摘要：
本文将给您介绍如何在矩池云租用服务器的时候自定义端口，并将您的 web 项目部署到自定义端口，最后实现在本地通过自定义端口对应链接访问服务。 阅读全文
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租用机器 在矩池云租用机器的时候，系统环境里搜索：R，选择 R4.2 镜像，如果需要使用RStudio，还需要在高级选项中新增一个自定义端口：8787，然后点击租用即可。 使用 JupyterLab 运行 R 点击租用页面的 JupyterLab 链接。 我们已经为您在 JupyterLab 中添加 阅读全文
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Poetry 是 Python 中用于依赖管理和打包的工具。它允许您声明项目所依赖的库，并且它将为您管理(安装/更新)它们。 阅读全文
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只要你懂 Python，大概记得高中学过的求导知识，看完这个视频你还不理解反向传播和神经网络核心要点的话，那我就吃鞋:D Andrej Karpathy，前特斯拉 AI 高级总监、曾设计并担任斯坦福深度学习课程 CS231n 讲师、OpenAI 创始成员和研究科学家。在 7 月离职特斯拉后，Andr 阅读全文
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自 2017 年提出后，Transformer 名声大噪，不仅颠覆了自然语言处理（NLP）领域，而且在计算机视觉（CV）、强化学习（RL）、生成对抗网络（GANs）、语音甚至是生物学等领域也大显锋芒，于是就有了近年来看到的基于 Transformer 创建的大型语言模型 GPT-3，以及“魔改”的 阅读全文
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AI/ML 的不断革新，让我们看到了更多激动人心的应用方向，也迸发了更多的训练&应用场景。 在用户的反馈和建议下，矩池云持续丰富和优化在 AI+Science 链路上的相关产品，为了帮助研究人员更自如地展开相关工作，我们陆续推出了一些值得探索的新功能，也改进了原有的一些产品流程，以期为研发人员提供更 阅读全文
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租用机器，按自己需要的环境选择一个环境，我这里选择的是Pytorch 1.10。 租用成功后点击租用页面的 Jupyterlab 链接。 Jupyterlab 里新建一个Terminal 用来安装环境，先检查Pytorch、CUDA版本，如下图可以看到我的环境Pytorch 1.10.0，CUDA 阅读全文
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作为NLP领域的著名框架，Huggingface(HF)为社区提供了众多好用的预训练模型和数据集。本文介绍了如何在矩池云使用Huggingface快速加载预训练模型和数据集。 1.环境 HF支持Pytorch,TensorFlow和Flax。您可以根据HF官方文档安装对应版本，也可以使用矩池云Hug 阅读全文
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在 Disco Diffusion 官方说明的第一段，其对自身是这样定义： AI Image generating technique called CLIP-Guided Diffusion。DD 是通过 CLIP 来进行图文匹配，引导 AI 进行图像生成的技术，通过 Diffusion 持续去噪 阅读全文
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“连续开设5年，对新手友好、易于上手，参加课程的多数学生来自非计算机科学领域……” 推荐一门AI课程——MIT官方深度学习入门课程6.S191《深度学习导论（2022）》，课程介绍了深度学习技术在计算机视觉、自然语言处理、生物学等领域的应用。通过学习这门课程，学生将掌握深度学习算法的基本知识，以及用 阅读全文
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深度学习具备强感知能力但缺乏一定的决策能力，强化学习具备决策能力但对感知问题束手无策，因此将两者结合起来可以达到优势互补的效果，为复杂系统的感知决策问题提供了解决思路。 今天我们推荐这样一门课程——UC Berkeley的 CS188《人工智能导论》（Introduction to Artifici 阅读全文
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图片、视频、语音等非结构化数据在快速增长，随着深度学习技术的不断升级，非结构化数据的搜索也逐渐形成可能。在这样的背景下，专注于神经搜索技术的商业开源软件公司——Jina AI，提出了神经搜索 (Neural Search) ，借助深度学习技术搜索非结构化数据。 现在，矩池云 Matpool 已经支持 阅读全文
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本文为矩池云入门手册的补充：Pytorch训练MNIST数据集代码运行过程。 案例代码和对应数据集，以及在矩池云上的详细操作可以在矩池云入门手册中查看，本文基于矩池云入门手册，默认用户已经完成了机器租用，上传解压好了数据、代码，并使用jupyter lab进行代码运行。 在MATPool矩池云完成P 阅读全文
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简介 nvidia-smi全称是NVIDIA System Management Interface ，它是一个基于NVIDIA Management Library(NVML)构建的命令行实用工具，旨在帮助管理和监控NVIDIA GPU设备。 详解nvidia-smi命令 接下来我介绍一下，用nv 阅读全文
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可以用下面的命令查看 cat /usr/local/cuda/version.txt 如果想用nvcc来查看可以用下面的命令 nvcc -V 如果环境内没有nvcc可以安装一下，教程是矩池云上如何安装nvcc 很多人会问为什么nvidia-smi里面的cuda会不一样，接下来我来介绍一下 可以看到环 阅读全文
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关于源的加速和使用 bash /public/script/switch_conda_source.sh 输入想要切换的源前面的序号，然后按回车，源会自动切换。 当然这个地方需要注意的是如果遇到一些国内没有镜像的源可能需要在那个前面加上官方源 我这里以RAPIDS官方给出的命令为例 conda cr 阅读全文
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这是 CVPR 2018 的一篇少样本学习论文：Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning 源码地址：https://github.com/floodsung/LearningToCompare_FSL 环境选用 Tenso 阅读全文
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我选用的是cuda10.1纯镜像 案例来自paddlepaddle官方PaddleGAN库中，可以查看 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleGAN/ https://github.com/wzmsltw/PaintTransformer 安装需要的软件包 ap 阅读全文
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选择cuda10.1的镜像 更新源及拷贝文件到本地 apt-get update cp -r /public/database/milvus/ / cd /milvus/ cp ./lib/* /usr/lib/ 安装mysql等必备的包 apt-get install mysql-server d 阅读全文
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使用的是P100，cuda11.1base镜像 创建虚拟环境 conda create -n py36 python=3.6 conda deactivate conda activate py36 安装依赖包 apt update apt-get install libopencv-dev lib 阅读全文