DenoiseLAB
486 subscribers
1.33K photos
159 videos
3 files
1.57K links
Блог DenoiseLAB (машинное обучение, аналитика)

Информация в канале служит только для ознакомления и не является призывом к действию. Не нарушайте законы РФ и других стран. Мы не несем отвественность за ваши действия или бездействия.
Download Telegram
Просто мега схема по всяким сокращениям, тулзы множаться как опята после дождя на пне. Взять хотя бы новую кали и иже с ними. Ребятки тут заморочились и запили вот такую вот схемку. Изучаем берем на вооружение !
👍2
Киберпанк наступил: мошенники научились подделывать кружочки и голосовые ваших близких и разводить на деньги

Одна из жертв показала, как это выглядит. Злоумышленники сгенерировали короткое видео в Telegram, подделали голос для войсов и попросили 22 000 рублей у подруги.

Предупреди родных и близких
200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_211

🔠 Что такое случайные матрицы в контексте теории вероятности ? (Часть_1)

Теория случайных матриц занимается изучением свойств ансамблей матриц, элементы которых распределены случайным образом. Это область математической статистики, где задается закон распределения элементов матрицы, и изучается статистика собственных значений и собственных векторов случайных матриц. Теория случайных матриц имеет широкие применения в физике, особенно в квантовой механике для анализа неупорядоченных и хаотических динамических систем.

#RandomMatrixTheory #StatisticalPhysics #QuantumMechanics #DisorderedSystems #HamiltonianDynamics #ErgodicTheory #SpectralTheory #ScatteringTheory #QuantumChaos #RandomWalks

https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.
200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_211

🔠 Что такое случайные матрицы в контексте теории вероятности ? (Часть_2)

Существует три основных типа ансамблей случайных матриц, используемых в физике:

- Гауссов ортогональный ансамбль, который состоит из симметричных действительных матриц и описывает системы, симметричные относительно обращения времени.
- Гауссов унитарный ансамбль, включающий произвольные эрмитовые матрицы, и описывает системы, лишенные какой-либо симметрии.
- Гауссов симплектический ансамбль, состоящий из эрмитовых матриц, элементы которых являются кватернионами, и описывает систему с магнитными примесями, но без внешнего магнитного поля.

#RandomMatrixTheory #StatisticalPhysics #QuantumMechanics #DisorderedSystems #HamiltonianDynamics #ErgodicTheory #SpectralTheory #ScatteringTheory #QuantumChaos #RandomWalks

https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.
200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_211

🔠 Что такое случайные матрицы в контексте теории вероятности ? (Часть_3)

Распределение собственных значений случайной матрицы в первом приближении представляет собой полуокружность (закон полуокружностей Вигнера), что позволяет анализировать уровни энергии в квантовой механике. Этот закон выполняется в пределе, до некоторой степени соответствующем квазиклассическому приближению, и он выполняется тем точнее, чем больше размер анализируемой матрицы.

#RandomMatrixTheory #StatisticalPhysics #QuantumMechanics #DisorderedSystems #HamiltonianDynamics #ErgodicTheory #SpectralTheory #ScatteringTheory #QuantumChaos #RandomWalks

https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.
200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_211

🔠 Что такое случайные матрицы в контексте теории вероятности ? (Часть_4)

Теория случайных матриц была впервые применена Вигнером для описания уровней энергии атомного ядра и с тех пор оказалась полезной для описания множества систем, включая уровни энергии квантовых точек и частиц в сложных потенциалах. Теория случайных матриц применима практически к любой квантовой системе, классический аналог которой не является интегрируемым, и наблюдаются существенные отличия в распределении уровней энергии между интегрируемыми и неинтегрируемыми системами.

#RandomMatrixTheory #StatisticalPhysics #QuantumMechanics #DisorderedSystems #HamiltonianDynamics #ErgodicTheory #SpectralTheory #ScatteringTheory #QuantumChaos #RandomWalks

https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.
200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_212

🔠Опишите архитектурную модель CUDA (Часть_1)

Архитектурная модель CUDA (Compute Unified Device Architecture) разработана компанией NVIDIA для обеспечения высокопроизводительных вычислений с использованием графических процессоров (GPU). CUDA представляет собой программную платформу, которая позволяет разработчикам использовать вычислительные возможности GPU для решения широкого спектра задач, включая обработку изображений, анализ данных, машинное обучение и многие другие.

#RandomMatrixTheory #StatisticalPhysics #QuantumMechanics #DisorderedSystems #HamiltonianDynamics #ErgodicTheory #SpectralTheory #ScatteringTheory #QuantumChaos #RandomWalks

https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал
200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_212

🔠Опишите архитектурную модель CUDA (Часть_2)

Основные компоненты архитектуры CUDA включают:

- Управление памятью: CUDA предоставляет гибкую систему управления памятью, позволяющую разработчикам выбирать между различными типами памяти (например, глобальная, общая, текстурная и константная память) для оптимизации производительности и эффективности использования ресурсов.

#CUDA #ComputeUnifiedDeviceArchitecture #NVIDIA #highperformancecomputing #graphicsprocessingunits(GPU) #softwareplatform #developers #computationalcapabilities #imageprocessing #dataanalysis #machinelearning

https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал
200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_212

🔠Опишите архитектурную модель CUDA (Часть_2)

Модель параллелизма: CUDA использует модель параллелизма, основанную на концепции потоков, блоков и сетки. Разработчики могут определять количество потоков в блоке и количество блоков в сетке, что позволяет эффективно распределять задачи между ядрами GPU.

#CUDA #ComputeUnifiedDeviceArchitecture #NVIDIA #highperformancecomputing #graphicsprocessingunits(GPU) #softwareplatform #developers #computationalcapabilities #imageprocessing #dataanalysis #machinelearning

https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал
200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_212

🔠Опишите архитектурную модель CUDA (Часть_3)

Интерфейс программирования: CUDA предоставляет высокоуровневый язык программирования CUDA C/C++, который позволяет разработчикам легко интегрировать вычислительные операции на GPU в их приложения. CUDA также поддерживает другие языки программирования, такие как Python, через библиотеки, такие как PyCUDA.

#CUDA #ComputeUnifiedDeviceArchitecture #NVIDIA #highperformancecomputing #graphicsprocessingunits(GPU) #softwareplatform #developers #computationalcapabilities #imageprocessing #dataanalysis #machinelearning

https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал
200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_212

🔠Опишите архитектурную модель CUDA (Часть_4)

Среда выполнения: CUDA включает среду выполнения, которая обеспечивает абстракцию от аппаратных деталей и позволяет разработчикам фокусироваться на написании кода, который будет выполняться на различных GPU от NVIDIA.

#CUDA #ComputeUnifiedDeviceArchitecture #NVIDIA #highperformancecomputing #graphicsprocessingunits(GPU) #softwareplatform #developers #computationalcapabilities #imageprocessing #dataanalysis #machinelearning

https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал
200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_212

🔠Опишите архитектурную модель CUDA (Часть_5)

Библиотеки и инструменты: CUDA предоставляет набор библиотек и инструментов, таких как cuDNN для глубокого обучения, cuBLAS для операций с матрицами и cuFFT для быстрого преобразования Фурье. Это обеспечивает разработчикам готовые к использованию решения для многих распространенных задач.

#CUDA #ComputeUnifiedDeviceArchitecture #NVIDIA #highperformancecomputing #graphicsprocessingunits(GPU) #softwareplatform #developers #computationalcapabilities #imageprocessing #dataanalysis #machinelearning

https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал
200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_213

🔠Опиши программную модель CUDA ? (Часть_1)

Программная модель CUDA представляет собой гибкую и мощную платформу для параллельных вычислений, основанную на архитектуре GPU. Она включает в себя несколько ключевых аспектов:

- Ядра (Kernels): Ядра — это функции, написанные на CUDA C/C++, которые выполняются на GPU. Они представляют собой основу параллельных вычислений в CUDA и могут быть вызваны из хост-программы на CPU

#CUDA #ComputeUnifiedDeviceArchitecture #NVIDIA #highperformancecomputing #graphicsprocessingunits(GPU) #softwareplatform #developers #computationalcapabilities #imageprocessing #dataanalysis #machinelearning

https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал
200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_213

🔠Опиши программную модель CUDA ? (Часть_2)

Иерархия потоков: CUDA использует модель потоков, где вычисления организованы в блоки и сетки. Блоки потоков (thread blocks) организованы в сетки (grids), которые могут быть одномерными, двумерными или трехмерными. Это позволяет разработчикам определять структуру параллельных вычислений и управлять распределением задач между ядрами GPU.

#CUDA #ComputeUnifiedDeviceArchitecture #NVIDIA #highperformancecomputing #graphicsprocessingunits(GPU) #softwareplatform #developers #computationalcapabilities #imageprocessing #dataanalysis #machinelearning

https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал
200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_213

🔠Опиши программную модель CUDA ? (Часть_3)

- Синхронизация: CUDA предоставляет механизмы синхронизации, такие как барьеры, для координации работы потоков внутри блока и между блоками. Это важно для обеспечения корректного выполнения параллельных вычислений.

- Управление памятью: CUDA поддерживает различные типы памяти, такие как глобальная, общая, текстурная и константная память. Разработчики могут выбирать между этими типами памяти в зависимости от требований к производительности и эффективности использования ресурсов.

#CUDA #ComputeUnifiedDeviceArchitecture #NVIDIA #highperformancecomputing #graphicsprocessingunits(GPU) #softwareplatform #developers #computationalcapabilities #imageprocessing #dataanalysis #machinelearning

https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш кана