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
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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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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前言本文讨论在Unity URP中，如何使用GPU Instancing，以及和Static Batching, SRPBatcher的关系。几种Batching方式的原理简述Static Batching将一组静态物体的模型batch成一个模型，并作为一个整体提交的GPU。绘制的时候这些物体可以正常的做culling，Unity会将通过Culling的物体使用索引偏移的方式绘制。SPR Batc
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2024-06-26 13:20:54
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文章目录引言问题背景错误原因分析可能的解决方案实战举例报错背景验证方案小结结尾 引言随着深度学习在各领域的广泛应用，GPU计算已经成为了许多研究者和工程师的必备工具。特别是在使用诸如TensorFlow、PyTorch等深度学习框架时，我们经常需要指定特定的GPU设备来进行计算。然而，有时尽管已经设置了CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量，程序仍然会默认使用GPU设备“0”。本文将深
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2024-04-28 19:50:54
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在简单的看了一点Java的基本内容后，我开始尝试写自己的第一个Java程序。由于某些原因，学校官方的教务APP看不了自己这学期的平均绩点，就想着自己动手，写一小段代码，算一下自己的平均绩点。程序的功能很简单，输入自己的各科绩点和对应的学分，输出平均绩点。代码：/**
*Program:GPA Calculator
*Version: 1
*CopyRight:jiuwei
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2024-03-01 13:59:37
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进入Anaconda Promt，在这里面创建虚拟环境找到Anaconda目录中的envs，记住这个的路径 一路转到这个envs目录下，在这里面建虚拟环境。每个人的envs文件在的位置不一样，这只是我自己的位置。为什么要在这里面建虚拟环境，因为我的C盘容量不够了，在e盘建的虚拟环境，下载的pytorch也在e盘。 创建虚拟环境，名字是pytorch-GPU，python版本是3.8#创建环境
co
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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正文nvidia-docker run --rm nvidia/cuda:10.0-develdocker开的容器中要想支持gpu，也必须安装cuda(安cuda时会自动安驱动)1、可以直接使用tensorflow、pytorch等官方提供的gpu镜像。2、如果想自己定制，可以基于nvidia/cuda镜像，进行配置(不要从头自己配置)二、Docker19.03之后，内置gpu支持****增加了对
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2024-10-27 19:17:21
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framebuffer简介与应用使用GUI测试framebuffer不太方便，最简单的方法是用应用层的小程序来测试1.gpu与fb的关系gpu就是soc中的一个外设，对外体现就是寄存器。cpu可以发命令给gpu，比如给两个端点，gpu就会去做具体的画线操作。这样就减轻了cpu的负担，有点类似于DMA的作用下图是一个典型的嵌入式系统显示机制 2.在系统中查看lcd参数在测试前，最重要的就是把带有刷屏
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2024-04-17 21:53:26
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目录1.1、快速入门1.1.1、中文文档：1.1.2、makedown模式下加载图片1.1.3、求积分公式：1.1.4、查看版本信息1.1.5、numpy快的原因1.2、基本使用1.2.1创建1.2.2属性1.2.3形状的改变1.2.4常见数组的创建1.2.5、随机数1.3、切片和索引1.3.1、索引1.4、基本函数1.5、广播机制1.6、级联和分割1.6.1级联操作1.6.2分割操作1.7、函数
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2024-04-25 16:21:40
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文章目录前言一、pgu是什么？下载地址二、使用步骤1.安装库2.制作按钮弹窗3.制作事件触发弹窗4.两种模式完整代码总结 前言现在用pygame制作小游戏的人越来越多，但是pygame它是没有弹窗机制的 一般解决这个问题我们会使用tkinter库或者pgu库两种方式 其中pgu库还没有很适合新手的一个手册介绍，只有下载文件中的一些函数的例子与说明，因此本文主要介绍pgu由按钮与设定事件触发的两种
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2024-03-17 09:48:35
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我使用的keras是基于Tensorflow后端的框架(建议大家使用这个)1、keras 调用gpu方法如果linux服务器中keras 没有默认gpu操作的话，那么在代码前面加入这三行命令即可选择调用的gpu：os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1"（其中0.1是选择所调用的gpu）gpu_options = tf.GPUOptions(allow_g
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2024-03-07 09:28:30
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