Python

4月 26, 2023

线性回归中相互作用项的综合指南

线性回归是一种强大的统计工具，用于对因变量和一个或多个自变量（特征）之间的关系进行建模。回归分析中一个重要且经常被遗忘的概念是交互作用项。
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4月 25, 2023

使用 NVIDIA FasterTransformer 提高 KoGPT 的推理加速

Transformer 是当今最具影响力的人工智能模型架构之一，正在塑造未来人工智能研发的方向。
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4月 23, 2023

调试混合 Python 和 C 语言堆栈

调试很困难。跨多种语言调试尤其具有挑战性，跨设备调试通常需要一个具有不同技能和专业知识的团队来揭示潜在问题 然而，项目通常需要使用多种语言，
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4月 04, 2023

使用 Dataiku 和 NVIDIA Data Science 进行主题建模和图像分类

这个Dataiku platform日常人工智能简化了深度学习。用例影响深远，从图像分类到对象检测和自然语言处理（ NLP ）。
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3月 28, 2023

使用 NVIDIA Nsight 系统加速数据中心和 HPC 性能分析

当 GPU 启动线程、调度内核和从内存加载时， CPU 异步地向其提供数据、访问网络通信、管理系统资源等等。
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3月 23, 2023

使用新的 NVIDIA Triton 和 NVIDIA TensorRT 功能为您的 AI 推理提供动力

NVIDIA AI 推理软件包括NVIDIA Triton 推理服务器，开源推理服务软件，以及NVIDIA TensorRT，
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3月 14, 2023

加速数据分析：使用 RAPID cuDF 进行更快的时间序列分析

这篇文章是 加速数据分析系列文章的一部分: 由于标准探索性数据分析（ EDA ）工作流程通常局限于单个核心，
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3月 14, 2023

加速数据分析：使用 RAPID cuDF 加速数据探索

这篇文章是 加速数据分析 系列文章的一部分: 气候建模、医疗保健、金融和零售业的数字进步正在产生前所未有的数据量和类型。 IDC 表示，
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2月 21, 2023

如何管理虚拟环境和自动化 Tox 测试

许多开发人员使用 tox 作为 Python 中标准化和自动化测试的解决方案。然而，
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1月 31, 2023

使用 cuNumeric 和 Legate 加速 Python 应用程序

cuNumeric 是一个库，旨在为支持所有 indexing view 功能（如就地更新、 NumPy 和完整 indexing view…
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1月 09, 2023

使用 Python 和 C 快速构建 AI 流应用程序++

边缘传感器流的 AI 处理的计算需求越来越高。边缘设备必须跟上高速率的传入数据流、处理、显示、存档和流结果，或实时关闭控制循环。
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12月 12, 2022

CUDA 上下文无关模块加载

大多数 CUDA 开发人员都熟悉 API 及其对应的 API ，用于将包含设备代码的模块加载到 CUDA context 中。在大多数情况下，
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10月 05, 2022

使用 GPU 加速 SHAP 解释机器学习模型预测

Machine learning （ ML ）越来越多地用于各个行业。欺诈检测、需求感知和信贷承销是特定用例的几个示例。
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7月 11, 2022

通过扩展 Omniverse 竞赛为 3D 世界构建工具

各个行业的开发人员正在构建 3D 工具和应用程序，以帮助团队在艺术、设计、制造等领域创建虚拟世界。 NVIDIA Omniverse ，
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6月 01, 2022

使用 PyOptiX 的 Nuba 扩展在 Python 中编写光线跟踪应用程序

光线跟踪是一种渲染算法，它可以通过模拟光如何传输以及与不同材质的交互来生成照片级真实感图像。如今，它被广泛应用于游戏开发、
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5月 27, 2022

使用 NVIDIA cuDF API 中最新的 UDF 增强功能更快地原型制作

在过去的几个版本中， NVIDIA cuDF 团队为用户定义函数（ UDF ）添加了几个新特性，这些特性可以简化开发过程，同时提高总体性能。
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