什么是GEMM？ 它的英文全称是 GEneral Matrix to Matrix Multiplication (通用矩阵的矩阵乘法)，Gemm在神经网络的计算中占据很重要的位置。 它代表全局矩阵到矩阵的乘法，它本质上完全按照它在tins上所说的那样，将两个输入矩阵乘法在一起，得到一个输出矩阵。它和我在三维图形世界中使用的矩阵操作类型之间的区别在于，它所工作的矩阵通常非常大。
非极大值抑制，简称为NMS算法，英文为Non-Maximum Suppression。其思想是搜素局部最大值，抑制极大值。NMS算法在不同应用中的具体实现不太一样，但思想是一样的。非极大值抑制，在计算机视觉任务中得到了广泛的应用，例如边缘检测、人脸检测、目标检测（DPM，YOLO，SSD，Faster
# 从PyTorch中的matmul到gemm的进化之路
在深度学习领域，矩阵相乘是一种常见的操作，它在神经网络中起着至关重要的作用。在PyTorch中，矩阵相乘操作最初是通过`matmul`函数实现的。然而，随着技术的不断发展，PyTorch团队引入了更高效的矩阵相乘算法——GEMM（General Matrix Multiply）来取代`matmul`函数，从而提高了计算效率和性能。本文将介
原创
2024-06-30 06:21:33
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a = np.array([[0, 1, 2], [1, 2, 3], [3, 4, 5]])
b = np.array([[1, 1, 2], [2, 2, 1], [1, 1, 2]])
print(np.cross(a[0], b[0])) # 叉乘 [0 , 2, -1]
print(np.inner(a[0], b[0])) # 5
print
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2023-05-26 10:25:05
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pytorch中同维度张量matmul运算零维矩阵乘法零维矩阵乘法实际上就是标量（数的）乘法。import torch
M01=torch.tensor(3)
M02=torch.tensor(5)
M01.size()
res=M01.matmul(M02)
print(res)-----------------------------------------------------------
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2023-08-21 13:32:16
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Geohash 算法： 这是一套纬度/经度地理编码算法，把纬度/经度编码成base32位的字符串。这种编码和纬度/经度不是唯一对应，其实是一个纬度/经度区间。算法有一个精度概念，精度越高，字符串越长，所表示的区间越小。可以编码后的字符串想象成一个格子，里面存放一些纬度/经度值。格子趋近很小的时候，只能存放一纬度/经度值，那么编码和纬度/经度就是唯一对应的关系。但是这个不是
浏览器内核是什么东东
Rending Engine, 顾名思义，称之为渲染网页内容的，将网页的代码转换为你看得见的页面，因为是排版，所以排版，所以肯定会有排版错误等问题。为什么会有排版错误呢，一部分是由于网站本身编写不规范，另一方面是浏览器本身的不规范。 现在有一些主流的排版引擎，因为这些排版引擎都有其代表的浏览器，所以常常会把排版引擎的名称和浏览器的名称混用，其实这样是不合理的，因为一
【观前提示】：windows平台在pytorch1.7后才支持分布式训练，配置环境较为复杂，我刚刚完成吐血踩坑，将在下一篇文章中分享~ 此教程为基础环境配置方法，在windows上无法进行多卡训练！下篇文章将带来解决方法！ 我个人因为设备限制需要在Windows 10主机上跑通此前分析过的 mega 项目代码。不得不说windows对于我们搞算法的确实不太友好，遇到需要编译的项目直接原地
用java实现了(d)那个算法，贴出来大家给点意见哈：4-7 Monge矩阵 一个m x n的实数矩阵A，如果对所有i，j，k和l，1≤ i<k ≤ m和1≤ j<l ≤ n，有 A[i,j]+A[k,l] ≤ A[i,
如果你听过深度学习中不同的卷积类型，包括：2D/3D/1*1/Ttransposed/Dilated/SpatiallySeparable/Depthwise Separable/Flattened/Grouped/Shuffled Grouped Convolution这些，但是并不清楚它们实际意味着什么，本文就是带大家学习这些卷积到底是如何工作的。在本文中，我尽量使用简单明了的方式向大家解释深
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在本博文中，我将详细探讨“PYTHON matmul代码”的相关问题，并分享我的处理过程和解决方案。本文将围绕背景定位、演进历程、架构设计、性能优化、复盘总结以及扩展应用等方面展开，力求提供一个系统性、全面的视角。
## 背景定位
随着数据处理和人工智能领域的发展，矩阵运算在本文中变得尤为重要。许多用户面临如何高效实现矩阵乘法的挑战，尤其是在处理大规模数据时。
> “
TensorFlow中multiply是两个矩阵之间对应元素相乘，可以是矩阵*矩阵，也可以是矩阵*向量或是矩阵*一个数；而matmul则是矩阵相乘，是矩阵行*矩阵列，即a x b。如下所示：这个是multiply，矩阵对应元素相乘这个是matmul，即行 x 列...
原创
2021-06-05 16:50:36
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浮点到定点的转换 虽然AccelDSP能够将Matlab浮点程序转换为定点，但实质上它还是利用了Matlab的浮点到定点的转换功能。所以我们就需要了解一下Matlab中是如何实现浮点到定点的转换的。这对于不使用AccelDSP而是直接使用Matlab进行浮点到定点转换的工程师也是很有帮助的。 浮点转换为定点的过程在Matlab
# Python中的matmul和vdot函数
在Python中，有两个常用的矩阵运算函数：`matmul`和`vdot`。这两个函数分别用于矩阵乘法和向量点积运算。它们在进行矩阵和向量运算时具有不同的用途和功能。本文将分别介绍这两个函数的用法以及它们之间的区别。
## matmul函数
`matmul`函数用于矩阵乘法运算。在numpy库中，可以使用`matmul`函数来进行两个矩阵之间的
原创
2024-06-16 03:58:23
76阅读
# 实现Python的matmul
## 引言
在Python中，实现矩阵相乘是一项常见的任务。矩阵相乘是线性代数中的一项重要运算，在数据科学、机器学习和深度学习等领域中经常会遇到。本文将教会你如何使用Python实现矩阵相乘。
## 流程
下面是实现Python的matmul的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 创建两个矩阵 |
| 步骤
原创
2023-10-10 15:46:57
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## Python中matmul函数的实现流程
### 1. 了解matmul函数的功能和用法
首先，我们需要了解matmul函数的功能和用法。matmul函数是NumPy库中的一个函数，用于计算两个数组的矩阵乘法。具体来说，它将两个二维数组（或矩阵）作为输入，并返回它们的矩阵乘积。
### 2. 导入NumPy库
在使用matmul函数之前，我们需要先导入NumPy库。NumPy是一个用于科
原创
2023-11-30 05:58:58
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1,介绍 GMM(Gaussian mixture model) 高斯混合模型,高斯概率密度函数（二维时也称为：正态分布曲线）精确的量化事物,就是：某一区域的点数数量分布情况。如下图所示：opencv 使用GMM对数据进行分类聚合，把靠近的数据，变成一个集合1，代码如下（1）前期准备，产生随机的点集 &nbs
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2024-05-24 16:24:47
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1.读图像Mat imread(const string& filename, int flags=1 );第一个参数filename是指const string&类型的文件名 第二个参数是int类型的flags，自带缺省值1，是一个载入标识，它指定一个加载图像的颜色类型。 flags >0返回一个3通道的彩色图像。 flags =0返回灰度图像。 flags <
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2024-05-31 01:35:52
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机器人地图一般分为三种类型：栅格地图，拓扑地图，特征地图机器人在创建地图时，使用多个传感器融合数据，提高创建地图的精度『内部传感器数据的融合通过卡尔满滤波完成，在长时间的运行时会有较大的误差，可以通过外部的激光传感器或者深度相机进行机器人位置和姿态的修正数据关联：1.已经存在的环境特征2.新的环境特征3.噪声数据机器人对采集回来的数据（观测值）进行分析，若为已经存在的数据，则利用这一新的观测值去矫
袁亚湘院士经典优化方法漫谈报告笔记1 什么是优化优化：多种选择中挑最好的 任何存在决策的问题是优化问题 ，优化是运筹管理的核心方法，机器学习深度学习人工智能本质是一种优化问题。 在数学中为求极值问题。2 线性规划2.1单纯性法解在顶点 单纯型法 在顶点调整。 几何上寻找凸面体上最低点，直观简单。 缺点：不是多项式算法，存在例子遍历所有顶点。2.2 内点法在之前先介绍椭球算法。 蓝色为可行凸集，构造
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2024-07-07 11:11:18
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