在 WebGIS 開發(fā)中，空間分析與數(shù)據(jù)可視化是密不可分的 ——Turf.js 能高效完成面積計算、長度統(tǒng)計、空間分布等核心分析，但分析結(jié)果需要直觀的圖表展示才能發(fā)揮價值。ECharts 作為國內(nèi)最主流的數(shù)據(jù)可視化庫，支持柱狀圖、熱力圖、折線圖等多種圖…

背景 目前使用的Jenkins 版本2.289.3 很舊了，運行在Cenos6上。本次升級操作系統(tǒng)，升級新版Jenkins 2.528.3 LTS。為啟用“參數(shù)化構(gòu)建”功能，支持自由風格使用tag發(fā)版做準備。 參見：配置Jenkins使用tag發(fā)布 文檔 官方安裝文檔 環(huán)…

HuggingFace Trainer自定義訓練循環(huán)：超越默認封裝 在深度學習的實際項目中，我們常常會遇到這樣的場景：一個基于 BERT 的文本分類模型已經(jīng)用 Trainer 快速跑通了 baseline，但接下來想要引入對比學習增強語義表示、或者同時微調(diào)多個…

Docker Prune清理系統(tǒng)：釋放PyTorch構(gòu)建產(chǎn)生的冗余數(shù)據(jù) 在現(xiàn)代AI開發(fā)中，一個看似不起眼的問題卻常常讓工程師措手不及——明明剛換的硬盤，怎么跑幾個模型訓練任務就滿了？尤其是在使用 PyTorch-CUDA 鏡像進行深度學習項目時&#xf…

GitHub Projects 項目管理：高效追蹤 PyTorch 功能開發(fā)進度 在深度學習項目日益復雜的今天，一個常見的困境是：代碼跑通了，但團隊卻“卡”在協(xié)作上。環(huán)境不一致、任務不透明、進度難追蹤——這些問題往往比模型調(diào)參更耗時。尤其是在…

CNN空洞卷積實現(xiàn)：PyTorch中atrous convolution應用 在處理語義分割、醫(yī)學圖像分析這類需要高分辨率輸出的任務時，我們常面臨一個棘手的矛盾：如何在不犧牲空間細節(jié)的前提下，讓網(wǎng)絡“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)境的融合實踐 在深度學習項目日益復雜的今天，一個開發(fā)者每天可能要面對十幾個小時的代碼編寫、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，其默認的白底黑字界面雖然清晰&…

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