GitHub Projects 項(xiàng)目管理：高效追蹤 PyTorch 功能開發(fā)進(jìn)度 在深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目日益復(fù)雜的今天，一個(gè)常見的困境是：代碼跑通了，但團(tuán)隊(duì)卻“卡”在協(xié)作上。環(huán)境不一致、任務(wù)不透明、進(jìn)度難追蹤——這些問題往往比模型調(diào)參更耗時(shí)。尤其是在…

CNN空洞卷積實(shí)現(xiàn)：PyTorch中atrous convolution應(yīng)用 在處理語義分割、醫(yī)學(xué)圖像分析這類需要高分辨率輸出的任務(wù)時(shí)，我們常面臨一個(gè)棘手的矛盾：如何在不犧牲空間細(xì)節(jié)的前提下，讓網(wǎng)絡(luò)“看到”更大范圍的上下文？傳統(tǒng)做法是堆…

Jupyter Notebook界面美化與PyTorch-CUDA開發(fā)環(huán)境的融合實(shí)踐 在深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目日益復(fù)雜的今天，一個(gè)開發(fā)者每天可能要面對十幾個(gè)小時(shí)的代碼編寫、模型調(diào)試和結(jié)果分析。而Jupyter Notebook作為最主流的交互式開發(fā)工具之一，其默認(rèn)的白底黑字界面雖然清晰&…

PyTorch分布式訓(xùn)練的兩條路徑：從DataParallel到DistributedDataParallel 在現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)中，單卡訓(xùn)練早已無法滿足大模型和海量數(shù)據(jù)的需求。當(dāng)我們在ImageNet上訓(xùn)練ResNet，或在百億參數(shù)的語言模型上做微調(diào)時(shí)，多GPU甚至多機(jī)集群…

長期投資在波動市場中的優(yōu)勢 關(guān)鍵詞：長期投資、波動市場、投資優(yōu)勢、資產(chǎn)配置、復(fù)利效應(yīng) 摘要：本文聚焦于長期投資在波動市場中的優(yōu)勢。通過深入剖析波動市場的特點(diǎn)以及長期投資的核心原理，從多個(gè)角度闡述了長期投資在應(yīng)對市場波動時(shí)所展現(xiàn)出的獨(dú)特優(yōu)勢。詳細(xì)介紹了相關(guān)的數(shù)…

CUDA Unified Memory統(tǒng)一內(nèi)存：簡化CPU-GPU數(shù)據(jù)管理 在深度學(xué)習(xí)和高性能計(jì)算的浪潮中，GPU早已成為加速模型訓(xùn)練與推理的核心引擎。但隨之而來的，是日益復(fù)雜的異構(gòu)編程挑戰(zhàn)——CPU 與 GPU 擁有各自獨(dú)立的物理內(nèi)存空間，開發(fā)者不得不頻…

DiskInfo下載官網(wǎng)之外的選擇：監(jiān)控GPU存儲使用狀態(tài) 在AI模型訓(xùn)練現(xiàn)場，你是否經(jīng)歷過這樣的場景？深夜的實(shí)驗(yàn)跑了一半，突然彈出OOM（Out of Memory）錯(cuò)誤——顯存爆了。重啟、調(diào)小batch size、刪變量清緩存……但…

# 軟件工程課程學(xué)期總結(jié) ## 一、學(xué)期回顧 ### 1.1 回顧你對于軟件工程課程的想象 在接觸這門課程之前，我對軟件工程的想象停留在“系統(tǒng)學(xué)習(xí)如何開發(fā)軟件”的層面，期待通過課程掌握從需求分析、設(shè)計(jì)、編碼到測試的完整…