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深度学习在语音识别中的应用：让机器“听懂”你的声音
深度学习在语音识别中的应用：让机器“听懂”你的声音 语音识别，顾名思义，就是让机器能够理解人类的语音，并将其转化为文字或指令。这项技术已经广泛应用于我们的生活中，例如智能手机上的语音助手、智能音箱、语音输入法等等。深度学习技术的兴起，...
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RTX 3080微调7B LLM OOM？显存优化技巧助你一臂之力
老哥你好！看到你的困扰，我完全理解。在本地用消费级GPU微调LLM，遇到显存OOM（Out Of Memory）是常有的事，尤其是在尝试7B这样规模的模型时。你遇到的情况， 并非你的操作“不对” ，而是10GB显存的RTX 3080在面对...
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如何选择适合自己的深度学习框架：从入门到精通，找到你的最佳搭档
如何选择适合自己的深度学习框架：从入门到精通，找到你的最佳搭档 深度学习已经成为人工智能领域的核心技术，而深度学习框架则是构建和训练模型的基石。市面上琳琅满目的框架，从 TensorFlow 到 PyTorch，再到 Keras 和 ...
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数据库加解密方案的性能评估：实战案例分析与优化建议
数据库加解密方案的性能评估：实战案例分析与优化建议 数据库安全是所有企业都非常重视的问题，而数据加解密作为一项重要的安全措施，其性能表现直接影响着系统的整体效率。选择合适的加解密方案，并进行有效的性能评估，至关重要。本文将结合实际案例...
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实时流处理与机器学习：赋能广告效果预测的实践路径
在当今数字营销高速迭代的时代，广告效果的实时预测与智能推荐已成为提升投放效率和ROI的关键。对于正在评估如何将实时流处理（Real-time Stream Processing）技术应用于业务场景的技术团队而言，结合机器学习模型实现广告效...
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TensorFlow 和 PyTorch：深度学习图像识别框架的实战指南
TensorFlow 和 PyTorch：深度学习图像识别框架的实战指南 深度学习在图像识别领域取得了巨大的成功，例如人脸识别、物体检测、图像分类等任务。而 TensorFlow 和 PyTorch 是目前最流行的两个深度学习框架，它...
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PoW 机制下，如何有效降低哈希算力的能耗？
在 PoW（Proof of Work，工作量证明）机制下，降低哈希算力的能耗一直都是个棘手的问题。算力消耗带来的高昂电力成本和环境影响，时刻挑战着 PoW 机制的可持续发展。 那如何有效降低 PoW 机制下的能耗呢？这里有几个可行的...
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使用Nsight Compute深入分析CUDA程序中的共享内存Bank Conflict
1. 什么是共享内存Bank Conflict？ 在CUDA编程中，共享内存（Shared Memory）是GPU每个线程块（Block）中线程共享的高速内存。共享内存被划分为多个Bank，每个Bank可以被同时访问。然而，当多个线程...
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深度学习框架中的自动混合精度训练优势
在当今的人工智能和深度学习领域，随着数据集规模和复杂性的增加，传统的全精度（FP32）训练方法面临着计算资源不足的问题。为了应对这一挑战，自动混合精度（AMP）技术应运而生，它允许我们在保持高模型准确率的同时，提高计算效率。 什么是自...
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如何选择适合自己的迁移学习模型？
如何选择适合自己的迁移学习模型？ 迁移学习（Transfer Learning）是近年来机器学习领域备受关注的一个方向，它允许我们利用已有的知识来解决新的问题。简单来说，就是将一个模型在某个特定领域学习到的知识迁移到另一个领域，从而提...
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移动应用优化的最佳实践：从代码到用户体验的全面提升
移动应用优化的最佳实践：从代码到用户体验的全面提升 移动应用市场竞争日益激烈，一款优秀的应用不仅需要功能强大，更需要拥有流畅的用户体验和稳定的性能。移动应用优化是一个复杂的过程，涉及到代码、资源、网络、UI等多个方面。本文将分享一些最...
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探索CUDA编程中内存管理策略对深度学习模型训练速度的影响
引言 在深度学习领域，CUDA编程为我们提供了强大的计算能力，然而，内存管理的策略直接影响到训练速度和模型性能。本文将探讨CUDA编程中内存管理策略如何影响深度学习模型的训练速度。 CUDA内存管理简介 CUDA内存管理分为主...
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构建高效的推荐系统模型部署流程：从“原始”到自动化MLOps实践
构建高效的推荐系统模型部署流程：从“原始”到自动化MLOps实践 你是否也曾为推荐系统模型的部署流程感到头疼？每次新模型上线，都需要手动打包、上传、配置服务；A/B测试的流量控制，还得后端硬编码实现。随着模型数量和迭代频率的增加，这种...
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智联万物，更新无忧：大规模物联网边缘AI模型安全OTA体系深度解析与实践
在浩瀚的物联网世界里，边缘设备正变得越来越“聪明”，它们不再仅仅是数据采集器，更是AI模型运行的“战场”。想象一下，成千上万、甚至上百万台部署在全球各地的摄像头、传感器或智能设备，它们承载着各种AI模型，从目标识别到预测性维护。但AI模型...
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零知识证明：不同中心化身份认证协议的可扩展性大比拼
最近在研究不同类型的中心化身份认证协议，尤其关注基于零知识证明（Zero-Knowledge Proof， ZKP）的方案。这玩意儿听着高大上，但实际应用起来，可扩展性是个大问题！ 我琢磨着，把几种常见的中心化身份认证协议和基于零知识...
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如何设置Chrome浏览器的启动参数以减少内存占用？
在Chrome浏览器中，通过设置一些启动参数可以有效减少内存占用。要实现这一目的，用户可以在快捷方式的属性中添加命令行选项。例如，在目标字段后面加上--purge-memory-button --disable-gpu-compositi...
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如何在PyTorch中使用Apex进行混合精度训练以提高模型效率？
引言 随着深度学习技术的发展，越来越多的研究和应用开始关注计算资源的优化。在这方面， 混合精度训练（Mixed Precision Training） 作为一种高效的方法，可以显著加快模型训练速度，并减少内存占用。而NVIDIA推出的...
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如何为旅行商问题（TSP）找到近似解决方案？
旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）是一个著名的NP完全问题，它描述了一个这样的场景：给定一个城市列表和一个距离矩阵，求从一个城市出发，经过其他所有城市且只经过一次，最��返回出发城市的最短路径。 ...
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实时事件流处理瓶颈攻克指南：赋能高并发个性化推荐
突破实时事件流处理瓶颈：赋能高并发个性化推荐的实践之路 作为后端工程师，我们常常面临一个棘手的问题：当系统需要处理海量实时事件流时，尤其在数据清洗和聚合环节，性能瓶颈会如影随形。用户提出的痛点——“数据写入和读取的性能问题不解决，再好...
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如何提升TensorFlow自定义操作的性能瓶颈？
在机器学习和深度学习的训练过程中，性能的瓶颈往往来自于自定义操作的实现。这篇文章将深入探讨如何提升TensorFlow中自定义操作的性能，并将提供一些实用的方法和建议，助力开发者优化训练效率。 1. 理解操作的性能瓶颈 我们需要对...