100噸1元紙幣 約12987萬(wàn) 100噸1元硬幣 約1640萬(wàn) 1噸100元紙幣 約8700萬(wàn)基于第五套人民幣的官方標(biāo)準(zhǔn)重量： 1 張 100 元紙幣：約 1.15 克 1 張 1 元紙幣：約 0.77 克1. 計(jì)算 1 噸 100 元 的總金額 1 噸 1000 千克 1000000 克總張數(shù) 1000000 …

如果你要問(wèn)我：未來(lái)5年，什么崗位最有“錢”景、最值得all in？ 我的答案只有一個(gè)——AI產(chǎn)品經(jīng)理。 這不是我瞎說(shuō)。過(guò)去一年，我跟超過(guò)200位職場(chǎng)人聊過(guò)這個(gè)話題。我發(fā)現(xiàn)，幾乎所有想抓住AI機(jī)會(huì)的人，都卡在了這3…

Python3.9PyTorchGPU：Miniconda鏡像助你高效開(kāi)啟大模型訓(xùn)練 在深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目中，最讓人頭疼的往往不是模型設(shè)計(jì)本身，而是“環(huán)境配不起來(lái)”——明明代碼沒(méi)問(wèn)題，卻因?yàn)镃UDA版本不對(duì)、PyTorch和cudatoolkit不兼容、依賴沖突等問(wèn)題卡住數(shù)…

Python 3.9 Miniconda：構(gòu)建現(xiàn)代可復(fù)現(xiàn)開(kāi)發(fā)環(huán)境的黃金組合 在人工智能與數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目日益復(fù)雜的今天，一個(gè)常見(jiàn)的痛點(diǎn)始終困擾著開(kāi)發(fā)者：為什么代碼在本地運(yùn)行完美，到了服務(wù)器卻頻頻報(bào)錯(cuò)？更令人頭疼的是，當(dāng)團(tuán)…

GitHub項(xiàng)目依賴管理：requirements.txt與environment.yml結(jié)合 在人工智能和數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目中，最令人頭疼的場(chǎng)景之一莫過(guò)于——“代碼在我本地跑得好好的，怎么一到別人機(jī)器上就報(bào)錯(cuò)？”這種看似微小的環(huán)境差異，往往耗費(fèi)團(tuán)隊(duì)…

Jupyter文件上傳下載優(yōu)化：Miniconda-Python3.9提升用戶體驗(yàn) 在AI實(shí)驗(yàn)室或數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)中，你是否經(jīng)歷過(guò)這樣的場(chǎng)景？一位同事興奮地分享他訓(xùn)練出的模型：“準(zhǔn)確率98%，代碼跑得飛快！”可當(dāng)你拉下代碼、安裝依賴…

Miniconda-Python3.9：讓 GitHub Issue 響應(yīng)快如閃電 在開(kāi)源社區(qū)里，一個(gè)項(xiàng)目維護(hù)者的口碑往往不取決于代碼寫得多優(yōu)雅，而在于——你回 Issue 的速度夠不夠快、準(zhǔn)不準(zhǔn)。 想象這樣一個(gè)場(chǎng)景：有人提了個(gè) Issue，說(shuō)“你的模型…

科研復(fù)現(xiàn)不再難：Miniconda-Python3.9鏡像鎖定PyTorch版本穩(wěn)定性 在深度學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室里，你是否經(jīng)歷過(guò)這樣的場(chǎng)景？一篇論文的代碼剛克隆下來(lái)，pip install -r requirements.txt 之后卻報(bào)錯(cuò)說(shuō) torch.nn.functional 缺少某個(gè)參數(shù)&#xf…