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本文首发于公众号「AI小男孩」,欢迎大伙过来砸场! 在之前的文章中提到过可以把 ReLU 合并到 Conv 中加速量化推理,当时只是用一个例子简单介绍一下过程,逻辑上存在一些漏洞。本文打算从数学上深入剖析一下其中的原理,并进一步扩展到其他激活函数,看看在网络量化中激活函数一般是怎么处理
方法一:获取所有用例py对应的绝对路径 def get_case_path(): """ function:获取所有需要执行的python文件的绝对路径 return: cases_paths """ cases_paths = [] txt_path = base_dir_path + '\\' + 'cases_list' with open(
先考虑 \((n,m)\) 能走到的充要条件。注意到 \(a,b\) 和 \(b,a\) 两种各可以走无限步,每步加减号自选,唯一的限制就是第一 / 二种两个贡献系数要同奇同偶。设第一种两个贡献系数为 \(x,z\),第二种为 \(y,w\),那么可以枚举每种的奇偶性,充要条件就是下面这四个二元线性丢番图方程组至少
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题目描述 You are given a n×n chessboard. Rows and columns of the board are numbered from 1 to n. Cell (x,y) lies on the intersection of column number x and row number y. Rook is a chess piece, that can in one turn move any number of cells vertically or
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一、openpyxl介绍安装 1.为什么要学Excel 存测试数据 有时候有大批量的数据,存到TXT文件里面显然不是最佳的方式,我们可以存到Excel里面去,第一方便我们存数据和做数据,另一方面方便我们读取数据,比较明朗。测试的时候就从数据库中读取出来,这点是非常重要的。 存测试结果 可以
cases.xlsx: import openpyxl class ReadExcel(object): def __init__(self,filename,sheet_name): ''' :param filename: 文件名 str :param sheet_name: sheet名 str ''' self.wb = openpyxl.load
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题意 给定\(n,m\),初始序列\(\{a_i\}\)全为\(0\),可以进行任意次操作,选取一段长度为\(m\)的区间,依次赋值为\(1,2,\cdots ,m\) 求能得到多少种任意位置非\(0\)的序列 \(n,m\le 10^6\) 做法 感谢神仙MAOoo的耐心教导 令\(f_i(j)\)为第\(i\)个位置,填\(j\),前\(i\)个位置不同的方案数
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一、用动态规划方法手工求解下面的问题: 某工厂调查了解市场情况,估计在今后四个月内,市场对其产品的需求量如下表所示。 时期(月) 需要量(产品单位) 1 2 2 3 3 2 4 4 已知:对每个月来讲,生产一批产品的固定成本费为3 (千元),若不生产,则为零。每生产单位产品的成本费为1 (千
hardsigmoid torch.nn.functional.hardsigmoid(input) → Tensor[SOURCE] Applies the element-wise function \text{Hardsigmoid}(x) = \begin{cases} 0 & \text{if~} x \le -3, \\ 1 & \text{if~} x \ge +3, \\ x / 6 + 1 / 2 & \text{otherwise} \e
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树形dp+构造+期望+停时定理+cdq分治 A.路哥 首先我们可以求出所有权值为 \(k\) 的方案数总和,再除以 \(2^{n-1}\) 就是总期望。 可以树形dp,设 \(f[i][j]\) 表示当前考虑到 \(i\) 点,所拿的总和为 \(j\) 的方案数。 这样设状态,是按照 \(dfs\) 序进行推进的,所以每次处理儿子的时候要继
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