作者文章归档:王半仙

深度学习的 GPU 选配

结论:

  • 现阶段 4090 能满足 DL 的入门需要,且 LLMs 推理的性价比最高
  • 缺点是性能不足够支持 LLMs 训练(通信不高效,显存不够用)

1 GPU 的基本概念

NVIDIA 的三个产品线:

  • GeForce 类型:面向个人计算和游戏市场推出的产品线,适用于游戏、图形处理等,并且在深度学习上的表现也非常出色,很多人用来做推理、训练,性价比高。例如目前热门的 4090、3090等型号
  • Quadro 类型:定位于专业可视化市场的产品线,主要面向专业人士和企业用户,例如,影视制作、建筑可视化、产品

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Mean Shift聚类

Mean Shift 算法,又称为均值漂移算法

核心思想:

  • 该算法假设真实的样本集合是服从不同概率密度分布的数据簇的并集
  • 任意选择一个样本通过密度增加最快的方向将收敛到样本密度高的区域
  • 样本密度高的区域对应一个分布的聚集区,即样本数据的局部最大值
  • 能够收敛到相同局部最大值的样本被认为是服从同一分布的数据簇

算法流程:

  1. 随机确定样本空间内一个样本 $x$ 作为球心,构建半径为 $h$ 的高维球

$$ S_h\left(x\right)=\left(y\mid\left(y-x\right)\left(y-x\right)^T\leqslant h^2\right) $$ 2. 计算该

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CS224W 图机器学习09:知识图的推理

本小节的示例均围绕以下知识图展开:

  • 该示例数据描述了疾病、药物、不良事件和蛋白质之间的相互关系

1 推理的类型

常见的三种知识图推理类型:

  • 单跳查询(one-hop queries),从起始节点经过一条边是否可以达到终止节点,即预测两个节点之间是否有边连接(示例:Fluvestrant 这种药物可能导致哪些不良反应?)
  • 路径查询(path queries),从起始节点经过 n 条边是否可以达到终止节

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生活技巧-不同食物的解冻方法

冷冻食品最终品质的好坏, 很大程度上取决于解冻

不同食材最适合的解冻方法不一样:

  1. 常温空气解冻:热交换效率低,容易造成氧化。营养物质流失,还容易滋生细菌。解冻后食材的色泽和品质都较差。==不建议日常使用==
  2. 微波解冻:快速, 受热不均匀,适合蔬果类解冻以及肉类的快速解冻
  3. 冷藏室低温解冻:适合大多数食材,但解冻慢,对小黄鱼一类的品质受损严重
  4. 静水解冻:速度快,品质好,建议带密封包装。流水解冻速度更快, 但比较费水
  5. 加热解冻:适合冷冻蔬菜、淀粉类、腌制过的肉类、需要长时间烧煮不怕加热过头的食材
  6. 半解冻:解冻终温在-10°C~-3°C 间,该温度食品的硬度较软,好切割,适合不易整形的肉类

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古麻今醉24年2季度文章集锦

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BASIC重症医学24年2季度文章集锦

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Google Research 2023年度盘点

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生活技巧-空调异味的处理方法

原因:变频空调散热鳍片的亲水铝箔镀层工艺不达标

  • 镀层有部分(丙烯酸酯)会溶于水,加上空调吸入了空气中的大量营养灰尘,形成了细菌的培养皿
  • 空调在 25 度制冷时,室内热空气会过散热片冷凝产生冷凝水,冷凝水多会正常排出去
  • 但是 26 度时变频不制冷,常温送风,会导致散热片上残留的冷凝水蒸发而散发异味

臭味来源:甲硫醇+挥发性硫化物的味道

短杆菌利用甲硫氨酸γ-裂解酶(一种磷酸吡哆醛依赖性酶)将甲硫氨酸降解为甲硫醇。而短杆菌产生甲硫醇的能力取决于溶解氧浓度(最佳为 25%)、培养年龄(最佳为 25 小时)、温度(最佳为 30°C)和 pH(最佳为 7.9~9)

如何确定是亲水铝箔的问题

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NEJM医学前沿24年2季度文章集锦

仅搜集收录了部分个人感兴趣的文章,并进行简单记录

1 概念科普

1.1 不吸烟者肺癌 | 综述

2024-04-01 12:36 文章链接

有10%~25%的肺癌发生在不吸烟者中,即一生中吸烟<100支的个体

不吸烟者肺癌(Lung cancer in never smokers,LCINS)的发病率依然保持稳

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20240617 使用 RSS 两个月的体悟
  1. RSS 订阅只适合少数的一部分人,它需要较强的信息组织和整理能力

  2. RSS 订阅的维护是琐碎的,需要持续地丰富屏蔽词和偶尔修正订阅源

  3. RSS 并不能改善信息茧房,除非你有意识地搜集不同角度的优质观点

  4. 不同 APP 间的信息壁垒是商业化的必然产物,RSS 则天然站在对立面

  5. 对于时政、趣闻或网络热帖,RSS 能很好地起到去糟粕取精华的作用

  6. RSS 的优势是聚合分布在互联网角落里的细碎精华(尤其是个人博客)

  7. 不建议在一开始就订阅过多的 RSS 源,要保持良好的信息增长和代谢

  8. 借用 AI+RSS (绝配)构建从粗到细(标题/AI 总结/原文)的分层阅读

#RSS

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