数据采集助力AI大模型训练
引言
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总结
引言 AI技术在今天已经是我们工作生活中不可或缺的工具，很多小伙伴也在致力于训练AI模型。高质量的数据是训练强大AI模型的核心驱动力，无论是自然语言处理、计算机视觉还是推荐系统，数据的规模、多样性和准确性直接决定了模型的性能和泛化能力。然而，在实
人工智能
AI医疗革命：英伟达GTC 2025医疗健康与生命科学会议全分析
AI医疗革命：英伟达GTC 2025医疗健康与生命科学会议全分析
一、GTC 2025：AI 医疗的算力与生态双突破
1.1 黄仁勋演讲核心：从训练到推理的代际跨越在科技界瞩目的英伟达 GTC 2025 大会上，英伟达 CEO 黄仁勋的主题演讲成为全场焦点，为 AI 医疗领域带来了极具变革性的消息。此次演讲中，新一代 AI 芯片 Blackwell Ultra 及 GB300 超级芯片的发布，犹
华为昇腾310P 176T算力AI 智能计算模组规格书
目录
产
品介绍
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3
1、产品简介.............
公共数据库+泛癌分析，全基因组DNA甲基化相关也能轻松6分+
Genome-wide DNA methylation profiling and identification of potential pan-cancer and tumor-specific biomarkers
全基因组DNA甲基化分析和潜在的泛癌症和肿瘤特异性生物标志物的鉴定
发表期刊：Mol Oncol
发表日期：2022 Jan 2
DOI: 10.1002/1878-0261
x + 1 = 1/x
“一个数加一等于它的倒数，求这个数。”
看到这个题目，我先是愣了一下：“还有这种神奇的数？”然后我就立马觉得自己有些废了，两年前才刚知道的黄金分割率φ（=0.6180339887……），它加上一不正是它的倒数（1.6180339887……）吗？
我进一步把这个式子（x + 1 = 1/x）列出来以后，
得 x - 1/x +1=0，
两边同时乘x得 x² - 1 + x=0，x² +
深度解读：智能体2.0 AI Agent多推演进
AI Agent即AI 代理，长期以来，研究人员一直在追求更完美的AI，可以与人类相当、甚至是超越人类。在1950年代，AIan Turing就将“智能”的概念扩展到了人工实体，并提出了著名的图灵测试。这些人工智能实体就被称为——Agent 目录AI Agent的核心改变LLM的框架优势：以往Agent类型当代
Apache IoTDB UDF 查询执行源码阅读
作者目前是清华大学软件学院 IoTDB 组在读学生，参与过 Apache IoTDB UDF 模块的代码维护和功能拓展，本文是作者在阅读 Apache IoTDB UDF 模块代码时的一点总结。
概述
UDF(User Defined Functions) 是数据库查询引擎里较为重要的一个模块，其为数据的高级分析提供了更多可能。
UDF 的使用说明可以参考作者的另一篇文章：
土壤水分特征参数估计（soil water characteristic）
引言
土壤水分特征是水文学研究的重点，在作物模型中也是计算土壤水平衡不可或缺的参数。研究中一般用水分特征曲线来反映土壤的持水特征，渗透特征曲线可以反映土壤渗透特征。
这里面有几个主要的参数
永久萎蔫点（土壤水势约为-1500kp）
最大田间持水量（土壤水势约为-33kp）
饱和含水量（土壤水势为0kp）
饱和渗透率（mm/h）
美国农业局研发的软件 soil water characteris
第五十九章 使用 ^PERFSAMPLE 监控进程 - 收集样本
第五十九章 使用 ^PERFSAMPLE 监控进程 - 收集样本
本主题介绍 ^PERFSAMPLE 实用程序，这是一种用于分析 IRIS® 数据平台流程的工具。该实用程序处理实时系统上的活动，并呈现采样活动的易于导航的细分，这可以提供对系统的洞察力。例如，可以通过检查 ECP 请求来发现应用程序瓶颈，或者通过查看等待事件的类型来识别整个系统的瓶颈。
要开始，请从感兴趣的 IRIS 实例上的 %S
pytorch 从指定epoch恢复训练
1、保存模型
保存整个模型
torch.save(net, path)
保存权重
state_dict = net.state_dict()
torch.save(state_dict , path)
2、模型训练过程保存
checkpoint = {
"net": model.state_dict(),
'optimizer':optimizer.state
