コース 中級  11271

コース紹介：「独習 IT ネットワーク Linux ロード バランシング ビデオ チュートリアル」では、主に nagin の下で Web、lvs、Linux 上でスクリプト操作を実行することで Linux ロード バランシングを実装します。

コース 上級  17594

コース紹介：「Shangxuetang MySQL ビデオチュートリアル」では、MySQL データベースのインストールから使用までのプロセスを紹介し、各リンクの具体的な操作を詳しく紹介します。

コース 上級  11306

コース紹介：「Brothers Band フロントエンド サンプル表示ビデオ チュートリアル」では、誰もが HTML5 と CSS3 を使いこなせるように、HTML5 と CSS3 テクノロジーのサンプルを紹介します。

コース紹介：現在、中国の多くの都市には地下鉄、BAT、トラム、さらにはバスが通っています。旅行のためにバスや地下鉄のルートを確認する必要がある場合、誰もが役立つツールが必要です。地下鉄を確認するためだけにアプリをダウンロードすると、特に iPhone が 16 GB しかないユーザーにとって、メモリと容量がかなり消費されます。そこで今日は、新しい地下鉄旅行ガイド アプレットを紹介します。「Check Subway」アプレットは、データを使用せずに、地下鉄の路線、出入口、営業時間、主要都市の飲食物やエンターテイメントに関する周辺情報を照会できます。ミニプログラムの最大の特徴は、交通量が少なく、周辺の地下鉄駅の確認やルート計画ができるので、旅行にとても便利です。 この記事では、この WeChat アプレットの主な機能、対応するデータ インターフェイス、および採用されたアプレットの分析に焦点を当てます。

2017-03-02 コメント 0  3697

コース紹介：1. 適切なコンピュータ電源を選択するにはどうすればよいですか?電源計算ツールを使用すると、コンピュータを組み立てる際に、適切な電源を選択することが非常に重要な手順になります。電源が低すぎるとシステムが正常に起動できなくなり、電源が高すぎるとリソースが無駄になります。では、コンピュータに必要な電源を正確に計算するにはどうすればよいでしょうか。電源の計算方法と、実用的なコンピュータの電源計算ツールを詳しく紹介します。コンピュータ電源の重要性 電源はコンピュータ システムの中心であり、システム全体に必要な電力を供給します。供給電力が低すぎると、システムが正常に起動できなかったり、使用中に予期せずシャットダウンするなどの問題が発生する可能性があります。供給電力が大きすぎると資源の無駄遣いとなり、電気代が高くなるだけでなく、エネルギー消費量の削減にもつながります。

2024-08-25 コメント 0  477

コース紹介：近年、モノのインターネットや人工知能などの技術の急速な発展に伴い、自動運転車が徐々に人々の視野に入ってきています。無人自動車は利便性と快適性をもたらすだけでなく、交通事故を大幅に減らし、大気の質を改善し、燃料消費量を削減することができます。しかし、自動運転の分野では、完全な実用化に至るまでに解決すべき技術的課題がまだ多く残っています。中でも、トラステッド・コンピューティング技術は自動運転分野において重要な部分を占めています。トラステッド・コンピューティング技術とは、計算プロセスと計算結果の安全性と信頼性を確保できるコンピューティング技術を指します。自動運転の分野では

2023-06-11 コメント 0  1304

コース紹介：1. ジェネレーター 1. ジェネレーターは Python で定義されています ループしながら計算する仕組みをジェネレーターといいます:ジェネレーター 2. ジェネレーターの存在意義一覧 すべてのデータはメモリ上にあります データ量が多いとメモリを消費しますたくさんのメモリがあります。例: 最初のいくつかの要素のみにアクセスする必要があるため、後続のスペースはすべて無駄になります。リスト要素が特定のアルゴリズムに従って計算される場合、後続の要素はループ中に継続的に計算できるため、必要はありません。完全なリストを作成できるため、スペースを大幅に節約できます。 3. ジェネレーターの作成方法 1 (ジェネレーター式) ジェネレーター式は非常に簡単で、リスト内包表記の [] を () に変更するだけでジェネレーター (ジェネレーター) を作成できます: L=[x*x

2023-04-21 コメント 0  1377

コース紹介：大規模言語モデル (LLM) のトレーニングは、パラメーターが「わずか」 70 億個のモデルであっても、大量の計算を必要とするタスクです。このレベルのトレーニングには、ほとんどの個人の愛好家の能力を超えるリソースが必要です。このギャップを埋めるために、低ランク適応 (LoRA) などのパラメーター効率の高い手法が登場し、消費者向けグレードの GPU で多数のモデルを微調整できるようになりました。 GaLore は、単にパラメータの数を減らすのではなく、最適化されたパラメータ トレーニングを使用して VRAM 要件を削減する革新的なアプローチです。これは、GaLore が、モデルが学習のためにすべてのパラメーターを完全に活用し、LoRA よりも効率的にメモリを節約できる新しいモデル トレーニング戦略であることを意味します。 GaLore はこれらの勾配を低次元空間にマッピングします。

2024-03-26 コメント 0  913