一. 什么是跟踪标记
二. 如何开启跟踪标记
一. 什么是跟踪标记SQL Server 跟踪标记(Trace Flag)，像是一个开关，可用来自定义SQL Server的某种行为或特性，在性能诊断，系统调试等方面较为常用。比如：开启1204或1222跟踪标记，可在errorlog里记录死锁信息的明细。跟踪标记有会话级和实例级两种。 二. 如何
现在市面上开源的量化工具很多，但是个人需求不一样，筛选下来好像有没有几个适合自己的了，只能选一个接近的，在这上面进行修改了，首先列举一下常见的工具：vn.py 2.x版本的架构清晰了很多，相对于1.x版本，降低了很多耦合，也比较方便修改，另外据说有很多坑backtrader 没怎么用过，反正很多大佬都说这个挺好，看了点源码，不禁佩服作者真是元编程的高手，因为源代码太过高级(元编程知识需要补)，就从
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2024-08-19 10:04:55
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围绕着要喂给神经网络的数据：收集数据、清洗数据、操作数据、给数据加标签、分析数据、做数据可视化等等。数据预处理思想纲领 基于对业务的理解，这种相对比较少一点，更多的还是基于数据本身。你可以用一些数据挖掘中常用的数据清理的方法，过滤异常值，过滤缺失严重的特征等等。 有时候做预处理，最终还是需要一些反馈。比如从数据上看，可能需要扔掉某些东西。我们需要去试一试，扔掉这些东西之后，在最终的比赛中，
在Windows世界中，有着无数个活动的板块，它们都有一个共同的名字后缀――――.DLL（动态链接库）。现在就让我们走进这些神奇的活动板块，看看它们到底隐藏了什么秘密？
1. Windows操作系统的基石
随便打开一个系统目录，一眼望去就能看到很多扩展名为DLL的文件，这些就是本文说的“动态链接库”，DLL是D
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2024-10-03 08:53:10
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文章目录1 RKNN介绍1.1 简介1.2 RKNN-Toolkit1.3 环境依赖2 NPU开发简介2.1 NPU特性2.2 开发流程2.3 NPU驱动说明3 RKNN SDK4 Rock-X SDK 快捷AI组件库 1 RKNN介绍1.1 简介 Rockchip板载AI芯片，内置高能效NPU，拥有强劲算力，支持多种AI框架和AI应用开发SDK，易于开发，拥有面向AI应用的丰富接口，便于扩
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2024-03-18 09:04:29
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在RL里面重要且比较容易被忽视的一环是ENv，为什么重要，因为env是对实际情况的理解，尤其是输入特征和reward的定义直接影响最终的结果。而网上的很多关于RL的知识点，都主要在涉及agent上，所以对这个基础的东西是忽略掉了的。迷宫游戏游戏规则：探索者从红色的初始位置以最少的step到达天堂 Env提供的数据Initial：在红色位置为初始化位置States: 当前位置【observ
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2024-03-19 14:26:00
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K近邻法(KNN)介绍1．近邻法是基本且简单的分类与回归方法。近邻法的基本做法是：对给定的训练实例点和输入实例点，首先确定输入实例点的个最近邻训练实例点，然后利用这个训练实例点的类的多数来预测输入实例点的类。2．近邻模型对应于基于训练数据集对特征空间的一个划分。近邻法中，当训练集、距离度量、值及分类决策规则确定后，其结果唯一确定。3．近邻法三要素：距离度量、值的选择和分类决策规则。常用的距离度量是
关于RKNN RKNN 是Rockchip npu 平台使用的模型类型，以.rknn后缀结尾的模型文件。Rockchip 提供了完整了模型转换 Python 工具，方便用户将自主研发的算法模型转换成 RKNN 模型，同时 Rockchip 也提供了C/C++和Python API 接口。
RKNN
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2024-05-21 15:24:31
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目录什么是模型量化？为什么要进行模型量化？压缩参数提升速度降低内存 模型量化的分类二值化线性量化对数量化1.什么是模型量化？ 量化就是把高位宽（Float32）表示的权值或
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2024-06-21 09:31:29
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模型转换4.1.31 RKNN模型转换步骤4.1.33TensorFlow预训练模型转换为RKNNTensorFlow官网下载模型-转换-部署4.1.33TensorFlow自训练模型转换为RKNN自己训练模型
大模型实战：使用 LoRA（低阶适应）微调 LLM[1] 详细内容请参阅 MarkAI Blog [2] 更多资料及工程项目请关注 MarkAI Github [3] 通关感知算法面试请Star 2024年千道算法面试题综述为什么需要LLMLLM 是一种基础模型，与传统模型不同，在早期模型中基础模型是在大量数据上进行预训练的，然后我们可以直接将它们用于某些任务用例，也可以对其进行微调以适应某些用例
可以说这篇博客是对Google量化白皮书的完整解读，篇幅较长，可以收藏慢慢阅读。笔者在翻译的基础上，又补充了帮助理解的内容，但量化的技术点很多，并不限于此篇，且文中有个别点笔者不能完全吃透，故写得不是很详细，望看此文的你可以帮忙指出文中错误且与我一起交流讨论。
一、什么是量化？为什么要量化？ 在深度神经网络模型应用中，量化是削减模型大小的一种常用方法。实际上就是把高位宽表示的权值和
目录注意事项一、2023/11/5更新前言1. YOLOv7-PTQ量化流程2. 准备工作3. 插入QDQ节点3.1 自动插入QDQ节点3.2 手动插入QDQ节点3.3 手动initialize总结 注意事项一、2023/11/5更新新增手动插入 QDQ 节点以及手动 initialize前言手写 AI 推出的全新 TensorRT 模型量化实战课程，链接。记录下个人学习笔记，仅供自己参考。该实战
目录（每一个环境都很重要！）1.使用正确版本（v5.0）的yolov5进行训练得到pt模型；2.将pt模型使用yolov5工程中的export.py转换为onnx模型；3.将onnx模型使用rknn-toolkit2中onnx文件夹的test.py转换为rknn模型4.在板子上使用rknpu2工具调用rknn模型，实现NPU推理加速一、使用正确版本（v5.0）的yolov5进行训练得到pt模型；一
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2024-09-28 09:53:16
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机器学习和深度学习的最佳框架大比拼在过去的一年里，咱们讨论了六个开源机器学习和/或深度学习框架：Caffe，Microsoft Cognitive Toolkit（又名CNTK 2），MXNet，Scikit-learn，Spark MLlib和TensorFlow。如果把网撒得大些，可能还会覆盖其他几个流行的框架，包括Theano（一个10年之久的Python深度学习和机器学习框架），Keras
1，概述 模型量化应该是现在最容易实现的模型压缩技术，而且也基本上是在移动端部署的模型的毕竟之路。模型量化基本可以分为两种：post training quantizated和quantization aware training。在pyrotch和tensroflow中都提供了相应的实现接口。 对于量化用现在常见的min-max方式可以用公式概括为： $r = S (q - Z)$
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2024-04-30 19:20:02
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参考：https://developer.aliyun.com/article/836827?utm_content=m_1000314509#slide-0https://mp.weixin.qq.com/s/aEBfdSIuGOJfOXgRizvJNQhttps://www.zhihu.com/column/c_1258047709686231040模型量化是指将浮点激活值或权重（通常以32比
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2024-02-10 20:36:45
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在ARM CPU、Intel CPU、Nvidia GPU等边缘设备一般都需要对模型优化加速，目前常用模型剪枝，蒸馏，量化等方式；量化技术简介模型量化是将浮点数替换成整数，并进行存储和计算的方法。举例来讲，模型量化可通过将32比特浮点数转换成8比特整数，大大减少模型存储空间（最高可达4倍）；同时将浮点数运算替换成整数运算，能够加快模型的推理速度并降低计算内存。首先考虑简单情况，将浮点数量化为整数量
KNN（K-Nearest Neighbor）最邻近分类算法的实现原理及模型参数解析KNN最邻近分类算法的实现原理：为了判断未知样本的类别，以所有已知类别的样本作为参照，计算未知样本与所有已知样本的距离，从中选取与未知样本距离最近的K个已知样本，根据少数服从多数的投票法则（majority-voting），将未知样本与K个最邻近样本中所属类别占比较多的归为一类。KNN算法的关键：(1) 样本的所有
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2024-10-25 11:43:58
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一、rknn-toolkit是什么最近在评估rk1808运算性能，使用rk1808 npu必须将模型转化rockchip自己的模型rknn模型文件，rknn-toolkit是rockchip官方提供的工具包。工具包的主要用途如下：RKNN-Toolkit开发套件提供了模型转换、推理运行和性能评估等几大功能，其还为我们提供了python调用的例程。我们可以通过rknn-toolkit通过提供的 py
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2024-05-06 22:56:19
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