学了半年，和大家分享一下深度学习模型部署所需要掌握的技术及学习路线，纯干货！！！一、概述想要真正的将训练好的模型部署到边缘计算设备上，并能够以可接受的速度和精度来运行需要掌握很多知识。技术栈可以粗分成两个部分，即软件栈和硬件栈，软件栈主要针对算法，包括对深度学习模型的了解、对模型加速技术的了解；硬件栈需要了解自己选择的边缘计算设备的硬件架构，边缘计算设备的ISP、存储、算力等性能。以下主要结合计算
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2023-09-30 09:18:35
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目录1 问题描述2 核心思想 & 实验描述2.1 Pre-training tasks for embedding-based large-scale retrieval2.2 Poly-encoder2.3 ColBERT3 横向对比1 问题描述文本匹配是NLP领域的一个重要的基础问题，文本匹配主要研究两段文本之间的关系，文本相似度计算，信息检索(IR)、自然语言推理(NLI)、问答匹配
深度匹配模型基于表示学习的深度匹配模型基于协同过滤的方法CF模型深度矩阵分解模型(Deep Matrix Factorization)collaborative Denosing Auto-Encoder模型基于CF方法的深度模型总结基于CF+side info的方法Deep collaborative FileringAttentive Collaborative FilteringColla
前言：使用深度学习进行点云匹配研究是我的毕设题目。因为之前只学习过深度学习在2D CV上的一些知识，对于三维点云这种东西根本没有听说过，因此也是感觉头大。好在老师给了我一篇paper，让我先去研究里面的方法，这篇论文是CVPR2017年的一篇口头报告，《3DMatch: Learning Local Geometric Descriptors from RGB-D Reconstructions》
深度文本匹配总结1、目录 深度文本匹配总结1、目录2、前言3、基于单语义文档表达的深度学习模型3.1 经典模型3.1.1 基础神经网络3.1.2 ARC-I4、基于多语义文档表达的深度学习模型4.1 经典模型4.1.1 MV-LSTM5、参考文献6、附件6.1 神经网络代码6.2 ARC-I代码6.3 MV-LSTM代码 2、前言 有幸参加“拍拍贷”举办的“第三届魔镜杯大赛”，此次比赛是基于其职
这里写目录标题知识补充一. 卷积网络中的通道和特征图RGB通道通道与特征通道的终点知识点补充二：cascade_rcnn论文解读1.配置文件faster(cascade)_rcnn_r50_fpn_1x.py2.配置文件cascade_rcnn_r50_fpn_1x.py 知识补充一. 卷积网络中的通道和特征图通道（Channel），也有叫特征图（feature map）的。 卷积网络中主要有两
# 深度学习替换主干通道数不匹配问题解决方案
在深度学习中，我们经常会遇到替换主干通道数不匹配的问题。例如，我们可能有一个预训练的模型，但是我们想要在新的任务中使用该模型，但是输入数据的通道数与预训练模型不同。在这篇文章中，我们将介绍一种解决这个问题的方法，并提供相应的代码示例。
## 问题分析
在深度学习中，神经网络模型通常由多个层组成，每个层都有一定数量的通道。当我们要替换模型的主干网络
原创
2023-09-19 15:44:43
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1、背景像淘宝这样的大规模的推荐系统，需要快速和准确的响应用户当前的需求。淘宝推荐系统一般采用两阶段的方式。首先在召回阶段召回可能的候选集，然后在排序阶段进行精准排序推荐。目前在淘宝的召回模型中，基本上采用的模型的基础是基于物品的协同过滤模型。但是协同过滤模型只能考虑用户的静态兴趣，而不能捕获用户的动态兴趣。这些兴趣主要通过用户的行为来体现。在淘宝的场景中，用户的行为主要分为两种，第一个是当前的浏
基本概念模板匹配是一项在一幅图像中寻找与另一幅模板图像最匹配(相似)部分的技术。模板匹配不是基于直方图的, 而是通过在输入图像上滑动图像块(模板)同时比对相似度, 来对模板和输入图像进行匹配的一种方法。缺点(1)不适应角度变换和旋转 (2)不适应尺度变换应用①目标查找定位 ②运动物体跟踪 ③其他…模板匹配—matchTemplate()函数原型void matchTemplate( Inpu
# 教你实现“模板匹配 深度学习模型”
模板匹配是计算机视觉中的一种重要应用，它的目的是在图像中找到和给定模板（模板图像）相匹配的部分。随着深度学习技术的发展，模板匹配的实现也越来越有效和精确。接下来，我将与大家分享如何使用深度学习模型来实现模板匹配。
## 实现流程
以下是建立模板匹配深度学习模型的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
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论文原名:A Deep Relevance Matching Model for Ad-hoc Retrieval摘要:首先深度神经网络在语音识别,计算机视觉和然语言处理上都取得了很好的突破,但是在信息检索上却没有取得良好的结果.这是因为在深度模型中未能更好的处理临时检索任务的许多重要特征,通常,adhoc检索任务会被看作是两段文本之间的匹配问题,这就好比是nlp中的转述识别,问答和对话一样.但是
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2023-09-09 21:56:04
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一、普通卷积1、多通道输入，单通道输出输入为三通道的6*6*3，过滤器也是三通道的分别对应RGB三个通道。其中：过滤器的通道数需要和被卷积目标的通道数保持一致。输出通道数=卷积核个数计算过程包含了先卷积再融合的过程。3个通道各种卷积得到一个值，然后3个通道的值相加得到最终的值。具体来说：首先会拿这个3*3*3的卷积核放到最左上角的位置，这个3*3*3的卷积核有27个数字，分别与原始图像对应的27个
**注意:**本文金仅供笔者复习使用，不负责讲解。盯着KMP算法看了四个小时左右，终于彻底明白何为KMP算法了。 所谓KMP算法有个大名鼎鼎的特点，那便是通过消除主串下标的回溯，极大的避免了不必要的重复比较，从而大大提高算法的时间效率。朴素匹配模式算法说到KMP，我们不得不说提朴实模式匹配算法，只要这种对比才能显现KMP算法的优越性。 朴素匹配模式算法，就是所谓暴力枚举，对所以的可能性都进行比较，
Part0 基于match function learning的深度学习方法对比representation learning的方法，基于match function learning最大的特点是，不直接学习user和item的embedding，而是通过已有的各种输入，通过一个neural network框架，来直接拟合user和item的匹配分数图4.1 基于match function le
目录标题1.防火墙如何处理双通道协议？2.防火墙如何处理nat?3.防火墙支持那些NAT技术，主要应用场景是什么？4.当内网PC通过公网域名解析访问内网服务器时，会存在什么问题，如何解决？5.防火墙使用VRRP实现双机热备时会遇到什么问题，如何解决？详细说明6.防火墙支持那些接口模式，一般使用那些场景？7.什么是IDS？8.IDS和防火墙有什么不同？9.IDS的工作原理10.IDS的主要检测方法
简介DSSM, Deep Semantic Similarity Model， 深度语义匹配模型， 它是基于深度神经网络的一项建模技术，可以将具有成对关系的, 不同类型的文本(e.g., < queries , documents > )投射到一个共同的低维语义空间中，进而完成后续的机器学习任务。Word Hashing当语料库规模很大时, vocabulary_size 也会很大,
前言单通道协议：通信过程中只需要占用一个端口的协议，例如：www只需要占用80端口多通道协议：通信过程中需要占用两个或两个以下端口的协议。如FTP被动模式下需占用21号端口以及一个随机端口 使用单纯的包过滤方法，如何精确定义（端口级别）多通道协议所使用的端口呢？ASPF概述ASPF（Application Specific Packet Filter，应用层的包过滤）是一种针对应用层的包
图论学习笔记（2）基本概念设图G，u∈V(G)，v∈V(G)，u-v通道（u-v path）是指从结点u出发，经过一个交互的结点和边的序列，最后回到结点v的路径，其中连续的结点和边是关联的。通道的长度（length）是指通道经过边的数量。若一个通道中没有重复的边，则称该通道为迹（trace）。（注：迹中的结点是可以重复的）若迹开始和结束于相同的结点，则称该迹是闭的（closed），称该迹为回路（l
HPCA 2020 |AccPar 深度模型划分算法论文精读1. Introduction创新性/贡献：ACCPAR实验2. Background and motivation3. Tensor Partitioning Space3.2 在三个维度中的划分3.2.1 Type-I: 划分Batch Size（数据并行）3.2.2 Type-II 划分Di,l维（包含了模型并行）3.2.3 Ty
深度图（depth map）Depth map 深度图是一张2D图片，每个像素都记录了从视点（viewpoint）到遮挡物表面（遮挡物就是阴影生成物体）的距离，这些像素对应的顶点对于观察者而言是“可见的”。以上图为例，下图为上图真实场景的depth图。特点：不能体现3D物体的内部特征，被遮挡的部分无法表示，仅能表示物体相对于视点平面的垂直深度。体素（voxel）体素是3D空间中具有一定体积的点，相
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2023-06-05 14:18:31
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