原文：towardsdatascience.com/how-to-use-synthetic-and-simulated-data-effectively-04d8582b6f88?sourcecollection_archive---------9-----------------------#2024-04-11 https://towardsdatascience.medium.com/?sourcepost_page---byline--04d8582b6f88----…

作為一名經(jīng)歷過多次安全事件的工程師，我深知在Web應(yīng)用開發(fā)中安全與性能的平衡是多么重要。最近，我參與了一個金融級應(yīng)用的開發(fā)，這個項目讓我重新思考了安全機制對性能的影響。今天我要分享的是如何在保證安全的前提下提升Web應(yīng)用性能的經(jīng)驗。…

原文：towardsdatascience.com/how-to-use-zero-shot-classification-for-sentiment-analysis-abf7bd47ad25?sourcecollection_archive---------5-----------------------#2024-01-30 通過零樣本分類探索心理健康見解 https://medium.com/akaba_51202?sourcepost_…

PyTorch-CUDA-v2.7鏡像中提供‘conda’替代方案應(yīng)對環(huán)境沖突 在深度學(xué)習(xí)項目日益復(fù)雜的今天，一個看似不起眼的依賴沖突問題，往往能讓整個訓(xùn)練流程卡在起點。你是否曾遇到過這樣的場景：本地調(diào)試一切正常，一到服務(wù)器上就報 CUDA ver…

如何導(dǎo)出PyTorch模型？在CUDA-v2.8鏡像中完成ONNX轉(zhuǎn)換 在深度學(xué)習(xí)項目從實驗走向落地的過程中，一個常見的痛點浮現(xiàn)出來：訓(xùn)練好的 PyTorch 模型，在本地跑得飛快、精度達標(biāo)，可一旦要部署到生產(chǎn)環(huán)境——服務(wù)器、邊緣設(shè)備甚…

使用 httpie 提升 PyTorch 模型服務(wù)調(diào)試效率 在部署深度學(xué)習(xí)模型的日常工作中，你是否曾為一行冗長、轉(zhuǎn)義混亂的 curl 命令而頭疼？尤其是在測試一個剛封裝好的 PyTorch 推理接口時，明明邏輯沒問題，卻因為 JSON 格式少了個引號或沒正…

Markdown Admonition 提示框與技術(shù)文檔的深度結(jié)合實踐 在今天的 AI 開發(fā)實踐中，一個看似不起眼但影響深遠(yuǎn)的問題正困擾著無數(shù)工程師：關(guān)鍵信息被淹沒在文檔海洋中。你是否曾因為漏看一行“注意”提示，導(dǎo)致 GPU 驅(qū)動不兼容、容器啟動失敗&#…

從零開始也能做 AI 開發(fā)：PyTorch-CUDA-v2.7 環(huán)境一鍵部署 在人工智能項目落地的過程中，最讓人頭疼的往往不是模型設(shè)計本身，而是環(huán)境搭建——明明代碼寫好了，卻卡在“ImportError: cannot import name XXX from torch”這種問題上&…