纯小白，第一次接触，基本上不太懂。参考的是知乎文章Window端Autogluon环境(Pycharm+Docker)搭建教程 - 知乎 (zhihu.com)，此知乎文章编写十分详细，安装步骤来可以走通，我只是记录自己的大概步骤。1.我使用的是windows10家庭版，docker for windows的安装需要看windows的配置，专业版最好，少部分家庭版也可以使用。Pycharm必须要专
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2024-06-18 19:47:40
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第一步（可直接跳到第二步）：安装nvidia显卡驱动linux用户可以通过官方ppa解决安装GPU驱动的问题。使用如下命令添加Graphic Drivers PPA： sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa 然后更新源： sudo apt-get update 然后去navidia官网查看最新的驱动版本号：navidia官网：htt
AutoGluon GPU 版本 安装配置教程
原创
2022-12-28 17:47:08
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I. 数据库是处于关闭状态的。
试图打开数据库时报ORA-1157和ORA-1110错误，这时的解决方法取于数据库是否是正常shutdown的(使用normal或immediate选项。
I.A.数据库是正常shutdown的
AutoGluon多维输出学习
原创
2024-08-13 09:27:18
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一、题目介绍题目地址BoolArt-Image-Classification | KaggleImage-Classificationhttps://www.kaggle.com/competitions/boolart-image-classification本题目的目的是对电商图片进行分类，该项目训练集包括35551个样本，测试集有8889个样本。评估指标为准确率。二、数据分析训练集的数据呈现
# 如何实现机器学习AUTOGLUON
## 概述
欢迎来到机器学习AUTOGLUON的世界！AUTOGLUON是一个自动化机器学习库，旨在简化机器学习模型的训练和部署。在本文中，我将向你介绍如何使用AUTOGLUON进行机器学习，并在最后给出一个完整的示例代码。
## 流程概览
首先，让我们来看一下实现机器学习AUTOGLUON的整个流程：
```mermaid
stateDiagra
原创
2024-03-23 03:49:00
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驱动任务：根据加州住房价格的数据集建立加州的房价模型数据集下载地址：https://pan.baidu.com/s/1it08eJ7a1ZGTTc7mHBZVzw?pwd=9n132.2 设计系统典型的有监督学习任务，已经给出了标记的训练示例（每个实例都有预期的产出，也就是该区域的房价中位数）。并且也是一个典型的回归任务，因为哟啊对某个值进行预测。选择性能指标回归问题的典型性能指标是均方根误差RM
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2023-08-22 20:46:31
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论文提到预先准备一些模型，并且按一个手设的priority进行训练# Higher values indicate higher priority, priority dictates the order models are trained for a given level.DEFAULT_MODEL_PRIORITY = dict( RF=100, XT=90, KNN=80, GBM=70, CAT=60, NN=50, LR=40,
原创
2021-08-04 09:49:18
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logistic回归目录一、什么是回归二、sigmoid函数三、基于最优方法的最佳回归系数的确定（一）梯度上升法（二）分析数据，画出决策边界（三）训练算法：随机梯度上升（四）训练算法：改进的随机梯度上升四、使用logistic回归预测病马的死亡率1、使用Logistic回归估计马疝病的死亡率过程2、准备数据：处理数据中的缺失值3、 测试算法：用 Logistic 回归进行分类五、绘制各权重的收敛
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2024-03-25 16:57:45
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hyperparams = {'NN': {'num_epochs': 10, 'activation': 'relu', 'dropout_prob': ag.Real(0.0,0.5)}, 'GBM': {'num_boost_round': 1000, 'learning_rate': ag.Real(0.01,0.1,log=True)} }进入autogluon.task.tabular_prediction.tabular_prediction.Tabular
原创
2021-08-04 09:49:05
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自动机器学习效果能有多好？比如让 MobileNet1.0 backbone 的 YOLO3 超过 ResNet-50 backbone 的 faster-rcnn 六个点？AutoGluon 的问世说明，人类炼丹师可能越来越不重要了。近日，亚马逊正式推出了开源代码库 AutoGluon。开发者依靠仅仅几行代码，就可以编写出 AI 嵌入应用程序。一个多月前，AutoGluon 在 Gi...
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2020-01-17 09:31:36
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第五章是对支持向量机SVM的系统介绍，阐述支持向量机的核心概念，怎么使用这个强大的模型，以及它是如何工作的。 这应该是第三次做这方面的内容了，贴出另一个比较全面的SVM进阶博客。支持向量机(SVM)是个非常强大并且有多种功能的机器学习模型，能够做线性或者非线性的分类，回归，甚至异常值检测。机器学习领域中最为流行的模型之一，是任何学习机器学习的人必备的工具。SVM特别适合应用于复杂但中小规
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2024-03-23 12:49:21
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[OpenGL ES 06]使用VBO:顶点缓存 这是《OpenGL ES 教程》的第六篇，前五篇请参考如下链接：
[OpenGL ES 01]iOS上OpenGL ES之初体验
[OpenGL ES 02]OpenGL ES渲染管线与着色器
[OpenGL ES 03]3D变换：模型，视图，投影与Viewport
今天分享的这篇Paper来自Los Alamos National Laboratory(LANL), Los Alamos国家实验室的项目, 他们提出了新的GPU model, 也是开源项目, PPT-GPU (Performance Prediction Toolkit) GPU model. 预测误差在10%以内, 可扩展, 比GPGPU-Sim快450倍, 而且更精确.Background
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2024-05-14 21:55:37
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首先纠正一个错误，之前看过的例子里clBuildProgram()倒数第三个option传的NULL，但大神说不要这样，大神说当没有时要用" "，绝对不要用NULL！另外看到即使创建一个CL_MEM_WRITE_ONLY的buffer，虽然在执行kernel时会被写进结果，但在此之前建议最好通过clEnqueueWriteBuffer()将那个buffer先初始化。这个例子里竟然对CL_MEM_W
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2024-07-27 16:40:32
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获取应用程序可使用的 GPU 的数量激活任意可用的 GPU在多个 GPU 上分配显存在多个 GPU 上传入和转出显存数据在多个 GPU 上启动核函数获取多个 GPU 的相关信息如要以运行程序的方式得出可用 GPU 的数量，请使用 cudaGetDeviceCountuint64_t num_gpus;
cudaGetDeviceCount(&num_gpus);如要以运行程序的方式得到当前
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2024-04-12 13:23:28
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GPU最初用在PC和移动端上运行绘图运算工作的微处理器，与CPU集成以集成显卡（核显）的形态发挥功能。NVIDIA于2007年率先推出独立GPU（独显），使其作为“协处理器”在PC和服务器端负责加速计算，承接CPU计算密集部分的工作负载，同时由CPU继续运行其余程序代码。作为独显的GPU由GPU核心芯片、显存和接口电路构成。独GPU与CPU之间通过PCIe总线连接，因而PCIe总线标准直接影响到通
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2024-03-26 15:16:03
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去年年末，美国国家能源局宣布，橡树岭国家实验室和劳伦斯利弗莫尔国家实验室采用新的超算系统，获得如此“大单”的两家IT公司分别是IBM和NVIDIA。 从官方公布的信息来看，劳伦斯利弗莫尔国家实验室的新超算系统的计算速度将高达100PetaFLOPS（每秒10亿亿次），而橡树岭国家实验室的全新超算系统的计算速度更为惊人，可达150-300PetaFLOPS。这两套系统的计算速度都远超当前的全球
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2024-05-11 14:47:16
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ue4 gpu构建 After working with Machine Learning applications for a while, I was excited to try some Deep Leaning models. Probably the biggest obstable that I faced in getting started was the workflow,
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2024-08-06 20:43:53
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