accelerate最核心的价值是简化大模型训练 / 推理的硬件适配，它抽象了不同硬件（单卡、多卡、CPU、TPU、GPU 混合精度）的底层差异，让你用一套代码就能在任意硬件环境下运行，不用针对不同设备写不同的逻辑。硬件适配自动化：不管你是用单张 GPU、多张 GPU（单机多卡 / 多机多卡）、CPU，还是 TPU，甚至是低显存的显卡，accelerate 都能自动适配，比如自动做模型分片、内存优

Ipopt（Interior Point OPTimizer）是一个用于求解非线性优化问题的开源软件包。它特别适用于大规模的非线性规划（NLP）问题。

在 LaTeX 里，tabularx 是一个很实用的包，它能够创建宽度固定的表格，而且可以自动对列宽进行调整。\newcolumntype{L}{>{\raggedright\arraybackslash}X} % 左对齐\newcolumntype{C}{>{\centering\arraybackslash}X} % 居中对齐\newcolumntype{R}{>{\raggedleft\ar

vba代码如下：Sub 合并当前工作簿下的所有工作表()Application.ScreenUpdating = FalseFor j = 1 To Sheets.CountIf Sheets(j).Name <> ActiveSheet.Name ThenX = Range("A65536").End(xlUp).R

R语言中的滚动函数

模块提供了常用的非监督聚类算法。该模块中每一个聚类算法都有两个变体: 一个是类(class)另一个是函数(function)。类实现了fit方法来从训练数据中学习聚类；对类来说，训练过程得到的标签数据可以在属性 labels_ 中找到。函数接受训练数据返回对应于不同聚类的一个整数标签数组。1.n_clusters：整形，默认=8 ，生成的聚类数，即产生的质心（centroids）数。2.max_i

KNN算法是有监督学习中的分类算法，它是一种非参的，惰性的算法模型。非参的意思并不是说这个算法不需要参数，而是意味着这个模型不会对数据做出任何的假设，与之相对的是线性回归（我们总会假设线性回归是一条直线）。也就是说KNN建立的模型结构是根据数据来决定的，这也比较符合现实的情况，毕竟在现实中的情况往往与理论上的假设是不相符的。惰性的意思是指模型在使用前不会被训练，只有当使用的时候才会被训练。KNN算

文章目录设置下载源利用conda创建python3.5的环境安装tensorflow_gpu1.15.0首先我们需要安装anaconda,这个需要读者自动解决。设置下载源在windows系统自己用户的目录下面新建一txt文件，更名为.condarc，写入以下信息channels:- defaultsshow_channel_urls: truedefault_channels:- https://

在jupyter notebook或者pycharm中显示数据框时都被自动压缩了，如果想显示全部的行或列可以通过下面的方法解决：#显示所有列import pandsa as pdpd.set_option('display.max_columns', None)#显示所有行pd.set_option('display.max_rows', None)#设置value的显示长度为100，默认为50p

Adam算法的发展经历了：SGD->SGDM->SGDNA->AdaGrad->AdaDelta->Adam->Adamax的过程。它是神经网络优化中的常用算法，在收敛速度上比较快，比SGD对收敛速度的纠结上有了很大的改进。但是该算法的学习率是不断减少的，可能收敛不到真正的最优解，实践中经常是前期Adam，后期SGD进行优化。