混合精度训练概述混合精度训练是一种在深度学习模型训练过程中使用不同精度浮点数的方法，旨在平衡计算速度和
1. dfs.datanode.max.transfer.threads 修改dfs.datanode.max.transfer.threads=4096 (如果运行HBase的话建议为16384)，指定用于在DataNode间传输block数据的最大线程数，老版本的对应参数为dfs.datanod
转载
2018-02-01 10:37:00
61阅读
2评论
单精度，双精度浮点存储表示基础知识：十进制转十六进制；十六进制转二进制；了解：目前C/C++ 编译器标准都遵照IEEE 制定的浮点数表示法来进行float,double 运算。这种结构是一种科学计数法，用符号、指数和尾数来表示，底数定为2—— 即把一个浮点数表示为尾数乘以2 的指数次方再添上符号。下面是具体的规格：例二：
已知：整数3490593(
转载
2024-08-25 21:10:41
215阅读
给大家安利一篇介绍balance优化的文章，可以作为参考。
转载
2018-07-09 15:23:03
10000+阅读
平衡小车从原理到实践关于内容：参考很多网上大佬的博客加上自己的理解而成，适合平衡车初学者和想要了解原理的小伙伴。1、平衡小车控制原理先记住一句话，直立环和速度环的结合是保持小车长期稳定平衡的前提。相信大家读到最后一定可以明白这句话的含义。举个例子大家都玩过的用手控制木棍直立不倒的游戏。这是一个通过眼睛观察木棒的倾角和倾斜趋势（角速度），通过手指的移动去抵消木棒倾斜的角度和倾斜的趋势使木棒能直立不倒
RCNN一种把目标图像分割转化为CNN分类问题进行目标检测的方法。 Ross B. Girshick的RCNN使用region proposal（具体用的是Selective Search Koen van de Sande: Segmentation as Selective Search for Object Recognition）来得到有可能得到是object的若干
第一部分：由于Android下摄像头预览数据只能 ImageFormat.NV21 格式的，所以解码时要经过一翻周折.1. Camera mCamera = Camera.open();
2. Camera.Parameters p = mCamera.getParameters();
3. p.setPreviewFormat(ImageFormat.NV21);
4.
转载
2023-06-27 16:02:37
96阅读
(全文目录：)
开篇语
哈喽，各位小伙伴们，你们好呀，我是喵手。运营社区：C站/掘金/腾讯云/阿里云/华为云/51CTO；欢迎大家常来逛逛
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点，并以文字的形式跟大家一起交流，互相学习，一个人虽可以走的更快，但一群人可以走的更远。
我是一名后端开发爱好者，工作日常接触到最多的就是Java语言啦，所以我都尽量抽业余时间把自己所学到所会的，通过文
项目简介本项目来源于飞桨AI for Science共创计划的论文复现赛题，复现论文为《AMGNET: multi-scale graph neural networks for flow field prediction》。该论文主要采用图神经网络，因为在计算流体力学中计算域被网格离散化，这与图结构天然契合。论文中通过训练 CFD 仿真数据，构建一种数据驱动模型进行流场预测。本文将与大家分享基于
原创
精选
2023-06-09 10:53:36
390阅读
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、混合精度训练原理：解决办法是：步骤：二、使用步骤1.引入库2.使用混合精度训练总结 前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、混合精度训练原理：将
转载
2023-11-09 01:39:23
370阅读
使团队能够主动分析风险，避免进行可能导致事件的更改。译自ServiceOps: Balancing Speed and Risk in DevOps，作者 Margaret Lee。CrowdStrike的停机事件突出了当今业务运营的互联性，其中单个错误可能会影响许多组织和人员。CrowdStrike发生的事件可能会发生在任何公司，即使是那些拥有良好变更控制和发布实践的公司，尤其是在组织中不同的开
翻译
2024-08-24 15:03:48
108阅读
前言这篇文章非常全面细致地介绍了Batch Size的相关问题。结合一些理论知识，通过大量实验，文章探讨了Batch Size的大小对模型性能的影响、如何影响以及如何缩小影响等有关内容。 在本文中，我们试图更好地理解批量大小对训练神经网络的影响。具体而言，我们将涵盖以下内容：什么是Batch Size？为什么Batch Size很重要？小批量和大批量如何凭经验执行？为什么大批
转载
2024-08-22 11:20:22
253阅读
文章目录一.Flink 简介1. 1 Flink是什么1. 2 Flink框架解决了Spark中哪些痛点二.Flink的特点三.Flink 流处理架构的演进四.Flink_Hello_World五.Flink部署的三种模式六.Flink之 job提交流程 一.Flink 简介1. 1 Flink是什么分布式处理引擎,用于对无界和有界数据流进行状态计算1. 2 Flink框架解决了Spark中哪些
转载
2024-03-20 09:37:35
51阅读
YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection论文：https://arxiv.org/abs/2004.10934代码：https://github.com/AlexeyAB/darknetYOLOv4与其他最新对象检测器的比较。YOLOv4的运行速度比EfficientDet快两倍，并且性能相当。将YOLOv3的AP和FPS分别提高
在进行PyTorch混合精度训练时，虽然该技术旨在提高模型的训练速度和效率，但在某些情况下，当我们处理大型模型或者小批量数据时速度可能会变慢。这个问题通常与以下几个方面相关：优化器的选择、数据加载的效率、GPU内存的管理以及混合精度训练中的数值稳定性等。本博文将对“PyTorch混合精度训练为什么速度变慢”的解决方案进行深入探讨，涵盖各个方面的备份策略、恢复流程等。
### 备份策略
为了确保
# 深度学习多任务训练如何平衡各任务的精度
## 引言
随着深度学习技术的不断发展，多任务学习（Multi-Task Learning, MTL）作为一种有效的方法已经引起了广泛的关注。在多任务学习中，多个相关的任务会共享模型的一些参数，同时，针对各自的任务也会有特定的网络层。这种方法不仅可以提高模型的泛化能力，还能减少训练样本的要求。然而，如何平衡各个任务的精度依然是一个亟待解决的问题。
原创
2024-09-27 04:50:41
245阅读
YOLO26：更好、更快、更小的 YOLO 型号！
yolov4：速度差不多的精度碾压，精度差不多的速度碾压！经过测试yolov4在相同速度下，精度完全碾压yolo-v3，以及faster-rcnn，ssd等模型。
原创
2021-11-25 17:32:50
4211阅读
预压是指在所需的工作负荷下，使滚珠丝杆预先承受一定的负荷，从而使滚珠丝杆的轴向向心度和侧向偏差达到较小的偏差范围，保证了滚珠丝杆的准确性和稳定性，也确保机器的高精度和长期运作的可靠性。
原创
2024-07-06 18:04:39
110阅读
说到本本，老一辈的diy都嗤之而鼻，过往的老本本，受限于工艺和技术，从CPU到GPU都落后台式机一截，虽然方便但是丧失不少的性能。随着工艺和技术的进步，本本的性能得以提升，进一步拉近了和传统台式机的性能，大大提高了体验。今年新推出的十代酷睿处理器，会带来移动个人电脑领域什么变化，下面我们来探讨一下。十代酷睿处理器基于Comet Lake架构，14nm制程工艺Comet Lake架构首发包括8款产品
