My Neural Network isn't working! What should I do?因此，你正在开发深度学习的下一个重大突破，但你遇到了一个不幸的挫折:你的神经网络失灵了，你不知道该怎么办。你去找你的老板/主管，但他们也不知道——他们和你一样对这一切都是新手——那现在怎么办?幸运的是，我在这里列出了你可能做错的所有事情，这些事情都是根据我自己实施神经网络和监督其他学生完成项目的经验
1.HotSpot内存模型简图详细图1.1 类加载子系统类加载子系统负责从文件系统或者网络中加载Class文件,class文件在文件开头有也定的文件标识ClassLoader(类加载器)只负责class文件的加载,是否运行看Execution Engine(执行引擎决定)加载的类信息存放在一块为Method Area (方法区)的内存空间,除了类的信息以外,方法去还会存放运行是的常量池的信息。（包
经常看到有些刚开始进行CAD入门学习的小伙伴问CAD图纸文件太大怎么办？高版本CAD图纸怎么转换为低版本？等等诸如此类的问题，如果你也被这些CAD入门学习问题所困扰，那这些CAD资深玩家总结的CAD技巧，一定不能错过！1、如何给CAD图纸文件「瘦身」？你是否遇到过，打开一个感觉并不大的CAD图纸文件，却使得软件运行缓慢？那么，你需要给图纸文件「瘦身」了。在浩辰CAD中，使用快捷键「PU」来执行PU
许多应用程序需要向用户显示数据，甚至允许用户操作和创建新数据。Qt模型视图框架可以使开发人员轻松地创建这样的应用程序。模型与视图的分离，可以使多个视图共享同一个模型，或者动态地更改一个视图模型。Model是数据及其结构的适配器。实际数据可能存储在任何地方，例如数据库或云上的数据中心。在一般情况下，模型本身也可以包含数据。QML有几种用于创建模型的类型，但如果想获得更高的效率请使用QAbstract
目录cuDNN 深度神经网络的gpu加速库背景介绍使用torch.distributed 分布式通讯包timm 预训练库用法示例基于Apex的混合精度加速什么是混合精度计算from apex import amp两种用于管理配置的模板库1、argparse 解析命令行参数和选项使用步骤创建解析对象为对象添加参数parse_args()和parse_known_args()的区别：2、ya
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2024-03-26 08:51:15
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很多想学建模的小伙伴都会问，我要学习什么软件呢？什么软件好学易上手？什么软件应用面广？这都是新手所要面临的一些问题。
但是没有哪个软件能够一统天下，也不可能一个软件包揽所有工作，所有软件都是工具而已，所以争论哪个软件“最好”一点意义都没有。3D建模行业因为成本、技术积累、工作效率等客观因素，现在很难说用一两个软件干完一个项目的了。随着你参与项目的数量，所涉及流程的覆盖度增加
文章目录前言一、基本介绍二、用波模拟表面2.1 正弦波2.2 Geometric Waves几何波2.3 Gerstner波2.4 Texture Waves纹理波三、创作四、运行过程1、映射参数2、eye vector 摄像机向量总结 前言休息了一天开始啃GPU这块硬骨头了。 开学后马上大三了，感觉时间好紧。 因为大一大二的时候有些基础必备知识没有学，没有信心去面对这一块的内容。 大三也只有一
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2024-09-12 09:21:51
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ML.NET 0.9已于上周发布，距离上次0.8版本的发布只有一个多月，此次增加的新特性主要包括特征贡献计算，模型可解释性增强，ONNX转换对GPU的支持，Visual Studio ML.NET项目模板预览，以及API改进。特征贡献计算特征贡献计算(Feature Contribution Calculation)通过决定每个特征对模型分数的贡献，从而显示哪些特征在对特别个体的数据样本的模型预测
UML和UP简介（转载）UML(统一建模语言，Unified Modeling Language)是用于系统的可视化建模语言。 UP(统一过程，Unified Process)是通用的软件开发过程。很多人或书籍过大的夸大了UML的作用而对UP却没有得到更多的重视。首先应该了解的是UML它只是一个通用的可视化的建模语言，并不提供给我们任何建模的方法。而UP才是方法论，它告诉我们如何来构造软件系统。U
在macOS上使用Ollama进行模型服务时，许多人都希望能够充分利用GPU的计算能力来加速模型的推理过程。然而，在实际操作中，用户常常面临模型不能使用GPU的问题。本文将详细记录解决“mac下ollama serve如何让模型运行在gpu上”问题的过程，包括错误现象、根因分析、解决方案、验证测试以及预防优化的策略。
## 问题背景
随着深度学习模型的复杂性和计算需求的增加，GPU成为了模型推
以 NVIDIA 为例，说明 Ollama GPU 模式运行大模型的具体操作。
作者 | 钰莹，核子可乐近日，英伟达（NVIDIA）宣布，将 Linux GPU 内核模块作为开放源代码发布。早在几天前，NVIDIA 开始在 GitHub 上陆续公开相关代码，目前该项目已经收获 7.7k star，众多网友对本次开源纷纷表示难以置信。英伟达开源 GPU 内核模块代码本次开源无疑可以帮助改善英伟达 GPU 在 Linux 环境下的体验，与操作系统的紧密集成是帮助开发人员开展调试、
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2024-05-06 10:57:28
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在用cesium的过程中难免需要导入别人做好的3D模型，这时候就需要将这些模型转成gltf格式了当然，官方也给了我们一个网页版的转换器，但是毕竟是网页版的，效率极其低下，文件还不能太大，所以我们就需要一个格式转换器了现在只支持obj和dae转gltf，我感觉obj比较方便，所以我用的是obj2gltf，这也是官方推荐的一个，用起来很简单，而且效果和效率都不错。下面说一下过程首先在cesium目录下
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2024-09-03 21:07:42
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threejs优化之3D模型压缩 项目采用vue+threejs开发，在开发过程中需要从外部加载3D模型。一般当模型大小比较大的时候，加载过程会很长，浏览器处于阻塞状态，同时渲染时间也会变长，严重影响用户体验，阻塞严重的情况下还会使浏览器卡死，因此对3D模型大小进行压缩是必然趋势。 通过模型网格压缩，通过glTF配合Draco压缩的方式，可以在视觉效果近乎一致的情况下，让3D模型文件成倍缩小。全局
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2024-09-26 06:53:29
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神经网络学习小记录71——Tensorflow2 使用Google Colab进行深度学习注意事项学习前言什么是Google ColabColab官网利用Colab进行训练一、数据集与预训练权重的上传1、数据集的上传2、预训练权重的上传二、打开Colab并配置环境1、笔记本的创建2、环境的简单配置3、深度学习库的下载4、数据集的复制与解压5、保存路径设置三、开始训练1、标注文件的处理2、训练文件
# 项目方案：使用HanLP模型在GPU上运行
## 摘要
本项目将介绍如何使用HanLP模型在GPU上运行，以提高自然语言处理任务的效率和速度。我们将使用Python代码示例来展示如何配置环境和运行模型。
## 项目背景
随着深度学习技术的发展，GPU已经成为加速模型训练和推理的重要工具。HanLP是一个流行的自然语言处理工具包，通过将HanLP模型运行在GPU上，可以显著提高处理大规模文本
原创
2024-06-06 03:48:03
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2019 年 12 月，我们宣布了 IMG A 系列，该系列作为有史以来速度最快的 GPU IP，我们自豪地将其描述为“万物 GPU”。这或许是不太成熟的命名，因为随着IMG B系列的到来，我们拥有了一个全新的GPU系列，它是一切的理想选择！Imagination每年都会发布新的GPU，但毫不夸张，IMG B系列的推出是近年来最激动人心的事情。B 系列有很多特性，我们一点一点来说。与以往一样，我们
每一个摄像头单独开一个线程，摄像头配置是否要放进线程内？每一个摄像头线程内单独处理错误信息每一个摄像头要存储最新彩色帧和深度帧（用于识别和获取深度信息）接收打击信号要一个线程，对打击信号进行排序、分析、存储。识别线程去获取存储的打击信号知道要识别哪个，去调用指定摄像头存储的帧识别，存储识别结果。发送坐标信息需要一个线程，用于获取识别线程的存储结果进行发送（因为我们单帧识别时间较长，所以不能使用一直
1.1 OpenGL Library核心库包括115个函数，前缀为 ：gl，主要在gl.h、openGL32.lib，openGL32.dll中；1.2 OpenGL utility library 实用程序库包含43个函数，前缀：glu；主要为核心库的再封装，使函数更方便使用，一般参数更易懂；主要在glu.h、glu.lib、glu.dll中；1.3 OpenGL跨平台性，OpenGL的核心库和
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2024-09-29 10:39:12
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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
