回答:可將描述信息中Execute部分的命令復(fù)制出,并ssh到響應(yīng)的節(jié)點(diǎn)執(zhí)行,看下具體執(zhí)行時(shí)是什么問題原因?qū)е碌膱?zhí)行失敗,然后解決該問題。若未發(fā)現(xiàn)問題,因執(zhí)行的是stop usdp agent操作,可以嘗試kill到其進(jìn)程,然后重試。
概要 原書對于PCA的講解只有一小節(jié),一筆帶過的感覺,但我發(fā)現(xiàn)PCA是一個(gè)很重要的基礎(chǔ)知識點(diǎn),在機(jī)器機(jī)視覺、人臉識別以及一些高級圖像處理技術(shù)時(shí)都被經(jīng)常用到,所以本人自行對PCA進(jìn)行了更深入的學(xué)習(xí)。 PCA是什么 PCA(Pr...
上一個(gè)筆記主要是講了PCA的原理,并給出了二維圖像降一維的示例代碼。但還遺留了以下幾個(gè)問題: 在計(jì)算協(xié)方差和特征向量的方法上,書上使用的是一種被作者稱為compact trick的技巧,以及奇異值分解(SVD),這些都是什...
主成分分析(Principle Component Analysis,簡稱:PCA)是一種非監(jiān)督學(xué)習(xí)的機(jī)器算法,主要用于數(shù)據(jù)的降維。 PCA 基本原理 以有2個(gè)特征的二維平面舉例,如圖: 橫軸表示特征1,縱軸表示特征2,其中4個(gè)點(diǎn)表示二維的特征樣本。如...
這兩天用學(xué)了主成分分析,用的是PCA。主成分分析就是降維,通過線性組合,把多個(gè)原始變量合并成若干個(gè)主成分,這樣每個(gè)主成分都變成原始變量的線性組合。所以你想看具體哪個(gè)特征對結(jié)果的影響大,通過PCA是看不到的...
代碼地址:https://github.com/eliorc/Medium/blob/master/PCA-tSNE-AE.ipynb在這篇文章中,我將盡我所能揭秘三種降維技術(shù):PCA、t-SNE 和自編碼器。我做這件事的主要原因是基本上這些方法都被當(dāng)作黑箱對待,因此有時(shí)候會被誤用。理解它們將...
...0.59。這個(gè)結(jié)果并不好。那我們能做什么?主成分分析(PCA)是一種預(yù)處理的方法,它以創(chuàng)建新的綜合預(yù)測因子(即主要成分或PCs)的方式旋轉(zhuǎn)預(yù)測數(shù)據(jù)。它通過這樣的方式分析:第一個(gè)成分占預(yù)測數(shù)據(jù)中大多數(shù)(線性)變量或...
...umpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.decomposition import PCAimport pandas as pdfrom sklearn.preprocessing import StandardScaler# iris 數(shù)據(jù)的 URLurl = xxx# Pandas DataFramedf = pd.rea...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用,將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的,但推理(inference/serving)用4090不能說合適,...
圖示為GPU性能排行榜,我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...