简介：随着移动端应用的兴起，模型压缩作为深度学习模型实现轻量化部署的有效手段，备受关注。机器学习也从理论研究阶段，有了明显的工程化、应用落地的趋势，那么模型压缩在淘宝直播游戏场景下，是如何发挥重要作用的呢，让我们一起揭开神秘的实践面纱。 随着移动端应用的兴起，应用安装
单精度和半精度混合训练 概述 混合精度训练方法，通过混合使用单精度和半精度数据格式，加速深度神经网络训练的过程，同时保持了单精度训练所能达到的网络精度。混合精度训练能够加速计算过程，同时减少内存使用和存取，并使得在特定的硬件上可以训练更大的模型或batch size。 对于FP16的
转载自 华为云论坛 https://bbs.huaweicloud.com/forum/forum.php?mod=viewthread&tid=106624 MindSpore模型精度调优实战（二） 精度调试调优思路 MindSpore团队 引子：在模型的开发过程中，精度达不到预期常常让人头疼。为了帮助用户解决模型调试调优的问题，我们为MindSpore量身
类型大小范围（有符号）范围（无符号）用途FLOAT4字节(-3.402 823 466 E+38，-1.175 494 351 E-38)，0，(1.175 494 351 E-38，3.402 823 466 351 E+38)0，(1.175 494 351 E-38，3.402 823 466 E+38)单精度 浮点数值DOUBLE8字节(-1.797 693 134 862 315 7 E+308，-2.225073858507 2014E-308)，0，(2.225
ENet: A Deep Neural Network Architecture for Real-Time Semantic Segmentation 感觉实现的框架还是挺繁琐，精度不够的赶脚，利用的技巧：残差（通常残差+组卷积技巧提精度） 看评论需求复现，该模型暂时不复现了，好像没啥意义。
【原创】关于数字万用表的知识，汇聚在此处 2021-02-15-曹 Q1：精度、分辨率、显示位数，三者的关联与区别 A： 显示位数固定了显示数据的最大范围，也决定了万用表的分辨率。 若万用表显示数据为0~5999（在最大显示范围内），也就是6000个细分 分
以混合精度工作 5.以混合精度工作5.1 使用C ++ API的混合精度5.1.1 使用C ++设置层精度5.1.2 使用C ++启用TF32推理5.1.3 使用C ++启用FP16推理5.1.4 使用C ++启用INT8推理5.1.4.1 使用C ++设置每张动态范围5.1.4.2 使用C ++进行INT8校准 5.1.5 使用C ++以显式精度工作使用
MindSpore模型精度调优实践 引论：在模型的开发过程中，精度达不到预期常常让人头疼。为了帮助用户解决模型调试调优的问题，为MindSpore量身定做了可视化调试调优组件：MindInsight。还梳理了针对常见精度问题的调试调优指南，将以“MindSpore模型精度调优实战”系列文章的形式分享出
MindSpore模型精度调优实践 引论：在模型的开发过程中，精度达不到预期常常让人头疼。为了帮助用户解决模型调试调优的问题，为MindSpore量身定做了可视化调试调优组件：MindInsight。还梳理了针对常见精度问题的调试调优指南，将以“MindSpore模型精度调优实战”系列文章的形式分享出来，希望
Java两大基本数据类型： 1、八种基本数据类型： 六种数字类型：【四个整形：byte、short、int、long】【两种浮点型：float、double】 一种字符型：char 一种布尔型：boolean——》“true”、“false” 2、引用数据类型：String 基本数据类型对应得包装类： 整形 byte——》Byte short——》Sh
加 减 乘： function accMul(arg1, arg2) { var m = 0, s1 = arg1.toString(), s2 = arg2.toString(); try { m += s1.split(".")[1].length } catch (e) { } try { m += s2.split(".")[1].length } catch (e) { } return Number(s1.replace(".",
为什么要剪枝 •横轴表示在决策树创建过程中树的结点总数，纵轴表示决策树的预测精度。 •实线显示的是决策树在训练集上的精度，虚线显示的则是在一个独立的测试集上测量出来的精度。 •随着树的增长，在训练样集上的精度是单调上升的， 然而在独立的测试样例上测出的精度先上升后下降。
物体检测 定义：判断一幅图像上是否存在感兴趣的物体，如果存在，就给出所有感兴趣物体的类别和位置（what and where） 相关任务： 物体检测和实力分割区别： 物体检测是用矩形框框出物体位置实例分割是可以更加精准框出图像，可以框出物体轮廓 物体检测意义： 从研究角度来看：物体检测是计算
Tensorflow模型优化 文章目录 Tensorflow模型优化为什么要模型优化端侧部署模型优化方式Quantization工具包支持32 bit float ->16 bit float混合优化整形优化 Post-training API32 bit float ->16 bit float混合量化整形量化 During training API如何选择合适的量化方式 S
C++中的swap函数：交换函数 好处：不用担心交换变量精度的缺失，无需构造临时变量，不会增加空间复杂度 swap 包含在命名空间std 里面 swap(a,b);（交换两个数） swap(a[i] = b[j]);（交换两个位置上的变量） a，b是两个结构体（含x，y两个double变量）：不损失精度，并且交换a，b中x，y两个位置上的变量（与数
1、当明确知晓数值不可能为负时，选用无符号类型。 2、使用int执行整数运算。在实际应用中，short常常显示太小而long一般和int有一样的尺寸。如果数值超过int的表示范围，选用了long long。 3、在算术表达式中不要使用char或bool，只有在存放字符或布尔值时才使用它们。因为类型char在一
UG模具设计的八大分模方法，建议收藏 一、经典方法: 也就是最基本的方法COPY SURFACE,这是一位台湾教授教材上讲得最多的一种方法;也是最土的方法！如果用此方法分一些复杂模具的话比较麻烦! 二、切割法: 许多的时候,当我们做好分型面后进行分模才发现,分不开并且出现了许多绿线
背景： pytorch从1.6版本开始，已经内置了torch.cuda.apex，采用自动混合精度训练就不需要加载第三方NVIDIA的apex库了。本文主要从三个方面来介绍AMP： １．什么是AMP? ２．为什么要使用AMP？ ３．如何使用AMP? 正文： １．什么是AMP? 默认情况下，大多数深度学习框架都采用32位浮点
基本数据类型： 整型：byte \ short \ int \ long 浮点型：float \ double 字符型：char 布尔型：boolean 强制类型转换：自动类型提升运算的逆运算。 1.需要使用强转符：() 2.注意点：强制类型转换，可能导致精度损失。 public class Type_conversion { public static void main(String
"缓冲区溢出"漏洞是一个由来已久的漏洞类型，虽然现代操作系统的编译器，已经可以很大程度的阻止此类型漏洞的出现，但是作为一名合格的C程序员，还是有必要对此类漏洞的原理进行一定了解的，今天我就带大家对此类漏洞进行分析。 原理分析 首先我们先对缓冲区溢出的原理进行分析： 缓冲区溢
论文连接： 论文代码： 一、RepVGG网络结构的细节 RepVGG与目前业界较优的网络模型在精度和性能上的比较，左边的RepVGG为轻量级和中量级的网络模型结构的对比结果图，右边的RepVGG为重量级的网络模型结构的对比结果图。可以发现RepVGG在精度和速度上均取得非常有竞争力的结果。重量级
目前，数控机床的发展日新月异，高速化、高精度化、复合化、智能化、开放化、并联驱动化、网络化、极端化、绿色化已成为数控机床发展的趋势和方向。中国作为一个制造大国，主要还是依靠劳动力、价格、资源等方面的比较优势，而在产品的技术创新与自主开发方面与国外同行的差距还很大
在倾斜摄影航测作业中，为了保证模型精度，测绘人尝试了许多提高精度的措施。像控点布设是一个最基本的保证精度的方法，其位置的选择和坐标的测定直接影响到内业成图的数学精度。本文就为大家介绍不同测区形状下像控点布设的注意事项，希望能对大家有所帮助。 一、像控点布设的基本
选择图片。 用两个卡尺寸，分别取底边与顶边。 然后用点到点的距离工具取距离，求出来没有标定之前是像素。 卡尺寸的参数。 卡尺的选择框，实心的箭头代表搜索方向。 由于程序中使用顶边与底边的起始点计算距离，因此要把起始点位置设置为一样，非则结果不对。 修改一下，让两者的x值一
# 生成随机数，浮点类型 random.uniform(401, 699) # 控制随机数的精度round(数值，精度) x1 = (round(a, 0)) print(x1) # 生成随机数，浮点类型 random.uniform(401, 699) # 控制随机数的精度round(数值，精度) x1 = (round(a, 3)) print(x1) # 生成随机数，浮点类型 b = random.uniform
