如何基于CANN进行训练优化

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

【学习指引】华为云微认证学习、实验及考试注意事项

华为云微认证学习、实验及考试注意事项指引，帮助您更好的完成在线认证。

HDLBits 系列（4）如何设计一定不会产生Latch的组合逻辑？

目录 抛砖引玉 个人总结 麻烦的设计 抛砖引玉 假设您正在建立一个电路来处理游戏的PS / 2键盘的扫描代码（scancodes）。给定收到的扫描码（scancodes）的最后两个字节，您需要指示是否已按下键盘上的箭头键之一。这涉及到相当简单的映射，可以将其实现为具

MoE-LLM：开启大模型终身学习的可能性

mysql--存储过程实战

//CREATE PROCEDURE 名称（参数列表） BEGIN SQL语句块END//delimiter ; 注意： 存储名称的参数列必须总是存在。如果没有参数，也该使用一个空参数列()。每个参数默认都是一个IN参数。参数类型要改变，可在参数名之前使用关键词 OUT或INOUT 二、创建存储过程

机器学习4-模型迭代

最后，到图中“计算参数更新”部分。机器学习系统就是在此部分检查损失函数的值，并更新和，即为 和生成新值。 假设这个神秘的绿色框会产生新值，而该值又产生新的参数。这种学习过程会持续迭代，直到该算法发现损失已经降到最低，此时得到一个较好的模型，保存此时的模型参数。 通常，

深度实践OpenStack:基于Python的OpenStack组件开发—3.2.4　构造随机张量

生成标准均匀分布的随机变量。标准均匀分布在上的概率都相同。函数torch.rand() 的参数和函数torch.ones() 的参数类似，传入生成张量的大小；函数torch.rand_like() 的参数和函数torch.ones_like() 的参数类似，构造出和传入张量相同大小的随机张量。例如： torch

【《机器学习》周志华学习笔记1.1-1.2】~什么是“机器学习”？机器学习有哪些基本概念？

同时可以对其进行聚类分析：比如把猫分为：橘猫，波斯猫....聚类分析有利于进一步学习，找到潜在规律，这些规律我们事先并不知道。 根据训练数据是否有标记：“监督学习”+“无监督学习” 监督学习代表：分类和回归；无监督学习代表：聚类 训练的目的是解决未知情况，对于“新样本”的认识能力，也就是“泛化”能力

昇思——nn模块总览

虽然说这个网络算不上深度神经网络，但也是具有基本规模。在监督学习的问题中，我们只需要将图中的中间层换成多几个具有特征的层，包括卷积层，池化层，连接层等，就可以形成一个普通的深度神经网络了。 MindSpore作为一款开源的深度学习框架，它的很大一个目的就是降低AI开发的门槛，同时减轻深度学习专

共享内存进阶指南：深入学习mmap和shm*的用法与技巧

/* Last change time */ pid_t shm_cpid; /* PID of creator */ pid_t shm_lpid; /* PID of last shmat(2)/shmdt(2)

关于粘包的解决方法

sockaddr_in clt_addr;//IPV4套接字结构体--客户端 int optvar;//地址复用使用的参数 pid_t pid;//子进程PID socklen_t addr_len; signal(SIGUSR1,handle);//注册新号和处理函数

全连接神经网络

偏置通过增加一个常数因子从而提供线性模型模拟直线族的能力。   感知机的参数更新规则通过求解梯度得到，其中 η\etaη 用于调整感知机的学习率，以确定感知机错误时的学习幅度。参数 xix_ixi​ 是对应的第 i 个学习样本，而 Δyi\Delta y_iΔyi​ 则是对应预测值与真实值的误差，以二分类为例，预测正确时

Go学习笔记

返回的值赋值给某个变量，程序就可以使用这个返回值了。 函数参数     func printLing(n int) {// 形式参数 1个参数      函数体 }     func add(a, b int) { // 形式参数 2个参数     fmt.Println(a + b)  

机器学习《Machine Learning1》----机器学习经典总结：入门必读

出模式指引业务的改善。大部分数据挖掘中的算法是机器学习的算法在数据库中的优化。 统计学习 统计学习近似等于机器学习。统计学习是个与机器学习高度重叠的学科。因为机器学习中的大多数方法来自统计学，甚至可以认为，统计学的发展促进机器学习的繁荣昌盛。例如著名的支持向量机算法，就是源自统计

IoT 开发，我们需要学习哪些内容

将使用它来设计和开发有趣而又实用的物联网设备，并在这个过程中学习编程和计算机硬件知识。此外，你将学习如何设置树莓派的环境，安装和运行 Linux 操作系统，并在树莓派上编写和执行一些基本的 Python 代码。你还将学习如何使用面向树莓派的基于 Python 的 IDE（集成开发环境）以及如何在该设备上跟踪和调试