文章目录1.Batch Normalization2.Layer Normalization3.Instance Normalization4.Group Normalization 视频链接： 45、五种归一化的原理与PyTorch逐行手写实现讲解(BatchNorm/LayerNorm/InsNorm/GroupNorm/WeightNorm)_哔哩哔哩_bilibili 备注：视频中使用
日前中科院计算所下属单位发布了编程语言木兰，号称计算所编译实验室完全自主设计、开发和实现的编程语言，与之配套的编译器与集成开发工具也完全由团队自主实现。不过该语言发布之后，网友发现它其实是Python语言打包的，很多函数都跟Python一致。根据中科院计算所的消息，木兰Mulan原本是指Module Unit Language，也就是模块化单元语言，中科院计算所学术委员会主任徐志伟将其念为木兰，觉
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2024-02-04 11:25:46
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Pytorch 常见运算1.矩阵与标量2.哈达玛积（mul）3.矩阵乘法4.幂与开方5.对数运算6.近似值运算7.剪裁运算1.矩阵与标量矩阵（张量）每一个元
原创
2022-06-23 17:47:43
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项目github地址：bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice 欢迎大家star，留言，一起学习进步spark mllib模块中，矩阵的表示位于org.apache.spark.mllib.linalg包的Matrices中。而Matrix的表示又分两种方式：dense与sparse。在实际场景应用场景中，因为大数据本身的稀疏性，spar
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2023-12-10 08:39:37
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# 深入理解 PyTorch 分组排序
在深度学习和数据处理的过程中，我们常常需要对数据进行排序，特别是在分组情况下。本文将带你了解如何在 PyTorch 中实现分组排序，从基础概念开始，到具体实现的每一步骤。以下是整体流程的概述：
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
| ---- | -----------------
1. 起源分组卷积(Group Convolution) 起源于2012年的 AlexNet - 《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》。由于当时硬件资源的限制，因为作者将Feature Maps分给多个GPU进行处理，最后把多个GPU的结果进行融合。如下图：2. 分组卷积 介绍我接下来用图来直观
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2024-07-16 19:58:10
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# Python中的mul函数实现
## 简介
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在Python中实现"python mul"。本文将逐步指导你完成这个任务，并提供相关的代码示例和注释。
## 整体流程
下面是实现"python mul"的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导入需要的模块 |
| 步骤2 | 定义mul函数 |
| 步骤3
原创
2023-09-19 18:23:40
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# 如何在 MySQL 中使用 MUL 索引
在学习数据库管理时，了解如何使用索引是非常重要的。今天，我们将讨论如何在 MySQL 数据库中实现 MUL（多值索引）。MUL 是一种允许多个 NULL 值的索引类型，非常适用于具有许多重复值的列，如分类和状态列。
## 流程概述
在实现 MySQL 的 MUL 索引之前，需要先了解整个过程。以下是实现 MUL 索引的具体步骤：
| 步骤 |
本文主要针对MoblieNet V2，没有看过V1的也可以看，想看V3也可以先看本文。 先附上论文地址V1 https://arxiv.org/abs/1704.04861
V2 https://arxiv.org/abs/1801.04381深度可分离卷积深度可以分离卷积（Depthwise separable convolution）在V1便被首次提出，之后的V2、V3都运
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2024-07-07 10:30:00
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文章目录简介为什么要用卷积卷积神经网络的由来什么是卷积定义解释卷积运算信号分析离散卷积例子：丢骰子图像处理卷积操作 简介为什么要用卷积卷积操作是机器视觉，乃至整个深度学习的核心。首先看为什么卷积这么厉害。我们所有的图片，如灰度图，每一个像素点都有一个灰度值，构成一个矩阵。设长宽为28像素，则该矩阵大小为28*28。对于彩色图片也一样，他是由rbg三种颜色构成，我们看成三张像素图，也就是三个灰度图
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2023-09-10 16:32:02
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Introduction DenseNet基于特征复用，能够达到很好的性能，但是论文认为其内在连接存在很多冗余，早期的特征不需要复用到较后的层。为此，论文基于可学习分组卷积提出CondenseNet，能够在训练阶段自动稀疏网络结构，选择最优的输入输出连接模式，并在最后将其转换成常规的分组卷积分组卷积结构。CondenseNets\(3\times 3\)卷积变为\(3\times 3\)分组卷积
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2024-01-16 17:46:18
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方法一：from import导入from 源模块名 import 导入内容导入内容为*代表把原模块整块导入(相当于把整个源模块搬入当前程序)
如下面示例，导入后会把print('源模块主程序执行的语句')也执行解决方法：源模块主程序添加判定条件 if _ _name_ _== '_ _main_ _':
print(_ _name_ _)打印运行的程序名字_ _main_ _表示
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2024-01-14 20:32:52
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在MySQL数据库中，索引类型为`MUL`表示该索引是多值索引，允许一个字段有多个重复值。虽然`MUL`索引对查询性能有显著提升，但不当使用可能导致性能下降或数据冗余。本文将详细阐述如何解决与MySQL `MUL`索引相关的问题，确保系统的高效运行。
## 环境预检
执行任何操作前，先确保环境满足以下条件。通过四象限图对环境的兼容性进行分析：
```mermaid
quadrantChart
在 Java 中，“mul”通常涉及到的都是乘法相关的运算，而在实际应用中，尤其在性能敏感的场景，如何高效、安全地处理这些乘法运算显得尤为重要。下面我们就来探讨一下在 Java 中处理乘法运算的过程，涵盖演进历程、架构设计、性能优化等方面，帮助大家更好地理解和应对相关问题。
## 背景定位
在业务快速增长的过程中，许多企业发现了一些瓶颈，特别是在大规模数据处理时，乘法运算的性能隐患开始显露。众
对于一个大三的人来说，学习一门新的语言，其基本语法几分钟就搞定了，可是要深入其机制，可不是一二天的事。 如果你认为你了解python，那么你得首先回答如下问题？ 1. 是否了解动态语言的鸭子模型？ 2. 是否了解可变参数与关键字参数？ 3. 对函数式编程有初步了解。 4. 是否知道列表生成式？ 5. 是否知道lambda/decorator/slots？ 6. 为什么要把缺省参数设为immuta
# MySQL 中的多键（Multi-Key）概念详解
在数据库管理系统中，多键（Multi-Key）是一个重要的概念。它是指一组多个键联合在一起，作为表格的唯一标识符。在 MySQL 中，使用多键可以提高数据查询的效率，并确保数据的完整性。本文将详细介绍多键的定义、创建及其在 MySQL 中的用途，并提供相应的代码示例。
## 多键的定义
多键通常用于表中具有复合唯一性的场景，例如，一个订
原创
2024-08-15 05:44:58
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# MySQL多键：深入了解MySQL多键索引
在MySQL数据库中，索引是一种优化数据库查询速度的重要工具。当数据库中的数据量庞大时，合理地使用索引可以显著提高查询效率。而MySQL中的多键索引，也称为复合索引，是一种特殊的索引类型，能够同时利用多个字段来加速查询。
## 什么是多键索引
在MySQL中，多键索引是指一个索引包含多个列。当我们创建一个多键索引时，MySQL会按照指定的列顺序
原创
2024-03-07 06:56:03
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Awake
当前控制脚本实例被装载的时候调用。一般用于初始化整个实例使用。
Start
当前控制脚本第一次执行Update之前调用。
Update
每帧都执行一次。这是最常用的事件函数。
FixedUpdate
每固定帧绘制时执行一次，和update不同的是FixedUpdate是渲染帧执行，如果你的渲染效率低下的时候FixedUpdate调用次数就会跟着下降。FixedUpdate比较适用于物理
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2024-09-23 09:14:56
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# 如何设置MySQL MUL
## 引言
MySQL是一个常用的关系型数据库管理系统，而MUL是MySQL中的一个关键词，用于设置字段可以有多个非重复的值。本文将教你如何实现"MYSQL 设置MUL"。
## 步骤概览
下面是实现"MYSQL 设置MUL"的步骤：
```mermaid
journey
title "MYSQL 设置MUL"
section "步骤概览"
原创
2024-01-14 03:26:00
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## 实现 MySQL key mul 的步骤
### 概述
在 MySQL 中，key mul 是一种查询优化技术，它可以利用多个索引来满足查询条件，从而提高查询性能。它的实现过程可以分为以下几个步骤。
### 步骤一：创建测试表
首先，我们需要创建一个测试表，用于演示 key mul 的实现过程。假设我们有一个名为 `employees` 的表，它包含以下字段：
- `id`：主键，唯一标
原创
2023-07-22 21:26:16
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