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本文详细介绍了PyTorch CPU/GPU双版本的完整安装流程。首先明确硬件和软件环境要求，包括CPU/GPU配置和操作系统版本。接着分步骤讲解Python环境搭建（推荐Miniconda）、CPU版本安装、GPU版本安装（含CUDA和cuDNN配置）以及Docker部署方案。提供详细的安装验证方法，包括基础功能测试和性能基准测试。针对常见问题给出解决方案，并分享环境优化建议。最后根据不同应用场
摘要：本文介绍了使用SwanLab搭建医学图像分类实验日志系统的方法。针对深度学习研究中常见的实验记录混乱问题，SwanLab提供轻量级解决方案，可自动记录超参数、训练指标和可视化结果。文章详细讲解了日志目录准备、实验元数据配置、日志器初始化等步骤，并强调医学图像分类任务中记录数据不平衡、关键时间点和错误案例的重要性。该系统支持长期存储和结果复现，是医学AI研究的实用工具。
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PyTorch 是基于 Python 的深度学习框架，由 Facebook 开发维护，提供了动态计算图、GPU 加速等功能，被广泛应用于学术研究与工业界。
第一次进入是页面上方会有要初始化的提示，点击进入并初始化即可。将pikachu压缩包拖入，解压后删除压缩包即可。进入小皮面板，开启nginx与mysql服务。打开浏览器，输入本机地址/pikachu。在小皮面板安装文件夹中进入WWW文件夹。自己选择安装位置后安装即可。下载完成后是一个压缩包、
采用自动化生产线生产锂电池具有多方面的优势。首先是电极制备环节，包括浆料搅拌、涂布、辊压和分切等工序，这些步骤实现了正负极材料的制备。随着自动化、智能化技术的不断成熟，锂电池生产将实现更高的效率、更好的质量和更低的成本，为清洁能源的广泛应用提供有力支撑。未来，锂电池自动化生产线将继续演进，推动整个产业向更高效、更环保的方向发展。锂电池自动化生产线是指采用自动化设备和控制系统，实现锂电池从原材料到成
本文提出了一种结合生成模型和SVBRDF预测的3D场景纹理生成方法。通过扩散模型生成多视角图像，并通过改进的U-Net架构预测SVBRDF参数，最终生成场景纹理地图集。方法解决了多视角一致性预测问题，采用首视角完整生成+重投影修复的策略。虽然对光泽材质恢复仍存在光照耦合问题，但通过神经网络架构优化和条件输入设计提升了效果。实验表明该方法能生成物理合理的纹理，支持任意视角和光照条件下的重新渲染。
本系列将根据李沐老师发布的动手学深度学习课程，撰写一份便于自身回忆的学习笔记课程链接如下：https://space.bilibili.com/1567748478/lists/358497?教科书网址：https://zh-v2.d2l.ai/
一、
我在Jupyter Notebook里试玩了他们的HuggingFace demo，用三行代码就生成了带真值标注的激光雷达点云——这相当于白嫖了价值百万的标注团队！更疯狂的是他们的"安全铁人三项"架构——用DGX训练、Omniverse仿真、DRIVE部署的闭环，直接把传统智能辅助驾驶开发流程降维打击。最后分享培训中最触动我的一句话："安全的智能辅助不是终点，而是让AI成为更好司机的开始。上周我有
