主要讲讲有哪些方法可以减少模型大小，提升预测推理速度。尤其是现在的模型越来越大。1.数字精度降低主要是float32变成float16，这样内存使用变小，增加处理的数据量，提高了运行效率和速度。2.Ladder Side-Tuning（LST）LST，它是在原有大模型的基础上搭建了一个“旁支”，将大模型的部分层输出作为旁枝模型的输入，所有的训练参数尽在旁枝模型中，由于大模型仅提供输入，因此反向传播
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2024-08-17 09:36:30
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什么是双核处理器呢?双核处理器背后的概念蕴涵着什么意义呢?本文将这两个方面来为大家详细进行解答... 什么是双核处理器呢?双核处理器背后的概念蕴涵着什么意义呢?简而言之，双核处理器即是基于单个半导体的一个处理器上拥有两个一样功能的处理器核心。换句话说，将两个物理处理器核心整合入一个核中。企业IT管理者们也一直坚
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2024-09-22 11:25:33
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最经有好几个朋友问过我做3Dmax室内效果图要配个电脑，问我需要什么配置，个人解释下电脑各个硬件配置对3Dmax的影响。首先要做3Dmax就要建模，建模模型大小面数多少对电脑的显卡显存和显存宽位很重要，还有内存，个人认为内存价格并不贵，可以直接上8G DDR3内存条组成双通道。显卡方面，也许你会说3Dmax渲染室内静态图又用不到显卡，核显就行了吧，那我就告诉你吧，当你建模模型很大模型面数很多的时候
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2024-06-02 10:47:14
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1.L法:也就是最基本的方法COPYSURFACE,这是一位台湾教授教材上讲得最多的一种方法。2.切割法:许多时候,当我们做好分型面后进行分模才发现,分不开并且出现了许多绿线线和红点点,这时我们可选择切割法,具体做法是:直接将分型面复制一个后往前模方向延伸到前模仁的厚度,封闭起来生成前模仁,而后做一实体为后模仁,用分模切掉前模部分,再用参考零件直接CUTOUT出后模仁型腔来。3.当然针对2所出现的
在SuperMap iDesktop中，有多种多样关于模型数据的处理功能，比如模型平移、模型旋转、模型切分等功能。但是有客户会发现，似乎是找不到模型缩放这个功能，那么要如何实现这个模型缩放呢？请跟随小编往下看。解决思路：这里我们主要是使用iDesktop中的点加模型功能进行模型的缩放，也可以在iDesktop帮助文档（http://support.supermap.com.cn/DataWareh
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2024-05-13 15:17:06
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问题当从磁盘载入模型时，往往会太大或太小，你想将模型缩放到定义的大小。解决方案首先你需要定义一个模型的全局包围球，前面一个教程已经解释了。知道了这个包围球，你就可以知道模型的当前尺寸了。从这个尺寸，你可以知道需要将模型放大或所小多少。你也可以将这个缩放操作储存在root Bone矩阵中，这样缩放会施加到模型中所有Bone的所有矩阵上(可见教程4-9)。工作原理通常，你使用的模型是由不同的工具制作的
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2024-03-24 19:24:04
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作 者 Multicore and GPU Programming: An Integrated Approach［阿联酋］杰拉西莫斯·巴拉斯（Gerassimos Barlas） 著2.4 程序结构模式模式不仅可以帮助选择合适的工作负载分解方法，还可用于程序的开发，这正是程序结构模式的目标。接下来的一节将讨论和分析几个最著名的模式。并行程序结构模式可以分为两大类。全局并行局部串行（Globall
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2024-08-22 11:13:35
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在看Cg教程中，看到关键桢插值来表示一个动画的物体，例如一个动物拥有站着，奔跑，下跪等动画序列，美工将这些特定的姿态称为一个关键桢。为什么要用关键桢这种来表示了，这个比较容易理解，我们知道我们看的一些卡通动画，都不是每桢来画的，都是准备一些关键的过渡动画，然后，美工人员在根据每二幅之间来补充一些中间的动画，以增加精细的效果。 MD2模型文件就是存储一些关键桢的动画模型，格式还是很简单的，对比
AI模型训练主要使用GPU的算力，GPU,显卡这些知识大家都懂的，还是简单说一下GPU吧：GPU是显卡的核心部分，GPU承担着与 CPU 不同的定位和功能，芯片设计思路也完全不同，GPU Core 小而且多，它不承担系统管理、调度的功能，完全专注于使用(大量的)小核心并行化地执行运算。GPU的几个主要用途：1、处理图形渲染，包括游戏、视频和动画。2、加速通用计算，如深度学习、科学模拟等。3、高度并
目录序言规约算法介绍GPU代码实现规约算法序言并行规约是一种适用于GPU平台的并行算法，主要提高求和、最值、均值、逻辑与和逻辑或等一类运算的并行度。若使用CPU计算，需要串行遍历所有元素得到上述运算的结果，但在GPU平台可以使用规约操作并行实现上述运算。规约算法介绍首先，表达式可表示如下：其中res为运算结果，L为数据长度，为符合结合律的运算符，代表求和、最值、均值、逻辑与和逻辑或等。下面以16个
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2024-08-05 14:02:09
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大家好，今天我来为大家讲解一下如何利用3dmax制作出镂空雕花轮廓。镂空雕花在室内设计中比较常用，例如下图中的镂空雕花就起到一个隔断的作用，同时它还可以起到一个装饰的作用。因为镂空雕花是通透的效果，不会影响采光情况。 对于这样的图片我们可以在百度中进行搜索，我们选择屏风矢量图进行搜索。我们可以对这些图片进行保存，作为我们创建模型的一个素材。 我们选择这样的一张
OBJ 格式是一种常用的三维模型文件格式，通常用于交互式三维图形应用程序、游戏引擎等。但是，由于 OBJ 格式文件通常包含大量的三角形面片和数据，因此在处理大规模的 OBJ 模型时，可能会出现性能和内存消耗等问题。因此，需要对 OBJ 模型进行快速轻量化，以提高处理效率和降低内存消耗。以下是一些常用的方法：1. 网格简化：网格简化是一种常用的 OBJ 模型轻量化方法，可以通过减少模型中的三角形面片
阿里PAI一、产品介绍阿里云机器学习平台PAI（Platform of Artificial Intelligence），为传统机器学习和深度学习提供了从数据处理、模型训练、服务部署到预测的一站式服务。PAI DSW（Data Science Workshop）是为算法开发者量身打造的云端深度学习开发环境，包含Notebook和深度学习网络可视化建模，支持开源框架的安装，并提供阿里巴巴深度优化的T
前几天同公司同事聊天谈及一个非常有趣、高效的技术，用以实现快速绘制相同模型的多个实例，比如在一个场景里有很多树，而这些树都是相同的模型，只是位置、方向、大小、颜色不同，我们就可以使用这种技术提高渲染效率。在最新的D3D9 SDK有例子演示了这个技术（Direct3D/Instancing下，如果没有可能是因为版本不够新），与一般的渲染方法的区别在于，一般的方法需要为每个模型设定一次stream s
参与：刘晓坤、思源今天要介绍一个近期开源的自学深度学习 GitHub 项目，作者为每种具体算法提供了 Jupyter notebook 实现，可以轻易地在 Google Colab 上运行（免费提供云端 GPU 或 TPU）。所以想自学深度学习，不需要价格 该项目作者是 Goku Mohandas，是一名硅谷的 AI 研究员，曾就职于苹果公司，并在 O'Reill
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2024-07-12 17:54:20
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在【Tensor基本数据结构】一文中，Tensor类会将数据分为在CPU端计算还是在GPU端计算。对应的就是numpy或Quark子数据结构。Tensor实现了GPU内存数据到CPU数据、CPU到GPU的迁移，通过调用cpu()和gpu()完成。数据的 Host to Device 以及 Device to Host 行为由CUDA提供，因此可以通过封装CUDA API供Python调用。本文主要
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2024-04-09 13:02:50
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在做渲染处理或格式转换时，有时需要将其他文件导入KeyShot软件进行转换；或者其他文档需要修改时，随着KeyShot版本的更新，在软件中导入模型的方式也随之增多，导入KeyShot内修改也是非常便捷的方法，本文介绍将3D文档导入KeyShot软件的多种途径。将3D文档导入KeyShot有以下几种途径。(1)启动KeyShot软件时，在欢迎界面的底端显示“导入模型”的按钮，单击该按钮就可以导入模型
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2024-04-19 08:22:39
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2013-06-29高级优化 目前被普遍采用的优化方案有：1. 优化循环，通过重新组织重复的子表达式来提高循环体的运行性能。2. 减少使用对象的数量来提高运行性能。3. 缩减网络传输数据来缩短等待时间等。 本文学习另外三种性能优化策略：1. 采用对象池技术，提高对象的利用率。本文提出一种对象池技术，将有效解决创建和释放对象带来的性能损失问题。根据需要先创建一定量的对象，在需要创
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2024-06-02 16:28:39
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如果这篇文章对您有帮助，欢迎点赞支持！目录前言1、TF模型保存方法2、checkpoint模式3、适合保存模型的时机一、保存模型1、创建Saver对象2、检查保存路径3、生成模型文件二、加载模型1、加载模型结构2、加载模型参数3、获取Tensor变量三、代码封装1、保存网络模型2、加载网络模型前言1、TF模型保存方法网络模型的保存和重载操作是学习和训练AI模型的必备技能之一，也是进一步学习迁移学习
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2024-02-26 13:07:58
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目录模型融合Bagging随机森林RFBoostingAdaboostGBDTXgboostStackingBlending结合策略平均法投票法学习法 在机器学习训练完模型之后我们要考虑模型的效率问题，常用的模型效率分析手段有：机器学习模型优化之模型融合 简洁易懂超赞.研究模型学习曲线，判断模型是否过拟合或者欠拟合，并做出相应的调整；对于模型权重参数进行分析，对于权重绝对值高/低的特征，可以对特
