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推荐序
推荐序 推荐序 FOREWORD 未来已来，不管人类是否欢迎它。 在这个时代，所有人都感觉到，世界的变化太快了，知识的更新太快了，我们很难跟上这种变化。在心理上、行为上、动作上和策略上，我们该如何应对巨变？每一个工作，每一个工种，每一个步骤，每一个流程，都在被技术所赋能、所改变。 比如现在很多人认为，人工智能（AI）将会代替人类，有了ChatG... -
14.6 总结
14.6 总结 14.6 总结 何时使用多线程技术，以及何时避免用它，这是我们需要掌握的重要课题。骼它的主要目的是对大量任务进行有序的管理。通过多个任务的混合使用，可以更有效地利用计算机资源，或者对用户来说显得更方便。资源均衡的经典问题是在IO等候期间如何利用CPU。至于用户方面的方便性，最经典的问题就是如何在一个长时间的下载过程中监视并灵敏地反应一个... -
常见问题
常见问题 我的模型报告 “cuda runtime error(2): out of memory” 我的 GPU 内存没有正确释放 我的多个数据加载器返回相同的随机数 我的回归网络不能使用数据并行 译者署名 常见问题 我的模型报告 “cuda runtime error(2): out of memory” 如错误消息所示，您的GPU 上... -
内容简介
内容简介 内容简介 马斯克称ChatGPT将颠覆世界；微软为ChatGPT投资数百亿美元，并计划将其整合到Offce办公软件和Bing搜索引擎之中；在一些高校和学术机构中，兴起了关于用ChatGPT写论文是否合规的大讨论；甚至，一些咨询公司也开始担心自己的饭碗会被抢走……2023年，应用ChatGPT的热情已经被点燃，ChatGPT的应用场景不断快速拓... -
03 AIGC产业链参与者
03 AIGC产业链参与者 03 AIGC产业链参与者 AIGC的产业链包括硬件提供商、技术提供商、数据提供商、平台供应商、应用开发商、应用服务商、最终用户等多个参与者。这些参与者在AIGC生态中协同合作，从而推动AIGC技术的不断发展，形成一个闭合的生态体系。 硬件提供商：提供机器学习训练与推理的算力，其中GPU与TPU为硬件核心，主要参与厂商包括... -
7.5 接口
7.5 接口 7.5.1 Java的“多重继承” 7.5.2 通过继承扩展接口 7.5.3 常数分组 7.5.4 初始化接口中的字段 7.5 接口 interface （接口）关键字使抽象的概念更深入了一层。我们可将其想象为一个“纯”抽象类。它允许创建者规定一个类的基本形式：方法名、参数列表以及返回类型，但不规定方法主体。接口也包含了基本数据类... -
04 AIGC的技术方法
04 AIGC的技术方法 04 AIGC的技术方法 在AIGC领域中，分析式AI（Analytical AI）和生成式AI（Generative AI）是两种不同的技术方法。分析式AI通常利用预先训练的模型对数据进行分析，预测输出结果。生成式AI则是一种更加灵活的方法，它可以根据给定的数据生成新的内容。 分析式AI和生成式AI并不存在先后关系，它们是... -
TorchScript 中的动态并行性
TorchScript 中的动态并行性 基本语法 应用示例：双向 LSTM 的集成 并行化前向和后向层 旁注：可视化并行性 集成中的并行化模型 总结 TorchScript 中的动态并行性 原文：https://pytorch.org/tutorials/advanced/torch-script-parallelism.html ... -
7.2 深入理解
7.2 深入理解 7.2.1 方法调用的绑定 7.2.2 产生正确的行为 7.2.3 扩展性 7.2 深入理解 对于Music.java 的困难性，可通过运行程序加以体会。输出是Wind.play() 。这当然是我们希望的输出，但它看起来似乎并不愿按我们的希望行事。请观察一下tune() 方法： public static void ... -
03 ChatGPT+搜索引擎
03 ChatGPT+搜索引擎 03 ChatGPT+搜索引擎 2019年，微软向OpenAI投资了一笔数额未公开的资金（据说是30亿美元），并与OpenAI签署了合作协议，目的是加速OpenAI的研究进展，增强微软在人工智能领域的实力，并获得OpenAI关于人工智能的最新研究成果，以便应用到微软的产品和服务中，为用户提供更好的体验。 微软在Open...
