瓶颈LLM越来越大，单机显存不足训练速度不足分布式并行训练方向LLM可以从三个角度来进行分布式拆分：数据并行（应用最广）模型并行/流水线并行/层间并行（不同叫法）张量并行/层内并行（不同叫法）甚至可以三种并行方式同时应用，最大化利用显存和加速训练。数据并行将原始数据分割成不同的不想交子集，不同计算设备分别处理子训练集。由于每个计算设备都独立存储着完整的模型副本，因此各
还在为大模型显存不足而烦恼吗？7B模型需要多少显存？LoRA如何节省显存？这篇万字长文将彻底搞懂大模型显存计算，让你在有限硬件上训练大模型！ 大模型显存计算器? 开篇：为什么显存计算是大模型时代的核心技能？在AI飞速发展的今天，你是否遇到过这些困境：? 硬件成本高企 - A100/H100显卡价格昂贵，中小企业难以承受? 显存不足限制 - 24GB显卡跑不动7B模型，40GB显卡训练13
本案例将基于华为开发者空间，通过RFM分析与CLTV预测的结合，实现电商客户细分与营销策略优化。
Linux下的trim支持叫discard，现在ext4和xfs都支持（btrfs应该也支持），内核需要>=2.6.37，xfs的支持在3.0才比较完善。具体需要设置这2个方面：1.文件系统表修改fstab文件，在挂载参数中加上discard；最好也同时加上noatime，如下/dev/sda3 / ext4 noatime,no
Torch.stack()1. 概念在一个新的维度上连接一个张量序列2. 参数tensors （sequence）需要连接的张量序列dim （int）在第dim个维度上连接注意输入的张量shape要完全一致，且dim必须小于len(tensors)。3. 举例3.1 四个shape为[3, 3]的张量以下面这4个张量，每个张量shape为[3, 3]。1 a = torch.Tensor([[1,
极市导读本文为pytorch使用者给出了六条建议，让训练更快、更稳、更强。>>>极市CV侠侣正式出道！请大家前往文末为他们投票打call~高效 PyTorch系列第二弹来了，6个建议，让你的训练更快、更稳、更强。 Efficient PyTorch — Supercharging Training Pipeline每个深度学习项目的最终目标都是为产品带来价值。
目录1 项目准备1.1 腾讯云服务空间1.2 准备阿里云域名1.3 准备支付宝支付能力1.3.1下载app支付宝助手1.4新建项目2 注册2.1验证码使用2.2注册逻辑 2.3报错记录3 登录3.1传统密码登录3.2短信密码登录 3.3手机一键登录4 登录与退出登录 5 轮播图 6 公告栏7 ThreeJs商品展示8 商品购买这是我3月-5月单人负责的一个数
类型：ios系统工具大小：32.2M语言：中文 评分：2.8我个人真的挺喜欢这款腾讯手机管家(PC版)的，依稀能让我看到一些魔乐的影子，又能清晰地看到他们的进步。分享些我个人觉得挺实用小技巧，或许你并不知道呢？首先，一键root首当其冲，绝无二话我的华为C8800一直是root老大难，看过教程，请过大神，甚至悬赏求root，都没有解决，没想到腾讯能帮我把这个问题给解决了，大赞！第二点，备份还原这个
前言现阶段组装一台高性能主机既能玩游戏又能做视频渲染的最少也要4000多，今天我就来手把手教你组装一台千元游戏视频渲染主机！主要考量：CPU、 主板、 显卡、 内存、机箱电源 这几个方面(选材地点，二手平台)CPU：要是同时能满足游戏性能和视频渲染，除了主频高以为线程也要多，这首先就把大家捧上天的E5送上冷板凳了！这次我们选择的是E3-V3大家肯定已经不陌生了，之前吹捧E3就是因为它便宜性价比高，
GPT，全称是Generative Pre-training，顾名思义，就是预训练模型。在GPT出现之前，通用的使用预训练的方式是word2vec，即学习词语的表达。而在GPT出现之后，通用的预训练方式是预训练整个网络然后通过微调(fine-tune)去改进具体的任务。GPT出现之后，引发了Bert，XLNet等一系列的地震式改进。对NLP任务的影响十分深远。预训练关于预训练，流行的使用方法可以分
用过英伟达TK1板子的都知道，它的使用空间特别小，它的存储是16GB快速eMMC 4.51（路由到SDMMC4），所以安装东西多了之后经常容易卡顿。当然，它毕竟是老式ARM板，和TK2，TX2比不了，但是我又想使用它，毕竟不想浪费了。所以，如果安装一个固态硬盘，肯定是可以缓解资源的紧张的。因此，我就开始给NVIDIA TK1安装固态之旅了。 由于目前资料较少，所以我就写一篇博客记录一下，如果错误，
解决自媒体内容生产与发布的效率困境！一、内容创作的“内卷困局”：当重复劳动吞噬你的精力
凌晨2点的电脑前，你盯着刚写完的第三版“职场沟通技巧”，突然发现某大V昨天刚发过同款标题——这可能是很多自媒体人的日常。数据显示，82%的自媒体人每周至少有3天在重复修改相似内容，而某头部MCN机构的运营数据显示：单篇内容平均耗时：3.2小时（选题+素材+撰写+排版）平台分发耗时：1.8小时（登录20+账号逐个
你有没有过这种经历？花了3小时翻微博热搜、知乎热榜、抖音热点，记了一屏幕热词，结果写出来的内容要么没人看，要么被大V的同款内容压得没流量？我认识的美妆博主小夏，上个月追“早C晚A”热点，熬到凌晨2点写教程，发出去24小时只有800阅读——后来才发现，当天已经有1200篇同类内容霸屏了。作为做了5年自媒体工具开发的程序员，我盯着她的后台数据看了半小时：她的热词来源是“手动抄榜单”，竞争度分析全靠猜，
解决自媒体粉丝增长瓶颈！开发者视角下的精准引流实战指南一、粉丝增长困局：开发者思维下的底层逻辑拆解
痛点1：流量入口碎片化当下自媒体平台超20+个，每个平台算法逻辑差异巨大。某数据报告显示，63%的自媒体人日均消耗4小时跨平台搬运内容，但最终转化率不足15%。举个例子，你在抖音做知识博主，同样的内容发到小红书可能需要完全不同的标题结构和视觉呈现。痛点2：内容生产边际效益递减某美食博主团队曾做过AB
解决「内容更新太慢」！从手忙脚乱到日更，我和团队的技术突围
做自媒体三年，我太懂那种「想更但更不出来」的崩溃了。上周和几个做技术博主的朋友吃饭，有人说：「每天光找选题、查资料就耗2小时，写稿再憋2小时，排版发出去都晚上10点了，哪敢想日更？」另一个更扎心：「粉丝问『怎么不更新』，我回『在肝稿』，结果人家说『要不你转行吧』。」作为全栈开发，我早想过用技术解决这事儿。最初自己搭了个爬虫抓热点，写了个排
1、数组的基本特点：（1）数组的长度时确定的，一旦被创建，它的大小就是不可改变的。（2）元素必须是相同类型，不允许出现混合类型。（3）数组中的元素可以是任何数据类型，包括基本类型和引用类型。（4） 数组变量属于引用类型时，数组也可以看成是对象，数组中的每个元素相当于该对象的成员变量。注意：数组本身就是对象，Java中对象是在堆中，因此数组无论保存原始类型还是其他对象累心，数组对象本身就是在堆中的。
CSS 新属性 clip-path，意味裁剪路径的意思，让我们可以很便捷的生成各种几何图形。clip-path 通过定义特殊的路径，实现我们想要的图形。而这个路径，正是 SVG 中的 path 。clip-path 属性api:/* Keyword values */
clip-path: none;
/* Image values */
clip-path: url(r
说明本文主要介绍用yolo2训练自己的数据集时要修改的配置文件。（自己也在摸索中，以后会慢慢修改）环境- ubuntu 16.04 - cuda 8.0 - opencv 3.2 - darknet(17年7月) ps:安装darknet的时候，并没有带着opencv编译，编译出来opencv有6个多g，编译需要快1小时。带opencv编译，训练的时候可能会出莫名的错误，不知道修复没有。没带op
目录 引言 解决方案 引言 之前有位群友在群里发了个问题，说使用pip安装第三方包遇到"Read timeout"。我相信很多时候，大家在使用pip都会遇到这个问题，所以，我想有必要写一遍文章来总结一下。具体如下： 解决方案 在这之前，你要明白一点，直接使用pip安装超时，绝大多数原因是pip源在外国，所以国内使用，网络就算稳定，也有一定超时。要想解
在python类中,有属性和方法,外部代码可以直接通过实例来访问修改.如果让内部的属性不被外部访问到,在属性变量前面加上__2个下划线,在python中,实例的变量名如果是由__2个下花钱开头的,就代表这是一个私有变量.只有内部可以访问,外部不许直接通过类或者实例访问.代码:1 class F:
2 __name = "xurui"
3 f = F()
4 f.__name
5 F.__n
文章目录一、问题二、解决方法1.方案一2.方案二3.方案三一、问题今天用vscode在ipynb笔记本中写实验报告，尝试用matplotlib画图时出现如下报错：Error: Session cannot generate requests
Error: Session cannot generate requests图像没能显示出来，并且笔记本内核直接就挂掉了。我怀疑是vscode的问题，于是又
? 我的环境：
语言环境：Python3.8
编译器：Jupyter Lab
数据集：天气识别数据集
深度学习环境：Pytorch
torch1.12.1+cu113
torchvision0.13.1+cu113一、 前期准备1. 设置GPU如果设备上支持GPU就使用GPU,否则使用CPUimport torch
import torch.nn as nn
import torchvision.
最远点采样介绍及CUDA实现分析最远点采样（Farthest Point sampling/FPS）是一个基本的点云采样算法，在各类点云处理算法中都有使用，如PointNet++，以及各类三维物体检测算法。本文从以下几个方面对FPS算法进行介绍和分析FPS逻辑描述FPS算法串行实现与分析FPS算法并行实现与分析串行实现与并行实现的性能比较1. FPS逻辑描述假设有\(n\)个点，要从中按照FPS算
DeepSeek-V2是一个高效的深度学习模型，主要用于图像分类任务，特别是在医疗图像分析和生物信息学领域。本文将详细介绍如何使用PyTorch从零开始构建DeepSeek-V2，包括模型架构、数据预处理、训练流程等。一、环境准备1.1 安装PyTorch确保您的环境中已经安装了PyTorch。可以 ...
目录引言一、环境准备二、CBOW模型核心原理1. 问题定义：从上下文预测中心词2. 模型结构：四层神经网络3. 数学推导：从输入到损失函数（1）词嵌入层（2）聚合层（3）输出层与损失函数三、代码实战：从0到1实现CBOW1. 数据预处理：从文本到训练数据（1）原始文本与词汇表构建（2）生成训练数据对 ...
摘要TensorFlow官方TF1.14~TF1.15.5 不支持RTX3090，TF1.14、TF1.15使用CUDA10训练导致不可避免的NaN问题。使用Nvidia 版本的tensorflow可以支持TF1.x版本和新的硬件如RTX3090。问题python版本：python 3.6.13。Tensorflow 官网安装引导显示只测试了TF1.15.0 使用CUDA10.0 测试过的组合。
寒假闲暇无事，正好有一个朋友写论文，让我写个脚本帮助其降重本脚本利用百度翻译api进行，原理非常简单：中文翻译中文，也就是说先利用中文翻译成外国语言，再将其翻译成为中文。 在input输入需要翻译的文字，然后通过powershell运行，就能在powershell窗口或者output文件夹获取降重结果。你需要自己申请一个百度翻译的接口，将你自己的APP ID与密钥分别写入图示1与2的位置