本文首发于个人博客(https://blog.zhangchi.fun/) 在进行框架的选型时,经常会听到"***框架太重了"之类的声音,比如"Abp太重了,不适合我们...".事实上,Abp框架真的很重吗? 框架的"轻"和"重",我没有在网上找到明确的定义,通过阅读一些技术博客,大致可以把框架的"轻"和"重"通过以下几个方面进行区分: 所依赖程序集的数量 所实现的功能的多少 上手难度及…
English|音标重难点 在拥有了,音标的元音与辅音的基础之后,需要对于这些音标进行加以区分,毕竟方言对于口型的影响非常的大. 前言 目前所有的文章思想格式都是:知识+情感. 知识:对于所有的知识点的描述.力求不含任何的自我感情色彩. 情感:用我自己的方式,解读知识点.力求通俗易懂,完美透析知识. 正文 温馨提示,在看音标的区分的时候,需要时不时的回顾之前的元音与辅音,其实都已经忘记的差不多了~~ 长元音和短元音的区别-->紧元音和松元音 长元音和短元音的区别,并不是长和短,而是紧和松. 即:…
0 引言 Marvin是普林斯顿视觉实验室(PrincetonVision)于2015年提出的轻量化GPU加速的多维深度学习网络框架.该框架采用纯c/c++编写,除了cuda和cudnn以外,不依赖其他库,编译非常简单,功能也相当强大,用于深度神经网络的快速原型开发非常好用.缺点在于没有提供API,所有的代码集中在marvin.hpp一个文件中,读起来非常困难.好在提供了视频格式的PPT,对框架和代码进行解读.下面将基于官网视频/ppt对该框架进行介绍. 1 相关链接 不想看我翻译的同学可以直接…
CNN结构演变总结(一)经典模型 导言: 上一篇介绍了经典模型中的结构演变,介绍了设计原理,作用,效果等.在本文,将对轻量化模型进行总结分析. 轻量化模型主要围绕减少计算量,减少参数,降低实际运行时间,简化底层实现方式等这几个方面,提出了深度可分离卷积,分组卷积,可调超参数降低空间分辨率和减少通道数,新的激活函数等方法,并针对一些现有的结构的实际运行时间作了分析,提出了一些结构设计原则,并根据这些原则来设计重新设计原结构. 注:除了以上这种直接设计轻量的.小型的网络结构的方式外,还包括使用知识蒸…
"3D模型体量过大.面数过多.传输展示困难",用户面对这样的3D数据,一定不由得皱起眉头.更便捷.快速处理三维数据,是每个3D用户对高效工作的向往. 在老子云最新上线的单模型轻量化服务里,你可以发现,原来还有这种方式能更快速高效地应用三维! 击破三大痛点轻量三维便捷一点 作为极具创新力的三维技术产品,老子云单模型轻量化向我们展示了全新的模型处理方式. 01全自动!3D处理不再低效 如果你从事的是3D可视化项目开发岗位,处理3D模型肯定是让你最头疼的.想快速推进项目进度,可面对数据量庞大…
伴随着互联网的发展,从桌面端走向Web端.移动端必然的趋势.互联网技术的兴起极大地改变了我们的娱乐.生活和生产方式.尤其是HTML5/WebGL技术的发展更是在各个行业内引起颠覆性的变化.随着WebGL标准被广泛接受,出现了许多基于HTML5的开源三维引擎,如threejs.scenejs等.尤其threejs使用非常广泛,一方面由于其使用门槛较低,另一方面是其支持若干种三维文件格式,如stl.obj.3ds.obj.dae.fbx等.对于中小规模的三维模型,使用threejs可以快速搭建一个基…
目录 html总难点总结: 1. 块级标签与内联标签的区别 1.1 块级标签: 1.2 内联标签: 2. 选择器 2.1 定义 2.2 选择器的分类 2.1 选择器的分类 3. css中margin,border,padding,content的区别 html总难点总结: 1. 块级标签与内联标签的区别 1.1 块级标签: 定义: 顾名思义就是以块显示的元素,高度宽度都是可以设置的.比如我们常用的<div>.<p>.<ul>默认状态下都是属于块级元素.块级元素比较霸道,…
0. 引子 在训练轻量化模型时,经常发生的情况就是,明明 GPU 很闲,可速度就是上不去,用了多张卡并行也没有太大改善. 如果什么优化都不做,仅仅是使用nn.DataParallel这个模块,那么实测大概只能实现一点几倍的加速(按每秒处理的总图片数计算),不管用多少张卡.因为卡越多,数据传输的开销就越大,副作用就越大. 为了提高GPU服务器的资源利用率,尝试了一些加速的手段. 基于Pytorch1.6.0版本实现,官方支持amp功能,不再需要外部apex库: 此外比较重要的库是Dali. 梳理了…
重难点梳理 使用到的新单词: 1.collection[kəˈlekʃn] 聚集 2.empty[ˈempti] 空的 3.clear[klɪə(r)] 清除 4.iterator 迭代器 学习目标: 1.能够了解Java集合的继承体系结构(Collection和Map接口的继承体系结构) 2.能够了解Collection集合特点以及使用 3.能够掌握List集合的特点以及使用 4.能够掌握ArrayList集合特点以及使用(特点,使用以及原理) 5.能够掌握常见数据结构的特点(栈,队列,数组,…
​  前言  由于内存和计算资源有限,在嵌入式设备上部署卷积神经网络 (CNN) 很困难.特征图中的冗余是那些成功的 CNN 的一个重要特征,但在神经架构设计中很少被研究. 论文提出了一种新颖的 Ghost 模块,可以从廉价操作中生成更多的特征图.提出的 Ghost 模块可以作为即插即用的组件来升级现有的卷积神经网络.堆叠Ghost Module建立了轻量级的 GhostNet. GhostNet 可以实现比 MobileNetV3 更高的识别性能(例如 75.7% 的 top-1 准确率),并…