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![https://wmprod.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/community/FoqcVBE5VbxqElTk-Q3mV4nKLbTU.png](https://wmprod.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/community/FoqcVBE5VbxqElTk-Q3mV4nKLbTU.png) 该项目主要是关于人工智能、深度学习系统设计的教程，内容涵盖 AI 基础知识和概述、AI 芯片、AI 编译器原理、AI 框架核心技术等方面。

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七厦

为什么安装 cuda_12.2.2_535.104.05_linux.run 之后，还是没有 nvcc 命令？

我的机器是 nvidia T4 GPU + ubuntu22.04 我先通过下面的命令安装驱动 sudo apt install -y nvidia-driver-535-server 等电脑重启好了，输入 "nvidia-smi" 查看显卡信息 ╰─➤ nvidia-smi 130 ↵ Mon Sep 18 14:30:16 2023 +---------------------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 535.54.03 Driver Version: 535.54.03 CUDA Version: 12.2 | |-----------------------------------------+----------------------+----------------------+ | GPU Name Persistence-M | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap | Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | | | | MIG M. | |=========================================+======================+======================| | 0 Tesla T4 Off | 00000000:AF:00.0 Off | 0 | | N/A 47C P0 27W / 70W | 2MiB / 15360MiB | 6% Default | | | | N/A | +-----------------------------------------+----------------------+----------------------+ 然后在 "https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&t..." (https://link.segmentfault.com/?enc=3lX4HpTDwbVmYUepMwiEig%3D%3D.hVEvpxzxrZ5nbln27HtjYX%2FZgdAL9yh2fVEKf%2BzBsut2FoxAl2GIprcrELn%2BXB3k4tuTTUNgH4yajNzLt5aX7MPvOenGOadnQHI0WBRAFLmmG6vebB5O0RH%2BJQ6JGCmbZ8nOl2AYWSzYeYL1qUJqUZfS29AFy55ZR5t1WOE1DY7jLNViJlaGZUKzxbx8L4omQCX1vFuTS5EcMlgK8i5cwQ%3D%3D) 下面 CUDA Toolkit 12.2 "图片.png" (https://wmprod.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/images/20241227/df6ec5e1bab5f00a3335f3e1a32d40fb.png) ╭─pon@T4GPU ~/Downloads ╰─➤ sudo sh cuda_12.2.2_535.104.05_linux.run [sudo] password for pon: 安装之后，还是没有 nvcc ╭─pon@T4GPU ~/Downloads ╰─➤ nvcc --version 127 ↵ zsh: command not found: nvcc ╭─pon@T4GPU ~/Downloads ╰─➤ cd / 127 ↵ ╭─pon@T4GPU / ╰─➤ fd -a -u nvcc /usr/share/cmake-3.22/Modules/FindCUDA/run_nvcc.cmake 我的期望是，安装这个 CUDA Toolkit 之后，就有 nvcc 命令

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嚯嚯嚯嚯嚯嚯

NVIDIA-SMI 显示的cuda version 是指当前的 cuda 版本还是最大可以支持的 cuda 版本？

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万码OPKQWBUB

如何使用AI进行足球比赛结果的非规律性预测？

因为欧洲杯接触到了竞彩于是想到，也看到，用AI来进行预测足球比赛比分或者是其他彩票类项目结果。这里只聊足球，其他的先不谈。先说一下，这是一篇讨论帖，也算是求助帖，没有任何不良引导因素。资本和技术，往往不一定是技术取胜…首先这是共识吧，如果这一点也不认可的话就没必要往下看了。谈到足球，有研究的大佬们肯定可以把欧赔、亚指、盘口、水位等等各类名词如数家珍，也相信很多人和我一样，希望或者是感觉能通过AI，来完成对足球比赛结果的“预测”，这里为什么说是预测呢，因为“球无假球，盘有假盘”，做盘的不一定会每次漏出一样的马脚被你发现，而这场博弈说到底也就是一次次惊心动魄的“二选一”。但是作为人类，很难从理性的角度去分析、判断，往往会受到各种场外因素影响，也不具备如AI一般庞大的信息收集与处理能力。那么我们有没有可能，在足够数据训练的情况下，通过AI工具，将分析准确率有效提升呢？

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万码OPKQWBUB

chatGPT 如何输出图片?

"https://wmprod.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/community/1724893471228_44ok.png" (https://wmprod.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/community/1724893471228_44ok.png) 根据这个教程提供的方式 https://zhuanlan.zhihu.com/p/607465592 "https://wmprod.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/community/1724893504998_TJlq.png" (https://wmprod.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/community/1724893504998_TJlq.png) 还是不行 "https://wmprod.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/community/1724893534228_WPIH.png" (https://wmprod.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/community/1724893534228_WPIH.png)

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拽嘻嘻

用于代码理解和中文理解的SentenceBERT模型？

请问各位，有没有用于以下两个场景的微调sentencebert模型呢？ * 代码上下文理解，类似于codeBert * 中文文本理解，其实如果是直接的bert很多，但是sentencebert很少这是我之前的尝试，找到了符合要求的bert模型，但我想要sentencebert 这是其中一个："https://github.com/microsoft/CodeBERT" (https://link.segmentfault.com/?enc=nb4z8FYtfuwsz0S%2BGKatwg%3D%3D.TqiMDWj70dxV4gRFpyANncfQ4lgcpaZ27DyHVqjBBpnq4eLdNnXrq2XiaAFhFxab)

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古典研发君

曲线积分问题？

"image.png" (https://wmprod.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/c/user/20240920/e1dff7020f8f59bc4cae4e4267c4e2b6.png) 求大佬解答一下, 只做过简单的曲线积分例题, 这题解不了。

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三千米的偷感

pytorch语法问题 loss.backword() 缺少入参？

我是一个母语java的后端开发，最近在学python和pytorh，对脚本语言不太熟悉。我从教程中看到一个简单模型的训练过程的部分代码如下 for epoch in range(opt.epochs): loss_mean = 0. correct = 0. total = 0. net.train() for i, data in enumerate(train_loader): # forward inputs, labels = data outputs = net(inputs) # backward optimizer.zero_grad() loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() # update weights optimizer.step() 我的疑惑如下： loss是net(模型)的输出经过损失函数计算得到的损失对象，optimizer是优化器。loss.backword()是反向传播，更新模型中参数的梯度。有了梯度之后，优化器根据梯度对模型参数进行更新。这些过程我大概是没有理解错的。但是这个过程有些函数我感觉缺少入参。比如，loss.backward()应该是对net.parameter更新梯度属性，那应该是loss.backward(net.parameter); 以及optimizer.step()也是对net.parmeter更新，应该是optimizer.step(net.parameter)。如果不传入参，那么一定是之前的某些过程中获得了net.parameter的引用，不然不可能更新到它。optimizer在声明的时候是这样写的 optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=opt.lr, momentum=0.9) # 选择优化器这里可以看到在声明时传递了parameters的引用，我还能理解。但是loss是什么时候获得parameters的引用的呢？以及loss是不是真的持有net.parameters的引用呢？

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万码WUJ6BZ01

目前哪个 LLM 可以读图了？

"https://wmprod.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/community/1724847434930_ZyAY.png" (https://wmprod.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/community/1724847434930_ZyAY.png) 如何看待阿里云 2023 年 11 月 12 日发生的故障？ - 李博杰的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/629942630/answer/3287082159 在知乎看到上面的内容，貌似是一个可以理解图片内容的 LLM 这个是哪个LLM？现在有哪些 LLM 可以读图的？比如给他一个图片，告诉我图片中有哪些内容；或者给他两个图片让他找不同？

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云卿山手

麦克劳林级数问题？

"image.png" (https://wmprod.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/c/user/20240920/78ebe26c7ed0fbdeac6712f6a2bc2caf.png) 求大佬解答

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