在云上部署ChatGLM2-6B大模型（GPU版）
本教程指导您在配置了Alibaba Cloud Linux 3的GPU云服务器上，安装大模型运行环境（如Anaconda、Pytorch等），并部署大语言模型，最后通过Streamlit运行大模型对话网页Demo。教程包括创建资源、登录ECS实例、安装及校验CUDA、NVIDIA驱动和cuDNN等步骤。
量子计算与材料科学：新材料的发现
量子计算利用量子比特的叠加态和纠缠态，能高效模拟材料的电子结构和性能，加速新材料的发现与优化。从超导材料到磁性材料，再到太阳能电池，量子计算正推动材料科学的革命性进展。未来，量子计算与机器学习的结合将进一步拓展其应用范围，促进材料科学的产业化发展。
使用 PyTorch-BigGraph 构建和部署大规模图嵌入的完整教程
当处理大规模图数据时，复杂性难以避免。PyTorch-BigGraph (PBG) 是一款专为此设计的工具，能够高效处理数十亿节点和边的图数据。PBG通过多GPU或节点无缝扩展，利用高效的分区技术，生成准确的嵌入表示，适用于社交网络、推荐系统和知识图谱等领域。本文详细介绍PBG的设置、训练和优化方法，涵盖环境配置、数据准备、模型训练、性能优化和实际应用案例，帮助读者高效处理大规模图数据。
深度学习在图像识别中的应用与挑战
本文深入探讨了深度学习技术在图像识别领域的应用，分析了当前主流的卷积神经网络（CNN）架构，并讨论了在实际应用中遇到的挑战和可能的解决方案。通过对比研究，揭示了不同网络结构对识别准确率的影响，并提出了优化策略。此外，文章还探讨了深度学习模型在处理大规模数据集时的性能瓶颈，以及如何通过硬件加速和算法改进来提升效率。
全网首发！真·从0到1！万字长文带你入门Qwen2.5-Coder——介绍、体验、本地部署及简单微调
2024年11月12日，阿里云通义大模型团队正式开源通义千问代码模型全系列，包括6款Qwen2.5-Coder模型，每个规模包含Base和Instruct两个版本。其中32B尺寸的旗舰代码模型在多项基准评测中取得开源最佳成绩，成为全球最强开源代码模型，多项关键能力超越GPT-4o。Qwen2.5-Coder具备强大、多样和实用等优点，通过持续训练，结合源代码、文本代码混合数据及合成数据，显著提升了代码生成、推理和修复等核心任务的性能。此外，该模型还支持多种编程语言，并在人类偏好对齐方面表现出色。本文为周周的奇妙编程原创，阿里云社区首发，未经同意不得转载。
Python中的并发编程：探索多线程与多进程的奥秘####
本文深入探讨了Python中并发编程的两种主要方式——多线程与多进程，通过对比分析它们的工作原理、适用场景及性能差异，揭示了在不同应用需求下如何合理选择并发模型。文章首先简述了并发编程的基本概念，随后详细阐述了Python中多线程与多进程的实现机制，包括GIL（全局解释器锁）对多线程的影响以及多进程的独立内存空间特性。最后，通过实例演示了如何在Python项目中有效利用多线程和多进程提升程序性能。
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Bulletproof范围证明之优化
【11月更文挑战第9天】Bulletproof 是一种高效的零知识证明技术，广泛应用于加密货币等领域，用于证明交易金额在合法范围内而不泄露具体数值。本文介绍了 Bulletproof 的基本概念及其在算法、计算资源利用和协议交互等方面的优化方向，探讨了不同应用场景下的优化需求及面临的安全性和兼容性挑战。