当我第一次接触到HTML，我的第一感觉是它像是一种神秘的代码，能够构建出我们日常浏览的五彩斑斓的网页。之前，我只是一个纯粹的互联网使用者，浏览着各种网页，从未想过背后的技术是如何实现的。现在，我踏出了了解这项技术的第一步。 HTML的全称是超文本标记语言，是一种用于创建网页的标准标记语言。它包括了一系列的元素，这些元素可以告诉浏览器如何显示内容。例如，<h1>标签定义最大的标题，而<p>标签则定义段落。通过不同的标签组合，我们可以创建出结构化的网页内容。 在学习过程中，我首先了解了一些基本的HTML元素，如标题、段落、链接和图像等。然后，我尝试自己编写了一个简单的网页，...

经过前三天的探索和学习，我对分布式学习有了基本的认识和理解。然而，分布式学习并非一蹴而就，需要不断深入、不断实践才能真正掌握。今天，我继续深入学习分布式学习，进一步了解其内部机制和应用场景。 首先，我深入研究了分布式学习的同步和异步策略。同步策略是指所有计算节点在每个训练步骤中都进行参数更新和交换，以保证模型参数的一致性。然而，同步策略可能导致通信开销较大，特别是在大规模分布式系统中。异步策略则允许每个计算节点独立地进行参数更新和交换，然后定期进行全局聚合，从而显著减少通信开销。然而，异步策略在处理数据倾斜等问题时需要额外的技巧和策略。 接着，我学习了分布式学习中的模型并行化技术。模型并行化是...

   在分布式学习的探索之旅中，我们继续深入学习并实践了分布式学习的核心概念和技巧。第三天，我们主要关注于分布式学习中的同步和异步策略，以及如何优化通信开销以进一步提高学习效率。     首先，我们讨论了分布式学习中的同步策略。同步策略是指在所有计算节点上同时进行更新和参数交换，以保证所有节点上的模型参数一致。然而，同步策略可能导致通信开销较大，特别是在大规模分布式系统中。为了解决这个问题，我们学习了异步策略，即在每个计算节点上独立地进行更新和参数交换，然后定期进行全局聚合。异步策略可以显著减少通信开销，提高训练速度。 &n...

分布式学习记录，第二天 在分布式学习的第二天，我们将进一步深入探讨分布式学习的各个方面，包括算法、架构和实际应用。 一、分布式学习算法 分布式学习算法主要分为两大类：参数服务器架构和基于计算图的架构。参数服务器架构将模型参数存储在中央服务器上，而基于计算图的架构则将模型表示为计算图，并在分布式系统中执行。 参数服务器架构：这类架构的代表是Google的TensorFlowFederated（TFF）。TFF允许在本地设备上进行模型训练，并将参数发送到中央服务器进行聚合。这种架构适用于数据隐私要求高、设备计算能力有限的情况。 代码示例： python importtensorflow_fe...

分布式学习是一种将多个学习任务分布在多个计算节点上进行并行处理的方法，旨在加速深度学习训练过程。 第一天，我们开始了分布式学习的探索之旅。首先，我们了解了分布式学习的基本概念和优势。与单节点学习相比，分布式学习可以利用多个计算资源，将学习任务划分为多个子任务，并在不同的计算节点上同时进行计算，从而大大缩短训练时间。 接下来，我们熟悉了分布式学习的基本架构。分布式学习通常采用worker-server架构，其中worker节点负责执行计算任务，而server节点则负责管理和调度任务。我们学习了如何配置worker节点和server节点，并了解了它们之间的通信机制。 为了更好地理解分布式学习的工作...

使用windows自带浏览器Edge添加插件简易使用ChatGPT