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清華鏡像支持 rsync 同步：高效獲取 PyTorch 大數(shù)據(jù)集 在深度學習項目中，最讓人頭疼的往往不是模型調(diào)參，而是環(huán)境搭建——尤其是當你面對一個 20GB 的 PyTorch-CUDA 鏡像，在國內(nèi)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下從官方源下載時，動輒幾小時起、…

ARM64地址空間布局：從虛擬到物理的映射全解析 你有沒有遇到過這樣的場景？調(diào)試內(nèi)核崩潰時，看到一串看似隨機的虛擬地址，卻不知道它背后對應(yīng)哪一塊物理內(nèi)存；或者在寫驅(qū)動的時候，明明分配了DMA緩沖區(qū)&#xff…

導(dǎo)語：300億參數(shù)的StepVideo-T2V模型正式發(fā)布，憑借其超高壓縮比的Video-VAE和3D全注意力機制，實現(xiàn)了204幀長視頻的高質(zhì)量生成，標志著文本到視頻技術(shù)邁入新階段。 【免費下載鏈接】stepvideo-t2v 項目地址: https://ai.gitcode.c…

Jupyter Notebook魔法命令：提升PyTorch代碼執(zhí)行效率 在深度學習項目中，我們常常陷入這樣的困境：模型訓(xùn)練一次要幾十分鐘，調(diào)試時卻不得不反復(fù)運行整個流程；明明有GPU，但顯存占用只有一半；想比較兩…