- 本文介绍了如何搭建NVIDIA Sky黑客松环境。 本文介绍了如何搭建NVIDIA Sky黑客松环境。
- 本文介绍了如何搭建NVIDIA Sky黑客松环境。 本文介绍了如何搭建NVIDIA Sky黑客松环境。
- 本文介绍了如何搭建NVIDIA Sky黑客松环境。 本文介绍了如何搭建NVIDIA Sky黑客松环境。
- 本文使用AI梯度下降算法，通过处理永劫无间这款游戏的数据样本，来求解振刀最佳延时的问题。 本文使用AI梯度下降算法，通过处理永劫无间这款游戏的数据样本，来求解振刀最佳延时的问题。
- REFRoofline Model与深度学习模型的性能分析 - 知乎Roofline: An Insightful Visual Performance Model for Floating-Point Programs and Multicore Architectures https://people.eecs.berkeley.edu/~kubitron/cs252/handouts... REFRoofline Model与深度学习模型的性能分析 - 知乎Roofline: An Insightful Visual Performance Model for Floating-Point Programs and Multicore Architectures https://people.eecs.berkeley.edu/~kubitron/cs252/handouts...
- TensorFlow 模型训练完成后，通常会通过frozen过程保存一个最终的pb模型。保存的pb模型是以GraphDef数据结构保存的，可以序列化保存为二进制pb模型或者文本pbtxt模型。GraphDef本质上是一个DAG有向无环图，里面主要是存放了一个算子node list，每个算子具有名称，attr等内容，以及通过input包含了node之间的连接关系。整个GraphDef的输入节点... TensorFlow 模型训练完成后，通常会通过frozen过程保存一个最终的pb模型。保存的pb模型是以GraphDef数据结构保存的，可以序列化保存为二进制pb模型或者文本pbtxt模型。GraphDef本质上是一个DAG有向无环图，里面主要是存放了一个算子node list，每个算子具有名称，attr等内容，以及通过input包含了node之间的连接关系。整个GraphDef的输入节点...
- 今天课程的内容主要讨论了如何对一些模拟进行求解，以及对应的方法：Single Particle SimulationRigid body simulationFluid simulation 一、Single Particle Simulation这种方法是通过研究模拟单个粒子在速度场中的运动情况（速度场指的就是一种函数，在任意时刻t和位置x，都有对应的速度取值v(x,t)：而速度v(x,t... 今天课程的内容主要讨论了如何对一些模拟进行求解，以及对应的方法：Single Particle SimulationRigid body simulationFluid simulation 一、Single Particle Simulation这种方法是通过研究模拟单个粒子在速度场中的运动情况（速度场指的就是一种函数，在任意时刻t和位置x，都有对应的速度取值v(x,t)：而速度v(x,t...
- 本系列文章是对百度提出的RocketQA系列搜索技术相关论文（RocketQA[1]、PAIR[2]、RocketQAv2[3]）的解析，主要探寻深度学习时代检索技术的瓶颈与技术方向。本文是对RocketQAv2论文的解析，RocketQAv2的基本思路是联合训练召回模型（Retriever）和精排模型（Re-ranker），提出了一个名为动态列表蒸馏（dynamic listwise disti 本系列文章是对百度提出的RocketQA系列搜索技术相关论文（RocketQA[1]、PAIR[2]、RocketQAv2[3]）的解析，主要探寻深度学习时代检索技术的瓶颈与技术方向。本文是对RocketQAv2论文的解析，RocketQAv2的基本思路是联合训练召回模型（Retriever）和精排模型（Re-ranker），提出了一个名为动态列表蒸馏（dynamic listwise disti
- 本系列文章是对百度提出的RocketQA系列搜索技术相关论文（RocketQA[1]、PAIR[2]、RocketQAv2[3]）的解析，主要探寻深度学习时代检索技术的瓶颈与技术方向。本文是对PAIR论文的解析，PAIR主要研究约束dual-encoder中正负answer样本之间的embedding距离，优化answer的embedding空间，增加模型使用阶段对于answer样本之间的区分度， 本系列文章是对百度提出的RocketQA系列搜索技术相关论文（RocketQA[1]、PAIR[2]、RocketQAv2[3]）的解析，主要探寻深度学习时代检索技术的瓶颈与技术方向。本文是对PAIR论文的解析，PAIR主要研究约束dual-encoder中正负answer样本之间的embedding距离，优化answer的embedding空间，增加模型使用阶段对于answer样本之间的区分度，
- 对于n维向量随机变量X，估计出其n×n维协方差矩阵，计算该矩阵的特征向量和特征值，用特征值由大到小排列特征向量构成一个变换矩阵A，每一行对应一个特征向量。K-L变换，称为最佳正交变换，或者主成分变换，Y=AX，反变换为X=BY，B是A的转置矩阵。根据滤波需要设置Y中的某些分量为零，计算反变换X’=BY’，此时X’就是所需要的滤波结果。 对于n维向量随机变量X，估计出其n×n维协方差矩阵，计算该矩阵的特征向量和特征值，用特征值由大到小排列特征向量构成一个变换矩阵A，每一行对应一个特征向量。K-L变换，称为最佳正交变换，或者主成分变换，Y=AX，反变换为X=BY，B是A的转置矩阵。根据滤波需要设置Y中的某些分量为零，计算反变换X’=BY’，此时X’就是所需要的滤波结果。
- python 数据分析k-means聚类分析 python 数据分析k-means聚类分析
- 本系列文章是对百度提出的RocketQA系列搜索技术相关论文（RocketQA[1]、PAIR[2]、RocketQAv2[3]）的解析，主要探寻深度学习时代检索技术的瓶颈与技术方向。本文是对RocketQA[1]论文的解析，RocketQA主要研究基于稠密向量的文章搜索召回技术，通过优化模型训练时负采样的过程，以及扩充、优化训练数据的方式，解决经典双塔模型在训练过程和数据样本中存在的问题。 本系列文章是对百度提出的RocketQA系列搜索技术相关论文（RocketQA[1]、PAIR[2]、RocketQAv2[3]）的解析，主要探寻深度学习时代检索技术的瓶颈与技术方向。本文是对RocketQA[1]论文的解析，RocketQA主要研究基于稠密向量的文章搜索召回技术，通过优化模型训练时负采样的过程，以及扩充、优化训练数据的方式，解决经典双塔模型在训练过程和数据样本中存在的问题。
- Deep Learning Chapter01：机器学习中线性代数好久不见，大家好，我是北山啦。机器学习当中需要用到许多的数学知识，如今博主又要继续踏上深度学习的路程，所以现在在网上总结了相关的考研数学和机器学习中常见相关知识如下，希望对大家有所帮助。 线性代数 行列式1.行列式按行（列）展开定理(1) 设A=(aij)n×nA = ( a_{{ij}} )_{n \times n}A=(a... Deep Learning Chapter01：机器学习中线性代数好久不见，大家好，我是北山啦。机器学习当中需要用到许多的数学知识，如今博主又要继续踏上深度学习的路程，所以现在在网上总结了相关的考研数学和机器学习中常见相关知识如下，希望对大家有所帮助。 线性代数 行列式1.行列式按行（列）展开定理(1) 设A=(aij)n×nA = ( a_{{ij}} )_{n \times n}A=(a...
- 随着深度学习领域带来的技术性突破，人工智能（artificial intelligence，AI）无论在科研还是在产业应用方面都取得了快速的发展。人工智能算法一般以深度学习算法为主，需要大量的矩阵乘加运算，对大规模并行计算能力有很高的要求，CPU和传统计算架构无法满足对于并行计算能力的需求，需要特殊定制的芯片，也就孕育了AI芯片。 随着深度学习领域带来的技术性突破，人工智能（artificial intelligence，AI）无论在科研还是在产业应用方面都取得了快速的发展。人工智能算法一般以深度学习算法为主，需要大量的矩阵乘加运算，对大规模并行计算能力有很高的要求，CPU和传统计算架构无法满足对于并行计算能力的需求，需要特殊定制的芯片，也就孕育了AI芯片。
- 关于傅里叶变换最重要的两个概念：时域与频域。以时间作为参照来观察动态世界的方法我们称其为时域分析，而频域是什么呢，它是描述信号在频率方面特性时用到的一种坐标系，频域图显示了在一个频率范围内每个给定频带内的信号量。贯穿时域与频域的方法之一就是大名鼎鼎的**傅里叶分析**，它可以分为傅里叶级数和傅里叶变换，傅里叶变换也就是我们这一部分要说的东西 关于傅里叶变换最重要的两个概念：时域与频域。以时间作为参照来观察动态世界的方法我们称其为时域分析，而频域是什么呢，它是描述信号在频率方面特性时用到的一种坐标系，频域图显示了在一个频率范围内每个给定频带内的信号量。贯穿时域与频域的方法之一就是大名鼎鼎的**傅里叶分析**，它可以分为傅里叶级数和傅里叶变换，傅里叶变换也就是我们这一部分要说的东西
上滑加载中
推荐直播
-
HDC深度解读系列 - Serverless与MCP融合创新，构建AI应用全新智能中枢2025/08/20 周三 16:30-18:00
张昆鹏 HCDG北京核心组代表
HDC2025期间，华为云展示了Serverless与MCP融合创新的解决方案，本期访谈直播，由华为云开发者专家(HCDE)兼华为云开发者社区组织HCDG北京核心组代表张鹏先生主持，华为云PaaS服务产品部 Serverless总监Ewen为大家深度解读华为云Serverless与MCP如何融合构建AI应用全新智能中枢
回顾中 -
关于RISC-V生态发展的思考2025/09/02 周二 17:00-18:00
中国科学院计算技术研究所副所长包云岗教授
中科院包云岗老师将在本次直播中，探讨处理器生态的关键要素及其联系，分享过去几年推动RISC-V生态建设实践过程中的经验与教训。
回顾中 -
一键搞定华为云万级资源，3步轻松管理企业成本2025/09/09 周二 15:00-16:00
阿言 华为云交易产品经理
本直播重点介绍如何一键续费万级资源，3步轻松管理成本，帮助提升日常管理效率！
回顾中
热门标签