modified: (modified content, untracked content)

简介: modified: (modified content, untracked content)

image.png

相关文章
|
存储 编解码 弹性计算
视频点播技术概述|学习笔记
快速学习视频点播技术概述
视频点播技术概述|学习笔记
|
Ubuntu 大数据 Unix
手把手教如何搭建Linux环境(搭建云服务器) (Linux基础篇p1)
手把手教如何搭建Linux环境(搭建云服务器) (Linux基础篇p1)
手把手教如何搭建Linux环境(搭建云服务器) (Linux基础篇p1)
|
5月前
|
缓存 固态存储 Windows
如何让内存发挥到最大效能?全面优化指南,提升电脑运行体验
电脑内存使用不合理会导致卡顿,本文教你如何优化内存性能。检查内存容量与主板支持上限,考虑升级或调整配置;关闭后台程序、管理浏览器标签、结束异常进程以释放内存;设置虚拟内存、调整视觉效果、定期重启提升效率;必要时增加内存条、选择高频内存、更换固态硬盘。避免盲目清理内存和依赖大内存忽视其他硬件瓶颈。只需合理设置,无需额外花钱,就能显著提升电脑速度。
|
Oracle 关系型数据库 中间件
|
12月前
|
人工智能 自然语言处理 PyTorch
Bamba-9B:基于 Mamba2 架构的仅解码语言模型,旨在提高大型语言模型在推理时的效率
Bamba-9B 是由 IBM、普林斯顿大学、卡内基梅隆大学和伊利诺伊大学香槟分校联合推出的基于 Mamba2 架构的仅解码语言模型。该模型在开放数据集上训练,旨在提高大型语言模型的推理效率,特别是在处理长文本时的内存带宽瓶颈。Bamba-9B 在推理时相较于标准变换器模型展现出 2.5 倍的吞吐量提升和 2 倍的延迟加速。
326 12
Bamba-9B:基于 Mamba2 架构的仅解码语言模型,旨在提高大型语言模型在推理时的效率
|
机器学习/深度学习 计算机视觉
【YOLOv11改进 - 注意力机制】GAM(Global Attention Mechanism):全局注意力机制,减少信息损失并放大全局维度交互特征
【YOLOv11改进 - 注意力机制】GAM(Global Attention Mechanism):全局注意力机制,减少信息损失并放大全局维度交互特征本文提出了一种全局注意力机制,通过保留通道和空间信息,增强跨维度的交互,减少信息损失。该机制结合3D置换与多层感知器用于通道注意力,卷积空间注意力子模块用于空间注意力。实验结果表明,在CIFAR-100和ImageNet-1K数据集上,该方法在ResNet和MobileNet上优于多种最新注意力机制。
【YOLOv11改进 - 注意力机制】GAM(Global Attention Mechanism):全局注意力机制,减少信息损失并放大全局维度交互特征
|
网络协议 算法 物联网
OSPF的历史与发展
OSPF的历史与发展
343 0
|
Linux 开发工具 数据安全/隐私保护
如何在linux中用git提交代码到仓库
如何在linux中用git提交代码到仓库
|
安全 Cloud Native Java
面向云时代的龙蜥操作系统,是 CentOS 替代的最佳选择
龙蜥致力于打造“芯”“系”同频、云化创新、多快好省、安稳易用的操作系统产品!
面向云时代的龙蜥操作系统,是 CentOS 替代的最佳选择