本文基本参考自这篇文章:8-Bit Quantization and TensorFlow Lite: Speeding up mobile inference with low precision 首先来一段keras dalao Francois Chollet的鸡汤: make it possible make it work make it efficient make it dependable and invisible move on to next layer and think
第六章主要介绍了 C++11 中的原子类型及其相关的API,原子类型的大多数 API 都需要程序员提供一个 std::memory_order(可译为内存序,访存顺序) 的枚举类型值作为参数,比如:atomic_store,atomic_load,atomic_exchange,atomic_compare_exchange 等 API 的最后一个形参为 std::memory_order order,默认值是 std::memory_order_seq_cst(顺序一致性).那么究竟什么是 s
一 MapReduce概述 Map/Reduce是一个用于大规模数据处理的分布式计算模型,它最初是由Google工程师设计并实现的,Google已经将它完整的MapReduce论 文公开发布了.其中对它的定义是,Map/Reduce是一个编程模型(programmingmodel),是一个用于处理和生成大规模数据集 (processing and generating large data sets)的相关的实现.用户定义一个map函数来处理一个key/value对以生成一批中间的key/val
java中在多态的实现是通过类的继承或者接口的实现来完成的. 在类继承或者接口实现过程中就会涉及到成员属性以及成员函数的重写,需要注意的是,成员函数的重写是直接覆盖父类的(继承中),但是成员变量重写是不会进行覆盖的. 举个类子: 两个类Person以及Man: 都有相同名称的属性age以及相同名称的方法say(); public class Person { public int age; public void say() { System.out.println("person say...