观看自由！B站上线斯坦福最新「机器学习系统(MLSys)」全集

最新推荐文章于 2025-09-24 10:01:29 发布
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这篇博客详细探讨了人工智能在信息技术领域的应用，重点关注了深度学习、自然语言处理和数据安全等方面。作者阐述了这些技术的最新进展，并提供了实例来说明它们如何改变我们的生活和工作。此外，还讨论了区块链技术及其在确保数据隐私方面的作用。
斯坦福大学机器学习视频
01-14
斯坦福大学机器学习视频，包括完整的视频，PPT，教学源码，课程笔记，每张节的PDF。
斯坦福大学机器学习课程代码与讲义
10-04
斯坦福大学的机器学习课程一直以来都是全球计算机科学与工程领域关注的焦点，它的课程讲义和代码实现在学术界和工业界都享有极高...它们是获取最新机器学习知识和技能的重要资源，也是推动人工智能技术发展的基石之一。
B站上线斯坦福最新「机器学习系统(MLSys)」全集，小伙伴有福了！
weixin_40920183的博客
02-05 427
新智元报道来源：外媒编辑：keyu【新智元导读】2020年秋季开始，斯坦福大学开始陆续在YouTube在线直播「机器学习系统(MLSys)」系列讲座，主要讨论机器学习系统的最新研究进...
The MLSys'22 Workshop on Cloud Intelligence / AIOps
pengxin_ce的博客
03-17 395
MLSys'22Workshop on Cloud Intelligence / AIOpsIn conjunction with the 5th Conference on Machi...
51c大模型~合集127
whaosoft~aiotの开发板商城
05-12 2111
在实际使用场景中，可能需要传输的数据量本身就不大，只是会偶发出现一些【大数据】传输的情况，因此我们没必要预留更大的shm空间，来应对这些只是偶发情况，这样会造成内存的浪费。（3）对于小数据(<=10MB)，vllm使用rpc_broadcast_mq和worker_response_mq来做数据传输，这两个队列的本质是ShmRingBuffer(环形共享缓存)，其中Shm即我们熟知的shared_memory，而ring是使用环形的方式往shm中读写数据（看不懂也没关系，我们马上来说细节）。
51c大模型~合集174
whaosoft~aiotの开发板商城
08-27 1390
在这一套训练范式下，GUI-Owl的框架适配能力显著提升，在没有特意训练过的Mobile-Agent-E和Agent-S2两个第三方框架下，GUI-Owl的效果都能优于Qwen2.5-VL和Seed1.5-VL这些通用模型，同时大幅领先UI-Tars这些GUI专用模型。除此之外，基于多模态大模型的GUI智能体框架凭借出色的表现广受关注，在足够细致的任务拆分下，具备强大推理能力的大模型能够充分发挥自己的优势，完成更真实的GUI任务。在行走任务中，一台可编程的跑步机作为辅助，确保学生始终在教师的臂展范围内。
51c大模型~合集98
whaosoft~aiotの开发板商城
12-30 2102
考虑到学术界算力的限制，在未充分训练的 LLM 上进行实验、评测，从而得到一些结论，并试图将这些结论推广为普遍适用，这一现象已经越来越普遍，这也引发了研究人员的担扰，因为在未充分训练的 LLM 上得到的结论并不一定能够普遍适用。从安全性上考虑，谷歌作为世界级独一档的科技巨头，不论发布什么产品，其用户群体都不会小，会涉及到各个种族、不同的意识形态，一点小问题就会被无限放大，而文本生成又是非常主观的，很容易受到训练材料的偏见影响，所以谷歌需要更长的时间进行合规检查。仅用了90天的时间，谷歌终于逆风翻盘。
51c大模型~合集89
whaosoft~aiotの开发板商城
12-13 1923
当 Insight-V 与 LLaVA-NeXT 模型结合时，在 TextVQA，DocVQA，OCRBench，AI2D 等测试集上都有显著的性能提升，当与我们构建的更强的基础模型结合时，在这些 benchmark 上也表现出了更好的结果。在本文中，我们介绍了 Insight-V，这是一种新颖的系统，它将用于长链、高质量推理数据的可扩展数据生成系统与有效的多智能体训练系统相结合，以增强多模态语言模型（MLLMs）的推理能力。除了数字人短视频以外，数字人直播也在两年多的运营和磨合中，展现出了稳定的效果。
51c大模型~合集160
whaosoft~aiotの开发板商城
07-27 924
自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft/14066165开源！智元机器人正式发布首个xx操作系统框架稚晖君在WAIC主论坛发布“灵渠OS”开源计划！2025 世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议于 7 月 26 日在上海世博中心举办。本届大会主论坛以 “技术 — 合作 — 普惠” 的三层递进结构，汇聚全球人工智能顶尖专家，从技术演进、全球协同、社会赋能三重视角解读 AI 未来发展的时代价值。智元机器人联合创始人兼 CTO 彭志辉（稚晖君）作为唯
最受欢迎的开源大模型推理框架 vLLM、SGLang 是如何炼成的？
AI科技大本营
09-24 1348
也正因如此，在很短时间内，vLLM 从一个学术机构中的研究型项目演变为一个由强大社区驱动的开源项目，不到半年时间就获得了上万的 Star 关注，直到今天，已经发展出了强大的开发者社区：仓库中有超过上万个社区开发者参与到 Issue 或 PR 的讨论之中，而提交过 PR 的开发者就将近 2000 位，平均每天，都有不少于 10 位开发者在项目中提交新的 Issue，海量的用户请求甚至是贡献请求不断的涌入进项目里，至今仍有超过 2000 条 Issue 和 PR 等待着处理。一位来自 OpenAI 的工程师。
斯坦福大学机器学习学习课程讲义.rar_斯坦福大学机器学习_机器学习
07-14
斯坦福大学机器学习课程讲义，有助于更好理解课程内容
斯坦福大学机器学习珍藏资料
10-28
这里面的内容是某大牛学习斯坦福大学《机器学习》课程的个人学习笔记，有中文版也有英文版，内容主要来自Andrew Ng教授的讲义和学习视频。另外也包含来自其他论文和其他学校讲义的一些内容。
斯坦福大学机器学习课程个人笔记完整版
10-21
这篇笔记涵盖了斯坦福大学机器学习课程的精华内容，旨在帮助读者深入理解这一领域的核心概念和技术。作为一门高级的计算机科学课程，机器学习是人工智能的重要分支，它涉及到如何让计算机通过经验自我改进，以提高...
基于GEC6818平台的五子棋人机对战系统设计与实现
11-25
五子棋作为一种广为人知的策略性棋盘游戏，其基本规则易于掌握。在选定人机对战模式后，由程序执黑先行，用户执白应对。双方依次在棋盘上落子，任何一方在横向、纵向或斜向形成连续五个或更多同色棋子即获胜。 项目资源涵盖多个技术领域的程序代码，涉及前后端开发、移动终端应用、操作系统、智能系统、物联网技术、信息管理系统、数据存储方案、硬件设计、大数据处理、教学资料、多媒体处理及网站构建等多个方向。具体技术实例包括嵌入式平台如STM32与ESP8266，编程语言如PHP、QT、C++、Java、Python、C#，系统开发如Linux与iOS，以及电子设计自动化工具和实时操作系统等。 主要技术栈包含服务端开发语言Java、Python及Node.js，后端框架Spring Boot与Django，前端技术React、Angular与Vue，界面设计框架Bootstrap与Material-UI，数据库系统MySQL、PostgreSQL和MongoDB，缓存工具Redis，以及容器化部署方案Docker与Kubernetes。 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！
lv_0_20251125195629.mp4
11-25
lv_0_20251125195629.mp4
numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
11-25
NumPy数组操作实战技巧 numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
中国Cassandra数据库用户组开源社区项目-专注于Apache-Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践-提供技术文档下载与源码解析-集成Titan图数据库与Lu.zip
最新发布
11-25
Buffer内存管理实战技巧中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip
图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
11-25
【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究基于电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO）的多阈值图像分割方法，并通过Matlab代码实现。该方法借鉴电磁学中电荷间相互作用的机制，将图像分割问题转化为优化问题，利用EMO算法搜索最优阈值组合，以最大化分割效果的评价指标（如Otsu法或多级别熵）。文中详细介绍了EMO算法的基本原理、实现步骤及其在图像多阈值分割中的具体应用流程，展示了该算法能够有效避免传统方法易陷入局部最优的问题，从而获得更精确的分割结果。; 适合人群：具备图像处理基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决复杂背景下图像的多目标分割问题，提升医学影像、遥感图像等领域的分割精度；②学习智能优化算法（如EMO）在图像处理中的实际应用，为研究新型分割算法提供技术参考和实现范例。; 阅读建议：在学习过程中应结合Matlab代码，深入理解EMO算法的寻优机制与图像分割评价函数的构建方法，建议自行调试不同参数对分割效果的影响，以加深对算法性能的理解。
DriverBooster12pro
11-25
DriverBooster12pro
斯坦福大学机器学习讲义与笔记全集下载
斯坦福大学在机器学习领域一直处于世界领先地位，提供了许多高质量的教育资源，其中包括公开的课程讲义、教学视频和个人笔记等。本次提供的资源集合了斯坦福大学机器学习课程的原版讲义、数学基础材料以及某位参与...
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