logo
publist
写文章

简介

该用户还未填写简介

擅长的技术栈

可提供的服务

暂无可提供的服务

安装docker和显卡支持

可以考虑将 `https://download.docker.com/linux/ubuntu` 替换为国内镜像源(如阿里云 `http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu`)。如果验证命令报错 `permission denied`,可以尝试在命令前加 `sudo` 运行,或者参考之前的指南,将你的用户添加到 `docker` 组中。为了避免每

#docker#容器#运维
具身智能学习路线

从零开始学习具身智能(Embodied AI),可以遵循一个由浅入深、理论与实践相结合的四阶段学习路线。这个领域是人工智能与机器人学的交叉前沿,核心是让智能体通过“身体”与环境进行实时交互。

#学习
DeepSpeed介绍

维度DeepSpeed 做了什么显存优化ZeRO 分片存储,消除冗余,节省 90%+ 显存训练加速3D 并行 + 混合精度 + 通信优化易用性基于 PyTorch 的轻量封装,只需改几行代码规模突破支持从单卡百亿到千卡万亿级模型训练简单来说,DeepSpeed 就是让大模型训练从"不可能"变成"可落地"的关键工具。像 GPT-3、BLOOM-176B 等知名大模型的训练背后,都有 DeepSpee

#自然语言处理
DeepSpeed介绍

维度DeepSpeed 做了什么显存优化ZeRO 分片存储,消除冗余,节省 90%+ 显存训练加速3D 并行 + 混合精度 + 通信优化易用性基于 PyTorch 的轻量封装,只需改几行代码规模突破支持从单卡百亿到千卡万亿级模型训练简单来说,DeepSpeed 就是让大模型训练从"不可能"变成"可落地"的关键工具。像 GPT-3、BLOOM-176B 等知名大模型的训练背后,都有 DeepSpee

#自然语言处理
SSD:单目多目标检测器

摘要我们提出了一种基于单一深度神经网络的图像目标检测方法。我们的方法名为SSD,将边界框的输出空间离散为一组默认的框,在每个特征映射位置上都有不同的纵横比和尺度。在预测时,网络为每个默认框中的每个对象类别的存在生成分数,并对该框进行调整以更好地匹配对象形状。此外,该网络结合了来自不同分辨率的多个特征映射的预测,从而自然地处理各种大小的对象。相对于需要对象建议的方法,SSD非常简单,因为它完全消..

#目标检测
目标检测透视变换数据增强包含label(yolov5格式)

# -*- coding:utf-8 -*-import cv2import numpy as npimport sysdef rad(x):return x * np.pi / 180def get_warpR():global anglex, angley, anglez, fov, W, H, r# 镜头与图像间的距离,21为半可视角,算z的距离是为了保证在此可视角度下恰好显示整幅图像z =

目标检测小实验框小黄人

创建数据集:from PIL import Imageimport randomimport numpy as npimport osdef Paste(img1,img2):# 加载底图base_img = Image.open(os.path.join('/home/lhq/PycharmProjects/untitled/datasets',img1))...

#目标检测
具身智能学习路线

从零开始学习具身智能(Embodied AI),可以遵循一个由浅入深、理论与实践相结合的四阶段学习路线。这个领域是人工智能与机器人学的交叉前沿,核心是让智能体通过“身体”与环境进行实时交互。

#学习
vscode通过ssh连接

1. 点击 VS Code 左下角 **><** 图标 → **Connect to Host...** → **Add New SSH Host...**。2. 点击 **File → Open Folder**,输入远程服务器上的工程路径(如 `/home/ubuntu/project`)。- **网络**:本地能通过 SSH 连接到远程服务器(检查 `ssh user@ip` 是否成功)。-

#vscode#ssh#ide
    共 52 条
  • 1
  • 2
  • 3
  • 6
  • 请选择