Pytorch(二)打卡任务（未完成）

如何用GPU服务器运行Python-目录前言一、服务器登录1.1下载安装putty1.2putty远程登录 1.3查看GPU、显卡常用命令1.4Linux常用命令二、 ... [详细]

本文探讨了图像标签的多种分类场景及其在以图搜图技术中的应用，涵盖了从基础理论到实际项目实施的全面解析。 ... [详细]

来源：机器之心。本文详细介绍了TensorFlow官方提供的中文版教程和指南，帮助开发者更好地理解和应用这一强大的开源机器学习平台。 ... [详细]

本文详细介绍了如何在Linux系统上安装和配置Smokeping，以实现对网络链路质量的实时监控。通过详细的步骤和必要的依赖包安装，确保用户能够顺利完成部署并优化其网络性能监控。 ... [详细]

本文探讨了将自然语言转换为SQL语句（NL2SQL）的任务，这是人工智能领域中一项非常实用的研究方向。文章介绍了笔者在公司举办的首届中文NL2SQL挑战赛中的实践，该比赛提供了金融和通用领域的表格数据，并标注了对应的自然语言与SQL语句对，旨在训练准确的NL2SQL模型。 ... [详细]

本文详细介绍了 Dockerfile 的编写方法及其在网络配置中的应用，涵盖基础指令、镜像构建与发布流程，并深入探讨了 Docker 的默认网络、容器互联及自定义网络的实现。 ... [详细]

尽管深度学习带来了广泛的应用前景，其训练通常需要强大的计算资源。然而，并非所有开发者都能负担得起高性能服务器或专用硬件。本文探讨了如何在有限的硬件条件下（如ARM CPU）高效运行深度神经网络，特别是通过选择合适的工具和框架来加速模型推理。 ... [详细]

本文详细介绍TensorFlow中的数据读写操作，包括TFRecord文件的创建与读取，以及数据集（dataset）的相关概念和使用方法。 ... [详细]

本文探讨了亚马逊Go如何通过技术创新推动零售业的发展，以及面临的市场和隐私挑战。同时，介绍了亚马逊最新的‘刷手支付’技术及其潜在影响。 ... [详细]

本文深入探讨了如何利用Java语言结合Tesseract-OCR技术来实现图像中的数字识别功能，旨在为开发者提供详细的指导和实践案例。 ... [详细]

本文详细介绍了如何在Ubuntu 16.04系统上通过Anaconda环境管理工具安装TensorFlow。首先，需要下载并安装Anaconda，然后配置环境变量以确保系统能够识别Anaconda命令。接着，创建一个特定的Python环境用于安装TensorFlow，并通过指定的镜像源加速安装过程。最后，通过一个简单的线性回归示例验证TensorFlow的安装是否成功。 ... [详细]

回顾与学习是进步的阶梯。再次审视卷积神经网络(CNNs)，我对之前不甚明了的概念有了更深的理解。本文旨在分享这些新的见解，并探讨CNNs在图像识别和自然语言处理等领域中的实际应用。 ... [详细]

量子位报道，deeplearning.ai最新发布了TensorFlow实践课程，适合希望使用TensorFlow开发AI应用的学习者。该课程涵盖机器学习模型构建、图像识别、自然语言处理及时间序列预测等多个方面。 ... [详细]

本文详细介绍了 TensorFlow 的入门实践，特别是使用 MNIST 数据集进行数字识别的项目。文章首先解析了项目文件结构，并解释了各部分的作用，随后逐步讲解了如何通过 TensorFlow 实现基本的神经网络模型。 ... [详细]

本文探讨了在同一台机器上安装并管理多个CUDA版本的方法，以适应不同软件或项目的需求。特别是在使用旧版PyTorch等依赖特定CUDA版本的软件时，该方法尤为实用。 ... [详细]