流畅的Python笔记流畅的Python笔记1 Python数据模型2 数据结构2.1 内置序列类型2.2 列表推导与生成器表达式2.3 元组2.4 切片2.5 序列对象上的+与*2.6 sorted函数与list的sort方法2.7 其他可选类型2.7.1 array2.7.2 memoryview2.7.3 deque以及其他形式的队列3 字典与集合3.1 可hash3.2 常见方法3.3 其
转载 2024-08-01 16:04:41
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对于5G手机来说,在应对高速率的5G网络传输以及数据处理速度上,双模5G芯片在热量产生速度上明显要比4G芯片要快很多,为此前不久发布的双模5G手机荣耀V30、红米K30 5G也分别采用了大直径的铜管散热,带来了不错的手机散热体验。同时即将在1月7日正式发布的realme真我X50模5G手机也带来了全新的散热方案。接下来一起走近对比一下吧。 realme真我X50、红米K30 5G,以
A.逻辑推理        1、你让工人为你工作7天,给工人的回报是一根金条。金条平分成相连的7段 ,你必须在每天结束时给他们一段金条,如果只许你两次把金条弄断,你如何给你 的工人付费?   2、请把一盒蛋糕切成8份,分给8个人,但蛋糕盒里还必须留有一份。   3、小明一家过一座桥,过桥时是黑夜,所以必须有灯。现在小明过桥要1秒,
# Python分片推理教程 在机器学习和深度学习项目中,模型推理的速度往往是一个重要的性能指标。通过使用多张显卡进行推理,可以显著提高处理速度。在这篇文章中,我们将详细介绍如何在 Python 中实现多分片推理的流程和具体代码示例。 ## 流程概述 以下是实现 Python分片推理的主要步骤: | 步骤 | 描述 | |--
原创 10月前
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1、双模(即网)说这个之前首先说一下当前国内存在的制式:中国移动:2G:GSM、GPRS(2.5G)、EDGE(2.9G)3G:TD-SCDMA中国电信:2G:CDMA 1x3G:CDMA2000中国联通:2G:GSM、GPRS(2.5G)、EDGE(2.9G)3G:WCDMA双模手机一般是指可以接收G网(GSM)和C网(CDMA)信号,有的厂商把同时能接收2G和3G信号的手机也称为双模手机,有
转载 2023-08-29 22:50:46
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[ ] Python 初阶坦克大战游戏项目进程(游戏每个阶段增添的新功能会单独发一个版本,这样有一个清晰的思路,不会一团乱麻) 坦克大战版本v1.01''' v1.01 实现框架的搭建(类的设计) 主逻辑类 开始 移动 坦克类 移动 射击 我方坦克 敌方坦克 子弹类 子弹伤害 爆炸类 展示爆炸效果 墙壁类 音效类 展示音效 停止音效
这对我来说,是一个非常常规的周末。带着相机去外拍的时候,顺便从快递代收点取雷克沙667x 256GB的TF。之所以买这款雷克沙TF,实际上有两个用途:一个是放到新的行车记录仪里面,去测试和记录一下视频拍摄的情况;另一方面,是打算给我的相机做备用存储。而后一个用途正是我购买这张的主要目的。 有趣的是,这次去海边拍照,这款刚刚购买的雷克沙TF给我帮了大忙!在前一天,我将相机的SD
摘要:从显存优化,计算优化两个方面来分析一下如何进行深度学习模型推理优化。作者: ross.xw。前言深度学习模型的开发周期,包括训练阶段和部署阶段。训练阶段,用户需要收集训练数据,定义自己的模型结构,在CPU或者GPU硬件上进行训练,这个过程反复优化,直到训练出满意精度的模型。有了模型之后,我们需要将模型服务部署运行,我们期望服务延迟越低越好,吞吐越高越好。这里会从显存优化,计算优化两个方面来分
机器推理在深度学习的影响下,准确性越来越高、速度越来越快。深度学习对人工智能行业发展的贡献巨大,这得益于现阶段硬件计算能力的提升、互联网海量训练数据的出现。本篇文章主要介绍深度学习过程中如何选择合适的GPU显卡,如果你是深度学习新手,希望这篇文章对你有帮助。推理用到的硬件分两种,一种是专业AI硬件公司出的AI芯片,一种就是我们平时熟知的GPU显卡了,前者不太适合入门学习,而后者无论从入门难度还是性
转载 2024-05-07 14:52:08
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小目录 链接 题目描述 输入 输出 样例输入 #1 样例输出 #1 样例输入 #2 样例输出 #2 样例输入 #3 样例输出 #3 思路 代码 链接 C −
# 如何区分Android手机的 在现代的手机市场上,许多Android手机都支持功能,让用户可以同时使用两个不同的SIM。然而,对于一些用户来说,如何区分哪张SIM正在使用成为了一个问题。本文将介绍如何在Android手机上区分,并提供一个简单的示例。 ## 问题描述 在一些情况下,用户需要明确知道当前是哪张SIM正在使用,比如在发送短信或打电话时选择使用特定的SIM
原创 2024-06-06 04:06:57
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❶ “打假”:待手机未必通有一些待手机的使用者表示自己的手机就是个坑,一张卡通话的时候,另一张不但电话无法接入,就连短信都收不到,实在是耽误事儿。对此我觉得有必要先提前普及一下关于待的知识。所 谓待,就是一部手机内可以放置两张SIM,用户可以用其呼出、呼入以及短信;而如果想要满足开头所说的那种需求,则需要手机具备“通”功能,即 当槽1或者槽2进行通
主要推荐系统算法总结及Youtube深度学习推荐算法实例概括 现如今,许多公司使用大数据来做超级相关推荐,并以此来增加收益。在海量推荐算法中,数据科学家需要根据商业限制以及需求来选择最佳算法。为使其简单化,Statsbot 团队为现有的主要推荐系统算法准备了一份概述。 协同过滤 协同过滤(CF)及其变式是最常用的推荐算法之一。即使是数据科学的初学者,也能凭之建立起自己的个性化
1. 实时查看nvidia GPU使用情况(适用于Linux和Windows)$ nvidia-smi # 显示当前GPU使用情况 $ watch -n 1 -d nvidia-smi # 每隔1s刷新一次,时间参数可以更改2.使用多GPU加速训练torch.cuda.is_available()     返回True表示有GPU。torch.cud
转载 2024-04-04 13:00:38
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[DESCRIPTION] 如何获取IMEI号和MEID号 [SOLUTION] IMEI号是GSM的概念,CDMA对应的是MEID号。 IMEI(International Mobile Equipment Identity)是国际移动设备身份码, 目前GSM/WCDMA/LTE手机终端需要使用IMEI号码。 在单卡工程中一个手机对应一个IMEI号;工程中一张对应一个IMEI号,共有
原标题:苹果教你玩转待:官方推出使用教程,真香!苹果昨天12月27日发布教程,指导用户熟练使用新款 iPhone 新增的待功能。教程全程利用动图进行说明,非常简洁直观。入手 iPhone XS Max,iPhone XR,要怎么把两张电话都玩得溜?节假日去外地旅游时,加张当地的数据,或者用两个号,把工作、私人生活切分明白,互相成全两不耽误。两个号码,都能为你打 call。使用
简介TensorRT是一个高性能的深度学习推理(Inference)优化器,可以为深度学习应用提供低延迟、高吞吐率的部署推理。TensorRT可用于对超大规模数据中心、嵌入式平台或自动驾驶平台进行推理加速。TensorRT现已能支持TensorFlow、Caffe、Mxnet、Pytorch等几乎所有的深度学习框架,将TensorRT和NVIDIA的GPU结合起来,能在几乎所有的框架中进行快速和高
# 使用PyTorch实现显卡推理的指南 在深度学习领域,利用多张显卡进行推理可以显著提高模型的推理速度。本文将介绍如何在PyTorch中实现显卡推理,包括流程、代码示例以及图表展示。 ## 流程概述 以下是实现显卡推理的基本流程: | 步骤 | 描述 | |------|------| | 1 | 确保PyTorch安装支持CUDA | | 2 | 使用`torch.cuda.de
原创 2024-09-11 05:22:33
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背景:近年来,随着移动端算力的不断提升和深度学习研究的快速发展,特别是小网络模型不断成熟以及数据安全的要求越来越高,越来越多的原本在云端执行的推理转移到移动端上来实现。移动平台的深度学习推理涉及硬件平台、驱动、编译优化、模型压缩、算子算法优化以及部署,适合系统业务开发的高效推理框架成为业界迫切需求和开发重点。很多企业都在研发面向移动端的开源深度学习框架。当前国内外主流开源移动端推理框架:小米MAC
近来做模型移植,接触到移动端推理框架,做一个总结:1. Android NNAPI:一个基于安卓系统的可在移动设备上运行与机器学习相关的计算密集型操作的C语言API,NNAPI降为更高层次的构建和训练神经网络的机器学习框架(Tensorflow Lite,Caffe2等等)提供底层支持。这些API将会集成到所有的Android 8.1(以及更高版本)设备上。NNAPI高几层的系统架构如下图所示:2
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