目录1、下采样/上采样（1）下采样的作用？通常的方式 （2）上采样的原理和常用方式2、self.register_buffer()3、torch运算符@和*4、nn.ModuleList()以及与nn.Sequential的区别（1）nn.ModuleList（2）与nn.Sequential的区别5、nn.Module.apply方法6、torch.roll函数7、torchvisio
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2023-11-28 21:16:58
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问题背景全球主要的容器集群服务厂商的Kubernetes服务都提供了Nvidia GPU容器调度能力，但是通常都是将一个GPU卡分配给一个容器。这可以实现比较好的隔离性，确保使用GPU的应用不会被其他应用影响；对于深度学习模型训练的场景非常适合，但是如果对于模型开发和模型预测的场景就会比较浪费。 大家的诉求是能够让更多的预测服务共享同一个GPU卡上，进而提高集群中Nvidia GPU的利用
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2024-04-27 16:07:06
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GPGPU-sim环境搭建教程（详细）源代码部署环境搭建添加环境变量部署GPGPU-sim使用GPGPU-sim 环境配置：Ubuntu18.04, CUDA 11 GPGPU-sim能够在Linux系统下，提供对GPU的功能模拟和性能仿真，让你在没有装NVIDIA显卡的情况下可以编译并运行CUDA程序。当然它更重要的意义是，可以通过修改仿真参数，让开发者修改GPU内部架构，并进行性能仿真，以针
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2024-03-26 09:39:47
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Python是一种跨平台的计算机编程语言，具有着解释性、变异性、交互性和面向对象的特点。主要被应用于独立、大型项目开发。python是一种高级编程语言，可以应用于爬虫、大数据、人工智能等方面。python的优势 1.有丰富和强大的库 python是一种相对来说比较简单、清晰的一种编程语言，可以轻松的将其他编程语言，例如C/C++的各种模块和链接联系在一起。 2.易于学习和使用 另一个优势是
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2023-09-18 16:43:34
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关注RPA请访问网站： www.i-search.com.cn 学Python,用RPA,欢迎下载使用 www.i-search.com.cn/index.html?from=line1一，安装xlrd模块：1，mac下打开终端输入命令：pip安装xlrd 2，验证安装是否成功：在mac终端输入python进入python环境 然后输入import xlrd 不报错说明模块安装成功二，常用方法：1
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2023-09-05 10:14:50
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你好呀！我是小易同学，一名普通的不能再普通的学习者。写文章是为了记录自己的学习过程，同时也希望能帮助到需要的人。如果我的文章对您有帮助，请不要忘记关注我哦?一、目标RPA的底层其实Python语言，所以这次要解决的问题是如何用Python去获取运程接口，以及如何在RPA中用组件来操作。二、介绍首先，阿里云RPA编辑器是有两种方式的，一种是可视化组件，另一种是代码编程。(但其实可视化组件组件也是代码
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2023-12-30 23:21:44
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1. python的输入与输出name = input("name:") 输入name,默认的类型为字符串类型
age = int(input("age:")) 强制类型转化为int类型
print(type(age)) 输出变量的类型字符拼接输出:#第一种格式：
info = '''
------- info of %s ------
Name:%s
Age:%d
Jo
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2023-06-06 09:43:23
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产品渊源：随着人工智能技术的快速发展，各种深度学习框架层出不穷，为了提高效率，更好地让人工智能快速落地，很多企业都很关注深度学习训练的平台化问题。例如，如何提升GPU等硬件资源的利用率？如何节省硬件投入成本？如何支持算法工程师更方便的应用各类深度学习技术，从繁杂的环境运维等工作中解脱出来？等等。产品定位：为深度学习提供一个深度定制和优化的人工智能集群管理平台，让人工智能堆栈变得简单、快
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2024-04-22 12:42:36
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探索机器学习新纪元：Arena —— 简化GPU集群管理的利器在深度学习和人工智能领域，训练复杂的模型通常需要大量的计算资源，特别是GPU集群。然而，面对Kubernetes这样强大的容器编排系统，数据科学家们往往会被其复杂性所困扰。为了解决这一问题，我们引入了Arena，一个专为数据科学家设计的命令行工具，旨在简化GPU集群上的机器学习任务管理和监控。项目介绍Arena是一个轻量级但功能强大的接
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2024-08-02 22:31:26
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正文 Python 是一个设计优美的解释型高级语言，它提供了很多能让程序员感到舒适的功能特性。但有的时候，Python 的一些输出结果对于初学者来说似乎并不是那么一目了然。这个有趣的项目意在收集 Python 中那些难以理解和反人类直觉的例子以及鲜为人知的功能特性，并尝试讨论这些现象背后真正的原理！虽然下面的有些例子并不一定会让你觉得 WTFs，但它们依然有可能会告诉你一些你所不知道的 Pyt
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2023-10-25 20:29:44
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Python是实现RPA的工具之一，且RPA要复杂的多，远不是会Python这么简单。要理解RPA和Python的区别，先看它们各自做什么。1、什么时候会用到RPA？ 比如你的财务同事需要做财务对账，发票报销，税务申报等，这些流程看似容易，其实到操作层面很繁琐细碎，而且大多是重复性操作。如果人工来处理财务之类的数据，很浪费时间，而RPA可以搭建一整套财务自动化的系统，从数据采集、存储、整合、分析、
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2024-08-30 15:54:02
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文章目录前言一、环境搭建1.安装seleniumm2.下载驱动二、使用步骤1.引入库2.启动浏览器3.填文本并点击4.切换标签页5.获取文本6.选择框，下拉框7.智能等待8. 浏览器滚动到最后9. 取消 DevTools listening on ws://127.0.0.110.退出三、Windows任务计划（定时任务）总结 前言RPA，是Robotic Process Automation的
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2023-09-04 22:16:18
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# Python 中的样本自相关图
在时间序列分析中，样本自相关图（Sample Autocorrelation Function, ACF）是一个重要的工具。它可以帮助我们理解数据的内部结构，并确定模型的选择。本文将介绍如何在 Python 中绘制样本自相关图，以及它的重要性和实际应用。
## 什么是自相关？
自相关是一个统计量，它描述了一个时间序列与其自身过去值之间的相关性。简单来说，自
原创
2024-10-22 05:55:33
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# 实现GPU集群的步骤及代码示例
## 1. 确保已经安装了Kubernetes集群
在开始设置GPU集群之前，首先要确保已经安装了Kubernetes集群，可以使用Minikube或者Kubernetes官方提供的工具安装。
## 2. 安装GPU支持的设备插件
需要安装Nvidia GPU设备插件来支持GPU资源的调度和管理。
```bash
kubectl apply -f http
原创
2024-04-30 12:15:58
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1、负载均衡：单台服务器性能有效，所以要想撑起高并发应用，必须搭建服务器集群，而负载均衡可以通过高效的流量分发机制，来保障用户的请求被转发至有能力处理的服务器，所以对于高并发业务，复杂均衡至关重要。2、服务器集群：有了负载均衡，后端的服务器可以根据需求来增减数量即可，尤其是云服务器，可以结合弹性伸缩来实现负载均衡后端的服务器自动增加或较少，帮助企业节省成本。有一点要特别提醒下，如果负载均衡配置弹性
目录前言安装配置Anaconda下载和安装删除安装配置PyTorchconda虚拟环境安装PyTorch其余可能出现的问题Jupyter NotebookmatplotlibOpenCV2dlibeinops 前言近期有大量深度学习的实验需要在远程GPU集群上面跑，集群设备系统为Linux Ubuntu，GPU型号为RTX或GTX。针对每一块新申请到的设备都需要重新配置我需要的环境，在此做一下统
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2024-03-15 08:21:00
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本文描述了如何利用autok3s搭建k3s集群，同时支持对gpu的调用和切分。 文章目录前言一、autok3s是什么1. k3s2. autok3s二、部署步骤1. autok3s部署2. 创建集群三、QA总结 前言公司新进了一台8卡a800的机器，老板要求将这台机器做成算力节点。之前利用autok3s在单机上搭建过k3d集群(autok3s单机搭建k3d集群并支持gpu调度)，尝到了autok3
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2024-07-23 11:17:04
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1行业背景 现如今，随着企业纷纷在机器学习和深度学习上加大投入，他们开始发现从头构建一个 AI 系统并非易事。以深度学习为例。对于深度学习来说，算力是一切的根本。为了用海量数据训练性能更好的模型、加速整个流程，企业的 IT 系统需要具备快速、高效调用管理大规模 GPU 资源的能力。同时，由于算力资源十分昂贵，出于成本控制，企业也需要通过分布式训练等方式最大化 GPU 资源利用率。面对这类
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2024-04-27 19:11:56
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官网：https://github.com/tkestack/gpu-manager先夸赞一下腾讯的开源精神，再吐槽一下，官方README写的真是过于随意了。踩了一堆坑，终于部署并测试成功了。下面尽可能详细的记录一下全流程。这次用的k8s集群是用kubeadm搭建的，在部署gpu-admission自定义scheduler的时候也有些不同，后面会详细介绍。0、配置go环境0.1 go安装参考：ht
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2024-03-30 17:51:54
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作者刘旭，腾讯云高级工程师，专注容器云原生领域，有多年大规模 Kubernetes 集群管理经验，现负责腾讯云 GPU 容器的研发工作。背景目前 TKE 已提供基于 qGPU 的算力/显存强隔离的共享 GPU 调度隔离方案，但是部分用户反馈缺乏 GPU 资源的可观测性，例如无法获取单个 GPU 设备的剩余资源，不利于 GPU 资源的运维和管理。在这种背景下，我们希望提供一种方案，可以让用户在 Ku
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2024-04-25 07:36:21
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