Spark 原理与代码实例讲解
Spark 原理与代码实例讲解1. 背景介绍1.1 问题的由来随着大数据时代的到来,海量数据的处理和分析已成为各行各业面临的重大挑战。传统的数据处理框架如Hadoop MapReduce已经难以满足日益增长的大数据处理需求。在这样的背景下,
通过AI大模型优化用户界面与体验设计
通过AI大模型优化用户界面与体验设计作者:禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming1. 背景介绍1.1 问题的由来在当今数字化时代,用户界面(UI)和用
入门篇,带你了解CPU, GPU, TPU, NPU, DPU
CPU是计算机系统的核心,负责执行操作系统和应用程序的指令。它由多个核心组成,每个核心可以独立执行任务。CPU的设计重点是处理复杂的逻辑运算和顺序任务,如分支预测、指令调度等。现代CPU通常包含多个层级的缓存(如L1、L2和L3缓存),以减少访问主存储器的延迟。CPU的架构设计如超标量(Supers
AI大数据计算原理与代码实例讲解:Caffe框架与Fast.ai对比分析
AI大数据计算原理与代码实例讲解:Caffe框架与Fast.ai对比分析作者:禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming1. 背景介绍1.
开源模型应用落地-qwen2-7b-instruct-LoRA微调&模型合并-Axolotl-单机单卡-V100(十)
使用Axolotl合并微调后的模型权重
强化学习:奖励函数的选择与优化
强化学习:奖励函数的选择与优化作者:禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming关键词:强化学习,奖励函数,优化,多智能体系统,游戏AI1. 背景介绍1.1 问题的
RWKV: 与Transformer和Mamba掰掰手腕的小家碧玉
开源项目RWKV是一个“具有 GPT 级别LLM性能的RNN,也可以像transformer并行训练。它主要是解决了Transformer的高成本。注意力机制是 Transformer 霸权背后的驱动力之一。
家用消费级显卡玩转大模型超简单,一看就懂,一学就会
这篇文章主要介绍了如下内容:模型量化,包括转换为gguf格式如何通过Ollama部署运行模型通过这篇文章,你可以将一个很大的模型文件转换为一个相对很小的模型文件,并部署运行起来,运行速度可以大大提升,消费级显卡也可以无压力运行。
【无线感知】【P7】WIFI 感知实战2- 数据集处理
slide_size = 200 (滑动窗口,帧与帧之间存在overlap,less than window_size!1: 先通过 csv_import 提取训练input,label 到txt(只运行一次,大概18分钟)运行 cross_vali_data_convert_merg
CNN中的注意力机制综合指南:从理论到Pytorch代码实现
本文将全面介绍CNN中的注意力机制,从基本概念到实际实现,为读者提供深入的理解和实践指导。
部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP)原理与代码实战案例讲解
POMDP是一个基于概率的决策过程,用于描述在部分可观测环境下决策的问题。状态空间SSS):描述环境可能处于的所有状态。动作空间AAA):描述可以采取的所有动作。观测空间OOO):描述可能观测到的所有信息。奖励函数RsaoR(s,a,o)Rsao):描述在状态SSS、执行动作AAA并在观测OOO之后
ActorCritic 原理与代码实例讲解
Actor-Critic 原理与代码实例讲解作者:禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming1. 背景介绍1.1 问题的由来在智能体(Agent)
【Windows环境下nerfstudio环境配置及复现(含tinycudann安装、poster数据)】
在Windowsx64系统,在虚拟环境python3.8、CUDA11.8、torch2.1.2的环境配置下,搭建了nerfstudio的实验环境。其中,将tinycudann、仓库拉取超时等问题做了详细的解决方法记录,以供有需要的人借鉴。
从零开始大模型开发与微调:Nvidia 10_20_30_40系列显卡选择的GPU版本
从零开始大模型开发与微调:Nvidia GPU选择指南作者:禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming关键词:大模型开发,GPU选择,Nvidia显卡,高性能计算,深度学习加速1. 背景
(Hugging Face)如何训练和评估 Transformer 模型(代码 + 实践)
这个函数在实例化时,它需要一个分词器(tokenzier)以便知道使用哪个填充用的 token,以及模型填充在输入的左侧或右侧。填充到该批次中最长序列的长度,而不是填充到整个数据集中最长序列的长度。最后一项我们需要做的是,当我们将元素一起进行批处理时,将所有 example 填充到最长的句子的长度。
压缩大型语言模型(LLMs):缩小10倍、性能保持不变
尽管LLMs的巨大规模使其在广泛的应用场景中表现卓越,但这也为其在实际问题中的应用带来了挑战。本文将探讨如何通过压缩LLMs来应对这些挑战。我们将介绍关键概念,然后通过具体的Python代码实例进行演示。
人工智能视觉深度学习yolov5的学习笔记
人工智能视觉深度学习yolov5的学习笔记
Vitis AI 进阶认知(量化过程详解)
在当今技术快速发展的时代,我们追求的不仅是智能设备的高性能,同时也强调其能效和便携性。Vitis AI量化器便是在这样的背景下应运而生的一个工具,它通过将神经网络模型的数据精度从32位浮点数降低到8位整数,极大地缩减了模型的体积和计算需求,而通过精心设计的校准和微调过程,又能确保模型的预测准确性基本
深度学习笔记
神经网络主要原理图:神经网络主要有两个函数:线性函数、激活函数。包含两个参数:M未知数的系数、b偏置数。在模型训练好之后:对应的inputs和outputs为输入和输出内容如:将英文内容输入输出翻译为中文。但在训练模型时需要同时将语义相近的中文和英文分别在inputs和outputs输入之后通过最上
激活函数 (Activation Function) 原理与代码实例讲解
激活函数 (Activation Function) 原理与代码实例讲解作者:禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming1. 背景介绍1.1