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前端神经网络入门：Brain.js - 详细介绍和对比不同的实现 - CNN、RNN、DNN、FFNN -无需准备环境打开浏览器即可测试运行-支持WebGPU加速
本文介绍了如何使用 JavaScript 神经网络库 **Brain.js** 实现不同类型的神经网络，包括前馈神经网络（FFNN）、深度神经网络（DNN）和循环神经网络（RNN）。通过简单的示例和代码，帮助前端开发者快速入门并理解神经网络的基本概念。文章还对比了各类神经网络的特点和适用场景，并简要介绍了卷积神经网络（CNN）的替代方案。
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大概率（5重方法）解决RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate ... MiB
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GPU通信互联技术：GPUDirect、NVLink与RDMA
在高性能计算和深度学习领域，GPU已成为关键工具。然而，随着模型复杂度和数据量的增加，单个GPU难以满足需求，多GPU甚至多服务器协同工作成为常态。本文探讨了三种主要的GPU通信互联技术：GPUDirect、NVLink和RDMA。GPUDirect通过绕过CPU实现GPU与设备直接通信；NVLink提供高速点对点连接和支持内存共享；RDMA则在网络层面实现直接内存访问，降低延迟。这些技术各有优势，适用于不同场景，为AI和高性能计算提供了强大支持。
通义千问开源模型在PAI灵骏的最佳实践
本文将展示如何基于阿里云PAI灵骏智算服务，在通义千问开源模型之上进行高效分布式继续预训练、指令微调、模型离线推理验证以及在线服务部署。
MXNet安装教程：详细步骤与常见问题解析
【4月更文挑战第12天】本文详细介绍了MXNet深度学习框架的安装步骤，包括Python、conda和R用户的安装方法，以及GPU支持的选项。在安装过程中可能遇到网络问题、依赖冲突和GPU支持问题等，文中给出了相应解决策略。安装后，通过简单的代码示例验证MXNet是否正常工作，从而顺利完成本地环境搭建。
摆脱 AI 生产“小作坊”：如何基于 Kubernetes 构建云原生 AI 平台
本文将介绍和梳理我们对云原生 AI 这个新领域的思考和定位，介绍云原生 AI 套件产品的核心场景、架构和主要能力。
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