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菌】，一枚爱弹吉他的程序员。我热爱AI、热爱分享、热爱开源！ 这博客是我对学习的一点总结与记录。如果您也对 深度学习、机器视觉、算法、Python、C++ 感兴趣，可以关注我的动态，我们一起学习，一起进步~ 我的博客地址为：【AI 菌】的博客 我的Github项目地址是：【AI 菌】的Github
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Megatron-DeepSpeed是一个基于PyTorch的深度学习模型训练框架。它结合了两个强大的工具：Megatron-LM和DeepSpeed，可在具有分布式计算能力的系统上进行训练，并且充分利用了多个GPU和深度学习加速器的并行处理能力。可以高效地训练大规模的语言模型。 Megatron-LM是
自动化框架。降低了编写测试脚本的学习门槛，使得开发和测试能够轻松编写高质量的测试脚本。不少此类工具能够支持复杂的用户事件和精确控制事件执行的延时。为测试复杂应用场景提供了便利。 1.5.局限性 1.5.1.脚本测试局限性 最突出的问题就是软件的用户界面经常变化，因此测试人员更
text，一个简短的，纯粹的信息，通过状态码的文本描述，帮助人们理解该 HTTP 消息。 一个典型的状态行看起来像这样：HTTP/1.1 404 Not Found。 Headers 响应的HTTP headers遵循和任何其它header相同的结构：不区分大小写的字符串，紧跟着的冒号:
首先欢迎阅读我在华为云社区的第一篇文章 我的博客为www.zacarx.com你也可以直接百度Zacarx 同时我在哔哩哔哩也发布了很多视频，你也可以直接搜索Zacarx 如果你看到我发布的一些文章与视频，你肯定会发现我是学习安全的一名学生当然，不会编程的黑客不是好黑客，所以，我学习过一些前端知
引言 深度学习是一种新兴的技术，已经在许多领域中得到广泛的应用，如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。在深度学习中，深度学习框架扮演着重要的角色。Keras是一种广泛使用的深度学习框架，它在许多方面都有所改进，并且更加易于使用。 本文将详细介绍Keras，包括它的特点、架构、应用和未来发展趋势。
华为云“云上先锋”2021年度学习赛—EI&DevCloud，点我报名哦【赛事简介】华为云“云上先锋”2021年度学习赛—EI&DevCloud是由华为云发起的面向全国的开发者赛事，以“技术赋能、创新引领”为理念，通过线上学习+实践操作+丰厚奖品的形式，开发者可以了解华为前沿研发
Sorkine-Hornung 教授。他的工作涉及几何处理的各个方面，包括二维 / 三维几何的机器学习、基于物理的模拟、计算制造、几何能量和偏微分方程的数值方法，以及二维和三维的交互设计工具。他领导了广泛使用的几何处理库 libigl 的开发，该库获得了 2015 年的 SGP 软件奖。2020
融合的框架，旨在为用户提供完善的概率学习库，用于建立概率模型和应用贝叶斯推理。MindSpore深度概率学习的目标是将深度学习和贝叶斯学习结合，并能面向不同的开发者。具体来说，对于专业的贝叶斯学习用户，提供概率采样、推理算法和模型构建库；另一方面，为不熟悉贝叶斯深度学习的用户提供
绑定/解绑失败的原因有哪些？ 调用接口绑定/解绑失败，请根据隐私保护通话平台返回的API错误码排查问题原因。常见原因有以下几点： 号码格式填写错误，请根据接口文档修改号码格式； 携带的其他参数错误：如调用绑定接口时携带了不存在的放音文件等； 设置的绑定关系已存在导致绑定失败；解绑的绑定关系已被解绑导致解绑失败；
发生主备倒换的原因有哪些？ 主备倒换有以下几种可能的场景： 用户自行从DCS控制台界面发起“主备倒换”操作，切换主实例。 DCS检测到主备实例的主节点存在故障后，触发实例“主备倒换”操作。 例如，使用了keys等消耗资源的命令、日志老化批量删除日志，导致CPU超高，都会触发主备倒换。
📢本篇文章是博主强化学习（RL）领域学习时，用于个人学习、研究或者欣赏使用，并基于博主对相关等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记，若有不当和侵权之处，指出后将会立即改正，还望谅解。文章分类在👉强化学习专栏： 【强化学习】（33）---《离线策略修正分层强化学习（HIRO）算法》
数据清洗一直是一个令人头疼的问题，不管是在企业中，还是在学术的较新领域中，一个优秀的对脏乱差数据进行清洗的方案一定是不可或缺的。除了某些特定的需求外，经过预处理之后的结构化数据，应该满足以下特点：所有值都是数字–机器学习算法取决于所有数据都是数字。这意味着我们需要替换缺少的值，非数字值（在类别或
此功能的插件,也就是自动填充功能。 自动填充功能注意事项： 填充原理是直接给entity的属性设置值!!! 注解则是指定该属性在对应情况下必有值,如果无值则入库会是null MetaObjectHandler提供的默认方法的策略均为:如果属性有值则不覆盖,如果填充值为null则不填充
通过选择具有最大行动价值Q的边加上取决于所存储的先验概率P和该边的访问计数N（每次访问都被增加一次）的上限置信区间U来遍历树。展开叶子节点，通过神经网络来评估局面s；向量P的值存储在叶子结点扩展的边上。更新行动价值Q等于在该行动下的子树中的所有评估值V的均值。一旦MCTS搜索完成，返回局面s下的落子概率π。def
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