Ajax的好处就是可以实现无刷新动态更新。后台配合Mod_python程序，使后台处理变得非常高效简洁。 <HTML>
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<title>Ajax测试页面</title>
<scr
循环神经网络不仅容易出现梯度弥散或者梯度爆炸，还不能处理较长的句子，也就是具有短时记忆（Short-term memory) 为了克服这些缺点，提出了长短时记忆网络(Long Short-Term Memory，简称 LSTM)。 LSTM 相对于基础的 RNN 网络来说，记忆能力更强，更擅长处理较长的序列信号数据一、LSTM原理基础的 RNN 网络结构如图，上一个时间戳的状态向量 h
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2024-07-17 11:19:11
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1 SGD数据def data_df(x):
x = np.array(x, dtype='float32') / 255
x = (x -0.5) / 0.5
x = x.reshape((-1, )) # 拉平
x = torch.from_numpy(x)
return x
train_set = MNIST('data/mnist_data/',
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2024-08-09 15:55:19
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## PyTorch MoE: A Guide for Efficient Deep Learning Model Design
在深度学习领域，Mixture of Experts (MoE) 是一种强大的模型结构，通过动态选择子模型来提高性能与计算效率。本篇文章将介绍如何在PyTorch中实现MoE，并用代码示例演示其基本构造。
## 1. MoE的基本原理
MoE的核心思想是将多个专家模型组合在一起。在每次输入时，模型将会选择一部分专家来
# MoE代码与Python的应用
## 引言
在现代机器学习和自然语言处理领域，混合专家（Mixture of Experts, MoE）模型正愈发受到关注。MoE是一个高效的模型设计，它通过将不同的专家子模型组合在一起，来增强整体模型的性能。本文将通过Python代码示例，来深入探讨MoE的工作原理及其应用，并使用状态图和甘特图来可视化实验过程。
## MoE概述
混合专家模型的基本思
前言： 在pytorch卷积层中对卷积核的可视化有些疑问，不知道其中具体的运行过程。考虑到无论是模型还是卷积层，池化层都是继承nn.Module类，本文通过源码了解部分类方法。1、先随便构建一个Net网络class Net(nn.Module):
def __init__(self, num_class=10):
super().__init__()
sel
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2023-10-22 08:35:12
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Pytorch 模型构建、训练、测试及预测本文以AlexNet识别手写数字为例，简要介绍如何使用pytorch构建网络模型，并进行训练、测试及预测 所使用的环境：Ubuntu 19.04，python 3.7，pytorch 1.1.0，torchvision 0.3.01· Pytorch模型构建pytorch自定义网络模型较为简单，自定义class继承自(torch.nn.Module)并定义
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2023-08-19 21:46:37
411阅读
# MoE (Mixture of Experts) Python 实现指南
在本文中，我们将探讨如何在 Python 中实现 Mixture of Experts (MoE) 模型。我们会逐步进行，每一步都会详细解释，同时提供相应的代码示例。以下是我们要遵循的流程：
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 准备环境 |
| 2 | 导
入门基础一、元组，（）访问元组中的值1、使用下标索引来访问元组中单个的值2、使用连续赋值二、字典，{ key1: value1, key2: value2 }访问字典1、dictionaries[key]2、dictionaries.get(key)dictionaries.get(key, default)3、dictionaries.keys(),values()和items()修改字典1、
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2023-12-02 16:21:22
125阅读
我们测试的输出结果显示了混合专家模型的强大功能。该模型通过门控网络将各个专家模型的优势结合起来，取得了比单个
原创
2024-05-04 00:31:11
183阅读
https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3/blob/main/inference/model.py
Python内置的模块有很多，我们也已经接触了不少相关模块，接下来咱们就来做一些项目开发中常用的模块汇总和介绍。1、osimport os
# 1. 获取当前脚本绝对路径
"""
abs_path = os.path.abspath(__file__)
print(abs_path)
"""
# 2. 获取当前文件的上级目录
"""
base_path = os.path.dirname( o
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2023-10-17 11:26:59
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[root@ChrisTestspawnL2SW]#moredoshow.sh#!/usr/bin/expect-f##DefineVariables#DefineTimeoutsettime10#DefinePasswordsetpasswd"XXXXXXX"setpasswd2"xxxxx"setpasswd2en"xxxxxxxx"
原创
2018-12-26 10:34:32
473阅读
其实在DeepSeek-R1爆火之前，DeepSeek V2在我们行业就已经妇孺皆知了，它独特的MOE结构值得研究一下。这篇文章是基于 ZOMI酱 的2个视频写的，这2个视频讲的很好，建议大家都学习一下：《MOE终于迎来可视化解读！傻瓜都能看懂MoE核心原理！》和《使用昇腾NPU手撕MoE单机版代码！没想到如此简单！》。
这篇文章是把我自己的理解梳理一下，加强自己的理解和记忆。
MOE结构概述
我
进入2023年以来，以ChatGPT为代表的大模型喧嚣引发了AI的新一轮炒作热潮，堪比当年的加密货币。不同的是，以微软、NVIDIA、AWS、Google等为代表的云与芯片大厂纷纷实质性入局大模型，为大模型AI注入持续的生命力。因此ChatGPT可类比于2000年的互联网“泡沫”，而至于是否成为“泡沫”，还有待于进一步观察。市场咨询公司WIKIBON发表了一系列文章，阐述了对于大模型对于AI和云产
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2024-08-24 09:35:46
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[root@ChrisTest~]#cdscript/spawnL2SW/[root@ChrisTestspawnL2SW]#lsDoneexpired_filesSampleworklog_2018-12-26_13:07:09doshow.shmain_doshowall.shSWlist.txtworklog_2018-12-26_13:07:19[root@ChrisTestspawnL2
原创
2018-12-26 13:14:32
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一.基本知识点补充：图解法分析动态范围和失真类型1.动态范围 其中，为了使得晶体管不进入饱和区和截止区，ICQ和VCEQ应该满足条件： &
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2024-01-28 08:10:45
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