2016OSC源创会年终盛典-人工智能专场- 林亦宁

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#人工智能 #python

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人工智能专场 讲师/SPEAKERS

林亦宁

七牛云技术专

  • 云计算时代的深度学习训练 

云计算时代，数据量和数据维度急剧增加，对深度学习训练计算造成越来越大的压力，本演讲就大量分布式集群下如何高效的，可靠的构建深度学习的训练计算任务达到最好的训练效果进行分享

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OSC源创会2016年终盛典-蔡白银-1201.pptx
09-18
【 OSC源创会2016年终盛典-蔡白银-1201.pptx 】这份文件聚焦于机器学习在房产领域的应用，由链家网的大数据架构师蔡白银进行分享。蔡白银，有着丰富的行业背景，曾任职于百度和NVIDIA，并且拥有北京大学的学术背景。...
OSC源创会2016年终盛典-阴明.pdf
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在2016年的OSC源创会年终盛典中，阴明可能分享了关于Vue.js 2.0的重要更新和特性。Vue.js的核心理念是通过简洁的API来实现MVVM（Model-View-ViewModel）模式，让开发者能够更高效地构建用户界面。 Vue.js 2.0 的...
2016OSC源创会年终盛典-移动开发专场-吴慕贤
weixin_33826268的博客
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2016OSC源创会年终盛典-前端技术专场-杨永林
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2016OSC源创会年终盛典-移动开发专场-项望烽
weixin_34143774的博客
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2016OSC源创会年终盛典-人工智能专场-斯东
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2016OSC源创会年终盛典-人工智能专场-万元芳
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2016OSC源创会年终盛典-人工智能专场-刘端阳
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2016OSC源创会年终盛典-人工智能专场- 蔡白银
weixin_34242509的博客
12-07 193
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2016OSC源创会年终盛典-综合技术专场-张小刚
weixin_33966365的博客
12-07 148
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2016OSC源创会年终盛典-综合技术专场-杨晓峰
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OSC源创会2016年终盛典-BrowningWan.pptx
09-18
【标题】：“OSC源创会2016年终盛典-BrowningWan.pptx”是2016年开源中国（OSC）举办的年度盛会中，由Browning Wan进行的一场技术分享，主要聚焦在深度学习领域的最新进展，特别是图像处理方面的核心算法。...
003-陈沙克-OSC源创会2016年终盛典-OpenStack总结-九州云99Cloud陈沙克.pptx
09-18
在2016年的OpenStack年终盛典中，陈沙克分享了OpenStack在国内的发展情况和未来趋势。这一年，国内OpenStack创业公司数量持续增长，企业用户对OpenStack的参与度也在提高，社区贡献的质量和数量都有显著提升。 在...
OSC源创会2016年终盛典（链家 杨永林）.pptx
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以太联的自愈功能与看门狗机制解析
suzhou_speeder的博客
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看门狗(Watchdog)是一种硬件或软件实现的定时器机制，其核心功能是监控系统或程序的运行状态，防止程序跑飞或陷入死循环。案例：车载以太网交换机通过硬件看门狗实时监测链路状态，若检测到链路中断(如3ms内未收到心跳包)，立即启用备用路径，确保刹车、转向等关键系统永不掉线。案例：某智能工厂的PLC(可编程逻辑控制器)采用软件看门狗，若主程序因干扰死机，看门狗机制自动重启PLC，恢复生产流程。三者协同工作，实现“设备-交换机-网络”三级自愈，显著提升网络可靠性、降低运维成本，并为企业数字化转型提供坚实基础。
多模态赋能情绪理解：Qwen3-VL+LLaMA-Factory 的人脸情绪识别实战
最新发布
Lab4AI的博客
12-17 490
本项目依托Lab4AI平台，基于LLaMA-Factory成功对Qwen3-VL进行了完整的微调流程。我们将传统的人脸情绪识别任务与多模态大语言模型（MLLM）相结合，探索了MLLM在视觉情绪理解中的应用。通过微调Qwen3-VL，我们成功将传统的分类任务转化为多模态推理任务，显著提升了模型在复杂场景下的鲁棒性和准确率。这一方案不仅在人脸情绪识别上取得了显著提升，还为其他视觉任务的多模态大模型应用提供了新的思路，具有广泛的应用前景。
Transformer架构的原理是什么？
SACKings的博客
12-15 708
对于“Thinking”这个词，它的输出向量可能包含了90%它自己的信息和10%“Machines”的信息。而对于“Machines”，它的输出可能包含了70%它自己的信息和30%“Thinking”的信息。Transformer 架构的原理是理解现代大模型（如 GPT、BERT、T5 等）的基石。正是因为这些原理上的优势，Transformer才取代了RNN和CNN，成为了当今AI大模型时代的统治性架构。的（打乱输入顺序，输出可能不变），它没有内置的位置概念。Q·K 然后Softmax。
AIDD-人工智能药物设计-扩散模型热力学：从 AI 提取物理能量
itwangyang520的博客
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扩散模型的核心是加噪与去噪。这对业界的启示是，要实现精准医疗，特别是针对耐药突变的药物设计，不能仅依赖大语言模型（Large Language Model, LLM）处理序列。他们从文献和数据库中挖掘了过去被忽略的细节：氨基酸的替换、插入、缺失，以及关键的磷酸化修饰，最终整理出 4032 对新的激酶 - 配体数据。GeneGPT 曾展示了大语言模型（LLM）在生物医药领域的潜力，而 OpenBioLLM 提出了不同于 GeneGPT 单体（Monolithic）架构的方案：组建由「专家」构成的团队。
vLLM推理引擎教程4-离线推理功能
benben044的专栏
12-12 1149
本文介绍了使用vLLM框架优化推理性能的多种方法。主要内容包括：1）基础文本生成、对话式推理、文本分类和嵌入提取四种任务的基本实现；2）自动前缀缓存功能，通过共享KV缓存加速长上下文处理；3）使用YARN方法扩展模型上下文长度；4）多模态任务处理示例（Whisper语音识别）；5）底层LLMEngine API的使用。文章通过具体代码示例展示了如何设置参数实现各类推理优化，包括温度调节、top-p采样、缓存复用等技巧，适用于文本生成、分类、嵌入等多种NLP任务场景。
OSC杭州源创会：探索开源项目与技术平台
OSC杭州源创会是一场聚焦开源创新的会议，旨在分享和探讨开源技术的发展趋势及优秀项目。PPT文件作为展示内容的载体，通常包含了一系列的信息点和视觉元素，用于在会议上展示特定的开源项目和技术。从给定的标题和...
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