模型量化是一种将浮点计算转成低比特定点计算的技术，可以有效的降低模型计算强度、参数大小和内存消耗，但往往带来巨大的精度损失。尤其是在极低比特(<4bit)、二值网络(1bit)、甚至将梯度进行量化时，带来的精度挑战更大。Part 1 量化综述什么是模型量化？为什么要进行模型量化？模型量化是由模型、量化两个词组成。我们要准确理解模型量化，要看这两个词分别是什么意思。在计算机视觉、深
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2024-06-16 12:17:10
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bert之类的预训练模型在NLP各项任务上取得的效果是显著的，但是因为bert的模型参数多，推断速度慢等原因，导致bert在工业界上的应用很难普及，针对预训练模型做模型压缩是促进其在工业界应用的关键，今天介绍几篇轻量化bert模型—DistillBert, ALBERT。一. DistillBert论文: DistilBERT, a distilled version of BERT: small
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2023-11-23 18:42:24
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为了追求更高的准确率，自从AlexNet以来，神经网络开始倾向于更深、更复杂的设计结构，这就导致对GPU的需求提高，但这在现实生活中很难实现，因为在实际生活中，识别任务更需要是在有限的计算环境下实时计算（基本都是在移动端）。因此，谷歌团队在2017年提出了专注于移动端或嵌入式设备中的轻量级神经网络-MobileNet，到如今已发展了三个版本。1.1 MobileNet_V1MobileNet的基本
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2023-08-05 10:52:31
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# 轻量深度学习网络实现指南
## 引言
在深度学习领域，轻量模型的出现使得在资源有限的设备上运行深度学习成为可能。轻量深度学习网络如MobileNet、SqueezeNet等，能够提供良好的性能，并节省计算资源。本文将以指导新手的方式，介绍如何实现一个简单的轻量深度学习网络，并展示每一步需要用到的代码。
## 流程概述
下面是实现轻量深度学习网络的整体流程：
| 步骤
什么是轻量级容器？ 大多数容器 API（如 EJB API）强迫您编写一些接口或一个组件模型。将您的组件放入该容器后，容器会为您处理一些事情。EJB 容器提供企业服务。Servlet 容器（例如 Apache Jakarta Tomcat）实现了 Servlet API，使您可以将动态内容建立到服务器页面中，该页面随后会被发送到 Web 浏览器。
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2024-05-09 13:17:37
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此为系列首篇，旨在提供直观简明的深度学习引导，涵盖深度学习的基本概念，而不设计很多数学和理论细节。当然如果要做更深入的研究，数学肯定是必不可少的，但是本系列主要还是用图片和类比等方式，帮助初学者快速建立大局观。第一节介绍深度学习的主要概念。第二节交代一些历史背景，并解释训练过程、算法和实用技巧。第三节主讲序列学习，包括循环神经网络、LSTM和机器翻译中的编码-解码系统。第四节将转进到增强学习领域。
软硬件兼施，神经网络需要大的内存和计算资源是将其部署到嵌入式设备上的最大障碍。整体上来看，神经网络设计的主流趋势是在不考虑计算复杂度的情况下设计更深更大的网络以获取更好的性能。这种设计思路基于嵌入式设备的计算能力和内存会不断发展以支持这些复杂模型的实时运行。但是，由于半导体处理芯片的发展速度缓慢，在有限资源条件下达到上述计算要求貌似不是很现实。因此，出现了两种新的设计思路，一种是对现有模型进行压缩
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2023-09-24 19:43:18
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THE START更新堪称轻量级MATLAB的一款软件最新版-Maplesoft Maple 2019.2 中文版。Maple是符号和数字计算环境，也是一种多范式编程语言，由Maplesoft开发，还涵盖了技术计算的其他方面，包括可视化，数据分析，矩阵计算和MATLAB连接。MapleSim工具箱添加了用于多域物理建模和代码生成的功能。提示：软件安装方法以及安装包都在后台获取。0 1功能概述
TokenPose也是Transformer火了之后很自然的一篇工作，原文的主旨是将Transformer Decoder作为Head来预测Heatmap，在本项
原创
2024-07-26 12:18:43
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# 深度学习推理模型格式解析
在深度学习的工作流程中，了解推理模型的各种格式非常重要。本文将指导您如何识别和利用深度学习推理模型格式，并以流程图和代码示例帮助您理解每一步。
## 流程步骤
以下是识别和应用深度学习推理模型格式的流程步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 选择适当的框架（如TensorFlow, PyTorch） |
| 2
原创
2024-10-02 03:11:21
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目录深度模型中的优化优化算法1、梯度下降类方法2、动量3、自适应学习率算法4、二阶近似方法 深度模型中的优化用于深度模型训练的优化算法与传统的优化算法有几个方面有所不同：学习纯优化间接优化目标函数，以降低泛化误差（通常目标函数不可解，或者是NP难问题）直接最小化目标函数本身训练算法通常不会停止在局部极小点终止在导数较小的地方训练算法的目标函数通常可以分解为训练样本上的求和（批量算法和小批量算法）
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2024-05-16 05:37:58
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# 什么是轻量版鸿蒙
## 引言
随着物联网的发展，越来越多的设备需要具备智能化的能力。为了满足这一需求，华为推出了鸿蒙（HarmonyOS），一个面向多设备、全场景的分布式操作系统。鸿蒙的目标是实现全场景无缝体验，但是并不是所有的设备都需要完整的鸿蒙操作系统，因此华为还推出了轻量版鸿蒙，以满足不同设备的需求。
## 轻量版鸿蒙概述
轻量版鸿蒙（LiteOS）是华为针对物联网设备而开发的一
原创
2024-01-09 20:50:04
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习惯会影响一个人做事的方式，也会直接影响效率。我经常在项目完成后自我总结，有哪些做得好的，有哪些做得不好的？然后把一些好的流程记录下来，并且重新运用回编程中。那些能够坚持去做的流程，就变成了我的编程习惯，这些良好的习惯就成就了我高效的编程效率!一、轻文档先行 什么叫轻文档？其实轻文档指的是不需要按照标准的软件工程知识来编写需求分析，架构设计，模块设计，流程图时序图等文档，而是
在 Java 中，轻量锁是一种优化了的锁机制，应用于多线程环境中以提高性能。在许多情况下，轻量锁提供了比传统的重量级锁更高的并发性能。当多个线程频繁访问同一资源时，轻量锁能减少传统锁带来的开销，从而加快程序执行速度。
### 备份策略
保持数据的持久性和安全性至关重要。这里展示了一个思维导图，清晰表明了我们需要采取的备份策略，包括全量备份、增量备份和差异备份等。
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Why Carthage?我们已经熟知Cocoapods了，对于工程来说，帮我们自动创建Xcode WorkSpace和所有的依赖，对于依赖库来说，用来做本地local pod或者远程pod都非常好用，我们只要编写好对应的podspec文件，Cococapods会帮我们生成所有的依赖配置集成到项目。可以认为他是一体机，入侵性的帮我们管理好了Xcode项目文件。对于不需要手动管理的同学，这已经是一个
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2023-08-08 14:29:29
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title: Docker入门（二）—容器 tags: Docker1.运行容器 docker run
1.1Hello World例：docker run ubuntu:15.10 /bin/echo "Hello world"本例子中我们运行（或创建）ubuntu镜像，并且指定版本为15.10， 然后执行 /bin/echo “Hello world” 命令，该命令会在容器中输出 Hello
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2023-09-26 19:20:49
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iOS进阶 - 包大小：如何从资源和代码层面实现全方位瘦身官方 App ThinningApp Thinning 是由苹果公司推出的一项可以改善 App 下载进程的新技术，主要为了解决用户下载 App 耗费过高流量的问题，同时还可以节省用户 iOS 设备的存储空间。App Thinning 会专门针对不同的设备来选择只适用于当前设备的内容以供下载。比如，iPhone 6 只会下载 @2x 分辨率的
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2024-06-09 19:26:03
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今天的主题是简洁，轻便，都是轻量级的小软件，界面都是非常简洁，而且无广告的。1.数据透析表——PowerBIPower BI是微软出的一款商业分析工具，操作类似Excel，更像是数据透视表，搭配Excel使用很得心应有。简单来说就是一个数据分析工具，它能实现数据分析的所有流程，包括对数据的获取、清洗、建模和可视化展示，从而来帮助个人或企业来对数据进行分析，用数据驱动业务，做出正确的决策2.内存整理
## 深度学习模型计算量显示方法
深度学习模型通常包含大量的参数和复杂的计算过程，了解模型的计算量是评估模型性能和优化模型的重要一步。在TensorFlow中，我们可以使用一些工具来显示深度学习模型的计算量，例如TensorBoard和tf.profiler。
### TensorBoard
TensorBoard是TensorFlow提供的一个可视化工具，可以帮助我们展示模型的结构、参数量
原创
2024-03-26 07:30:20
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内模式对应文件，模式对应表，外模式对应部分表和和视图数据库系统内部体系结构分为三级：模式、内模式、外模式 模式：模式是对数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述，是所用用户的公共数据视图。不仅要定义数据的逻辑结构，而且要定义与数据有关的安全性、完整性要求，定义这些数据之间的联系 外模式：外模式也称子模式或用户模式，他是对数据库用户（包括应用程序员和最终用户）看见和使用的局部数据的逻辑结构和特征的描述
