前言 一般機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)其工作流程可總結(jié)為如下 pipeline。 在工業(yè)界,數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟對模型精度的提高的發(fā)揮著重要作用。對于機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)來說,廣泛的數(shù)據(jù)預(yù)處理一般有四個階...
前言 一般機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)其工作流程可總結(jié)為如下 pipeline。 在工業(yè)界,數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟對模型精度的提高的發(fā)揮著重要作用。對于機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)來說,廣泛的數(shù)據(jù)預(yù)處理一般有四個階...
Linux 基礎(chǔ)-查看 cpu、內(nèi)存和環(huán)境等信息 在使用 Linux 系統(tǒng)的過程中,我們經(jīng)常需要查看系統(tǒng)、資源、網(wǎng)絡(luò)、進(jìn)程、用戶等方面的信息,查看這些信息的常用命令值得了解和...
概述 Linux 下使用 Shell 處理文本時最常用的工具有: find、grep、xargs、sort、uniq、tr、cut、paste、wc、sed、awk。 fin...
Linux 基礎(chǔ)-文件及目錄管理 本文大部分內(nèi)容參看 《Linux基礎(chǔ)》一書,根據(jù)自己的工程經(jīng)驗和理解加以修改、拓展和優(yōu)化形成了本篇博客,不適合 Linux 純小白,適合有一...
一,文件類型[#%E4%B8%80%E6%96%87%E4%BB%B6%E7%B1%BB%E5%9E%8B]1.1,概述[#11%E6%A6%82%E8%BF%B0]1.2,...
前言 在機(jī)器學(xué)習(xí)的經(jīng)典假設(shè)中往往假設(shè)訓(xùn)練樣本各類別數(shù)目是均衡的,但在實(shí)際場景中,訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)往往都是不均衡(不平衡)的。比如在圖像二分類問題中,一個極端的例子是,訓(xùn)練集中有 ...
一,Docker 簡介[#%E4%B8%80docker-%E7%AE%80%E4%BB%8B]1.1,什么是 Docker[#11%E4%BB%80%E4%B9%88%E6...
前言[#%E5%89%8D%E8%A8%80] 一,HALCON 概述[#%E4%B8%80halcon-%E6%A6%82%E8%BF%B0] 1.1,HALCON 安裝[...
卷積網(wǎng)絡(luò)的壓縮方法 一,低秩近似[#%E4%B8%80%EF%BC%8C%E4%BD%8E%E7%A7%A9%E8%BF%91%E4%BC%BC] 二,剪枝與稀疏約束[#%E...
一,基本術(shù)語[#%E4%B8%80%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E6%9C%AF%E8%AF%AD]1.1,顏色亮度和我們的眼睛[#11%E9%A2%9C%E8%89...
此筆記針對 Python 版本的 opencv3,c++ 版本的函數(shù)和 python 版本的函數(shù)參數(shù)幾乎一樣,只是矩陣格式從 ndarray 類型變成適合 c++ 的 mat...
一,常見數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 1,數(shù)組 3-找出數(shù)組中重復(fù)的數(shù)字 劍指 Offer 03. 數(shù)組中重復(fù)的數(shù)字[https://leetcode-cn.com/problems/shu-z...
摘要[#%E6%91%98%E8%A6%81] 1,介紹[#1%E4%BB%8B%E7%BB%8D] 2,相關(guān)工作[#2%E7%9B%B8%E5%85%B3%E5%B7%A5...
摘要[#%E6%91%98%E8%A6%81] 1,介紹[#1%E4%BB%8B%E7%BB%8D] 2,高效網(wǎng)絡(luò)設(shè)計的影響因素[#2%E9%AB%98%E6%95%88%E...
前言[#%E5%89%8D%E8%A8%80] 5.1 學(xué)習(xí)算法[#51-%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AE%97%E6%B3%95]5.1.1 任務(wù) [#51...
1、相關(guān)工作[#1%E7%9B%B8%E5%85%B3%E5%B7%A5%E4%BD%9C]標(biāo)準(zhǔn)卷積[#%E6%A0%87%E5%87%86%E5%8D%B7%E7%A7%A...
RepVGG 論文詳解 RepVGG 是截止到 2021.2.9 日為止最新的一個輕量級網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。在我的測試中,其在安霸 CV22 上的加速效果不如 ShuffleNet v...
Inception則將通道分割成3至4份,進(jìn)行1×1的卷積操作,這句話是錯的吧,inception 結(jié)構(gòu)并沒有直接對輸入特征圖的通道進(jìn)行分割,你可以表達(dá)為 inception 結(jié)構(gòu)通過各分支的 1*1 卷積(卷積核輸出通道比輸入通道小)對通道進(jìn)行分割。
深度可分離卷積(Xception 與 MobileNet 的點(diǎn)滴)前言 從卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)登上歷史舞臺開始,經(jīng)過不斷的改進(jìn)和優(yōu)化,卷積早已不是當(dāng)年的卷積,誕生了分組卷積(Group convolution)、空洞卷積(Dilated convo...
這樣對小片中的元素每載入一次可以被在高速的共享內(nèi)存中被訪問K次,由此得到遠(yuǎn)高于原始方法的內(nèi)存存取效率。
我想問下,這句話是什么意思,不是很理解,為什么對矩陣分片之后,存取效率會比原始效率高。
矩陣相乘在GPU上的終極優(yōu)化:深度解析Maxas匯編器工作原理在從事深度學(xué)習(xí)框架的實(shí)現(xiàn)工作時,了解到Nervana有一個稱為Maxas的匯編代碼生成器項目https://github.com/NervanaSystems/maxas,可...