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YOLOv11 正式发布！你需要知道什么? 另附：YOLOv8 与YOLOv11 各模型性能比较
YOLOv11是Ultralytics团队推出的最新版本，相比YOLOv10带来了多项改进。主要特点包括：模型架构优化、GPU训练加速、速度提升、参数减少以及更强的适应性和更多任务支持。YOLOv11支持目标检测、图像分割、姿态估计、旋转边界框和图像分类等多种任务，并提供不同尺寸的模型版本，以满足不同应用场景的需求。
从零开始下载torch+cu（无痛版）
这篇文章提供了一个详细的无痛版教程，指导如何从零开始下载并配置支持CUDA的PyTorch GPU版本，包括查看Cuda版本、在官网检索下载包名、下载指定的torch、torchvision、torchaudio库，并在深度学习环境中安装和测试是否成功。
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带你读《基于浏览器的深度学习 》之三：JavaScript深度学习框架
本书是Web开发和深度学习的跨界，主要介绍基于浏览器的深度学习技术，具体内容包括神经网络架构、主流的JavaScript深度学习框架、深度学习的JavaScript基础、基于WebGL的GPU加速、浏览器上的数据抽取和操作，以及tensorflow.js实践应用。每章都配有完整的代码示例以及可视化效果，轻松易学。也详细介绍了tensorflow.js重要的模块tfjs-core、tfjs-layers、tfjs-node、tfjs-converter等。
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阿里云GPU服务器NVIDIA A100 GPU卡租用价格表
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万字干货分享 | 阿里云CIPU技术解析
2022年6月，阿里云发布了云基础设施处理器CIPU（Cloud Infrastructure Processing Unit），将其定义为取代传统CPU的新一代云计算体系架构的核心。在这个全新体系架构下，CIPU向下对数据中心计算、存储、网络等底层基础设施快速云化并进行硬件加速，向上接入飞天云操作系统，将全球数百万台服务器构建为一台超级计算机，实现资源的灵活编排和调度，给用户提供高质量弹性云计算算力集群。
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pytorch安装GPU版本 (Cuda12.1)教程: Windows、Mac和Linux系统下GPU版PyTorch（CUDA 12.1）快速安装
pytorch安装GPU版本 (Cuda12.1)教程: Windows、Mac和Linux系统下GPU版PyTorch（CUDA 12.1）快速安装
基于NVIDIA A30 加速卡推理部署通义千问-72B-Chat测试过程
本文介绍了基于阿里云通义千问72B大模型（Qwen-72B-Chat）的性能基准测试，包括测试环境准备、模型部署、API测试等内容。测试环境配置为32核128G内存的ECS云主机，配备8块NVIDIA A30 GPU加速卡。软件环境包括Ubuntu 22.04、CUDA 12.4.0、PyTorch 2.4.0等。详细介绍了模型下载、部署命令及常见问题解决方法，并展示了API测试结果和性能分析。
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