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
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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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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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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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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## 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
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
1 前言Python拥有著名的重量级科学计算库Numpy和数据分析库Pandas，他们在工业界拥有着举足轻重的地位。但今天我们要介绍的是一个轻量级的数据分析库DaPy，其致力于节约数据科学家对数据集分析过程中的时间和成本，提高数据科学家的工作效率。2 丰富且专业的功能数据分析的过程大致为：数据载入，描述性统计，数据清洗，推断性统计，模型开发与调试。在数据载入方面，DaPy的数据结构清晰简洁利于数据
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2023-08-09 12:57:10
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整体建议：使用在一些展示项目中，少量数据产生的，需要借助apple平台让用户了解到的。另外，该功能也可以作为品牌宣传。特别是一些景点之类。简单，页面的。轻 App 是 app 的一小部分，因此您可以使用 iOS SDK，在与完整 app 相同的 Xcode 项目中进行开发。另外，由于轻 App 很小，即便尚未安装到设备上，也能快速打开。准备好提交审核时，您可以将它作为完整 app 的一部分在 Ap
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2023-08-15 12:43:04
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轻应用LAPP (Light App) 即轻应用是一种无需下载、即搜即用的全功能 App，既有媲美甚至超越native app的用户体验，又具备webapp的可被检索与智能分发的特性，将有效解决优质应用和服务与移动用户需求对接的问题。2013年 8月22日，百度在2013年百度世界大会上宣布推出“轻应用”，可实现无需下载，即搜即用和通过移动搜索能。[1]特点第一，无需下载，即搜即用。以往，开发者付
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2023-09-07 19:26:41
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为什么我喜欢Python？对于初学者来说，这是一种简单易学的编程语言，另一个原因：大量开箱即用的第三方库，正是23万个由用户提供的软件包使得Python真正强大和流行。在本文中，我挑选了15个最有用的软件包，介绍它们的功能和特点。1. DashDash是比较新的软件包，它是用纯Python构建数据可视化app的理想选择，因此特别适合处理数据的任何人。Dash是Flask，Plotly.js和Rea
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2023-08-16 17:13:30
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本人亲测十分好用，适合在windows部署，众所周知在windows上用C++部署深度学习一般比较困难，尤其这个框架还支持C#，十分了得。Msnhnet(V2
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2024-10-24 10:08:55
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双臂复合机器人平台睿尔曼智能科技（北京）有限公司安全提示 非常感谢您购买睿尔曼智能科技（北京）有限公司的产品，在打开包装后请首先依据设备配置清单对配件进行检查，若发现配件有损坏或缺少的情况，请尽快与您的经销商或客服联系解决。产品使用前，请务必仔细阅读产品相关说明。为了保证您和设备的使用安全，设备连接电源前，请务必确认电源电压是否正确。使用时
本文主要介绍模型参数量的计算（params）和算法/模型复杂度的运算（浮点运算次数，FLO
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2023-07-10 06:48:32
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数字时代，终端是数字化的基础节点，大量入网的终端链接着无数核心业务、高价值数据，很容易成为外部攻击的入口和跳板，这预示着，攻防双方在终端上的对抗会持续加剧，终端安全亟需一场新的变革。4月19日，360数字安全集团正式开启360终端安全焕新季，并发布全新版360终端安全管理系统。本次发布的360终端安全管理系统是集终端安全防护、管控和运维于一体的企业级安全产品，致力构建覆盖运营资产识别、安全加固、威
