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英特尔组建AI芯片 “复仇者联盟“:苹果谷歌悍将加盟剑指英伟达

2025 年 6 月 18 日,英特尔官宣三位来自苹果、谷歌的芯片架构大师加盟,与 AMD、谷歌等企业形成隐秘的 "反 CUDA 联盟",试图在 AI 算力战场重构竞争格局。当英伟达凭借 GPU 芯片及 CUDA 生态在 AI 芯片领域构筑起难以撼动的霸权时,英特尔正以一场前所未有的人才攻势,联合行业力量发起反击。2025 年 6 月 18 日,英特尔官宣三位来自苹果、谷歌的芯片架构大师加盟,与

#人工智能
hdWGCNA:单细胞WGCNA分析方法

该表由三列组成:gene_name: 存储基因的符号或 ID,module: 存储基因的模块分配,color: 存储每个模块的颜色映射,用于许多下游绘图步骤。简而言之,模块特征基因是通过对包含每个模块的基因表达矩阵的子集执行主成分分析 (PCA) 来计算的。WGCNA 和 hdWGCNA 的一般要求是选择无标度拓扑模型拟合大于或等于 0.8 的最低软阈值,因此在这种情况下,我们选择9为软阈值。无论

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#数据库#服务器#java
hdWGCNA:单细胞WGCNA分析方法

该表由三列组成:gene_name: 存储基因的符号或 ID,module: 存储基因的模块分配,color: 存储每个模块的颜色映射,用于许多下游绘图步骤。简而言之,模块特征基因是通过对包含每个模块的基因表达矩阵的子集执行主成分分析 (PCA) 来计算的。WGCNA 和 hdWGCNA 的一般要求是选择无标度拓扑模型拟合大于或等于 0.8 的最低软阈值,因此在这种情况下,我们选择9为软阈值。无论

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#数据库#服务器#java
ChatGPT 背后的数学

ChatGPT是由OpenAI开发的语言模型,它使用深度学习在自然语言中生成类似人类的响应。它基于转换器架构,并在大量文本数据语料库上进行训练,以生成连贯且有意义的答案。ChatGPT 背后的数学很复杂,涉及几种深度学习技术。image.png。

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#人工智能
Docker(单机Kafka安装)

我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT、XLNet等,以其强大的语言理解和生成能力,正在改变我们对人工智能的认识。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。作为普通人,入局大模型时代需要持续学习和实践,不断提高

#docker#kafka#容器
Docker(单机Kafka安装)

我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT、XLNet等,以其强大的语言理解和生成能力,正在改变我们对人工智能的认识。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。作为普通人,入局大模型时代需要持续学习和实践,不断提高

#docker#kafka#容器
2025年全网最深入讲解大模型备案

对于涉及知识产权和个人信息的语料,还应当设置专门的负责人和管理策略,在使用之前注意该语料是否存在侵犯他人权利的情况,并与相关方提前协商,告知有关风险或取得其授权同意,并取得正式性的记录文件;因此,在《AIGC安全要求》中,重点突出了芯片、软件、工具、算力等方面在供应链安全方面的合规要求,也是对于中国企业在采购、研发、使用、出口相关服务和产品的同时,需要从业务连续性、稳定性的角度,做好对供应链方面的

#人工智能
最新爆料!LLM太笨重了,需要微型化

Luca 还是 Lightning AI的首席技术官,他们团队提供了一个PyTorch友好的训推平台,其中很多客户更大的诉求就是:想尽可能优化每一份资源的使用。而 PyTorch 在这方面是革命性的,它把 Python 的易用性、快速迭代能力,以及那种‘先干起来’的精神,带进了神经网络、反向传播和 GPU 计算的世界。首先,不管是大洋彼岸的OpenAI、Anthropic,还是国内的通义千问、智谱

#人工智能
常见文本分类模型

这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT、XLNet等,以其强大的语言理解和生成能力,正在改变我们对人工智能的认识。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。作为普通人,入局大模型时代需要持续学习和实践,不断提高自己的技能和认知水平,同时也需要有责任感和伦理意识,为人工智能的健康发展贡献力量。在每一个时间步长上的隐藏状态,对每一个时间步长

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#分类#人工智能#数据挖掘
常见文本分类模型

这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT、XLNet等,以其强大的语言理解和生成能力,正在改变我们对人工智能的认识。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。作为普通人,入局大模型时代需要持续学习和实践,不断提高自己的技能和认知水平,同时也需要有责任感和伦理意识,为人工智能的健康发展贡献力量。在每一个时间步长上的隐藏状态,对每一个时间步长

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#分类#人工智能#数据挖掘
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