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作者 atrix 在 PTT [ PC_Shopping ] 看板的留言(推文), 共1610則
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4F→: 用USB當收發就注定品質好不起來了07/12 11:24
14F→: 3D軟體只要去炎上一下,廠商就會改出來了06/24 07:31
20F→: 很多東西通用GPU是還算不出來的,06/25 00:21
21F→: 硬要CPU的CODE改成GPU,06/25 00:21
22F→: 先看老闆願不願意加薪,06/25 00:21
23F→: 文章也講了手動指定thread就不用太在意64核的限制06/25 00:21
10F推: 我不會說AMDcpu幾乎沒影響,06/07 23:59
11F→: 因為原PO的程式不是我在寫,06/07 23:59
12F→: 但如果真的遇到有影響的問題,06/07 23:59
13F→: 我建議換個寫法或lib06/08 00:00
30F→: X540吧,現在還要1500006/04 23:00
32F→: 一條PCIE延長線不行,不會插兩條嗎?05/26 07:43
15F推: 這是機器學習領域中簡單的預訓練,05/24 19:26
16F→: 一個model可以視為網路模型架構與架構上各節點的參05/24 19:26
17F→: 數,05/24 19:26
18F→: 架構都是一樣的,但參數會越訓練越收斂(無論是好的05/24 19:27
19F→: 收斂還是壞收斂05/24 19:27
20F→: =過度擬合),05/24 19:27
21F→: 網路是一次一次一次訓練出來的,05/24 19:27
22F→: 你可以每次都用一樣的資料訓練參數,05/24 19:27
23F→: 也可以用不一樣的資料,05/24 19:27
24F→: 預先用大範圍資料訓練使得各參數收斂到較準確的範圍05/24 19:27
25F→: (這通常耗掉大部分計算),05/24 19:27
26F→: 然後再用一點資料再訓練一次,05/24 19:27
27F→: 做得好分類就會很準確。05/24 19:27
28F→: 。05/24 19:33
29F→: 例如一個空model訓練兩個男聲,05/24 19:33
30F→: 準確率可能30%,05/24 19:33
31F→: 這時先拿空model用1000種聲音訓練,05/24 19:33
32F→: 再把用1000種訓練過的model節點參數,05/24 19:33
33F→: 再用訓練兩個男聲的資料訓練,05/24 19:33
34F→: 有很高機率大幅提升準確率。05/24 19:33
19F推: 啥鬼推文?9100F都快完勝3代I7了05/17 00:33
72F噓: 嗯~這大概是沒出過社會,錢權第一,白紙黑字第二。05/15 00:34
112F推: 我也在官網規格看到了wifi插槽,05/15 00:56
113F→: 對不起原po,查詢不完全,看客服信件就妄下定論,補05/15 00:56
114F→: 推。05/15 00:56
44F推: 難道你以為1G的i網就沒有bug嗎?04/29 00:05
14F推: Titan rtx 只占用雙槽,不會卡到第三槽。04/19 00:20
17F→: 我晚點裝看看,我記得是不會卡到阿?04/21 10:20
18F→: 是裝的下拉,不過多卡時,散熱就很緊04/21 10:45
19F→: http://i.imgur.com/SY1vtWZ.jpg04/21 10:45