分布式机器学习(distributed machine learning)，是指利用多个计算/任务节点（Worker）协同训练一个全局的机器学习/深度学习模型（由主节点(Master)调度）。需要注意的是，分布式机器学习和传统的HPC领域不太一样。传统的HPC领域主要是计算密集型，以提高加速比为主要目标。而分布式机器学习还兼具数据密集型特性，会面临训练数据大（单机存不下）、模型规模大的问题。此外，

YOLOV5-断点训练/继续训练。

计算量对应我们之前的时间复杂度，参数量对应于我们之前的空间复杂度，这么说就很明显了也就是计算量要看网络执行时间的长短，参数量要看占用显存的量注意全大写，是floating point operations per second的缩写，意指每秒浮点运算次数，理解为计算速度。是一个衡量硬件性能的指标。注意s小写，是floating point operations的缩写（s表复数），意指浮点运算数，理

博主根据在机器学习岗位上的一些面试的经验，总结出机器学习岗位上简历应该关注的5个重点。

ML竞赛平台推荐一、前言二、国内外最主流平台1. Kaggle2. 天池三、国内其他主要平台四、国外其他主要平台五、大/中厂竞赛六、其他平台1. Numerai平台一、前言如果你从事研发岗，especially机器学习算法岗，丰富自己简历有三个方法，一是发paper，二是参加项目。最后就是参加网上的竞赛：参与机器学习的竞赛是一个不错的选择。在高质量的比赛中，拿到top名次可以让你的简历眼前一亮本文

一、原因：根本原因就是GPU配置不够，导致报错二、解决办法1修改yolov5代码，修改文件在 yolov5\utils\datasets.py修改参数 num_workers为0但是这样会带来一个问题，就是速度慢了很多，在训练的时候三、解决办法1ctrl + q 搜索：“查看高级系统设置”点击 高级——设置点击高级——更改再点击工程所在的盘——自定义大小（depend on 你的磁盘有多少空余，可

所有不同层数的ResNet：这里给出了我认为比较详细的ResNet18网络具体参数和执行流程图：这里并未采用BasicBlock和BottleNeck复现ResNet18具体ResNet原理细节这里不多做描述，直接上代码model.py网络模型部分：train.py训练部分（使用CIFAR10数据集）：3. 训练测试结果训练损失：每一个epoch结束之后的测试：训练时多次修改超参数，最后经过30次

一、卸载旧版本sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io containerd runcsudo apt-get purge docker-ce docker-ce-cli containerd.iosudo rm -rf /var/lib/dockersudo rm -rf /var/lib/containerdhint：apt-get报

人们为了从外界获取信息，必须借助于感觉器官。而单靠人们自身的感觉器官，在研究自然现象和规律以及生产活动中它们的功能就远远不够了。为适应这种情况，就需要传感器。因此可以说，传感器是人类五官的延长，又称之为电五官。在现代工业生产尤其是自动化生产过程中，要用各种传感器来监视和控制生产过程中的各个参数，使设备工作在正常状态或最佳状态，并使产品达到最好的质量。因此可以说，没有众多的优良的传感器，现代化生产也

即单位时间所做功，时（h、小时）是时间，二者相乘即功或功耗。瓦等于电压（v、伏特）乘以电流(i、安培)。的单位是瓦时或千瓦时，瓦（w）是。