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Python深度学习环境配置（Pytorch、CUDA、cuDNN），包括Anaconda搭配Pycharm的环境搭建以及基础使用教程（保姆级教程，适合小白、深度学习零基础入门）

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Python深度学习环境配置（PyTorch、CUDA、cuDNN）入门教程深度学习是当前人工智能领域最热门的研究方向之一，而PyTorch是一个非常流行且强大的深度学习框架。为了顺利使用PyTorch，我们需要一个合适的环境。本文将详细介绍如何在Anaconda和PyCharm中配置深度学习环境
后端 2024年09月30日
Anaconda安装-超详细版(2023)

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Anaconda安装-超详细版(2023)Anaconda是目前最流行的数据科学和机器学习工具之一，广泛应用于Python和R的环境管理、包管理和开发。它提供了一个方便的命令行工具conda，能够帮助用户快速安装、更新和卸载软件包。本文将详细介绍如何在Windows、macOS和Linux系统上安
后端 2024年09月22日
【李沐】动手学深度学习 学习笔记

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动手学深度学习学习笔记在学习深度学习的过程中，李沐的《动手学深度学习》一书为我提供了一个非常清晰和系统的学习框架。在这本书中，通过大量实践的案例来帮助读者深入理解深度学习的核心概念，使得学习过程更加生动。下面是我在阅读过程中总结的一些关键点和代码示例。1. 深度学习基础深度学习是机器学习的一个
后端 2024年09月26日
IsaacLab 从入门到精通（一） 环境配置和依赖安装

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IsaacLab 从入门到精通（一） 环境配置和依赖安装IsaacLab 是 NVIDIA 推出的一个针对机器人模拟和 AI 开发的强大平台，封装了多种功能和工具，便于开发者在庞大的仿真环境中进行深度学习和机器学习的研究与实验。本篇文章将指导读者如何完成 IsaacLab 的环境配置和依赖安装，帮
后端 2024年09月23日
Python｜flash_attn 安装方法

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Flash Attention是一种高效的注意力机制实现，旨在解决传统注意力计算中的效率问题，特别是在长序列的情况下。Flash Attention使用CUDA加速，使得注意力机制的计算速度得到了显著提升。接下来，我们将探讨如何在Python环境中安装Flash Attention，并提供一些代码示
后端 2024年09月26日
【机器学习】Google开源大模型Gemma2：原理、微调训练及推理部署实战

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Google开源大模型Gemma2：原理、微调训练及推理部署实战近年来，随着机器学习技术的不断发展，大型预训练模型在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果。Google推出的Gemma2便是这样一个有影响力的开源大模型。本文将介绍Gemma2的原理、微调训练方法及推理部署的实战示例。一、
后端 2024年10月02日
Java 7新特性深度解析：提升效率与功能

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Java 7 是在 2011 年发布的一个重大版本，它引入了众多新特性，这些新特性不仅提高了开发效率，还增强了 Java 语言的功能。下面将对 Java 7 的主要新特性进行深度解析，并通过代码示例进行说明。1. 支持动态语言的 invokedynamicJava 7 引入了 invokedyn
后端 2024年09月20日
Java Deeplearning4j：构建和训练卷积神经网络（CNN）模型

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在深度学习的领域中，卷积神经网络（CNN）是一种广泛应用于图像处理任务的网络架构。Java中的Deeplearning4j框架为研究人员和开发者提供了一个强大的工具来构建和训练CNN模型。本文将介绍如何使用Deeplearning4j构建一个简单的卷积神经网络，并进行训练和评估。环境准备在开始之
后端 2024年10月01日