算力是开发的源头之水吗

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算力是否是开发/技术的源头之水

可以这么说,在科技迅速发展的今天,我们的身边充斥着各种各样的数据,比如说:生活数据、购物数据、学习数据、兴趣数据、交通数据等,那么如何利用如此多的数据来服务我们的生活,让我们的生活变得更加丰富多彩,这个时候就需要好的算法,比如推荐算法,通过推荐算法结合以往数据推荐给我们感兴趣的喜欢的东西,这样就形成了科技服务生活的大好局面。而这一切的基础,都离不开算力的支撑,也就是说算法再好,离开算力也是无法实现,而算力再强大,离开算法也无法落地。因此,个人觉得,不能完全说算力是开发/技术的源头之水,但是算力绝对可以说的上是一切开发/技术的承载之地,没有算力,也就没有开发/技术的不断进步和发展。

你最喜欢书里的哪个实验场景

说到《ECS生长万物:开源》这本书,个人觉得真的是很配的上ECS生长万物这个书名,怎么说呢?最初接触阿里云服务器ECS的时候,开通的ECS实例登录上午往往很干净,像数据库、JDK、容器以及其他开发需哟的东西都是没有的,而想要搭建环境的话,又没有比较全面的部署文档,这个时候就很尴尬。刚开始我会通过百度等搜索引擎来查找在阿里云服务器ECS里面安装开发需要的基础组件的操作步骤,但是搜索到的文档步骤往往不是很全面。后来又去阿里云开发者社区的实验室查找部署操作文档,这里的文档步骤往往写的比较详尽,也很好用,只是查找的时候比较费时间。那个时候就一直想有一个全面的操作ECS的文档就好了。那么今天介绍的《ECS生长万物:开源》这本书,你想要的部署操作都在里面,
在这里插入图片描述
比如你想部署Mysql数据库,或者你想部署RabbitMQ,或者你想部署Docker,你都可以找到操作步骤,命令行很清晰,操作很流畅,真的是一本不错的电子书。
说到这里面最喜欢的实验场景,我觉得每一个实验场景我都很想尝试,都很喜欢,毕竟对于这么全面操作步骤这么详细的文档,真的是很喜欢,果断下载电子书,收藏电子书网页,以后用到的时候再也不用盲目的多方查找了,赞一个。

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Wan2.2是由通义万相开源高效文本到视频生成模型,是有​50亿参数的轻量级视频生成模型,专为快速内容创作优化。支持480P视频生成,具备优秀的时序连贯性和运动推理能力

【电系统】单机无穷大电系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能。该仿真有助于理解电系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO法在提升SVM模型分类能方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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