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塞巴斯蒂安·拉施卡(Sebastian Raschka)获密歇根州立大学博士学位,现在是威斯康星-麦迪逊大学统计学助理教授,从事机器学习和深度学习研究。他的研究方向是数据受限的小样本学习和构建预测有序目标值的深度神经网络。他还是一位开源贡献者,担任Grid.ai的首席AI教育家,热衷于传播机器学习和AI领域知识。刘玉溪(海登)[ Yuxi (Hayden) Liu ]在谷歌公司担任机器学习软件工程

本文记录了一个基于国产大模型(Qwen/DeepSeek)和魔珐星云SDK构建企业展厅AI讲解系统的开发实践。

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本文系统介绍了ROCm平台的开发与部署实践,主要内容包括:1)ROCm开发六阶段学习路径,从基础到高性能算子优化;2)AMD开发者云和ModelSpace的部署指南;3)PyTorch/vLLM/SGLang等框架的ROCm优化技巧;4)CUDA到ROCm的迁移方法及性能对比。文章提供了详细的代码示例和配置参数,重点剖析了内存访问优化、MFMA指令加速等关键技术,并对比了MI300X与A100的性

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本文分享openGauss数据库从部署到运维的实战经验。首先介绍环境准备要点和可视化/脚本两种部署方式,着重强调系统配置检查的重要性。其次详细讲解数据迁移流程,包括工具选择、增量同步策略和常见问题处理。在运维部分,阐述监控告警设置、备份恢复方案和集群维护技巧。开发适配方面,说明openGauss的高兼容特性及SQL语法差异处理。最后提供常见问题排查思路,并总结openGauss开源免费、高效稳定的








