-
结语：写给程序员的一些建议
随着 IT 培训行业雨后春笋般崛起，码农的入门门槛越来越低，每年都会输出数十万码农，对于互联网整个行业来说，这是一件好事，能促进行业的整体发展，但是对于相关开发的从业者来说，程序员的竞争也越来越大。 并不是每一个人都适合软件开发，首先你要确认是否发自内心的热爱这个领域，而不是纯粹为了「高薪职业」。 即使互联网发展的再快，对于码农这个职业，一... -
PyTorch深度学习
PyTorch深度学习 深度学习构建模块: Affine maps, non-linearities and objectives Affine Maps Non-Linearities(非线性) Softmax and Probabilities(Softmax和概率分布) Objective Functions(目标函数) Optimizati... -
基与字符级RNN(Char-RNN）的人名生成
基与字符级RNN(Char-RNN）的人名生成 数据准备 创建网络 训练 训练前的准备 网络的训练 绘制损失 网络采样 练习 基与字符级RNN(Char-RNN）的人名生成 译者：@jianchengss 作者 : Sean Robertson 在 上一个教程 里我们使用RNN把名字分类到它所属的语言中, 这次我们改变一... -
前言
GitBook链接 关于作者 贡献 支持 转载合作 协议/License 作为一位程序员，面试过多次，也面试过很多人，最近又在找工作，总结一下面试经验和面试题，希望可以帮到正在找工作的小伙伴们。 先说一下面试时的心态，刚入门的程序员，技术实力不高，又大多不善言谈，面试一旦遇到难题，很容易心态失衡、惊慌失措、语无伦次，最终丢掉了 Offer。 ... -
单机模型并行最佳实践
单机模型并行最佳实践 基本用法 将模型并行应用于现有模块 通过流水线输入加快速度 单机模型并行最佳实践 原文：https://pytorch.org/tutorials/intermediate/model_parallel_tutorial.html 作者 ：Shen Li 模型并行在分布式训练技术中被广泛使用。 先前的帖子已经解... -
Docker是什么？从入门到实战的完整指南
一、为什么需要 Docker？先解决开发的「老大难」问题 二、Docker 核心概念：3 分钟看懂三大组件 1. 镜像（Image）：应用的「安装包」 2. 容器（Container）：运行中的「应用实例」 3. 仓库（Registry）：镜像的「应用商店」 三、Docker vs 虚拟机：为什么容器更轻量？ 四、实操入门：10 分钟上手 Doc... -
使用 RPC 的分布式管道并行化
使用 RPC 的分布式管道并行化 基础知识 第 1 步：对 ResNet50 模型进行分片 第 2 步：将 ResNet50 模型片段拼接到一个模块中 步骤 3：定义训练循环 第 4 步：启动 RPC 进程 使用 RPC 的分布式管道并行化 原文：https://pytorch.org/tutorials/intermediate/dist... -
分布式数据并行入门
分布式数据并行入门 DataParallel 和DistributedDataParallel 之间的比较 基本用例 带偏差的处理速度 保存和加载检查点 将 DDP 与模型并行性结合起来 分布式数据并行入门 原文：https://pytorch.org/tutorials/intermediate/ddp_tutorial.html ... -
Summary
Summary Summary Java 编程思想 写在前面的话 引言 第1章 对象入门 1.1 抽象的进步 1.2 对象的接口 1.3 实现方案的隐藏 1.4 方案的重复使用 1.5 继承：重新使用接口 1.6 多态对象的互换使用 1.7 对象的创建和存在时间 1.8 异常控制：解决错误 1.9 多线程 1.10 永久性 ...
