SSH遠程開發(fā)實操：通過Miniconda環(huán)境調(diào)用GPU跑PyTorch模型 在深度學(xué)習(xí)項目日益復(fù)雜的今天，一個常見的困境是：本地筆記本明明寫好了代碼，卻因為顯存不足或算力不夠，連最基礎(chǔ)的訓(xùn)練都跑不起來。更頭疼的是，團…

GPU算力按需分配：Miniconda-Python3.10結(jié)合Kubernetes調(diào)度策略 在AI模型訓(xùn)練動輒消耗數(shù)百GPU小時的今天，一個常見的場景是：實驗室里一半的顯卡閑置積灰，而另一半?yún)s因排隊過長導(dǎo)致研究人員整日“等卡”。這種資源錯配并非硬件不足…

從零開始搭建第一個CCS20工程：手把手帶你點亮F28379D的LED 你有沒有過這樣的經(jīng)歷？下載完TI最新的Code Composer Studio（簡稱CCS），雙擊打開，面對一片深色界面和十幾個彈窗選項，突然不知道下一步該…

GPU算力計費透明化：Miniconda-Python3.10記錄資源使用日志 在高校實驗室的深夜機房里，一位研究生正焦急地等待他的模型訓(xùn)練結(jié)束——明明只提交了一個小時的任務(wù)，系統(tǒng)卻扣除了他三小時的GPU配額。另一邊，運維團隊面對不斷增長的算力…

原文：towardsdatascience.com/implementing-neural-networks-in-tensorflow-and-pytorch-3c1f097e412a 歡迎來到我們**深度學(xué)習(xí)圖解**系列的實用實施指南。在這個系列中，我們將彌合理論與實踐之間的差距，將之前文章中探討的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念生動地…

Conda與Pip共用時的依賴沖突檢測與修復(fù)策略 在現(xiàn)代Python開發(fā)中，尤其是人工智能、數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，項目對底層依賴的要求越來越復(fù)雜。一個典型的AI訓(xùn)練環(huán)境可能同時需要PyTorch、CUDA、NumPy、OpenCV等多個組件協(xié)同工作，而這些庫之間往…

Markdown數(shù)學(xué)公式渲染：Miniconda-Python3.10支持LaTeX格式輸出 在撰寫算法推導(dǎo)、教學(xué)講義或科研筆記時，你是否曾為無法直觀展示復(fù)雜公式而苦惱？比如寫到薛定諤方程時只能貼圖，修改一次就得重新截圖；或者團隊協(xié)作中有人…

深入HardFault：從LR寄存器看透系統(tǒng)崩潰真相你有沒有遇到過這樣的場景？設(shè)備在客戶現(xiàn)場突然“死機”，沒有明顯征兆，復(fù)現(xiàn)困難。連接調(diào)試器一看，停在了HardFault_Handler——這個神秘又令人頭疼的函數(shù)。在ARM Cortex-M的世…