机器 分布式sagemaker pytorch
性能测试-JMeter分布式测试及其详细步骤
性能测试概要 性能测试是软件测试中的一种,它可以衡量系统的稳定性、扩展性、可靠性、速度和资源使用。它可以发现性能瓶颈,确保能满足业务需求。很多系统都需要做性能测试,如Web应用、数据库和操作系统等。 性能测试种类非常多,有些概念也很相近: Load Testing Baseline Testing ......
华为云耀云服务器L实例-大数据学习-单台服务器配置伪分布式模式hadoop集群
华为云耀云服务器L实例-大数据学习-单台服务器配置伪分布式模式hadoop集群 产品官网:https://www.huaweicloud.com/product/hecs-light.html 今天我们采用可靠更安全、智能不卡顿、价优随心用、上手更简单、管理特省心的华为云耀云服务器L实例为例,演示单 ......
客户说|PolarDB分布式版助力韵达“客户管家”全面上线
韵达物流作为国内快递行业第一梯队的领军企业之一,在全国拥有近5千个加盟商、超过3万个门店网点,随着公司在枢纽转运中心、设备自动化智能化、运力运能提升。数字化信息化建设等核心资产方面的投入逐渐完善,客户管家便是其中的一个典型。 客户管家已于今年年初正式上线,借助后台强大的计算能力以及以客户体验为中心的 ......
pytorch转onnx中关于卷积核的问题
pytorch导出onnx过程中报如下错误: RuntimeError: Unsupported: ONNX export of convolution for kernel of unknown shape. 我报错的部分代码如下: def forward(self, input): n, c, ......
【Python机器学习课程设计】基于卷积神经网络的动物图像分类+数据分析
一、选题背景 在现代社会中,图像分类是计算机视觉领域的一个重要任务。动物图像分类具有广泛的应用,例如生态学研究、动物保护、农业监测等。通过对动物图像进行自动分类,可以帮助人们更好地了解动物种类、数量和分布情况,从而支持相关领域的决策和研究。本研究的目标是使用卷积神经网络(CNN)对动物图像进行分类。 ......
【Python机器学习课程设计】基于卷积神经网络的动物图像分类
恢复内容开始 一、选题背景 在现代社会中,图像分类是计算机视觉领域的一个重要任务。动物图像分类具有广泛的应用,例如生态学研究、动物保护、农业监测等。通过对动物图像进行自动分类,可以帮助人们更好地了解动物种类、数量和分布情况,从而支持相关领域的决策和研究。本研究的目标是使用卷积神经网络(CNN)对动物 ......
29.capability 配置参数解析与 分布式运行
目录 capability概述 capability配置 Selenium Grid简介 分布式运行 capability概述 Capabilities是WebDriver支持的标准命令之外的扩展命令(配置信息) 配置web驱动的属性,如浏览器名称、浏览器平台等。 结合Selenium Grid完成 ......
机器学习(1)概述
机器学习是人工智能的一个实现途径 深度学习是机器学习的一个方法发展而来的 人工智能的起点——达特茅斯会议,用机器来模仿人类学习 机器学习的应用场景非常多,涉及各个领域,如传统预测,图像识别,自然语言处理 机器学习是从数据中自动分析获得模型,并利用模型对未知数据进行预测 那么用来分析的数据,从历史数据 ......
图像识别的技术前沿:人工智能与机器学习的融合
图像识别的技术前沿在于人工智能(AI)与机器学习(ML)的融合。这种融合使得图像识别系统能够从大量数据中自动学习并识别出各种模式,从而在复杂和动态的环境中实现更高的准确性和鲁棒性。 机器学习在图像识别中发挥着越来越重要的作用。传统的图像识别方法通常依赖于手工制作的特征提取和特征匹配,而机器学习则通过 ......
基于 WinCC OA 构建分布式可视化平台
WinCC OA 的全称是:SIMATIC WinCC Open Architecture,是西门子工业自动化品牌SIMATIC系列的一部分。专门针对客户定制大型和/或复杂的应用以及需要满足特定系统需求和功能的项目等。 SIMATIC WinCC OA 代表: 面向对象支持不同的工程设计和灵活的工 ......
机器学习Machine Learning
附件5:课程教学大纲参考模板 (注:各学院可采用该模板,也可自设模板,但每个学院需使用统一模板) 《机器学习》教学大纲 Teaching(Course)Outline of Machine Learning 第一部分 大纲说明(宋体,四号加粗,居中) 1.课程代码:329021003 2.课程类型: ......
机器人运行学逆解常用三角函数方程求解
\(sin\left(\theta\right)=a\), 求 \(\theta\) \[\Longrightarrow\theta=atan2\left(a,\pm\sqrt{1-{a}^{2}}\right) \] \(cos\left(\theta\right) = a\),求 \(\thet ......
中间件 ZK分布式专题与Dubbo微服务入门 1-2 什么是分布式系统
0 课程地址 https://coding.imooc.com/lesson/201.html#mid=12660 1 重点关注 1.1 什么是分布式系统 2 课程内容 2.1 什么是分布式系统 令很多台计算机组成一个整体,一个整体一致对外并且处理同一请求 内部的每台计算机都可以相互通信 ( res ......
快速使用 Pytorch 的混合精度进行训练
使用混合精度的代码示例 以非常基础的训练代码片段为例: for epoch in range(epochs): model.train() for i, (images, labels) in enumerate(loader_train): images = images.to(device) l ......
机器学习-无监督机器学习-SVD奇异值分解-24
[POC] 1. 奇异值分解的本质 特征值分解只能够对于方阵提取重要特征, Ax=λx λ为特征值 x为对应的特征向量 奇异值分解可以对于任意矩阵; 注意看中间的矩阵是一个对角矩阵,颜色越深越起作用-值越大 颜色越浅越接近0 U是左奇异矩阵,V是右奇异矩阵,均是正交矩阵, 中间的Σ是对角阵,除对角线 ......
机器学习-无监督机器学习-主成分分析PCA-23
目录1. 降维的方式2. PCA的一般步骤3. 思想2 最小化投影距离4. Kernelized PCA 1. 降维的方式 对于维度灾难、数据冗余,这些在数据处理中常见的场景,我们不得不进一步处理,得到更精简更有价值的特征信息,所用的的各种方法的统称就是降维 特征抽取:叫做特征映射更合适。因为它的思 ......
【专题】2023康复机器人行业研究报告PDF合集分享(附原数据表)
原文链接:https://tecdat.cn/?p=34706 原文出处:拓端数据部落公众号 未来,康复趋势将会拓展至院外,特别是社区、居家等场景,数字化也将成为康复机器人发展的重要趋势。政策不断加码,支持康复医疗行业的发展和创新,同时催生了康复机器人市场的迅速增长和投资回暖。阅读原文,获取专题报告 ......
基于DID实现第三方应用的分布式身份登录
在我们掌握了DID的基础知识(还没有掌握DID基础知识?请先阅读我之前的关于DID的文章),构建DID平台的时候,DID的常见应用就是基于DID实现第三方平台的登录。接下来,我们假设已经构建了一个基础的DID平台,用长安链实现了DID文档的链上管理,并提供了DID钱包托管用户的公私钥和VC证书,建设 ......
【python机器学习课程设计】驾驶员睡意检测——机器模型训练
一.选题背景 驾驶员的疲劳和睡意是道路交通安全的重要隐患之一。据统计,疲劳驾驶导致的交通事故占比较高,甚至可能造成生命和财产的巨大损失。因此,开发一种有效的驾驶员睡意检测系统对于提高交通安全具有重要意义。 通过监测驾驶员的眼部数据等,可以建立一个机器学习模型来判断驾驶员是否处于疲劳或睡意状态。这样的 ......
不需要本地部署大模型,modelscope-agent加qwen-max免费搭建自己的定制机器人
最近阿里开源了通用大模型qwen-72b,正在为怎么本地化部署发愁,转眼看到提供了qwen-max相关接口的免费试用(据说就是基于qwen-72b大模型),这就来体验一番。 1.前期准备 开通阿里云灵积平台,并创建api-key 2.环境搭建 python:3.10+; pydantic 2.0以上 ......
如何用Redis构建分布式锁系统?
对常见的加锁场景的归纳,只涉及到了JVM的api锁和redis的分布式锁。其实也可以用zookeeper或者mysql,其他的以后在分享吧,其实最完美的还是老外那套saga状态机 解决分布式事务比较完美,缺点就是难度很大要用到领域驱动的思想,国内普遍用的贫血模型,切换到DDD还是需要些时间研究的,对 ......
Kafka-分布式安装
一、kafka是什么? Kafka是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统。Kafka具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据,具有高性能、持久化、多副本备份、横向扩展能力,适合在大规模消息处理场景中使用。 (1) 分布式系统 ......
Shell脚本中获取机器的日期和时间
要在Shell脚本中获取机器的日期和时间,可以使用内置的date命令。以下是如何在Shell脚本中使用date命令来获取机器的日期和时间的示例: echo "`date +"%Y%m%d %H:%M:%S"`"在这个示例中,我们使用了date命令和格式化字符串来获取当前日期和时间。%Y代表年份,%m ......
再看汇编和机器码
先看代码: 这里为了排版方便用的图片,也有行号,说明如下: 1. 80386的部分机器码如下: 其中 imm表示立即数 DDD表示用3位表示的目的寄存器标号, SSS表示用3位表示的源寄存器标号 机器码中将寄存器用三位表示,例如EDX: 010 EAX: 000 ECX: 001 因此,图中第三行代 ......
利用汇编代码获取计算机的机器码
原文链接:https://arvinhk.com/post/8.html 原文链接:https://arvinhk.com/post/8.htmlCString str; unsigned long s1,s2,s3,s4; __asm { mov eax,00h xor edx,edx cpuid ......
根据置信度计算正态分布的标准分位数
/** * 根据置信度计算正态分布的标准分位数 * * @param confidenceLevel 置信度 * @return 正态分布的标准分位数 */ public static double getZValue(Double confidenceLevel) { NormalDistribu ......
《人工智能专栏》专栏介绍 & 专栏目录 & Python与Python | 机器学习 | 深度学习 | 目标检测 | YOLOv5及其改进 | YOLOv8及其改进 | 关键知识点 | 各种工具教程
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机器学习-无监督机器学习-高斯混合模型-22
目录1.2. GMM 算法的一般流程3. 使用模型 1. 假设不同的簇数据来自于不同的高斯分布。或者换句话说,高斯混合模型就是当成数据集是由多个高斯分布混合而成的。这是这个模型的核心思想. 一维的gauss分布: 多变量(比如d个变量)高斯分布的概率密度函数: μ是一个n维向量, 对应着分布的均值 ......
【Python微信机器人】第六七篇: 封装32位和64位Python hook框架实战打印微信日志
目录修整 目前的系列目录(后面会根据实际情况变动): 在windows11上编译python 将python注入到其他进程并运行 注入Python并使用ctypes主动调用进程内的函数和读取内存结构体 调用汇编引擎实战发送文本和图片消息(支持32位和64位微信) 允许Python加载运行py脚本且支 ......
抖音直播机器人浏览器插件
这是我开发的一款浏览器插件,可以实现在直播间定时发送话术,以及监听直播间评论,对接AI客服系统进行自动回复。 实现效果 可以实时监听评论区内容,包括用户来了和点赞,以及用户发送的评论文本。调用我客服系统的接口,获取AI回复结果,再自动回复发送。 监听到的评论: 插件的配置页面: 可以设置忽略监听的昵 ......