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3D引擎和渲染

三维引擎按可分为;按用途可分为;常见的有UE4、Unity3D;CAD工程用的三维引擎又分商用的还有开源的,商用的比较著名的有ACIS、ParaSolid;开源的有OCCT;这些三维引擎都是基于等底层之上构建的;他们才能真正意义上的三维引擎;而OpenGL与DirectX只能称得上是而主要有Three.js、Babylon.js、Cesium.js等,这些B端的三维引擎几乎基于WebGL而开发的三

#3d#图形渲染
混合专家模型 Mixture-of-Experts (MoE)

比如在MoE论文的一些实验中,作者采用了n=512,k=2的设定,也就是每次只会从512个专家网络中挑选两个来激活。每个专家模型都是相对独立的,可以根据任务的需求选择不同的模型架构。通过稀疏模型MoE扩大大语言模型的方法:以GLaM模型为例,它包含1.2T个参数,但实际上被激活的参数(activated parameters)只有97B,远少于GPT-3,也就是说,它是稀疏激活的MoE。第二个变动

#深度学习#python
【机器学习】推荐系统

推荐模型如何进行推荐将取决于您拥有的数据类型。如果您只拥有过去发生的交互数据,您可能有兴趣使用协作过滤。如果您有描述用户及其与之交互过的物品的数据(例如,用户的年龄、餐厅的菜系、电影的平均评价),您可以通过添加内容和上下文过滤,对当前给定这些属性下新交互的可能性进行建模。推荐系统中最为主流与经典的技术之一是(Collaborative Filtering),它是基于这样的假设:用户如果在过去对某些

#人工智能#深度学习#推荐算法
云计算(Cloud Computing)

结合起来交付给用户使用。企业的运营管理、决策分析都将基于云平台展开,人们将会过起一种“云上的日子”。它是一个系统、总体的概念、业务与技术融合的一体化概念,这一点对认识云很重要。从技术的角度来说,是将企业所有的服务器、存储等基础设施以及网络整合到统一的云平台上。在“云的世界”里,将。早期的云计算就是虚拟化主机上的分布式计算,现阶段的云计算,已经不单单是一种分布式计算,而是。等计算机技术混合演进并跃升

#云计算
Linux各个系统版本及区别(Ubuntu,CentOS..)

一、概览Linux的版本号分为两部分:内核版本和发行版本。内核版本:不包含外围程序GNU程序库和工具,命令行shell,图形界面的X Window系统和相应的桌面环境等发行版本1、Linux的内核版本内核版本指的是在Linus Torvalds领导下的开发小组开发出的系统内核的版本号,通常,内核版本号的第二位是偶数表示是稳定的版本,如2.6.25;是奇数表示有一些新的东西加入,是不稳定的测试版本,

#linux#ubuntu#centos
云计算(Cloud Computing)

结合起来交付给用户使用。企业的运营管理、决策分析都将基于云平台展开,人们将会过起一种“云上的日子”。它是一个系统、总体的概念、业务与技术融合的一体化概念,这一点对认识云很重要。从技术的角度来说,是将企业所有的服务器、存储等基础设施以及网络整合到统一的云平台上。在“云的世界”里,将。早期的云计算就是虚拟化主机上的分布式计算,现阶段的云计算,已经不单单是一种分布式计算,而是。等计算机技术混合演进并跃升

#云计算
深度学习代码环境配置(编译器, git, anaconda)

w64devkit 是 Windows 平台下使用的一个 C/C++ 跨平台编译环境。它可以在 Windows 上编译出能够在多个平台上运行的程序,例如:Windows, Linux, macOS。w64devkit 包含了大量的开源工具链和库,如。最近复现代码时需要编译源文件,总是报错,后来查验报错原因后,是由于电脑没能安装GCC。C 语言编译器用于把源代码编译成最终的可执行程序。它可以提供一个

#windows#深度学习#python +1
算法+数据结构 Python实现 + 图解

排序算法 Sorting algorithms插入排序 (Insertion sort)第n个元素依次比较前n-1个已排序好的数组元素直到插入相应位置平均时间复杂度:O(n²)空间复杂度:O(1)def insertion_sort(seq):for j in range(1, len(seq)):key = seq[j]i = j - 1while i >= 0 and seq[i] &g

#数据结构#排序算法#算法
NLP语言模型概览

Pre-trained Language Model(PLM)模型BERT 具有两种输出,一个是pooler output,对应的[CLS]的输出,以及sequence output,对应的是序列中的所有字的最后一层hidden输出。所以BERT主要可以处理两种,一种任务是分类/回归任务(使用的是pooler output),一种是序列任务(sequence output)

#语言模型#深度学习#人工智能
PySpark入门

1,通过pyspark进入pyspark单机交互式环境。这种方式一般用来测试代码。也可以指定jupyter或者ipython为交互环境。2,通过spark-submit提交Spark任务到集群运行。这种方式可以提交Python脚本或者Jar包到集群上让成百上千个机器运行任务。这也是工业界生产中通常使用spark的方式。3,通过zepplin notebook交互式执行。zepplin是jupyte

#大数据#spark#hadoop
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