高级外观让我们首先将模型看作一个黑盒子。在机器翻译应用程序中，它将使用一种语言的句子，并将其翻译输出到另一种语言中。弹出Optimus Prime的优点，我们看到了编码组件，解码组件以及它们之间的连接。编码组件是一堆编码器（纸张堆叠其中六个相互叠加 - 没有什么神奇的六号，一个肯定可以尝试其他安排）。解码组件是相同数量的解码器的堆栈。编码器的结构完全相同（但它们不共享权重）。每一个都分
由于是比赛，我们需要把效果尽可能的提升，所以可以采用一些集成学习算法，对各个模型的预测结果进一步压榨，进行多模型融合，得到最终的结果。目录1. Stacking2. HillClimbing1. Stacking之前的每个模型，包括机器学习模型和深度学习模型，都有在训练集上的预测结果(train_samples,classes)和测试集上的预测结果(test_samples,class
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2024-07-24 19:46:11
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原标题：玩游戏内存不足？ 教你轻松几步升级电脑内存明明才忍痛更新了电脑显卡，为啥游戏体验提升没有任何感觉？其实，是内存在作怪！对于游戏玩家来讲，在极致特效下畅玩自己心水的游戏，应当是件特别幸福的事儿。但缺乏解硬件知识的广大玩家，往往会存在一个误区：认为显卡才是决定游戏流畅度的唯一标准？其实，虽然显卡在游戏流畅度方面确实发挥了中流砥柱的作用，其实内存也同样有着举足轻重的影响。大吉大利，今晚吃鸡！现象
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2024-09-30 08:44:51
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有时我们想训练多个模型，但是又不想一个个的写py文件，那么如何在一个文件中达到训练多个模型的目的呢？以下是个人的一点思路，希望能给大家一些帮助。一、多模型训练多模型训练的具体思路就是在不同的graph中创建模型，一般是写一个类来实现，网上也有很多例子，我这里就直接复制过来了，当然有稍作修改。为了简单说明，我举个例子：假设我有两份数据（和），那么需要训练出两个线性模型。第一个模型学习到的参数为，第二
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2024-05-10 18:45:08
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机器学习中的模型合并(model combination)可以通过合并多个模型达到提升性能与稳定性的目的。模型合并往往被认为是集成学习(ensemble learning)的一个子领域，但其实也可以被单独拿出来讨论，作为一项实用的性能提升的手段。在绝大部分的机器学习/数据挖掘竞赛中(比如Kaggle)，最终获胜的方案都是多个模型的合成体。除此之外，模型合并也常被用于减少数据和模型中的随机性，提高模
博客简介本篇博客是实验设计:《模型机CPU设计》整套实验报告内容之一，包括构架，分部件和性能分析三个大的模块，每个模块又细分为小的部分，历时1.5周完成。最后实验验收的分为满分。现在将其分享出来，希望能给后续的实验同学一个参考，少走不必要的弯路，设计出性能更优的CPU。资源下载设计CPU时，一路做了有三个版本，链接如下：CPU1.0版本是第一代版本，由于刚开始设计，没有做性能的优化，此版本的优点是
Transformer1. Transformer的结构先看 Transformer 的整体框架：可能看起来很复杂，但其实还是 Encoder 和 Decoder ｛seq2seq｝的框架。默认NX=6 ，6层 Encoder 和 6层 Decoder 嵌套中嵌套了上次讲的 Self-Attention ，再进行多次非线性变换。上图的框架很复杂，由于 Transformer 最初是作为翻译模型，我
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2024-03-08 22:33:29
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一、介绍CUDA是Nvidia推出的一个通用GPU计算平台，对于提升并行任务的效率非常有帮助。本人主管的项目中采用了OpenGL做图像渲染，但是在数据处理方面比较慢，导致帧率一直上不来。于是就尝试把计算工作分解成小的任务，使用核函数在CUDA中加速计算。对于CUDA和OpenGL如何交互以前从来没有接触过，这次在实施时趟了不少的坑。在这里记录下OpenGL与CUDA的互操作的两种方式。二、基本操作
大家好，欢迎来到《分享本周所学》第二期。本人是一名人工智能初学者，最近一周学了一下Transformer这个特别流行而且特别强大的模型，觉得非常有收获，就想用浅显易懂的语言让大家对这个超级神器有所了解。然后因为我也只是一名小白，所以有错误的地方还希望大佬们多多指正。  
栈上分配的基本思想，是将线程私有的对象，打散分配到栈上，分配在栈上的函数调用结束后对象会自行销毁，不需要垃圾回收接入，从而提升性能。对于大量的零散小对象，栈上分配提供了一种很好的对象分配优化策略，但由于和堆空间相比，栈空间较小，因此大对象无法也不适合在栈上分配栈上分配依赖逃逸分析和标量替换的实现，同时必须在server模式下才能启用。参数-XX:+DoEscapeAnalysis启用逃逸分析 -X
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2024-05-30 11:27:12
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编写利用GPU加速的并行程序有多种方法，归纳起来有三种：1. 利用现有的GPU函数库。Nvidia 的CUDA工具箱中提高了免费的GPU加速的快速傅里叶变换（FFT）、基本线性代数子程序（BLAST）、图像与视频处理库（NPP）。用户只要把源代码中CPU版本的快速傅里叶变换、快速傅里叶变换和图像与视频处理库替换成相应的
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2024-09-19 15:20:20
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前言对于模型的超参数对于在估计模型的参数上，有着重要的地位。对模型超参数进行调优(调参)在刚刚的讨论中，我们似乎对模型的优化都是对模型算法本身的改进，比如：岭回归对线性回归的优化在于在线性回归的损失函数中加入L2正则化项从而牺牲无偏性降低方差。但是，大家是否想过这样的问题：在L2正则化中参数应该选择多少？是0.01、0.1、还是1？到目前为止，我们只能凭经验或者瞎猜，能不能找到一种方法找到最优的参
虚拟化，是指通过虚拟化技术将一台计算机虚拟为多台逻辑计算机。今天就让我们来看看关于虚拟化的精华问答吧。 1 Q：在一台特定的服务器上，每一个虚拟机是否可以运行任何版本的Windows？A：服务器虚拟化对于你在每一个虚拟机上使用的Windows服务器操作系统（或者Linux）没有任何版本限制，不过，全新版本的Windows需要你在安装之前检查一下它与你的服务器虚拟化软件的兼容性。 2 Q
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2024-09-25 07:26:01
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上篇引言：取与舍索引术缓存术压缩术预取术削峰填谷术批量处理术中篇引言时间都去哪儿了？空间都去哪儿了？小结下篇引言八门遁甲 —— 榨干计算资源影分身术 —— 水平扩容奥义 —— 分片术秘术 —— 无锁术总结最近看到一个关于性能优化的不错的文章。作者写了上中下三篇，由浅入深的写了关于性能优化的方方面面，并不仅仅局限于代码层面。我看了之后还是很有收获的，同时也惊叹于作者扎实的技术能力与思考能力。于是借花
在这篇博文中，我将分享“ollama 分配 模型 gpu”的问题解决过程。近年来，随着深度学习模型的不断发展，为了有效利用GPU资源，提高模型的性能与响应速度，我们需要合理地分配模型到GPU上。接下来我会详细讲述如何进行这项工作，分为几个模块：版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化。
### 版本对比
在分析 Ollama 的不同版本时，我们发现版本之间存在一些显著的特性
transformer模型解读 最近在关注谷歌发布关于BERT模型，它是以Transformer的双向编码器表示。顺便回顾了《Attention is all you need》这篇文章主要讲解Transformer编码器。使用该模型在神经机器翻译及其他语言理解任务上的表现远远超越了现有算法。 在 Transformer 之前，多数基于神经网络的机器翻译方法依赖于循环神经网络（RNN），后者利
原文作者：Jake Simpson译者： 向海角色建模与动画 你的角色模型在屏幕上看起来怎么样,怎样容易创建它们,纹理,以及动画对于现代游戏试图完成的`消除不可信`因素来说至关重要。角色模型系统逐渐变得复杂起来, 包括较高的多边形数量模型, 和让模型在屏幕上移动的更好方式。 如今你需要一个骨骼模型系统，有骨架和网格细节层次，单个顶点骨架的评估，骨架动画忽略，以及比赛中停留的角度忽略。而这些甚至
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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数据库设计这里由于增加了普通用户权限值,我们需要对数据库结构稍作修改.这里在MovieAccount表中增加4列内容 分别用于RightFManager 判断普通用户管理界面权限 RightFRegistration 判断普通用户注册权限 RightFPwdChang
本文已经首发在个人微信公众号：工业机器人仿真与编程（微信号：IndRobSim），欢迎关注！MotoSimEG-VRC（安川机器人虚拟仿真与离线编程软件）除了可以从外部导入三维数模以外，还可以导入二维数模，支持导入的二维数模格式为DXF。一般情况下，导入的二维数模都是作为机器人工作站的设备布局草图，用于前期机器人工作站设备摆放布局的位置参考。但是，MotoSimEG-VRC软件与DELMIA、Ro
