医疗AI中GPU集群设计与交付实践
引言随着人工智能在医疗领域的应用不断深化，GPU 千卡集群已经成为支撑大规模医疗 AI 模型训练与推理的关键基础设施。 不同于互联网推荐、搜索等场景，医疗 AI 对可靠性、精度和稳定性的要求极高。 任何训练过程中的波动，都会影响模型在临床中的应用价值。
医疗 AI 的快速发展
医学影像：CT、MRI、病理切片大模型推动了智能诊断的发展。
基因组学：深度学习在基因测序
人工智能
9. k-近邻的k的影响有多大？
k-近邻涉及到的参数不多，也容易玩，因此我们来看下最为关键的参数k，对结果的影响。
之前我们都是把结果设置成了3，如数字识别，3的结果是1.06%的错误率。
我们来看看其他的：
1：最靠近哪个就是哪个，1.37%的错误率，也很不错嘛！看来你和闺蜜/兄弟的性格很接近啊。
2：1.37%，也挺好；
5：1.79%，开始下滑了；
10：2% 20：2.75% 50：5.18%
Mac硬盘安装不了的常见故障，怎样恢复丢失的数据信息？
Mac硬盘驱动器一般分为各种系统分区，用以存储用户的重要信息，这样可以保证正常地引导过程，避免数据信息过载。但Mac用户常常会遇到Mac硬盘安装不了、存放重要信息的硬盘数据丢失或者存在潜在受损风险等问题，其中涉及了多个方面，涵括图像、视频、音频文件、新闻、电子邮件等。
MacOS有一个内置工具，允许用户创建或合并两个数据量。当Mac系统启动时，硬盘或硬盘驱动器将启动，并载入必要的文件。但有时硬盘驱
Android导入和导出数据
关于数据，占据我们思想的一件非常重要的事情就是不要丢失它。我们需要备份数据以在需要时恢复数据。因此，我们需要知道如何将数据推送到设备的SD存储器。在本文中，我们将了解如何从 JSON 文件导入和导出数据。
要导出和导入数据，我们将使用 Gson 库。它是一个将 Java 对象转换为其 JSON 表示形式的 Java 库。此外，它还将 JSON 字符串转换为等效的 Java 对象。
要进行设置：请执
一文搞懂池化层！Pooling详解(网络下采样篇)
池化(Pooling)是卷积神经网络中的一个重要的概念，它实际上是一种形式的降采样。有多种不同形式的非线性池化函数，池化层会不断地减小数据的空间大小，因此参数的数量和计算量也会下降，这在一定程度上也控制了过拟合。通常来说，CNN的卷积层之间都会周期性地插入池化层
一. 池化的目的及作用
池化层大大降低了网络模型参数和计算成本，也在一定程度上降低了网络过拟合的风险。概括来说，池化层主要有以下五点
我为 Netty 贡献源码 | 且看 Netty 如何应对 TCP 连接的正常关闭，异常关闭，半关闭场景（上）
本系列Netty源码解析文章基于 4.1.56.Final版本
写在前面.....
本文是笔者肉眼盯 Bug 系列的第三弹，前两弹分别是:
抓到Netty一个Bug，顺带来透彻地聊一下Netty是如何高效接收网络连接的 ，在这篇文章中盯出了一个在 Netty 接收网络连接时，影响吞吐量的一个 Bug。
抓到Netty一个隐藏很深的内存泄露Bug | 详解Recycler对象池的精妙设计与实现
AI新手入门解锁元生代MaaS平台：API工作流调用全攻略
摘要：《蓝耘元生代MaaS平台实践指南》摘要：本文详细介绍了蓝耘元生代MaaS平台的使用体验，该平台提供包括NLP、CV等多个领域的预训练模型服务，并赠送千万Token福利。文章涵盖从注册获取APIKey到实际应用的全流程：1）解析API工作流调用原理；2）提供Python和cUR
AI时代Python金融大数据分析实战：ChatGPT让金融大数据分析插上翅膀
❤️作者主页：小虚竹
❤️作者简介：大家好,我是小虚竹。2022年度博客之星评选TOP 10🏆，Java领域优质创作者🏆，CSDN博客专家🏆，华为云享专家🏆，掘金年度人气作者🏆，阿里云专家博主🏆&
第一讲：数值积分基础
现代物理，本质上只包含几何与材料两块的内容。几何描述的是物件的空间结构，对于给定的几何结构，不同的材料对于外界的反应是不同的。现代物理，不论是刚体软体流体，甚至是量子力学，本质上就是为了将这两种内容分开。
计算机动画，本质上是一种视觉上的体验，通过视觉暂留效应用离散的图片模拟出连续的动画效果。
最早的动画可以追溯到公元前三千年，人们发现的一个陶罐上面通过手绘多个图片，将多个图片串联起来就构成了
