大家可以参考 Tianqi Chen 的论文 XGBoost: A Scalable Tree Boosting System ，本篇文章只是在 Windows 10 和 Ubuntu 上安装 XGBoost...Windows 10 官网 官网 介绍的方法是从 GitHub 编译安装，但是在我的机器上没有成功，pip 同样不成功。...有兴趣的话可以参考官网和 2016 年的一篇文章 Installing XGBoost For Anaconda on Windows 来试试。...的在 这里，我自己下好了一份放在里 这里。...Ubuntu pip 我在 Ubuntu 上使用 pip 方式安装成功， $ pip install xgboost Collecting xgboost Downloading xgboost-0.6a2
在Docker上运行Django和Vue Run Django and Vue on Docker Django Dockerfile 生成django项目依赖包....-t 123.bthlt.com/bthlt_front:$1 . docker push 123.bthlt.com/bthlt_front:$1 bash build_run.sh v0.0.1 在Docker...上运行Django和Vue Run Django and Vue on Docker docker run --name bthlt-backend -d -p 8000:8000 123.bthlt.com
在以前过去，GPU 主要用于渲染视频和玩游戏。但是现在随着技术的进步大多数大型项目都依赖 GPU 支持，因为它具有提升深度学习算法的潜力。...Nvidia的开源库Rapids，可以让我们完全在 GPU 上执行数据科学计算。在本文中我们将 Rapids优化的 GPU 之上的DF、与普通Pandas 的性能进行比较。...python rapidsai-csp-utils/colab/env-check.py 运行以下命令，会更新现有的colab文件并重新启动内核。运行此命令后，当前会话将自动重新启动。 !...重新启动后运行下面命令，确定安装是否成功: import condacolab condacolab.check() 下面就是在colab实例上安装Rapids了 !...Pandas的几乎所有函数都可以在其上运行，因为它是作为Pandas的镜像进行构建的。与Pandas的函数操作一样，但是所有的操作都在GPU内存中执行。
在Node.js上运行Flutter Web应用和API 大量的跨平台应用开发框架，使你可以编写一次代码，然后在 Android，iOS 等多个平台上甚至在台式机上运行。...它将你的程序编译为可在 iOS 或 Android 上运行的原生代码，从而获得令人难以置信的性能和帧率。...它支持在开发期间进行有状态的热重启，这意味着你可以随时对代码进行更改，并观看它们在模拟器或物理设备上的应用，而无需重新启动程序或丢失程序状态。 Flutter 主要关注 iOS 和 Android。...正如你将很快看到的那样，只需进行一点的修改即可使用现有的 Flutter 应用并将其编译为 HTML、CSS 和 JS 包。 为什么在 Node.js 上运行 Flutter Web 程序？...步骤3：在 Node.js 上运行 Flutter Web 应用 现在你可以用 Flutter 在浏览器中运行 weather app，下一步是构建并将其复制到 Node.js 服务器，以与 API 一起运行
最近在windows上和ubuntu上都安装了qtav并且通过了编译测试，实测播放中英文的视频文件功能正常，有图像有声音。...但是这样就需要彻底删除位于/usr/lib /usr/include 中的ffmpeg中的库文件和头文件，这样或许会影响到有关的其它程序的编译和安装情况。...解压到任一目录，打开终端，用cd进入目录 依次执行： ....–disable-yasm –prefix=/usr/local/ffmpeg make make install ——————————————- 最后，删除之前的配置，重新编译，程序能够正常运行
之前发视频总是有人留言，我用的什么模拟器，今天给大家说一下 我一般用的是device_preview这个插件，这个插件的闲置是只能做UI上的模拟，并没有真正的运行环境。...近似您的应用程序在另一台设备上的外观和性能。...https://pub.flutter-io.cn/packages/device_preview 主要特点 从任何设备预览任何设备 更改设备方向 动态系统配置（语言、暗模式、文本缩放因子等） 具有可调分辨率和安全区域的自由形式设备...可定制的插件 快速入门 将您的应用程序的根小部件包装在 DevicePreview中，并将专用的builder和locale注入您的应用程序。...确保提供locale和builder到您的WidgetsApp. 如果未定义，MediaQuery则不会为所选设备模拟，也不会应用所选语言环境。
Llama3 提供了两个版本 8B 和 70B ，如果你不了解 B 代表什么含义，参考这里：# 关于大模型的一些基础内容 其中，8B 版本适合在消费级 GPU 上高效部署和开发；70B 版本则专为大规模...每个版本都包括基础和指令调优两种形式。...Ollama 是一个基于 Go 语言开发的简单易用的本地大语言模型运行框架。 它可以非常方便地在本地部署各种模型并通过接口使用，有点类似于 Docker 加载各种镜像容器。...并且随着 Ollama 的生态在逐渐完善，支持的模型也会更多，将来会更加方便地在自己电脑上运行各种大模型。.../ollama 在 Github 主页上可以看到 Ollama 目前支持的模型。
NAO学习——从NAOqi和rviz开始学习在ROS上运行NAO 1....因为roscore并不是在NAO上运行的，所以用这两个参数来让NAO找到roscore运行的位置是很必要的。将这两个参数修改为正确的IP地址，以在NAO和电脑之间建立正确连接。...在ROS上运行虚拟的NAOqi 3.1 加载环境 首先，需要确保roscore已经运行。...然后在一个新的终端中，输入下列指令来在本地电脑运行NAOqi，以模拟出一个NAO： $ ~/naoqi/naoqi-sdk-1.12.3-linux32/naoqi --verbose --broker-ip...注：不要将这个路径添加到全局LD_LIBRARY_PATH中，不然可能会在运行其他程序时出错。 3.2 在RVIZ中查看虚拟的NAO 首先退出之前所有正在运行的终端应用。
在本文，我们将紧跟趋势介绍如何在本地CPU推理上运行量化版本的开源Llama 2。 量化快速入门 我们首先简单介绍一下量化的概念： 量化是一种减少用于表示数字或值的比特数的技术。...为了解释这个事情我们首先要了解GGML： GGML库是一个为机器学习设计的张量库，它的目标是使大型模型能够在高性能的消费级硬件上运行。这是通过整数量化支持和内置优化算法实现的。...也就是说，llm的GGML版本(二进制格式的量化模型)可以在cpu上高性能地运行。...从启动应用程序并生成响应的总时间为31秒，这是相当不错的，因为这只是在AMD Ryzen 5600X(中低档的消费级CPU)上本地运行它。...并且在gpu上运行LLM推理(例如，直接在HuggingFace上运行)也需要两位数的时间，所以在CPU上量化运行的结果是非常不错的。
虽然Docker是那么的流行和热闹，可是没想到我和Docker的第一次接触是因为Oracle。...Oracle在上个月宣布支持Docker的容器部署，再加上Oracle Database 12.2的发布，再到支持MAC上的部署，大家可以想一想这足以激起我动手的热情，上一次在MAC上能够直接部署的版本还是...看看Oracle在Docker上的部署吧！需要准备什么呢？...上安装并启动Docker环境； 解压docker-images-master.zip安装包； 将Oracle安装包整合到Docker images Master中； 我在Docker市场下载的稳定版本...第二和第三步，我建立了一个独立的Docker目录存储这些文件。 Github 上的文件下载地址是： https://github.com/oracle/docker-images ?
Pgpool-II 在 Kubernetes 上部署具有查询负载均衡和连接池能力的 PostgreSQL 集群。...在 Kubernetes 上，您只需要指定两个后端节点。根据您的 PostgreSQL 集群信息更新 pgpool-deploy-minimal.yaml。...配置清单后，运行以下命令部署 Pgpool-II。...Pgpool-II 配置 后端设置 在 Kubernetes 上，您只需要指定两个后端节点。指定主服务名称为 backend_hostname0，副本服务名称为 ackend_hostname1。...在 Kubernetes 上，Kubernetes 会监控 PostgreSQL 的 Pod，如果一个 Pod 宕机，Kubernetes 会重启一个新的 Pod。
，因此在终端设备上开发紧凑但准确的视频理解是一个巨大的挑战。...01 简介 目前的工作集中在以分离的方式优化视频检测和分类。在今天分享中，我们介绍了一个用于终端设备的视频理解（目标检测和动作识别）系统，即DEEPEYE。...在YOLO（You Only Look Once）的基础上，开发了一种训练YOLO时的8位量化方法；并开发了由YOLO中提取的特征组成的递归神经网络（RNN）的张量压缩方法。...针对终端设备上的应用，进一步开发了YOLO的8位量化以及RNN的张量压缩。所开发的量化和张量化可以在保持精度的情况下显著压缩原始网络模型。...在几个基准测试上的实验结果表明，所提出的DEEPEYE框架可以实现3.994倍的压缩，仅降低0.47%的mAP；参数减少1500047倍，加速2.87倍，精度提高16.58%。
我一直在研究minikube，因此出于训练和演示的原因，在我自己的Windows笔记本上已经装好合适的环境，该环境在Oracle VirtualBox设备中有Guest OS、Docker和Minikube...在本文中，我将展示详细的操作步骤——借助Vagrant在Oracle VirtualBox设备中，将k3s和Kubernetes Dashboard一起安装到Ubuntu Guest OS上。...demo环境之前，先来看看k3s的要求： **操作系统** K3s应该可以在所有Linux版本上运行。...如果您不希望它们运行两次，则可以通过给它一个类似的名称来修复它： *`config.vm.provision “my shell script”, type: “shell”, ….`* 所以，...ubuntu_k3s: ca.crt: 526 bytes ubuntu_k3s: namespace: 20 bytes ubuntu_k3s: **** End preparing dashboard 在笔记本电脑上的浏览器中
在Dell PowerFlex上运行VMware Greenplum为企业提供了包含所有这些组件组合的一个更好的业务智能和分析平台：Greenplum提供专门的大数据分析数据库，VMware提供自我管理和自动化...Dell PowerFlex解决方案团队为您提供了在PowerFlex上运行VMware Greenplum的解决方案指南，在单个统一的 PowerFlex软件定义基础架构上完成Greenplum数据库工作负载...PowerFlex基础架构还可以支持在仅计算节点或结合了计算和存储的节点（混合节点）上运行的工作负载。通过利用PowerFlex的易变特性，数据中心不需要额外的孤岛，它甚至可以帮助移除现有的孤岛。...在这个测试设计中，所有的数据集和查询都是静态的。该场景允许从一次运行到下一次运行对环境进行一致的测量。...您不仅可以在构建环境时参考解决方案指南，而且可以确信它是在一流的基础架构上构建的，并使用通用测试工具和实际查询进行了验证。
前言 想要在同一设备上运行多个不同的操作系统和应用程序，实现更高效的资源利用吗？...通过本文，您可以轻松掌握在群晖NAS上安装虚拟机的方法，以及使用Virtual Machine Manager进行虚拟机管理和网络设置的技巧。...在VMM中，单击左侧导航栏中的“网络”选项卡，然后单击“创建”。在弹出窗口中，输入名称和描述，选择适当的IP地址和子网掩码，然后单击“应用”。 步骤4：创建虚拟机 在VMM中创建虚拟机非常简单。...总结 通过以上步骤，您可以在群晖NAS上成功安装和运行虚拟机，使您的资源利用更加高效。当然，由于每个人的需求都不同，所以具体的虚拟机配置和设置可能会有所不同。...但是，本文提供的教程和流程应该可以帮助您入门，快速掌握群晖NAS上安装虚拟机的方法。
使用Colab，您可以免费在GPU上开发深度学习应用程序。 感谢KDnuggets！ 我很高兴地宣布这篇博客文章被选为2018年2月的KDnuggets Silver Blog！...在KDnuggets上阅读此内容。 ? image.png 什么是Google Colab？ 谷歌Colab是一个免费的云服务，现在它支持免费的GPU！...image.png 设置免费GPU 改变默认硬件（CPU到GPU，反之亦然）非常简单; 只需按照编辑>笔记本设置或运行时>更改运行时类型，然后选择GPU作为硬件加速器。 ?...image.png mnist_cnn.py文件 运行下面的代码在MNIST数据集上训练一个简单的convnet。 !python3 drive/app/mnist_cnn.py ?...你可以在LinkedIn上找到我。 最后一点 此博客文章将不断更新。
介绍 在本系列的上一篇博客文章中，我们介绍了在Cloudera Machine Learning（CML）项目中利用深度学习的步骤。...为了验证我们的映像是否正常工作以及是否正确配置了RAPIDS，请在jupyterlab的终端会话中运行“ testing.py”。 该脚本将先加载RAPID库，然后再利用它们加载和处理数据文件。...打开`A_First_Model.ipynb` 在本笔记本的开头，您可以选择要加载的库集。 RAPIDS集或Pandas集。只需运行这些单元格之一。 该笔记本仅加载训练和测试数据集。...但是，`StratifiedKFold`在计算上并不是很昂贵，因此我们不在GPU上运行也没关系。生成的索引也可以按照常规通过iloc直接与cuDF数据帧一起使用。...XGBoost还具有GPU加速的特征重要性计算和SHAP计算，以提高解释性。
顾名思义，在DMLC项目下有许多机器学习库，它们在Hadoop和Spark等已有资源上具有高扩展性。XGBoost是基于Gradient Boosting（梯度提升）算法的。...尽管XGBoost核心开发组不支持这个package，你还是可以使用sparkxgboost包体验一下在Spark上的XGBoost的实现。...如果你的笔记本上已经有了Docker环境，你需要做的就是输入下面的命令： $ docker run -d -p 8090:8090\ velvia/spark-jobserver:0.5.2-SNAPSHOT...在spark-jobserver项目目录下有一个著名的单词计数例子。下载这个例子的源码后，用sbt命令编译。如果你的笔记本上没有sbt，请参照http://www.scala-sbt.org/。...（2）选择运行在spark-jobserver上的主类。 提交job时不需要每次都编写Spark应用或者编译它，即使你想与其他人共享。
在jupyter notebook上安装xgboost pip install xgboost 安装完成后运行 import xgboost 发生报错 报错内容如下： XGBoostError: XGBoost...解决方法如下： 首先在终端删除xgboost conda remove xgboost 然后重新安装 conda install py-xgboost 最后检查安装 import xgboost
每天我们都会启动多个新的Jupyter笔记本，并且在会用到多个不同的库，例如pandas、matplotlib等。...tree, linear_model, neighbors, naive_bayes, ensemble, discriminant_analysis, gaussian_process from xgboost...但这个方法也有一个弊端，就是由于文件缺少相关导入代码，因此可能打包发给别人用时会无法执行，我们也不可能再次检查所用的代码然后手动导入一遍，所以只能在自己修改了配置文件的设备上用用。...我们只需要在终端（命令行）执行以下代码 pip install --upgrade pyforest python -m pyforest install_extensions 之后重启Jupyter...可以看到，这个方法和方法一的差别在于，他不是默认导入全部的依赖库（避免了过多的内存占用），而是在你使用到这个库时，自动在Notebook头部添加对应的导入代码，是不是很酷！
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
