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zzy的aly
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Pytorch学习笔记(二):nn.Conv2d()函数详解
这篇文章是关于PyTorch中nn.Conv2d函数的详解，包括其函数语法、参数解释、具体代码示例以及与其他维度卷积函数的区别。
# 机器学习/深度学习 # PyTorch # TensorFlow # 算法框架/工具
蚝油菜花
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来自： ModelScope模型即服务
模型手动绑骨3天，AI花3分钟搞定！UniRig：清华开源通用骨骼自动绑定框架，助力3D动画制作
UniRig是清华大学与VAST联合研发的自动骨骼绑定框架，基于自回归模型与交叉注意力机制，支持多样化3D模型的骨骼生成与蒙皮权重预测，其创新的骨骼树标记化技术显著提升动画制作效率。
# 图像识别 # 机器学习/深度学习 # 人工智能 # PyTorch # 算法框架/工具 # C++
蚝油菜花
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博文
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来自： ModelScope模型即服务
TimesFM 2.0：用 AI 预测流量、销量和金融市场等走势！谷歌开源超越统计方法的预测模型
TimesFM 2.0 是谷歌研究团队开源的时间序列预测模型，支持长达2048个时间点的单变量预测，具备零样本学习能力，适用于零售、金融、交通等多个领域。
# 人工智能平台 PAI # 人工智能 # 供应链 # PyTorch # 算法框架/工具
AIweker
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一篇就够：高性能推理引擎理论与实践 (TensorRT)
本文分享了关于 NVIDIA 推出的高性能的深度学习推理引擎 TensorRT 的背后理论知识和实践操作指南。
# GPU云服务器 # 云解析DNS # 机器学习/深度学习 # 存储 # 并行计算 # PyTorch # TensorFlow # 调度 # 算法框架/工具 # 开发工具 # 异构计算 # Python
旅途中的宽~
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【计算机视觉】Segment Anything 安装配置及代码测试（含源代码）
Segment Anything Model（SAM）可以从输入提示（如点或框）生成高质量的物体遮罩，并且可以用于为图像中的所有物体生成遮罩。它在一个包含1100万张图像和10亿个遮罩的数据集上进行了训练，并且在各种分割任务上表现出了强大的零样本性能。
# 并行计算 # PyTorch # 算法框架/工具 # 计算机视觉 # Python # 存储 # 数据可视化 # 异构计算
热烈的马
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【PyTorch深度强化学习】TD3算法（双延迟-确定策略梯度算法）的讲解及实战（超详细 附源码）
【PyTorch深度强化学习】TD3算法（双延迟-确定策略梯度算法）的讲解及实战（超详细 附源码）
# 机器学习/深度学习 # 人工智能 # 算法 # PyTorch # 算法框架/工具
小殊小殊
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【五分钟会，半小时懂】人声分离Demucs
【五分钟会，半小时懂】人声分离Demucs
# 机器学习/深度学习 # PyTorch # 算法框架/工具 # Python # Windows
nanshaws
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大模型中 .safetensors 文件、.ckpt文件、.gguf和.pth以及.bin文件区别、加载和保存以及转换方式
本文讨论了大模型中不同文件格式如`.safetensors`、`.ckpt`、`.gguf`、`.pth`和`.bin`的区别、用途以及如何在TensorFlow、PyTorch和ONNX等框架之间进行加载、保存和转换。
# PyTorch # TensorFlow # API # 算法框架/工具 # Python
竹石yyds
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博文
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来自： ModelScope模型即服务
本地部署DeepSeek模型
要在本地部署DeepSeek模型，需准备Linux（推荐Ubuntu 20.04+）或兼容的Windows/macOS环境，配备NVIDIA GPU（建议RTX 3060+）。安装Python 3.8+、PyTorch/TensorFlow等依赖，并通过官方渠道下载模型文件。配置模型后，编写推理脚本进行测试，可选使用FastAPI服务化部署或Docker容器化。注意资源监控和许可协议。
# GPU云服务器 # 并行计算 # PyTorch # 算法框架/工具 # Docker # 容器
郑小健
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来自： 大数据与机器学习
PyTorch 中的动态图与静态图：理解它们的区别及其应用场景
【8月更文第29天】深度学习框架中的计算图是构建和训练神经网络的基础。PyTorch 支持两种类型的计算图：动态图和静态图。本文旨在阐述这两种计算图的区别、各自的优缺点以及它们在不同场景下的应用。
# 机器学习/深度学习 # 自然语言处理 # PyTorch # 算法框架/工具 # 开发者
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