这是一个简单的界面库设计，简单到舍弃了大部分的功能。但我仍然很臭美的认为它所做出的界面不次任何界面库------实际上它就是我写公司的游戏平台时设计的，也因为如此，不便公开代码，这里只说说设计思路吧。 设计这个界面库的首要宗旨是性能，其次是美观和可扩展性最后简单，很
© 作者｜刘子康本文梳理了一些Transformer常用的轻量化方法，并分领域的介绍了一些主流的轻量化Transformer。引言：近年来，Transformer模型在人工智能的各个领域得到了广泛应用，成为了包括计算机视觉，自然语言处理以及多模态领域内的主流方法。尽管Transformer在大部分任务上拥有极佳的性能，其过大的参数量限制了在现实场景下的应用，也给相关研究带来了困难，由此带来了Tra
1.关键内容以计算flops为指导，通过计算浮点运算量来描述轻量级网络的快慢，但是从不考虑直接运行的速度，在移动设备中不仅仅需要考虑flops，还需考虑内存访问成本和平台特点，即shufflenetv2直接通过控制不同环境来直接测试网络在设备上运行速度的快慢，而不是用flops判断。在实际应用中CNN应用受限于硬件与存储。必须有一种能在算法层面有效的压缩存储和计算量的方法。而MobileNet/S
数据存储是工程中至关重要的一环。数据库大家族可谓是百花齐放、百家争鸣，如内存型数据存储、非关系型数据库、关系型数据库、图数据库等。ACCESSMicrosoft Office Access是由微软发布的关系数据库管理系统。它结合了 MicrosoftJet Database Engine 和 图形用户界面两项特点，是 Microsoft Office 的系统程序之一。 Microsoft Offi
轻量化网络1. ShuffleNet1.1 ShuffleNet v11.2 ShuffleNet v22. OSNet3. GhostNet 轻量化网络模型的 核心是在 保持精度的前提下，从 模型大小和 推理速度两方面 综合对网络进行 轻量化改造，使深度学习网络模型更容易部署在移动端或嵌入式设备。以下详细介绍轻量化网络模型ShuffleNetv1/v2，OSNet，GhostNet： 1.
浅析倾斜摄影超大场景的三维模型轻量化重要性倾斜摄影技术可以快速获取超大场景的三维模型数据，包括建筑、道路、山水等各类地物。这些三维模型数据具有高度精度和丰富的信息，能够为城市规划、土地管理、遥感监测等领域的决策提供重要支持。但是，这些数据通常非常庞大，需要大量存储空间和计算资源，对可视化性能和应用场景都提出了高要求。因此，进行倾斜摄影超大场景的三维模型轻量化处理非常重要。首先，数据大小是轻量化的主
一、空洞卷积1、dilated的好处就是不做pooling损失信息的情况下，加大了感受野，让每个卷积输出都包含较大范围的信息。在图像需要全局信息或者语音文本需要较长的sequence信息依赖的问题中，都能很好的应用空洞卷积。2、Deep CNN对于其他任务的一些致命性缺陷，较为著名的是：up-sampling和pooling layer的设计，在Hinton的演讲中也提到过：1）上采样和池化层是不
阿里P7Android高级架构进阶视频免费学习请点击：https://space.bilibili.com/474380680 一、SharedPreferences详解与原理分析SharedPreferences作为Android存储数据方式之一，主要特点是：只支持Java基本数据类型，不支持自定义数据类型； 应用内数据共享； 使用简单． 使用方法１、存数据SharedPreferences s
一、轻量化1.1 轻量化网络网络名称记忆点备注MobileNetV1深度可分离卷积替换传统卷积计算量和参数量下降为原来的1/Dk^2（Dk为卷积核kernel size，一般为3，所以计算量约为1/9）深度卷积的激活函数是Relu6下采样是通过3x3的深度卷积stride=2MobileNetV2Linear Bottelneck最后的Relu6换成了LinearInverted Residual
Introduction随着 ViT 的出现，Transformer 模型在计算机视觉领域遍地开花，一层激起一层浪。虽然精度很高，但被人广为诟病的依旧是它的效率问题，说人话就是这东西压根不好部署在移动端。随后，有许多研究人员提出了很多解决方案来加速注意力机制，例如早先苹果提出的 Mobile-Former 以及前段时间的 EdgeNeXt，均是针对移动端设计的。本文的思路也很简单，就是仿造 CNN
随着物联网和移动设备的普及，边缘计算已成为当前信息技术领域的热门话题。为了满足这一需求，越来越多的企业开始探索使用容器化技术来打造轻量级的K8s发行版。这种发行版可以更加灵活地部署在物理边缘，提供更快速、更稳定的服务。在这篇文章中，我们将介绍一款史上最轻量的K8s发行版，它采用了最新的技术，可以更好地满足边缘计算的需求。这款发行版不仅体积小巧，而且非常稳定，可以在各种复杂的环境中运行。下面我们就来
轻量级是指一种开发方法，指简化的编程模型和更具响应能力的容器等方面，轻量级开发旨在消除与传统API有关的复杂性与限制，同时采用轻量级的方式进行开发也缩短了应用程序的开发周期与部署上的复杂度。
1，轻量级软件开发方法
轻量级的软件开发方法包括敏捷(Agile)过程,比如极限编程（XP）。这种软件方法强调开发中测试第一
概述深度神经网络模型被广泛应用在图像分类、物体检测等机器视觉任务中，并取得了巨大成功。然而，由于存储空间和功耗的限制，神经网络模型在嵌入式设备上的存储与计算仍然是一个巨大的挑战。本文介绍几个经典的人工设计的轻量化神经网络模型。（当然也有其它方法对已有的网络模型进行压缩，甚至自动学习设计紧凑的网络模型，本文不涉及这部分）轻量化神经网络牵涉到的基础知识（如分组卷积、1x1点卷积、深度卷积（depth-
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2023-07-28 12:44:27
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卷积神经网络（CNNs）的核心构造块是卷积算子，它使网络能够通过融合各层局部感受野中的空间和信道信息来构造信息特征。先前的广泛研究已经调查了这种关系的空间成分，试图通过提高整个特征层次的空间编码质量来增强CNN的表现力。在这项工作中，我们将重点放在通道关系上，并提出了一个新的架构单元，我们称之为“挤压和激励”（SE）块，它通过显式地建模通道之间的相互依赖性，自适应地重新校准通道特征响应。我们表明，
神经网络低比特量化——LSQ摘要方法量化计算公式STEP SIZE GRADIENTSTEP SIZE GRADIENT SCALE直通估计器实验结果Weight DecayImageNetAccuracy VS. Model Size消融实验Step Size Gradient Scale Impact添加知识蒸馏提高精度 本文为IBM的量化工作，发表在ICLR 2020。论文题目：Learn
写在前面：此文只记录了下本人感觉需要注意的地方，不全且不一定准确。详细内容可以参考文中帖的链接，比较好！！！ 最近看的轻量化神经网络：SqueezeNet、Xception、MobileNet、ShuffleNet时间轴2016.02 伯克利&斯坦福提出 SqueezeNet2016.10 google提出 Xception2017.04 google提出 MobileNet2017.07
现阶段神经网络在GPU上运行速度已经可以达到实时性要求，但是移植到手机端或者在CPU上运行还存在运行速度的问题。网络优化加速主要包含：1.设计轻量级的网络；2.网络模型压缩剪枝；3.其他的一些量化加速。这里主要是记录轻量级的神经网络（与模型压缩有着本质性的区别）：1.SqueezeNet：发表于ICLR-2017，它在ImageNet上实现了和AlexNet相同的正确率，但是只使用了1/50的参数
这篇是承接《轻量级 Java 开发框架 设计》系列Blog文的后续文章，本文主要介绍设计的这款框架它的架构设计要求。 轻量级是这个框架的设计要求，但是要达到真正的模块化却变得十分繁重。最后很可能导致轻量级变成重量级。因此在框架的边界设计变得尤其重要。首先明确一下设计 Hasor 的目的： 1.用于Java
# 深度学习轻量化模型
深度学习技术在近年来取得了巨大的发展，然而由于深度学习模型的复杂性和计算量大，导致在应用于移动设备等资源受限的环境中存在一定的困难。为了解决这一问题，研究人员开始关注如何设计轻量化的深度学习模型，既能在保持一定准确性的情况下减小模型的体积和计算开销，提高模型在移动设备上的执行效率。
## 轻量化模型的发展
在深度学习领域，轻量化模型的发展主要集中在以下几个方面：
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在当今人工智能领域，深度学习算法一直是最热门的研究方向之一。然而，随着数据量的增加和模型复杂度的提升，传统的深度学习算法通常需要庞大的计算资源和高昂的成本来支持模型的训练和推理过程。为了解决这一问题，越来越多的研究者开始关注轻量化的深度学习算法，以实现更高效的模型训练和推理。
轻量化的深度学习算法主要是通过对深度神经网络进行精简和优化，以减少模型参数量和计算复杂度，从而在保持模型性能的同时提高模
