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环境配置|GPUStack安装——GPUStack安装与配置指南

GPUStack是一个开源的GPU集群管理工具,支持跨平台部署AI模型。它兼容多种硬件架构(NVIDIA CUDA/AMD ROCm/华为Ascend),提供分布式推理、用户管理、监控等功能,并通过Docker容器化部署。安装需预装Python 3.8+和Docker,支持Linux/macOS/Windows系统。配置完成后,可通过Web界面(默认8080端口)管理AI模型服务,集成vLLM等推

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#python#GPU
人工智能|推荐系统——工业界的推荐系统之交叉

SENet 对离散特征做field-wise加权,如果有𝑚 个fields,那么权重向量是𝑚 维。FiBiNet可以理解为同时考虑了SENet 结合 Field 间特征交叉。之前提到过的召回、排序模型中的神经网络可以用任意网络结构;LHUC起源于语⾳识别,快⼿将LHUC应⽤在推荐精排,称作PPNet。深度交叉网络就是两个分支,一边是全连接,一边是交叉网络。线性模型预测是特征的加权和。交叉网络就

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#人工智能#机器学习
人工智能|深度学习——PlotNeuralNet简单教程

是一个强大的开源Python库,它专为简化和美化神经网络图的绘制而设计。

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#深度学习#人工智能
人工智能|预训练大模型——基于Ollama+AnythingLLM搭建本地私有知识库系统

AnythingLLM 是 Mintplex Labs 开发的一款可以与任何内容聊天的私人ChatGPT,是高效、可定制、开源的企业级文档聊天机器人解决方案。它能够将任何文档、资源或内容片段转化为大语言模型(LLM)在聊天中可以利用的相关上下文。AnythingLLM 支持多种文档类型(PDF、TXT、DOCX等),具有对话和查询两种聊天模式。

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#人工智能#RAG
人工智能|推荐系统——工业界的推荐系统之召回

离散特征可以用Embedding Layers,连续特征可以归一化、分桶等处理。Swing额外考虑重合的⽤户是否来⾃⼀个⼩圈⼦,两个⽤户重合度⼤,则可能来⾃⼀个⼩圈⼦,权重降低。简单负样本可以是全体物品(考虑非均匀采样打压热门物品)或者Batch内负样本。⽤户兴趣动态变化,⽽物品特征相对稳定,事先存储物品向量𝐛,线上现算⽤户向量𝐚。困难负样本主要考虑被召回,但是被排序淘汰的样本。一个物品的两个

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#人工智能
人工智能|机器学习——感知器算法原理与python实现

人工智能|机器学习——感知器算法原理与python实现

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#人工智能#机器学习#算法
人工智能|编程语言——基于python的网络爬虫爬取天气数据及可视化分析(Matplotlib、sklearn等)

在文中,我们旨在利用爬取的历史天气数据进行可视化分析。首先,我们选择了一个可靠的数据源,并使用Python编程语言和BeautifulSoup库实现了数据的爬取。接着,我们对原始数据进行了清洗和处理,包括缺失值的处理和数据格式转换。然后,我们采用了Matplotlib可视化工具,设计了多种图表类型,如折线图、柱状图和热力图,以展示历史天气数据的趋势和变化。通过分析结果,我们发现了不同时间段内温度、

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#人工智能#python#爬虫
人工智能 | 深度学习——图像数据处理

OpenCV扩大图像数据库由于无论使用何种算法和框架对神经网络进行训练,图片的数据量始终是一个决定训练模型好坏的重要前提。数据扩展是训练模型的一个常用手段,对于模型的鲁棒性以及准确率都有非常重要的帮助。1 图像的随机裁剪图片的随机裁剪是一个常用的扩大图像数据库的手段,好处是对于大多数的图片数据,进行模型之前都需变成统一的大小。虽图片的大小相同,但不同的裁剪位置却能够提供更多的数据...

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机器学习 | 算法模型 —— 回归:一元/多元/逻辑回归 (以深度学习框架TensorFlow实现)

0.线性回归的基本假定①所有解释变量之间互不相关(无多重共线性)②③假设变量(偏差)与随机变量不相关④随机扰动项满足正太分布⑤数据基本服从线性回归1.一元线性回归[数据计算方式]1.1 批量输入 and 批量计算下部程序中在进行最后的数值迭代过程中,使用的是批量计算的方式进行计算优点:一次性将所有数据加载到内存中,让计算模型在短时间内对数据进行处理缺点...

#回归#逻辑回归#机器学习
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