欢迎关注我的公众号 [极智视界],回复001获取Google编程规范   O_o   >_<   o_O   O_o   ~_~   o_O   大家好,我是极智视界,本文剖析一下ACIQ 对称量化算法实现,以 Tengine 的实现为例.   这是量化实现的第三篇,前面还有一.二,有兴趣的同学可以查阅   (1) <[模型推理]量化实现分享一:详解 min-max 对称量化算法实现>:    (2)<[模型推理]量化实现分享二:详解 KL 对称量化算法实现>;  …

  欢迎关注我的公众号 [极智视界],回复001获取Google编程规范   O_o   >_<   o_O   O_o   ~_~   o_O   大家好,我是极智视界,本文剖析一下 KL 对称量化算法实现,以 Tengine 的实现为例.    前面已经写过一篇<[模型推理]量化实现分享一:详解 min-max 对称量化算法实现>,有兴趣的同学可以查阅.这是上一篇的续集,也是量化实现详解的第二篇.    量化背景就不多做介绍了,之前的文章中也说的比较多了,直接开始吧. 1.KL…

  欢迎关注我的公众号 [极智视界],回复001获取Google编程规范   O_o   >_<   o_O   O_o   ~_~   o_O   大家好,我是极智视界,本文剖析一下 min-max 对称量化算法实现,以 Tengine 的实现为例.    Tengine 是 OpenAILab 开源的优秀端侧深度学习推理框架,其核心主要由 C 语言实现,包裹的功能代码嵌套了 C++.量化是推理加速必不可少的优化环节,成熟的推理框架一般会把量化模块剥离出来形成独立的一套工具,如 Tengin…

IV: 某个特征中 某个小分组的 响应比例与未响应比例之差 乘以 响应比例与未响应比例的比值取对数 数据挖掘模型中的IV和WOE详解 http://blog.csdn.net/kevin7658/article/details/50780391 用 iv而不用woe原因: 4.关于IV和WOE的进一步思考   4.1 为什么用IV而不是直接用WOE   从上面的内容来看,变量各分组的WOE和IV都隐含着这个分组对目标变量的预测能力这样的意义.那我们为什么不直接用WOE相加或者绝对值相加作为衡量一…

这篇文章给大家介绍了vue项目全局配置微信分享思路讲解,使用vue作为框架,使用vux作为ui组件库,具体内容详情大家跟随脚本之家小编一起学习吧 这个项目为移动端项目,主要用于接入公众号服务.项目采用两种登录方式,微信授权登录以及账号密码登录.对于移动端项目而言,为了便于项目扩展以及提供开发热更新速度,项目分为不同的模块,每个模块是一个单页面应用.页面分为两种,一种是需要用户登录之后才能浏览,另一种是用户无需登录即可浏览.无论哪一种,均配置微信分享. 使用的技术 1.使用vue作为框架2.使用v…

1.IV的用途 IV的全称是Information Value,中文意思是信息价值,或者信息量. 我们在用逻辑回归.决策树等模型方法构建分类模型时,经常需要对自变量进行筛选.比如我们有200个候选自变量,通常情况下,不会直接把200个变量直接放到模型中去进行拟合训练,而是会用一些方法,从这200个自变量中挑选一些出来,放进模型,形成入模变量列表.那么我们怎么去挑选入模变量呢? 挑选入模变量过程是个比较复杂的过程,需要考虑的因素很多,比如:变量的预测能力,变量之间的相关性,变量的简单性(容易生成和…

1.IV的用途   IV的全称是Information Value,中文意思是信息价值,或者信息量. 我们在用逻辑回归.决策树等模型方法构建分类模型时,经常需要对自变量进行筛选.比如我们有200个候选自变量,通常情况下,不会直接把200个变量直接放到模型中去进行拟合训练,而是会用一些方法,从这200个自变量中挑选一些出来,放进模型,形成入模变量列表.那么我们怎么去挑选入模变量呢? 挑选入模变量过程是个比较复杂的过程,需要考虑的因素很多,比如:变量的预测能力,变量之间的相关性,变量的简单性(容易生…

模型视图控制器(MVC)一个相当实用且十分流行的设计模式.作为一位称职码农,你不可能没听说过吧. 不幸的是它难以让人理解. 在本文中,我将给出我认为是MVC的最简单的解释,以及为什么你应该使用它. 什么是模型 - 视图 - 控制器(MVC)? 在一个典型应用中,你会发现这三个基本组成部分: 数据(模型) 查看和修改数据的接口(视图) 可以对数据施加的操作(控制器) MVC模式,简言之,就是: 模型代表数据,除此之外别无它用. 模型不依赖于控制器或视图. 视图显示模型数据,发送用户动作(例如按钮点…

在显示用户全部信息的页面,在显示全部数据的时候,长长的滚动条,像是没有边界的天空一样, 让用户查看数据很不方便. 于是, 我们要把这些数据分页显示, 就像office的word一样,每页显示一定数量的数据,这样方便用户观看, 让用户不会产生视觉疲劳, 所以我们在做项目时也把大量的用户数据进行分页显示. 首先说说分页的逻辑. 用户发出查询全部信息的请求(点击菜单信息中的查询按钮)---执行用户的请求----返回执行的结果,并在界面分页显示. 可以看出这和一般的显示数据大致相似, 我们要的是进一步把…

本文以微信分享到朋友圈,分享给微信好友为例为参考,进行调用测试,想添加其他的功能,自行查看开发人员文档即可 工欲善其事,必先利其器,好好利用下边的帮助工具,都是腾讯给开发人员的工具 1.微信开发者说明文档:点击查看 2.微信WEB开发者工具: Windows 64位版本:下载地址 Windows 32位版本:下载地址 Mac版本:下载地址 3.微信JSSDK分享sample:点击下载 4.在线DEMO:http://203.195.235.76/jssdk/ 微信版本6.0以后,原有的Weixi…

一.AIO简介 AIO是java中IO模型的一种,作为NIO的改进和增强随JDK1.7版本更新被集成在JDK的nio包中,因此AIO也被称作是NIO2.0.区别于传统的BIO(Blocking IO,同步阻塞式模型,JDK1.4之前就存在于JDK中,NIO于JDK1.4版本发布更新)的阻塞式读写,AIO提供了从建立连接到读.写的全异步操作.AIO可用于异步的文件读写和网络通信. 二.同步/异步.阻塞/非阻塞 我们先来了解下什么是同步/异步,以及什么是阻塞/非阻塞.在IO操作中,IO分两阶段(一旦…

一.简介 NIO我们一般认为是New I/O(也是官方的叫法),因为它是相对于老的I/O类库新增的( JDK 1.4中的java.nio.*包中引入新的Java I/O库).但现在都称之为Non-blocking I/O,即非阻塞I/O,因为这样叫,更能体现它的特点.而下文中的NIO,不是指整个新的I/O库,而是非阻塞I/O. NIO提供了与传统BIO模型中的Socket和ServerSocket相对应的SocketChannel和ServerSocketChannel两种不同的套接字通道实现.…

参考 http://syre.blogbus.com/logs/20092011.htmlhttp://www.mike.org.cn/articles/what-is-cgi-fastcgi-php-fpm-spawn-fcgi/http://www.larro.cn/?p=35 nginx php php-fpm  cgi fastcgi  等等它们之间的关系让人糊涂,google一天发现有不少介绍的好文章,不过都是各说各的不免让人抓狂,特此将上面几位前辈的文章重新整理了一下,本着拿 来主义…

一.Bean的生命周期 1.概述      Spring IOC容器可以管理Bean的生命周期,Spring 允许在Bean的生命周期的特定点执行定制的任务.      Spring IOC容器对Bean的生命周期进行管理的过程:      (1)通过构造器或工厂方法创建Bean实例.      (2)为Bean的属性设置值和对其他Bean的引用.      (3)调用Bean的初始化方法.      (4)Bean可以使用了.      (5)当容器关闭时,调用Bean的销毁方法.     …

ThinkPHP5有关联模型的操作,但有部分初学者对数据表中常见的几种表与表的关系还存在着问题,所以使用不好关联查询. 这里将hasOne.hasMany.belongsTo进行一个详细举例说明. 首先,这3个的大致中文意思: hasOne:有一个,加上主谓语应该是 ,A 有一个 B hasMany:有很多,A 有很多 B belongsTo:属于, A 属于 B 这里我们准备3张表来理解他们的关系: user_group 用户分组表:id.title user 用户表:id.user_grou…

一.怪异盒模型 怪异盒模型的属性是box-sizing,他有两个属性值: 1.content-box 这是由 CSS2.1 规定的宽度高度行为.宽度和高度分别应用到元素的内容框.在宽度和高度之外绘制元素的内边距和边框. 简而言之就是,一般的盒子都是属于这种,最显著的特点就是加上padding后,盒子会被撑大,需要减去对应的高度或宽度. 2.border-box 为元素设定的宽度和高度决定了元素的边框盒.就是说,为元素指定的任何内边距和边框都将在已设定的宽度和高度内进行绘制. 通过从已设定的宽度和…

今天学了下git  http://blog.jobbole.com/78960/   他写的超级好的 之前也弄过,在eclipse上有个关于github的一个插件,可以通过github的仓库地址把eclipse的代码提交到上面去,帖子已经找不到了,网上百度下应该有…

public function rules(){ return array( array('project_id, type_id, status_id, owner_id, requester_id,', 'numerical', 'integerOnly'=>true), array('name', 'length', 'max'=>256), array('description', 'length', 'max'=>2000), array('create_time,create…

对于数字字段的加减,可以直接使用 setInc() 与 setDec() 方法 ThinkPHP 内置了对统计数据(数字字段)的更新方法: setInc():将数字字段值增加 setDec():将数字字段值减少 setInc() ThinkPHP setInc() 方法将数字字段值增加. 例子: <?php public function update() { header("Content-Type:text/html; charset=utf-8"); $result = M…

前言 之前对kmp算法虽然了解它的原理,即求出P0···Pi的最大相同前后缀长度k. 但是问题在于如何求出这个最大前后缀长度呢? 我觉得网上很多帖子都说的不是很清楚,总感觉没有把那层纸戳破, 后来翻看算法导论32章 字符串匹配,虽然讲到了对前后缀计算的正确性,但是大量的推理证明不大好理解,没有与程序结合起来讲. 今天我在这里讲一讲我的一些理解,希望大家多多指教,如果有不清楚的或错误的请给我留言. 1.kmp算法的原理: 部分内容转自:http://www.ruanyifeng.com/blog/…

一.引言 使用谷歌提供的object detection api图像识别框架,我们可以很方便地重新训练一个预训练模型,用于自己的具体业务.以我所使用的ssd_mobilenet_v1预训练模型为例,训练所需参数都在training文件夹下的ssd_mobilenet_v1_coco.config中预先配置了,只需对少量路径参数做修改即可. 但是这种“傻瓜式”的训练参数配置方法有很大不足.一是无法理解训练参数背后的原理,不利于技术积累:二是一旦遇到需要优化的问题时,不知道如何调整训练参数.例如,我…

算法基本原理:假设我们可以使用d[ i , j ]个步骤(可以使用一个二维数组保存这个值),表示将串s[ 1…i ] 转换为 串t [ 1…j ]所需要的最少步骤个数,那么,在最基本的情况下,即在i等于0时,也就是说串s为空,那么对应的d[0,j] 就是 增加j个字符,使得s转化为t,在j等于0时,也就是说串t为空,那么对应的d[i,0] 就是 减少 i个字符,使得s转化为t. 然后我们考虑一般情况,加一点动态规划的想法,我们要想得到将s[1..i]经过最少次数的增加,删除,或者替换操作就转变为…

前言 我的目标是写一个非常详细的关于diff的干货,所以本文有点长.也会用到大量的图片以及代码举例,目的让看这篇文章的朋友一定弄明白diff的边边角角. 先来了解几个点... 1. 当数据发生变化时,vue是怎么更新节点的? 要知道渲染真实DOM的开销是很大的,比如有时候我们修改了某个数据,如果直接渲染到真实dom上会引起整个dom树的重绘和重排,有没有可能我们只更新我们修改的那一小块dom而不要更新整个dom呢?diff算法能够帮助我们. 我们先根据真实DOM生成一颗virtual DOM,当…

我的目标是写一个非常详细的关于diff的干货,所以本文有点长.也会用到大量的图片以及代码举例,目的让看这篇文章的朋友一定弄明白diff的边边角角. 先来了解几个点... 1. 当数据发生变化时,vue是怎么更新节点的? 要知道渲染真实DOM的开销是很大的,比如有时候我们修改了某个数据,如果直接渲染到真实dom上会引起整个dom树的重绘和重排,有没有可能我们只更新我们修改的那一小块dom而不要更新整个dom呢?diff算法能够帮助我们. 我们先根据真实DOM生成一颗 virtual DOM ,当 …

概述 GC 是 JVM 自带的功能,它能够自动回收对象,清理内存,这是 Java 语言的一大优势,但是GC绝不仅伴随着Java,相反,GC历史比Java更悠久.关于GC,我认为有四个问题需要解决: 为什么了解 GC? 哪些内存需要回收? 什么时候回收? 如何回收? 为什么了解 GC GC 已经比较成熟,绝大部分情况下都“自动化”运行.之所以还需要了解GC,是因为当需要排查各种内存溢出.内存泄露问题时,当垃圾收集成为系统达到更高并发量的瓶颈时,我们就需要对这些“自动化”的技术实施必要的监控和调节.…

Girshick, Ross. “Fast r-cnn.” Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision. 2015. 继2014年的RCNN之后,Ross Girshick在15年推出Fast RCNN,构思精巧,流程更为紧凑,大幅提升了目标检测的速度.在Github上提供了源码. 之所以提出Fast R-CNN,主要是因为R-CNN存在以下几个问题: 训练分多步.通过上一篇博文我们知道R-CNN的训练先…

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/34 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/195 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 引言 之前ShowMeAI对强大的boosting模型工具XGBoost做了介绍(详见ShowMeAI文章图解机器学习 | XGBoost模型详解).本篇我们来学习一下GBDT模型(详见ShowMeAI文章 图解机器学习 | GBDT模…

https://blog.csdn.net/zhihua_oba/article/details/73776553 EM算法(Expectation Maximization Algorithm)详解 主要内容 EM算法简介 预备知识  极大似然估计 Jensen不等式 EM算法详解  问题描述 EM算法推导 EM算法流程 1.EM算法简介   EM算法是一种迭代优化策略,由于它的计算方法中每一次迭代都分两步,其中一个为期望步(E步),另一个为极大步(M步),所以算法被称为EM算法(Expect…

一: 什么是MQ? MQ全称为Message Queue, 消息队列(MQ)是一种应用程序对应用程序或者模块对模块的通信方法.MQ是消费-生产者模型的一个典型的代表,一端往消息队列中不断写入消息,而另一端则可以读取队列中的消息. 常见的消息队列有RabbitMQ和kafka.下面详细介绍一下RabbitMQ的适用场景和基本概念. 二: 适用场景 2.1 并发处理 (1)串行方式:将注册信息写入数据库后,发送注册邮件,再发送注册短信,以上三个任务全部完成后才返回给客户端. 这有一个问题是,邮件,短…

原文 ASP.NET MVC 5 学习教程:Edit方法和Edit视图详解 起飞网 ASP.NET MVC 5 学习教程目录: 添加控制器 添加视图 修改视图和布局页 控制器传递数据给视图 添加模型 创建连接字符串 通过控制器访问模型的数据 生成的代码详解 使用 SQL Server LocalDB Edit方法和Edit视图详解 添加查询 Entity Framework 数据迁移之添加字段 添加验证 Details 和 Delete 方法详解 在本节中,我们继续研究生成的Edit方法和视图.…