PyTorch模型保存與加載：在Miniconda中進(jìn)行持久化操作 在深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目中，一個(gè)常見(jiàn)的“噩夢(mèng)”場(chǎng)景是：你花了幾天時(shí)間訓(xùn)練出一個(gè)高精度模型，結(jié)果重啟機(jī)器后發(fā)現(xiàn)代碼還能跑，但模型權(quán)重不見(jiàn)了——因?yàn)橥吮４?。更糟的?am…

四軸橋板-臥加-AB軸坐標(biāo)轉(zhuǎn)換宏程序送VT 四軸橋板臥加編程帶刀尖跟隨G65p9012配套UG-MC后處理，適用于四軸不帶rtcp功能的機(jī)床工件任意擺放，一次裝夾，任意點(diǎn)位建立坐標(biāo)，后處理自動(dòng)計(jì)算與回轉(zhuǎn)中心的差值三菱-發(fā)那科-新代系統(tǒng)可通用A軸…

這一章的核心思想是，程序員必須承認(rèn)一個(gè)殘酷的現(xiàn)實(shí)：完美的軟件是不存在的。既然我們無(wú)法寫(xiě)出毫無(wú)瑕疵的代碼，那么就必須采取一種“偏執(zhí)”的防御性策略，來(lái)應(yīng)對(duì)必然存在的錯(cuò)誤和不確定性。作者將這種策略比作防御性駕…

遠(yuǎn)程服務(wù)器資源監(jiān)控：查看Miniconda容器GPU占用情況 在深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目日益復(fù)雜的今天，一個(gè)常見(jiàn)的場(chǎng)景是：你在本地筆記本上提交了一個(gè)訓(xùn)練任務(wù)到遠(yuǎn)程GPU服務(wù)器，幾個(gè)小時(shí)后回來(lái)一看——模型還沒(méi)收斂，而nvidia-smi顯示GPU利…

Miniconda環(huán)境合并：將多個(gè)env整合為統(tǒng)一平臺(tái) 在現(xiàn)代AI研發(fā)與數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)踐中，一個(gè)常見(jiàn)的痛點(diǎn)是：隨著項(xiàng)目增多，開(kāi)發(fā)者的機(jī)器上逐漸堆積起十幾個(gè)甚至幾十個(gè)Conda環(huán)境——有的用于NLP實(shí)驗(yàn)，有的跑CV模型，還有的只…

為什么選Java Java語(yǔ)言是由C和C++演變而來(lái)的，它省略了C語(yǔ)言中所有的難以理解、容易混淆的特性（比如指針），變得更加嚴(yán)謹(jǐn)、簡(jiǎn)潔、易使用。 Java的安全檢查機(jī)制，將許多程序中的錯(cuò)誤扼殺在搖藍(lán)之中。 另外，在Java語(yǔ)言…

Miniconda vs Anaconda：為什么輕量級(jí) Python 環(huán)境才是現(xiàn)代 AI 開(kāi)發(fā)的正確打開(kāi)方式 在今天的 AI 實(shí)驗(yàn)室或數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)中，你可能會(huì)遇到這樣一幕：一位同事興奮地分享他剛剛訓(xùn)練出的高精度模型，但當(dāng)你試圖在他的代碼基礎(chǔ)上復(fù)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)時(shí)…

在軟件研發(fā)規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大、交付節(jié)奏不斷加快的背景下，測(cè)試與質(zhì)量保障團(tuán)隊(duì)正面臨前所未有的成本與效率壓力。 本文結(jié)合一線(xiàn)實(shí)踐，總結(jié) AI 在軟件測(cè)試/質(zhì)量保障領(lǐng)域的可落地方向，重點(diǎn)聚焦：哪些地方真的能減少人力投入，而不…