树莓派运行yolo fastest优化前言yolo fastest的ncnn例子中，第一版默认启用bf16s加速，但是最近的版本并没有启用。 主要做了如下优化 1.更改树莓派系统为Raspbian-64位 2.启用ncnn的bf16s加速第一部分—安装Raspbian-64位系统一，下载镜像和工具1.镜像下载树莓派64位镜像文件 2.SD Card Formatter下载SD Card Forma
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2024-03-29 08:48:10
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周末在学校摸鱼了所以没有参加比赛，赛后看题又一次深刻的感觉到自己有多菜了（被新生赛暴打的大二菜狗子1、easyheap 算是pwn的签到题目了，从libc2.32起加了一个异或的保护，不过因为uaf漏洞点外加并没有啥其他的限制所以利用起来没有什么难度from pwn import *
cont
一、netcat基本使用1.1 使用netcat探测端口是否开放探测单个端口是否开放可以用telnet，专业探测端口可以用Nmap，而对于非渗透用途的Linux可以直接用netcat。 nc -z -v 192.168.220.128 80-9999 #z代表不交互要不然遇到交互的端口nc会阻塞，v代表打印端口情况不然扫了也没办理出，下来是IP和要扫描的端口 1.2 使用
提起量化投资，不能不提西蒙斯。经历了1998年俄罗斯债券危机和2001年高科技股泡沫危机，许多曾经闻名遐迩的对冲基金经理都走向衰落。罗伯逊(JulianRobertson)关闭了老虎基金，梅利韦瑟(JohnMeriwether)的长期资本管理公司几乎破产，索罗斯的量子基金也大幅缩水。 西蒙斯的大奖章基金的平均年净回报率则高达34%，而同期的标准普尔指数仅是9.6%。不过，文艺复兴科技公司
文章目录引入1 生成器2 鉴别器3 模型训练：生成器与鉴别器的交互4 参数设置5 数据载入6 完整代码7 部分输出图像示意7.1 真实图像7.2 训练200个批次7.2 训练400个批次7.2 训练600个批次 引入 论文详解：Unsupervised representation learning with deep convolutional generative adversarial
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2024-10-17 10:46:11
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# 如何在Python中实现FP16（半精度浮点数）
在深度学习和科学计算中，使用更低精度的数据类型可以大幅提升计算速度和减小内存占用。FP16（半精度浮点数）是一种常用的数据格式。在这篇文章中，我将引导你理解如何在Python中处理FP16数据格式，并且给你提供一整套实现流程与代码示例。
## 流程概述
下面的表格展示了我们将要进行的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-28 05:15:27
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FP32就等于我们平时说的float浮点数，用4 Byte = 32 bit 存储数据，又叫单精度。FP16又叫半精度，用2 Byte = 16 bit 存储数据。FP64就是我们常说的double，双精度浮点数，用8 byte = 64 bit 存储。INT8就是常说的int整型。以往我们深度学习通常用FP32来进行训练，少数情况也会用FP64。但是现在发现有时候也没必要用这么高精度的
PyTorch 1.6 nightly增加了一个子模块 amp ，支持自动混合精度训练。值得期待。来看看性能如何，相比Nvidia Apex 有哪些优势？作者：Aleksey Bilogur编译：McGL 即将在 PyTorch 1.6上发布的 torch.cuda.amp 混合精度训练模块实现了它的承诺，只需增加几行新代码就可以提高大型模型训练50-60% 的速度。
预计将在 PyTo
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2023-10-13 10:02:21
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在某些硬件下，FP16比FP32在可接受的精度损失下，训练、测试的加速效果明显。我们根据Mxnet中的Gluoncv，得到支持FP16的Yolov3模型。首先需要下载Gluoncv源码并将其修改，然后可以在本地训练中import更改的模型实现训练。Gluoncv代码链接：https://github.com/dmlc/gluon-cv实际上，Mxnet提供FP16和FP32网络模型转换的功能，如果
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2024-05-07 09:10:40
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fp16 llamafactory 精度在当今深度学习领域中，越来越受到关注。随着计算能力的提升，精度的优化也有了更多的关注点。fp16（16位浮点数）是一种降低内存使用和提升计算速度（尤其是在GPU运算时）的技术。然而，它在特定场景中的精度损失问题，尤其是在llamafactory中引起了一些困扰。本文将通过版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南及生态扩展，全面探讨如何解决“fp16
这里写目录标题起因一、VOFA+支持的三种数据传输协议RawData协议格式1、使用方法2、示例3、测试firewater协议格式1、使用方法2、数据格式3、示例4、测试justfloat协议格式1、使用方法2、数据格式3、示例4、测试三种协议使用总结二、PID调参PID位置式调参记录kpkikd三、总结VOFA+官方手册解答疑问1、三种协议的区别2、printf函数如何重定向3、如果我要显示波
Windows下搭建TensorFlow-gpu2.3环境，训练测试keras-retinanet1. 安装GPU环境——cuda、cudnn1.1 安装显卡驱动1.2 安装cuda1.3 安装cudnn1.4 验证是否安装成功2. 安装Python环境2.1 安装conda虚拟环境2.2 安装TensorFlow及keras2.3 安装其他依赖项2.4 进行keras-retinanet所需的
# 使用 PyTorch 实现 FP16 的指南
随着深度学习模型的复杂性不断增加，使用 FP16（16 位浮点数）进行训练的需求也变得日益重要。FP16 可以显著减少内存占用并加速训练过程，特别是在现代 GPU 上。下面，我们将逐步介绍如何在 PyTorch 中实现 FP16。
## 流程步骤
我们将通过以下步骤完成 FP16 的实现。请参考下表以了解整个流程：
| 步骤 | 描述
# 如何在 PyTorch 中启用 FP16
在深度学习训练中，浮点数精度的选择可以显著影响性能和内存占用。FP16（半精度浮点数）可以加速训练过程，并减少显存的使用。在这篇文章中，我们将一起探讨如何在 PyTorch 中启用 FP16。
## 流程概述
以下是启用 FP16 的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------
前面讲了dqn,他是基于拟合一个能描述在某一状态采取任意动作能获得奖励大小的一个函数。如公式1:公式1 公式1这个函数的含义是：输出是分值，高表示好。s是state，a是action。 而actor-critic将这个问题更细化。具体形象化来说：有一个人，遇到不同的状态会做出不同的选择，如公式2：公式2 公式2表示给定状态s，一个人选择动作a的概率。actor-critic将公式1称为criti
package demo.springboot.web;
/**
* Created with IntelliJ IDEA.
* User: gaopeng
* Date: 2018/8/9 0009
* Time: 17:13
* Description:
*/
import org.apache.commons.logging.Log;
import org.apache.com
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2024-09-27 13:34:55
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基于英伟达Jetson TX1 GPU的HDMI图像输入的深度学习套件 本平台基于英伟达的Jetson TX1视觉计算的全功能开发板，配合本公司研发的HDMI输入图像采集板；Jetson TX1集合64位ARM A57 CPU与1 TFLOP/s 256核Maxwell GPU处理器，并具备4 GB LPDDR4 | 25.6 GB/s内存，16 GB eMMC存储；HDMI采集板使用M
第三章整型和布尔值# 整型 -- 数字(int)
# 用于比较和计算的
# 32位 -2 ** 31 -1 ～ 2 ** 31 -1
# 64位 -2 ** 63 -1 ～ 2 ** 63 -1
# + - * ／ // ** %
# python2 整型 int -- long（长整型） ／获取的是整数
# python3 整型 int ／获取到的是浮点型
# 456 --十进制
# 十六
在我的项目中，我们决定将PyTorch模型的精度从FP32降至FP16，以提高计算效率和降低内存占用。这个过程的细节十分重要，下面总结出PyTorch改为FP16的完整指南。
### 版本对比
在决定迁移到FP16之前，我们需要了解各个版本的变化和兼容性分析。以下是PyTorch的重要版本演进史：
```mermaid
timeline
title PyTorch 版本演进史
仅做为记录，需要在CMakeList中加入以下设置set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} march=armv8.2-a+fp16")
原创
2022-01-05 15:32:10
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