整本书写的有点啰嗦,读下核心要点就好. 转载自:https://www.cnblogs.com/opama/p/6446523.html 这是一本讲C++性能优化的书,我差点以为是effective C++的山寨版~~书中的主要观点:1.C语言的源代码与汇编语言之间仍然保持一种线性关系.C++打破了这种线性关系,开销的波动很大.软件低效的根源:设计效率.编码效率.设计效率包括:算法和数据结构和程序分解.编码效率包括:语言结构.系统体系架构.库.编译器优化.2.对象的构造和析构容易造成不必要的开销…

Lukas Neuman--[ICDAR2015]Efficient Scene Text Localization and Recognition with Local Character Refinement 算法介绍 Fig. 2. Overview of the method. Initial text hypotheses efficiently generatedby a MSER detector are further refined using a local text mod…

Notes on Efficient Graph-Based Image Segmentation 算法的目标 按照一种确定的标准, 将图片分割成细粒度的语义区域, 即Super pixel. 算法步骤 预处理. 将图片转换为undirected graph: \(G(V, E)\): 每一个像素都是一个顶点. 只有相邻像素间才存在边 边的权重为它连接的两个顶点间的像素距离作者的代码使用了欧氏距离 Steps: 将\(E\)按权重递增排序: \(\pi = (e_1, e_2, \dots, e…

Web Pages - Efficient Paging Without The WebGrid If you want to display your data over a number of pages using WebMatrix Beta1, you have two options. One is to use the built-in paging support that comes with the WebGrid helper. But that means that yo…

HDU 5513 Efficient Tree 题意 给一个\(N \times M(N \le 800, M \le 7)\)矩形. 已知每个点\((i-1, j)\)和\((i,j-1)\)连边的花费,求最小生成树的权和. 对于每棵最小生成树\(T\),求\(\tau(T)=\prod{LRdeg_u}\)的和,其中\(LRdeg_u\)表示左.上方连边的个数+1. 思路 因为\(M\)很小,可以考虑轮廓线DP,记录前\(M\)个格子的连通信息. 对于每个格子\((i, j)\)有4种转移:…

Fully Convolutional Attention Localization Networks: Efficient Attention Localization for Fine-Grained Recognition   细粒度的识别(Fine-grained recognition)的挑战性主要来自于 类内差异(inter-class differences)在细粒度类别中通常是局部的,细微的:类间差异(intra-class differences)由于姿态的变换而导致很大.为了…

标题:Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space 作者:Tomas Mikolov 发表于:ICLR 2013 主要内容: 在NLP中,每一个词语都表示称实数向量的形式(称为word embedding or word representation).通常词语的实数向量用神经网络进行训练得到,如Bengio在2003年的工作,以及在此基础上的改进,如:用递归的神经网络进行训练.不过这些方法计算复杂度较高,对词表大小.训…

原文:https://www.ibm.com/developerworks/library/j-zerocopy/ <Efficient data transfer through zero copy> 本文描述通过一种叫做Zore Copy的技术来提升运行在Linux和UNIX上的Java程序的IO性能. Zero copy避免冗余的数据拷贝并减少用户态和内核态之间的上下文切换. 很多WEB应用都服务大量的静态文件,这些静态文件大多从磁盘读取并返回到socket中.这些操作需要相对较少的CP…

1. 深度学习面临的问题: 1)模型越来越大,很难在移动端部署,也很难网络更新. 2)训练时间越来越长,限制了研究人员的产量. 3)耗能太多,硬件成本昂贵. 解决的方法:联合设计算法和硬件. 计算硬件可以分为通用和专用两大类.通用硬件又可以分为CPU和GPU.专用硬件可以分为(FPGA和ASIC,ASIC更高效,谷歌的TPU就是ASIC). 2. Algorithms for Efficient Inference 1)Pruning,修剪掉不那么重要的神经元和连接.第一步,用原始的网络训练:第…

论文地址:MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 本文提出的模型叫MobileNet,主要用于移动和嵌入式视觉应用.该模型具有小巧.低延迟的特点.MobileNet在广泛的应用场景中具有有效性,包括物体检测,细粒度分类,人脸属性和大规模地理定位. MobileNet架构 深度可分解卷积(Depthwise Separable Convolution) MobileNet模…