作者：livan模型原理CTR预估的发展过程中，LR模型是比较常用的方法，因为其计算量小容易并行，工业上应用非常广泛，同时也引发了各位大佬基于LR模型的优化改进，这一改进通常有两个方向，一个是走融合路，即GBDT+LR样式，将LR模型与其他的模型算法结合，达到优势互补的效果；另一个就是因子分解，即FM系列探索，它们的主要思想就是构造交叉特征或者是二阶的特征来一起进行训练。
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2024-08-20 15:29:48
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看了《python神经网络编程》，跟着书上敲了一下mnist手写数字的代码，对神经网络有了初步的了解。此项目为三层神经网络识别，激活函数采用sigmoid函数，数据集为mnist手写数字集，训练集包括60000个样本，测试集10000个样本。第一部分,创建神将网络模型import numpy
import matplotlib.pyplot
#%matplotlib inline用在Jupyter
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2024-07-11 06:12:58
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1、离散选择模型1.1 离散选择模型简介DCM，Discrete Choice Model，即离散选择模型，DCM的常见模型有很多，包括二项Logit/Probit、多项Logit（MNL）、嵌套式Logit、有序Logit/Probit、混合Logit。所以在介绍MNL模型之前，先来介绍这个大类。离散选择模型（Discrete Choice Model, DCM）在经济学领域和社会学领域都有广泛
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2023-12-21 16:52:37
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1.准备知识此文需要提前掌握的知识有正则表达式、基础爬虫知识、数据字典、列表等。此外本文代码的编译环境是Python3，其中某些语句与Python2稍有不同。2.N-Gram模型在自然语言里有一个模型叫做n-gram，表示文字或语言中的n个连续的单词组成序列。在进行自然语言分析时，使用n-gram或者寻找常用词组，可以很容易的把一句话分解成若干个文字片段。使用该模型可以找到文本的核心词，那什么称为
目前主流的推理框架有：阿里的mnn，腾讯的ncnn，NVIDIA的TensorRT，Intel的OpenVINO深度学习推理框架如何选择深
原创
2023-01-05 20:37:05
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1) NCNN（腾讯）ncnn加速不同于模型量化压缩, 而是采用另一种加速技巧，包括下面的几种:使用低精度采用openmp多线程加速采用simd指令集2) MNN（阿里）MNN 是一个轻量级的深度学习端侧推理引擎，核心解决深度神经网络模型在端侧推理运行问题，涵盖深度神经网络模型的优化、转换和推理。这和服务器端 TensorRT 等推理引擎的想法不谋而合。支持异构设备混合计算，目前支持 CPU 和
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2024-02-12 08:10:15
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来说，主要有 VulkanBasicExecutionDirect 和 VulkanBasicExecutionInDirect，我们以。调用是个多态，其基类为。函数是于。
原创
2024-04-12 11:19:03
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MNN是一个轻量级的深度神经网络推理引擎，在端侧加载深度神经网络模型进行推理预测。目前，MNN已经在阿里巴巴的手机淘宝、手机天猫、优酷等20多个App中使用，覆盖直播、短视频、搜索推荐、商品图像搜索、互动营销、权益发放、安全风控等场景。此外，IoT等场景下也...
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2019-05-14 08:40:29
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在进行“MNN模型量化”的过程中，我们常常会面临如何有效备份、恢复、处理灾难场景以及集成工具链的问题。因此，这篇文章将详细介绍解决这些问题的过程。我们将明确每一步的流程，并配合具体的代码示例和图表，帮助理解。
首先，确保我们所使用的模型经过量化可以显著提升推理速度，为此需要进行数据处理和模型优化。
## 备份策略
为了安全地管理和保存我们的模型及其数据，强有力的备份策略是必不可少的。以下是备
cd project/android
mkdir build_64 && cd build_64
../build_64.sh "-DMNN_LOW_MEMORY=true -DMNN_CPU_WEIGHT_DEQUANT_GEMM=true -DMNN_BUILD_LLM=true -DMNN_SUPPORT_TRANSFORMER_FUSE=true -DMNN_ARM82=t
# PyTorch 模型转换为 MNN 的完全指南
随着深度学习的快速发展，更多的框架应运而生，各具特色。PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，而MNN是一个由阿里巴巴推出的跨平台深度学习推理引擎。本文将介绍如何将PyTorch模型转换为MNN模型，并提供详细的代码示例以及流程图和序列图，帮助读者更好地理解。
## 为什么选择MNN？
MNN是一个高性能的深度学习推理引擎，支持多种平台
原创
2024-09-27 06:22:09
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在 Python 中，我们安装第三方模块，有三种方式。第一种方式是第三方模块提供一个安装程序， 我们用 Python 解释器去执行这个程序即可；剩下两种方式是通过 setuptools 这个工具完成的。Python 有两个封装了 setuptools 的包管理工具：easy_install 和 pip，目前官方推荐使用 pip，这两个模块在 Python 3.7 版本 中已经作为内置模块存在了，所
一、提出问题将用户进行分类，进行精细化运营二、理解数据1)采集数据数据来源：https://www.kaggle.com/jihyeseo/online-retail-data-set-from-uci-ml-repowww.kaggle.com2)导入数据3)查看数据集的信息对字段的理解交易单号 InvoiceNo：字符串类型。六位数组成。c开头表示交易取消产品编号StockCode：字符串类型
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2024-08-15 14:35:54
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# MNN推理框架架构解析
MNN（Mobile Neural Network）是一个高性能的深度学习推理框架，特别适用于移动端和边缘设备。它旨在为开发者提供灵活且高效的模型推理能力，支持多种设备与平台。本文将介绍MNN的基本架构、核心组件，并给出一些简单的代码示例来展示如何使用MNN进行推理。
## MNN的架构组件
MNN框架主要由以下几个组件构成：
1. **模型解析模块**：负责将
现在主流的推理框架包括：TensorRT，ONNXRuntime，OpenVINO，ncnn，MNN，tnn 等。1. TensorRT针对 NVIDIA 系列显卡具有其他框架都不具备的优势，如果运行在 NVIDIA 显卡上， TensorRT 一般是所有框架中推理最快的。一般的主流的训练框架如T ensorFlow 和 Pytorch 都能转换成 TensorRT 可运行的模型。当然了
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2024-01-08 20:05:31
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mnn, python自:MNN模型文件参数修改（python）生
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2022-03-23 14:26:38
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PyTorch模型定义1. PyTorch模型定义的方式模型在深度学习中扮演着重要的角色，好的模型极大地促进了深度学习的发展进步，比如：CNN：解决了图像、视频处理中的问题RNN/LSTM：解决了序列数据处理的问题GNN：在图模型上发挥着重要作用当了解使用了深度学习的项目时，一般首先需要了解该项目使用了哪些模型，因此本节将主要讲解模型定义的方式、看懂GitHub上的模型定义、根据实际需求灵活选取模
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2023-08-31 11:24:25
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一、QuerySet可切片使用Python 的切片语法来限制查询集记录的数目 。它等同于SQL 的LIMIT 和OFFSETEntry.objects.all()[:5] # (LIMIT 5)不支持负的索引（例如Entry.objects.all()[-1]）。通常，查询集 的切片返回一个新的查询集可迭代articleList=models.Article
简述在交通实景图中检测出交通标志，并将区域裁剪，为后续的识别做准备。颜色过滤加载图像import cv2
import numpy as np
#加载原图
img=cv2.imread('walks.jpg')
print('img:',type(img),img.shape,img.dtype)
cv2.imshow('img',img)转换为HSV通道hsv=cv2.cvtColor(img
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2024-10-11 12:59:59
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onnx模型推理(python)以下ONNX一个检测模型的推理过程,其他模型稍微修改即可# -*-coding: utf-8 -*-import os,
原创
2022-08-24 16:43:09
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