文章目录前言1 感知机简介2 感知机结构3 感知机学习过程3.1 数据传播过程3.2 参数更新过程4 代码实现4.1 准备数据4.2 感知机训练学习4.3 感知机仿真测试总结2022年11月11日23:42:02更新附录参考资料 前言 本文介绍了感知机的相关内容，并进行了代码实现。了解感知机的原理，并学会对其进行编程，对后续学习神经网络有很大帮助，本文的完整代码请见附录。操作环境： MAT
1.L法:也就是最基本的方法COPYSURFACE,这是一位台湾教授教材上讲得最多的一种方法。2.切割法:许多时候,当我们做好分型面后进行分模才发现,分不开并且出现了许多绿线线和红点点,这时我们可选择切割法,具体做法是:直接将分型面复制一个后往前模方向延伸到前模仁的厚度,封闭起来生成前模仁,而后做一实体为后模仁,用分模切掉前模部分,再用参考零件直接CUTOUT出后模仁型腔来。3.当然针对2所出现的
神经网络模型拆分Distributed Machine Learning Federated Learning针对神经网络的模型并行方法有：横向按层划分、纵向跨层划分和模型随机划分横向按层划分将神经网络每两层间的连边参数、激活函数值和误差传播值存储于一个工作结点。前馈时，每一个节点要先向前一个结点索要一层的数据，经过自身的计算后，再把数据存到自身的末层上，供下一层发出索要数据的申请。后
本篇是对CAD快捷键的细节展开，当然不可能解释的方方面面，但是也是尽可能详细吧。01 修改快捷键的必要性使用快捷键，这个和个人的操作习惯有关系，但是绝大部分是没注意这个功能。毫无意外，设置更加方便有效的快捷键更加有利于绘图。一方面可以提高效率，避免自己按错键盘。举个例子，经常用到的线性标注dli，连续标注dco，复制co，属性刷ma等等，键盘跨度都拉的非常大，我们势必会低头看手下的键盘，不然还是有
今天来聊聊模型加速的那些事模型加速如果发生在模型的训练阶段一般指的是模型的结构优化和模型剪枝模型加速如果发生在模型的推理阶段一般就意味着我们已经训练好的一个模型，并获得了它的权重门之后要做的是针对这个模型的模型量化或者模型蒸馏1.模型结构优化简单理解就是自己发明一种或者引入(或将网络一部分替换为)当前比较流行的轻型卷积结构。总览各种深度学习模型，可以发现它们都是由一个个小组件组装而成，只是初期先把
ChatGPT 问世后，各大公司都在「大模型」上下了苦功，模型能力也成为大家最关注的话题。ChatGPT 虽直接定义了基于大模型的生成式对话机器人这个产品类型，其模型的强大也导致大家都忽略了它在产品使用上的问题。其实不管是底层模型开发的大厂还是专注于应用层的小厂，又或者是开源的独立开发者，都在模型能力之外的产品体验上暗自较劲，以不同的姿态参与到这场能够定义新的人机交互方式的对话革命中来。那除了模型
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2024-05-13 12:26:36
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参考链接https://time.geekbang.org/course/detail/100046401-206512为什么关注硬件有时候结果出现问题不一定是算法的问题，而可能是硬件的问题。但关注硬件不等于所有都要重写。加速训练。通过选择不同的硬件配置，可以提高训练速度。避免部署出现问题。深度学习与CPU一般不用CPU训练深度学习模型。很多if…else出现时，CPU会比GPU快。如果需要加速，
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2024-03-15 07:38:16
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ONNX可视化网络的方法：（1）打开下面的网址，把网络拖到里面Netron（2）使用netronnetron是一个可以支持各种框架的神经网络模型可视化工具。 安装： #指定清华源安装
pip install netron -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.c
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2024-09-21 10:47:53
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1.模型的整个使用流程 从模型训练到部署：training data→train→convert→infer→outputdata convert：模型转换、量化、网络层合并、剪枝、优化等过程得到推理模型 infer：一般用专门推理引擎进行推理  
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2024-03-16 00:50:17
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1.当我们完成了数据获取,数据标注,数据清洗,模型训练,模型评估,模型优化后,我们该做什么呢?当 然是模型上线.也就是说将模型部署,封装打包,提供给最终要使用的用户. 2.提到模型部署,现在有好几种方式,eg:TF_Servering,flask_web,安卓,TensorRT等.我们要根据不同的场景和需求来选择合适部署方式.3.我比较熟悉的是TensorRT的部署.什么是tensorR
GPU 编程入门到精通之 第一个 GPU 程序http://www.bieryun.com/1139.html 博主由于工作当中的需要，开始学习 GPU 上面的编程，主要涉及到的是基于 GPU 的深度学习方面的知识，鉴于之前没有接触过 GPU 编程，因此在这里特地学习一下 GPU 上面的编程。有志同道合的小伙伴，欢迎一起交流和学习，。使用的是自己的老古董笔记本上面的 Geforce 103m 显卡
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2024-03-29 22:11:19
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做这个就是各种 瞎折腾 这个也是老话题了 有不对的 请指出 虽然我也不会直接自用使用 但还是写写把 当学习了基础 感觉自用的组合也会速度还行吧模型转换libtorch不依赖于python，python训练的模型，需要转换为script model才能由libtorch加载，并进行推理。在这一步官网提供了两种方法：方法一：Tracing这种方法操作比较简单，只需要给模型一组输入，走一遍推理网络，然后
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2023-12-06 19:26:45
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Geant4学习之CAD模型导入Geant4中CAD模型导入必要性CAD模型导入方法CAD模型导入Geant4过程(一)、CADMesh开源代码(二)、如何修改代码实现CAD模型导入1.CADMesh.hh2.CMakeLists.txt3.DetectorConstruction.cc4.运行编译总结&&CADMesh源码链接 Geant4中CAD模型导入必要性三维实体建模方法
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2024-04-07 09:41:50
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# 如何将PyTorch模型存储到GPU？
## 背景
当我们使用PyTorch训练一个深度学习模型时，我们通常会将模型加载到GPU上以加速训练过程。然而，有时我们需要将训练好的模型保存到硬盘上，以便在未来使用或共享模型。在这种情况下，我们需要了解如何将模型从GPU中保存到硬盘上，并在需要时重新加载到GPU中。
## 方案
下面是一种将PyTorch模型存储到GPU并从GPU重新加载的方案：
原创
2023-08-27 07:41:21
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在生成式AI应用中，Docker容器逐渐成为了最主流的部署方式，它可以屏蔽环境差异，使程序在任何环境上都有一致的表现，实现“build once，run everywhere”。近日，Dockercon大会发布了Docker与AI结合的新型产品，据悉1小时构建可缩短至1.5分钟，那么开发者们你们觉得Docker与AI结合，会让变成更加丝滑吗？一、Docker是
VTK中在同一窗口或空间显示多个渲染模型的三种方法1.使用vtkAppendPolyData数据合并显示2. 在render中渲染多个actor后在renderwin中显示3. 多视口显示 刚开始学习vtk，记录一下学习过程。在使用vtk进行可视化处理时，想将多个模型放在同一空间显示。但是网上大多都是使用视口方法，在同一窗口
分区域单独显示多个模型，不是我想要的效果，搜索良久，终于找到另
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2024-10-18 15:51:57
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如何在GPU上训练模型（基于CIFAR10数据集）准备工作模型训练模型测试 GPU能够通过内部极多进程的并行运算，取得比CPU高一个数量级的运算速度。所以本文描述一下如何在GPU上训练模型。 要想在GPU上训练那么就必须要有NVIDIA独显。如果没有下面提供的代码也可以在CPU上运行。 GPU上训练模型和CPU上操作差不多，只需把驱动改为GPU即可方法1：在 网络模型、数据(输入inputs，
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2023-09-27 12:09:59
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1. 使用Flask服务部署算法最近在公司快吧我恶心死了，好不容易把算法给弄完了，组长又让我把算法给部署到测试服务器上，这让我懵逼了，我刚开始工作没多久，也不知道怎么部署算法。组长就把接口的配置文件，还有让我使用Flask服务，好了就只剩我自己摸索了，话说真的不难，就是开始不会给我恶心到了。解释说明： 当我们完成了一个算法模型后，我们对这个算法模型进行部署，总不能我们做完了算法，然后直接就打包扔给
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2024-10-31 10:14:43
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在做渲染处理或格式转换时，有时需要将其他文件导入KeyShot软件进行转换；或者其他文档需要修改时，随着KeyShot版本的更新，在软件中导入模型的方式也随之增多，导入KeyShot内修改也是非常便捷的方法，本文介绍将3D文档导入KeyShot软件的多种途径。将3D文档导入KeyShot有以下几种途径。(1)启动KeyShot软件时，在欢迎界面的底端显示“导入模型”的按钮，单击该按钮就可以导入模型
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2024-04-19 08:22:39
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UE4模型整体导入流程序言在工业开发项目流程中,往往有复杂模型导入,其中包含了大量的细碎零件与模型,将其导入后手动摆放位置在实现上是不合理的 那么如何在最短时间内导入模型并生成出可供开发使用的蓝图对象,就是本文用来解决的问题首先,我们一般导入资源有3种方式通过Content Browser的Import或者拖放FBX文件到文件目录窗口中通过Datasmith来导入模型整体资源
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2024-07-12 16:07:44
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