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大模型动力引擎-深度学习必备的PyTorch 大模型动力引擎-深度学习必备的PyTorch
本章将从PyTorch的核心概念——张量和算子讲起,逐步深入PyTorch的内存分配、基于动态图的运行机制,以及作为训练框架的杀手锏级特性——自动微分系统的底层原理 PyTorch的张量数据结构 Pytorch通过张量(torch.Tens
大模型动力引擎-深度学习必备硬件知识 大模型动力引擎-深度学习必备硬件知识
GPU与内存 深度学习模型的基础计算单元是"算子",本质上是将输入映射为输出的计算过程,对于古老的CPU-内存体系来说,算子遵循一下步骤: - 从内存中读取输入数据 - 对独到的数据调用CPU指令,完成算子计算 - 将计算结果写回内存 内存
3D重建-深度图/网格/体素/点云 3D重建-深度图/网格/体素/点云
深度图 定义 Depth map 深度图是一张2D图片,每个像素都记录了从视点(viewpoint)到遮挡物表面(遮挡物就是阴影生成物体)的距离,这些像素对应的顶点对于观察者而言是“可见的”。 Z-buffer Depth map中像素点
2025-03-06
transformers-源码学习 transformers-源码学习
前言 Huggingface的transformers库是NLP领域最常用的库之一,其建立在 Pytorch 框架之上(Tensorflow 的版本功能并不完善),基本上 所有的Transformer 模型都可以在 Hugging Face
vscode 快捷键 vscode 快捷键
MacOS 系统上 Visual Studio Code (VSCode) 一些常用的快捷键 参考: https://www.dute.org/vscode-shortcut https://hughfenghen.github.io/po
2025-01-16
Otsu 阈值算法 Otsu 阈值算法
Otsu 阈值算法的简单实现 1. 什么是 Otsu 阈值算法 Otsu 阈值算法是一种自适应阈值分割算法,用于将图像分割为前景和背景。核心思想是通过最大化类间方差来确定最佳阈值。 Otsu 阈值算法的基本思想是:通过计算图像的灰度直方图,
硬菜收集 硬菜收集
菜肴 酱汁扒鸡 (6.97 F@u.Sl 03/28 Rxs:/ 2025年夜饭第二道:酱汁扒鸡!吃肉又喝汤不浪费一点点! 主页搜“酱汁扒鸡”有更详细的版本,这个版本更适合下载转发到“一家亲”哦~# 老饭骨 # 舌尖上的抖音 # 北方美食
pip和conda的镜像配置 pip和conda的镜像配置
pip 文件路径:~/.pip/pip.conf 配置内容: [global] index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple [install] trusted-host = h
2025-01-10
在docker容器中使用宿主机密钥 在docker容器中使用宿主机密钥
在 Docker 容器中与远程 GitHub 建立安全连接时,直接在容器内生成新的 SSH 密钥存在一定的泄漏风险,特别是如果容器生命周期较短或需要共享容器的情况下。以下是几种安全的方法来处理这种场景: ## 1. 使用宿主机已有的 SSH
2025-01-10
Git&GitHub日常使用方法 Git&GitHub日常使用方法
应该学过计算机的人都知道git和github,基本上伴随我们的整个编程生涯。但是博主由于并非科班出身,虽然日常都在用,但是一直对里面的一些概念和操作不是很清楚,每次遇到问题都是百度一下,解决了就忘记了。 所以想通过这篇文章来梳理记录一下gi
2025-01-09
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