- 2025-01-04iptv-allinone转载
使用说明:一、推荐使用Docker一键运行,并配置watchtower监听Docker镜像更新,直接一劳永逸:1,使用Docker一键配置allinonedockerrun-d--restartunless-stopped--privileged=true-p35455:35455--nameallinoneyoushandefeiyang/allinone 2,一键配置watchtower每天
- 2025-01-01高光谱图像选择波段的研究(转载)
高光谱图像选择波段的研究博文:高光谱图像选择波段的研究高光谱波段选择 LY-林雨 · 2016-08-2512:08:45发布免责声明:本文仅代表个人观点,如有错误,请读者自己鉴别;如果本文不小心含有别人的原创内容,请联系我删除;本人心血制作,若转载请注明出处本文是根据魏芳洁所
- 2024-12-30WebSocket 心得分享 转载
一、前言❝本文将介绍WebSocket的封装,比如:心跳机制,重连和一些问题如何去处理❞二、背景之前,钱包相关的查询,我们是使用的轮询方案来做的,后来更新了一次需求,需要做一些实时数据统计的更新,然后顺带给钱包的余额也用长连接来做了,好,那么故事就开始了...某天,「老板:」 我钱怎么
- 2024-12-30【转载】什么是Banner以及测试时需要注意的点
大家好,我是莫宁。相信很多新手小白在近几年也有听说过“banner”吧,是不是很疑惑。反正莫宁刚入门的时候是对这个词很陌生,不知道什么。今天就来为各位小伙伴解答这个疑问吧!什么是Banner?大家都知道“banner”翻译过来是横幅的意思,所以在设计中,banner是指网幅广告、横幅广告等,可以简
- 2024-12-29Python-IO(转载)
Python文件I/O本章只讲述所有基本的I/O函数,更多函数请参考Python标准文档。打印到屏幕最简单的输出方法是用print语句,你可以给它传递零个或多个用逗号隔开的表达式。此函数把你传递的表达式转换成一个字符串表达式,并将结果写到标准输出如下:#!/usr/bin/python#-*-coding:
- 2024-12-29消息传递机制(转载)
进程间的通信方式——pipe(管道)-CSDN博客1.进程间通信每个进程各自有不同的用户地址空间,任何一个进程的全局变量在另一个进程中都看不到,所以进程之间要交换数据必须通过内核,在内核中开辟一块缓冲区,进程A把数据从用户空间拷到内核缓冲区,进程B再从内核缓冲区把数据读走,内核提
- 2024-12-29Z3求解器(转载)
title:Z3求解器date:2024/12/2717:31:00toc:truecategories:REVERSE以下全部摘自别人,这个工具我懒得看官方文档,等需要时来看吧.Z3简介Z3是一个微软出品的开源约束求解器,能够解决很多种情况下的给定部分约束条件寻求一组满足条件的解的问题(可以简单理解为解方程
- 2024-12-26Animate.css 转载
前言当你想要吸引用户的注意力,动画是一个强大的工具。Animate.css是一个功能丰富的库,用于在网页上快速轻松地添加动画。无需深入JavaScript或复杂的CSS,你可以给元素添加预设的动画效果。本文将指导你如何使用Animate.css为你的网站增添活力。使用教程第一步:引入Animate.css
- 2024-12-25【转载】通俗易懂!带你了解什么是场景化设计
编辑导语:在进行产品设计时,常常都会说到“场景”一词,但是又和我们对于“场景”的理解不太一样。场景到底指什么?基于场景化的设计又该如何做呢?一起来看一下吧。在产品设计中,我们经常会听到这些声音,“这个设计没有考虑用户的使用场景”“用户行为和场景不匹配”……每个人都有说
- 2024-12-24目标检测数据集标注工具 CVAT 使用方法【转载】
目标检测数据集标注工具CVAT使用方法原文地址,RSMX-Blogwww.cnblogs.com/rsmx/CVAT在线网站(上传下载较慢,数据集较大时不建议使用):https://cvat.org/CVAT本地部署方法(Linux):https://zhuanlan.zhihu.com/p/388477205官网地址:https://www.cvat.ai/ 1.使用邮箱注册账号
- 2024-12-19图片碎片化展示 转载
转载:https://juejin.cn/post/7379856289487831074?searchId=20241219113502230C21C0C398CCF8302C今天刚好是周四呢,疯狂星期四快整起来。
- 2024-12-18【转载】Ansible - 基础应用
原作:https://www.cnblogs.com/keerya/p/7987886.htmlansible自动化运维工具实现了批量系统配置、批量程序部署、批量运行命令等功能。 使用yum安装我们需要先安装一个 epel-release 包,然后再安装我们的ansible即可。yuminstallepel-release-yyuminstallans
- 2024-12-14转载:【AI系统】计算图的调度与执行
在前面的内容介绍过,深度学习的训练过程主要分为以下三个部分:1)前向计算、2)计算损失、3)更新权重参数。在训练神经网络时,前向传播和反向传播相互依赖。对于前向传播,沿着依赖的方向遍历计算图并计算其路径上的所有变量。然后将这些用于反向传播,其中计算顺序与计算图的相反。基于计算
- 2024-12-14转载:【AI系统】计算图与自动微分
在前面的文章曾经提到过,目前主流的AI框架都选择使用计算图来抽象神经网络计算表达,通过通用的数据结构(张量)来理解、表达和执行神经网络模型,通过计算图可以把AI系统化的问题形象地表示出来。本文将会以AI概念落地的时候,遇到的一些问题与挑战,因此引出了计算图的概念来对神经网
- 2024-12-14转载:【AI系统】计算图原理
在前面的文章曾经提到过,目前主流的AI框架都选择使用计算图来抽象神经网络计算表达,通过通用的数据结构(张量)来理解、表达和执行神经网络模型,通过计算图可以把AI系统化的问题形象地表示出来。本文将会以AI概念落地的时候,遇到的一些问题与挑战,因此引出了计算图的概念来对神经网
- 2024-12-14转载:【AI系统】并行训练基本介绍
分布式训练是一种模型训练模式,它将训练工作量分散到多个工作节点上,从而大大提高了训练速度和模型准确性。虽然分布式训练可用于任何类型的AI模型训练,但将其用于大模型和计算要求较高的任务最为有利。本篇幅将围绕在PyTorch2.0中提供的多种分布式训练方式展开,包括并行训练,如:数
- 2024-12-14转载:【AI系统】计算图挑战与未来
目前主流的AI框架都选择使用计算图来抽象神经网络计算表达,通过通用的数据结构(张量)来理解、表达和执行神经网络模型,通过计算图可以把AI系统化的问题形象地表示出来。计算图与框架关系计算图回顾在AI框架中,其计算图的基本组成有两个主要的元素:1)基本数据结构张量和2)基本计
- 2024-12-14转载:【AI系统】模型剪枝
本文将介绍模型剪枝的概念、方法和流程,这是一种通过移除神经网络中的冗余或不重要参数来减小模型规模和提高效率的模型压缩技术。剪枝不仅可以减少模型的存储和计算需求,还能在保持模型性能的同时提高模型的泛化能力。我们将探讨剪枝的定义、分类、不同阶段的剪枝流程,以及多种剪枝
- 2024-12-14转载:【AI系统】模型转换基本介绍
模型转换的主要任务是实现模型在不同框架之间的流转。随着深度学习技术的发展,训练框架和推理框架的功能逐渐分化。训练框架通常侧重于易用性和研究人员的算法设计,提供了分布式训练、自动求导、混合精度等功能,旨在让研究人员能够更快地生成高性能模型。而推理框架则更专注于针对特
- 2024-12-14转载:【AI系统】模型转换流程
用户在使用AI框架时,可能会遇到训练环境和部署环境不匹配的情况,比如用户用Caffe训练好了一个图像识别的模型,但是生产环境是使用TensorFlow做预测。因此就需要将使用不同训练框架训练出来的模型相互联系起来,使用户可以进行快速的转换。模型转换主要有直接转换和规范式转换两
- 2024-12-14转载:【AI系统】卷积操作原理
卷积是神经网络里面的核心计算之一,它是一种特殊的线性运算。而卷积神经网络(CNN)是针对图像领域任务提出的神经网络,其受猫的视觉系统启发,堆叠使用卷积层和池化层提取特征。它在CV领域方面的突破性进展引领了深度学习的热潮。回到卷积本身,其变种丰富、计算复杂,神经网络运行时大部
- 2024-12-14转载:【AI系统】计算图的优化策略
除了前面提到的算子替换和算子前移等内容,本文内容将深入探讨计算图的优化策略,我们将细致分析图优化的其他重要内容,如改变数据节点的数据类型或存储格式来提升模型性能,以及优化数据的存储和访问方式以降低内存占用和数据访问时间。以上内容的理解和掌握,对于高效利用计算资源,提升算
- 2024-12-14转载:【AI系统】AI 框架基础介绍
什么是AI算法?什么是神经网络?神经网络有什么用?为什么神经网络需要训练?什么是模型?AI框架有什么用?AI框架能解决什么问题?上面的几个问题其实还挺有挑战的,也是本文需要回答的一个问题。下面来对一些基础概念进程澄清:首先深度学习是机器学习研究领域中的一种范式,而深度学习的概念源
- 2024-12-14转载:【AI系统】AI 框架作用
深度学习范式主要是通过发现经验数据中,错综复杂的结构进行学习。通过构建包含多个处理层的计算模型(网络模型),深度学习可以创建多个级别的抽象层来表示数据。例如,卷积神经网络CNN可以使用大量图像进行训练,例如对猫狗分类去学习猫和狗图片的特征。这种类型的神经网络通常从所采集图
- 2024-12-14转载:【AI系统】模型压缩基本介绍
随着神经网络模型的复杂性和规模不断增加,模型对存储空间和计算资源的需求越来越多,使得部署和运行成本显著上升。模型压缩的目标是通过减少模型的存储空间、减少计算量或提高模型的计算效率,从而在保持模型性能的同时,降低模型部署的成本。模型压缩的目标可以概括为以下几点:减少模