模型压缩与加速备用链接

LLM大模型学习：LLM大模型推理加速七七Seven～学习人工智能 transformer 深度学习 llama
文Mia/叶娇娇推理优化部署、推理加速技术是现在，尤其在大模型时代背景之下，消费级GPU和边端设备仍为主流的状况下。推理加速是实际工程落地的首要考虑因素之一，今天笔者来聊聊涉及到的可以实现大模型推理加速的技术。目录一、模型优化技术二、模型压缩技术三、硬件加速四、GPU加速五、模型并行化和分布式计算技术一、模型优化学习常见的模型优化技术，如模型剪枝、量化、分片、蒸馏等，掌握相应的实现方法。1.1剪枝
Python中的深度学习神经网络 2301_78297473 深度学习 python 神经网络
文章目录1.引言-简介-深度学习与Python的关系2.神经网络的原理-神经网络基础知识-Python中的神经网络库与工具-构建与训练神经网络模型的步骤深度学习训练过程3.卷积神经网络的原理-卷积层与池化层-特征提取与全连接层-Python中的CNN库与工具4.Python中深度学习的挑战和未来发展方向-计算资源与速度-迁移学习与模型压缩-融合多种深度学习算法1.引言-简介深度学习是机器学习的一个
模型剪枝综述发狂的小花人工智能 #模型部署深度学习人工智能模型部署模型剪枝性能优化
目录1深度神经网络的稀疏性：2剪枝算法分类：3具体的剪枝方法包括：4剪枝算法流程：5几种常见的剪枝算法：6结构化剪枝和非结构化剪枝各有其优缺点：7剪枝算法对模型精度的影响8影响剪枝算法对模型精度的因素模型压缩中的剪枝算法是一种应用广泛的模型压缩方法，其通过剔除模型中“不重要”的权重，来减少模型的参数量和计算量，同时尽量保证模型的精度不受影响。模型剪枝的核心是模型中的权重、激活、梯度等是稀疏的，减少
图像处理之蒸馏醉后才知酒浓面试题 OpenCV 图像处理人工智能计算机视觉深度学习
蒸馏什么是蒸馏蒸馏技术分类什么是轨迹一致性蒸馏（TCD）什么是蒸馏在图像处理领域，蒸馏是一种模型压缩和知识迁移的技术。它的基本思想是利用一个大型且复杂的模型（教师模型）来指导一个小型且简单的模型（学生模型）的训练。教师模型通常具有较高的性能和准确性，但由于其复杂性和计算成本，可能不适合在资源受限的环境中使用。因此，蒸馏的目标是将教师模型的知识转移到学生模型中，以便在保持或接近教师模型性能的同时，降
英伟达如何通过剪枝和蒸馏技术让Llama 3.1模型“瘦身“? 蒜鸭人工智能算法机器学习
英伟达如何通过剪枝和蒸馏技术让Llama3.1模型"瘦身"?大家好，我是蒜鸭。今天我们来聊聊英伟达最近在大语言模型优化方面的一项有趣研究。随着Meta发布Llama3.1系列模型，如何在保持模型性能的同时缩小其体积成为了业界关注的焦点。英伟达研究团队通过结构化权重剪枝和知识蒸馏技术，成功将Llama3.18B模型压缩为4B参数的小型语言模型，并取得了不俗的效果。让我们一起来深入探讨这项技术的原理和
大模型训练和推理李明朔 AIGC 深度学习人工智能
文章目录一、NLP基础1.Tokenizer2.positionencoding3.注意力机制与transformer架构二、大模型训练1.SFT训练2.RLHF训练3.分布式并行训练技术（1）模型并行（2）数据并行4.MoE技术4.PEFT训练5.上下文扩展技术三、大模型推理1.模型压缩（1）剪枝（2）量化2.显存优化技术3.调度优化技术4.请求优化技术5.采样和解码加速6.模型并行策略7.其他
基于深度学习的高效模型压缩 SEU-WYL 深度学习dnn 深度学习人工智能
基于深度学习的高效模型压缩技术在确保模型性能的同时，显著减少了模型的存储需求和计算复杂度，从而使得深度学习模型能够更好地适应资源受限的环境（如移动设备、嵌入式系统）并加快推理速度。以下是关于高效模型压缩的详细讨论：1.模型压缩的背景与挑战随着深度学习模型的不断发展，模型规模和复杂性大幅增加，特别是在计算机视觉、自然语言处理等领域，模型通常包含数以亿计的参数。这种大规模模型虽然能够实现高精度，但其计
【机器学习】机器学习与大模型在人工智能领域的融合应用与性能优化新探索 E绵绵 Everything 人工智能机器学习大模型 python AIGC 应用科技
文章目录引言机器学习与大模型的基本概念机器学习概述监督学习无监督学习强化学习大模型概述GPT-3BERTResNetTransformer机器学习与大模型的融合应用自然语言处理文本生成文本分类机器翻译图像识别自动驾驶医学影像分析语音识别智能助手语音转文字大模型性能优化的新探索模型压缩权重剪枝量化知识蒸馏分布式训练数据并行模型并行异步训练高效推理模型裁剪缓存机制专用硬件未来展望跨领域应用智能化系统人
大模型量化技术原理-LLM.int8()、GPTQ 吃果冻不吐果冻皮动手学大模型人工智能
近年来，随着Transformer、MOE架构的提出，使得深度学习模型轻松突破上万亿规模参数，从而导致模型变得越来越大，因此，我们需要一些大模型压缩技术来降低模型部署的成本，并提升模型的推理性能。模型压缩主要分为如下几类：剪枝（Pruning）知识蒸馏（KnowledgeDistillation）量化之前也写过一些文章涉及大模型量化相关的内容。基于LLaMA-7B/Bloomz-7B1-mt复现开
模型压缩开源项目：阿里-tinyNAS/微软NNI/华为-vega 清风2022 tinyNAS 神经网络 AutoML vega
文章目录阿里-TinyNAS使用流程步骤一：搜索模型结构步骤二：导出模型结果步骤三：使用搜索的模型结构图像分类任务目标检测任务华为-vega简介定位优点缺点微软NNI简介定位优点缺点阿里-TinyNAShttps://github.com/alibaba/lightweight-neural-architecture-search聚焦NAS，进行合理的模块划分；更偏向算法使用平台，搜索得到精度较好
自然语言处理 | (13)kenLM统计语言模型构建与应用 CoreJT 自然语言处理自然语言处理(NLP)kenLM工具库统计语言模型 n-gram 智能纠错
本篇博客中我们将学习如何使用KenLM工具构建统计语言模型，并使用它完成一个典型的'智能纠错'文本任务。目录1.实验准备2.训练数据3.训练语言模型4.模型压缩5.模型加载6.智能纠错1.实验准备安装依赖#安装依赖!aptinstalllibboost-all-dev!aptinstalllibbz2-dev!aptinstalllibeigen3-dev下载KenLM并编译#下载kenlm压缩包
今日arXiv最热NLP大模型论文：微软提出SliceGPT，删除25%模型参数，性能几乎无损夕小瑶自然语言处理人工智能
引言：探索大型语言模型的高效压缩方法随着大型语言模型（LLMs）在自然语言处理领域的广泛应用，它们对计算和内存资源的巨大需求成为了一个不容忽视的问题。为了缓解这些资源限制，研究者们提出了多种模型压缩方法，其中剪枝（pruning）技术因其在后训练阶段应用的潜力而备受关注。然而，现有的剪枝技术面临着需要额外数据结构支持和在当前硬件上受限的加速效果等挑战。在这篇博客中，我们将探讨一种新的剪枝方案——S
不容错过｜大模型等各行业最新赛事汇总，速递给你！会议之眼人工智能阿里云微信
比赛动态1、AICAS2024大挑战：通用算力大模型推理性能软硬协同优化挑战赛比赛简介：选手基于通义千问-7B大语言模型，可从多角度提出相关方法（如模型压缩，参数稀疏，精度量化和结构剪枝等），并结合Arm架构硬件特性和开源软件资源（比如硬件BF16，矢量矩阵乘，ArmComputeLibrary等）来系统优化提升大模型在硬件上的推理性能。最终通过赛题组委会指定的测试方案获取选手的优化方法的评分。初
Yolov8_obb旋转框检测，模型剪枝压缩早茶和猫旋转框模型剪枝 YOLO 剪枝目标检测算法人工智能
Yolov8_obb模型压缩之模型剪枝一、剪枝原理和pipleline参考：yolov5模型压缩之模型剪枝模型压缩（二）yolov5剪枝本次使用稀疏训练对channel维度进行剪枝，来自论文LearningEfficientConvolutionalNetworksThroughNetworkSlimming。其实原理很容易理解，我们知道bn层中存在两个可训练参数γ,β,输入经过bn获得归一化后的
Threejs in autonomous driving -（2）模型精简土肥圆_c1ab
在开发准备阶段建模同学都会提供一个车模,从前段考量一般来说超过100kb都算是大文件了，这个模型一般是obj+mtl文件，这两个一般都会超过MB。推动精简的话都非常都难。精简方案删减模型的顶点和面片模型压缩第一种专业性比较强，我们是搞不定的，那么就可以从第二种思路为出发点。通过万能的搜索引擎搜索我们可以找到被誉为3d业界的json格式的gltf。gltf简介。这里推荐两个工具obj2gltfhtt
训练和部署之间的区别-模型压缩 An_ich 深度学习 python 开发语言人工智能网络算法深度学习机器学习
神经网络训练神经网络训练的本质就是找到一个f(x),只不过是一个参数量很大的f(x)那么神经网络训练和部署之间的区别就是减少参数量为什么要减少参数量1.大模型不方便进行部署，网络的推断速度比较慢2.对于移动端等设备也没有这么强的算力3.对于网络训练的结果，也就是网络训练中学习到的知识和网络参数量两者的关系不是线性的，知识和参数量之间的关系更趋向于一个log函数怎样减少参数量1.减小参数的精度例如将
AI模型压缩技术 SugarPPig 人工智能人工智能
模型压缩技术是指通过一系列方法和技巧，减小深度学习模型的大小和计算量，同时尽量保持模型的性能。这对于在资源受限的设备上部署模型、减少模型传输和存储成本以及提高模型推理速度都非常有用。以下是一些常见的模型压缩技术：参数剪枝（Pruning）：通过删除模型中不重要的参数来减小模型的大小。剪枝方法可以基于参数的重要性进行选择，例如，通过设置阈值来删除小于该阈值的参数。量化（Quantization）：将
和GPT讨论知识蒸馏的基本概念 Mighty_Crane gpt 人工智能
User帮我解释一下知识蒸馏、教师学生网络、逆向蒸馏等概念ChatGPT知识蒸馏（KnowledgeDistillation）是一种模型压缩技术。在这个过程中，一个大型、复杂的模型（通常称为“教师”模型）被用来训练一个更小、更简单的模型（称为“学生”模型）。学生模型不仅学习从数据到输出的映射，还学习模仿教师模型的行为，这通常能提高其性能。逆向蒸馏（ReverseDistillation）是其中的一
第五节课 LMDeploy 大模型量化部署实践（笔记）幽径微澜书生·浦语大模型实战营（笔记笔记 python
来源：(5)LMDeploy大模型量化部署实践_哔哩哔哩_bilibili课程文档：https://github.com/InternLM/tutorial/blob/main/lmdeploy/lmdeploy.md1.大模型部署背景（1）模型部署定义将训练好的模型在特定软硬件环境中启动的过程，使模型能够接收输入并返回预测结果为了满足性能和效率的要求，常常对需要对模型进行优化，例如模型压缩和硬件
【书生·浦语大模型实战营05】《(5)LMDeploy 大模型量化部署实践》学习笔记 songyuc 学习笔记
《(5)LMDeploy大模型量化部署实践》课程文档：《LMDeploy的量化和部署》1、大模型部署背景1.1模型部署定义将训练好的模型在特定软硬件环境中启动的过程，使模型能够接收输入并返回预测结果为了满足性能和效率的需求，常常需要对模型进行优化，例如模型压缩和硬件加速产品形态云端、边缘计算端、移动端1.2大模型特点内存开销巨大庞大的参数量。7B模型仅权重就需要14+G显存采用自回归生成token
Model Compression and Acceleration Overview Ada's 认知智能认知计算片上互联边缘计算系统科学神经科学认知科学专题《智能芯片》
模型压缩、模型加速模型压缩方法：能够有效降低参数冗余减少存储占用、通信带宽、计算复杂度利部署线性或非线性量化：1/2bits,int8和fp16等；结构或非结构剪枝：deepcompression,channelpruning和networkslimming等；网络结构搜索(NAS:NetworkArchitectureSearch)：DARTS,DetNAS、NAS-FCOS、Proxyless
初识人工智能，一文读懂过拟合&欠拟合和模型压缩的知识文集(3) 普修罗双战士人工智能专栏人工智能机器学习自然语言处理语言模型人机交互计算机视觉
作者简介，普修罗双战士，一直追求不断学习和成长，在技术的道路上持续探索和实践。多年互联网行业从业经验，历任核心研发工程师，项目技术负责人。欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一人工智能专栏人工智能专业知识学习二人工智能专栏人工智能专业知识学习三人工智能专栏人工智能专业知识学习四人工智能专栏人工智能专业知识学习五人工智能专栏人工智能专业知识学习六人工智能专栏人工智能专业知
对 MODNet 其他模块的剪枝探索 Maitre Chen 剪枝算法深度学习人工智能计算机视觉
写在前面先前笔者分享了《对MODNet主干网络MobileNetV2的剪枝探索》，没想到被选为了CSDN每天值得看系列，因为笔者开设的专栏《MODNet-Compression探索之旅》仅仅只是记录笔者在模型压缩领域的探索历程，对此笔者深感荣幸，非常感谢官方大大的认可！！！接下来，笔者会加倍努力，创作更多优质文章，为社区贡献更多有价值、有意思的内容！！！！本文将分享笔者对MODNet网络结构内部其
Knowledge Distillation (1) 模块替换之bert-of-theseus-上篇小蛋子
更好的阅读体验请跳转至KnowledgeDistillation(1)模块替换之bert-of-theseus-上篇如果忒修斯的船上的木头被逐渐替换，直到所有的木头都不是原来的木头，那这艘船还是原来的那艘船吗？-普鲁塔克最近遇到一个需要对算法加速的场景，了解到了一个比较简洁实用的方法：Bert-of-theseus,了解了原理后参考代码实验后，验证了其有效性，所以总结一下。模型压缩模型在设计之初都
改进yolov7网络（从轻量化方面的8个方法） qhchao YOLO 网络计算机视觉
当谈到目标检测领域时，YOLOv7（YouOnlyLookOncev7）是一种非常流行的深度学习网络模型。虽然YOLOv7已经在精度和速度方面取得了显著的改进，但我们仍然可以从轻量化角度来进一步优化该模型。以下是8条关于如何从轻量化角度改进YOLOv7网络的建议：1.模型压缩：使用轻量化的模型压缩技术，如剪枝（pruning）和量化（quantization），来减小YOLOv7的模型大小。通过剪
本地模型能力适配道亦无名人工智能人工智能
本地模型能力适配是指将多模态大模型应用于本地设备或特定场景时，需要进行的一种技术处理。由于多模态大模型通常需要较大的计算资源和存储空间，直接将其部署到本地设备上可能会面临性能和效率的瓶颈。因此，需要进行本地模型能力适配，以适应本地设备的计算能力和存储限制。具体来说，本地模型能力适配可以通过以下几种方式实现：模型压缩：通过减少模型的大小和计算复杂度，使其更加适合本地设备的计算和存储能力。例如，可以使
将大模型与小模型结合的8种常用策略分享，附17篇案例论文和代码深度之眼人工智能干货深度学习干货机器学习人工智能深度学习大模型小模型
现在我们对大模型的研究逐渐转向了“降耗增效”，通过结合高性能低耗资的小模型，实现更高效的计算和内存利用，达到满足特定场景的需求、降低成本和提高效率、提升系统性能以及增强适应性和扩展性的目的。那么如何将大模型与小模型结合？目前较常用的策略有模型压缩（蒸馏、剪枝）、提示语压缩、联合推理、迁移学习、权值共享、集成学习等。咱们今天就来简单聊聊这8种策略。部分策略的具体步骤以及每种策略相关的参考论文我也放上
Knowledge Distilling，知识蒸馏 FeynmanMa
Distillingtheknowledgeinaneuralnetwork1.Motivationknowledge_distilling_title.jpg论文作者比较大名鼎鼎了。Motivation一部分来自模型压缩[2]，一部分源自作者认为大部分机器学习采用ensemble方法或者学习一个很大的模型来取得比较好的结果，但会给实际应用预测带来很大的压力，而且实际上模型之间也是有信息冗余的。希
大模型听课笔记——书生·浦语（5）亲爱的阿基米德^ 笔记
LMDeploy的量化和部署1大模型部署简介模型部署：将训练好的模型在特定软硬件环境中启动的过程，使模型能够接受输入并返回结果。为了满足性能和效率的需求。常常需要对模型进行优化，例如模型压缩和硬件加速产品形态：云端、变韵计算端、移动端计算设备：CPU、GPU、NPU、TPU等大模型的特点：内存开销巨大庞大的参数量采用自回归生成token,需要缓存Attentiondek/v，带来巨大的内存开销动态
【书生·浦语】大模型实战营——第五课笔记 Horace_01 笔记人工智能 python 语言模型
教程文档：https://github.com/InternLM/tutorial/blob/main/lmdeploy/lmdeploy.md视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1iW4y1A77P大模型部署背景关于模型部署通常需要模型压缩和硬件加速大模型的特点1、显存、内存花销巨大2、动态shape，输入输出数量不定3、相对视觉模型，LLM结构简单，大部
ASM系列六利用TreeApi 添加和移除类成员 lijingyao8206 jvm 动态代理 ASM 字节码技术 TreeAPI
同生成的做法一样，添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子，下面这个Task类，我们来移除isNeedRemove方法，并且添加一个int 类型的addedField属性。 package asm.core; /** * Created by yunshen.ljy on 2015/6/
Springmvc-权限设计 bee1314 spring Web jsp
万丈高楼平地起。权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧，对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言，我们还不需要那么高大上的开源的解决方案，如Spring Security，Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。目标： 1.实现权限的管理（CRUD） 2.实现部门管理（CRUD) 3.实现人员的管理（CRUD） 4.实现部门和权限
算法竞赛入门经典（第二版）第2章习题 CrazyMizzz c 算法
2.4.1 输出技巧 #include <stdio.h> int main() { int i, n; scanf("%d", &n); for (i = 1; i <= n; i++) printf("%d\n", i); return 0; } 习题2-2 水仙花数(daffodil
struts2中jsp自动跳转到Action 麦田的设计者 jsp webxml struts2 自动跳转
1、在struts2的开发中，经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action，执行Action里面的方法，利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action（不是专业人士） 2、＜jsp:forward page="xxx.action" /＞，这个标签可以实现跳转，page的路径是相对地址,不同与jsp和j
php 操作webservice实例 IT独行者 PHP webservice
首先大家要简单了解了何谓webservice，接下来就做两个非常简单的例子，webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为：apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前，要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开，即extension=php_soap.dll; OK 现在我们来体验webservice //server端 serve
Windows下使用Vagrant安装linux系统 _wy_ windows vagrant
准备工作：下载安装 VirtualBox ：https://www.virtualbox.org/ 下载安装 Vagrant ：http://www.vagrantup.com/ 下载需要使用的 box ：官方提供的范例：http://files.vagrantup.com/precise32.box 还可以在 http://www.vagrantbox.es/
更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp) 无量 c linux chgrp chown
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linux下抓包工具矮蛋蛋 linux
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我觉得mybatis是垃圾！：“每一个用mybatis的男纸，你伤不起” alafqq mybatis
最近看了每一个用mybatis的男纸，你伤不起原文地址：http://www.iteye.com/topic/1073938 发表一下个人看法。欢迎大神拍砖；个人一直使用的是Ibatis框架，公司对其进行过小小的改良；最近换了公司，要使用新的框架。听说mybatis不错；就对其进行了部分的研究；发现多了一个mapper层；个人感觉就是个dao；
解决java数据交换之谜百合不是茶数据交换
交换两个数字的方法有以下三种，其中第一种最常用 /* 输出最小的一个数 */ public class jiaohuan1 { public static void main(String[] args) { int a =4; int b = 3; if(a<b){ // 第一种交换方式 int tmep =
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探索JUnit4扩展：断言语法assertThat bijian1013 java 单元测试 assertThat
一.概述 JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图，然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今，版本不停的翻新，但是所有版本都一致致力于解决一个问题，那就是如何发现编程人员的代码意图，并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
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如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象? {"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}} 下面的POJO类Model无法完成正确的解析： import com.google.gson.Gson;
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1. Kafka提供了两种Consumer API High Level Consumer API Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API，实际上非常复杂) 在选用哪种Consumer API时，首先要弄清楚这两种API的工作原理，能做什么不能做什么，能做的话怎么做的以及用的时候，有哪些可能的问题
在nginx中集成lua脚本：添加自定义Http头，封IP等 ronin47 nginx lua
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言，从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器，但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。强制搜索引擎只索引mixlr.com Google把子域名当作完全独立的网站，我们不希望爬虫抓取子域名的页面，降低我们的Page rank。 location /{
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import java.util.Arrays; public class MergeSort { public static void main(String[] args) { int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25}; mergeSort(a,0,a.length-1); System.out.println(Arrays.to
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CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy” 查看API（ http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description）可以看到，所谓“Transparent Zero Copy”是通
Android中给Activity添加返回键 hotsunshine Activity
// this need android:minSdkVersion="11" getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true); @Override public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
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有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点，程序你只写一次，但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码时，你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时，他必须阅读你的代码。因此，在编写时多花一点时间，你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧：尽量保持方法简短尽管很多人都遵
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1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。所以最后得出结论：CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里，比如缓存。发生修改时候做copy，新老版本分离，保证读的高
HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用 hvt Web .net C#hovertree asp.net
ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类，用于存放查询文章时的条件，例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性，当为-1是，该条件不产生作用，当为0时，查询不公开显示的文章，当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放，开发环境为Visual Studio 2013
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1. php 类 I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
apache的math库中的回归——regression（翻译） lvdccyb Math apache
这个Math库，虽然不向weka那样专业的ML库，但是用户友好，易用。多元线性回归，协方差和相关性（皮尔逊和斯皮尔曼），分布测试（假设检验，t，卡方，G），统计。数学库中还包含，Cholesky，LU，SVD，QR，特征根分解，真不错。基本覆盖了：线代，统计，矩阵，最优化理论曲线拟合常微分方程遗传算法（GA），还有3维的运算。。。
基础数据结构和算法十三：Undirected Graphs (2) sunwinner Algorithm
Design pattern for graph processing. Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
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ITeye携手博文视点举办的12月技术图书有奖试读活动已圆满结束，非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 12月试读活动回顾： http://webmaster.iteye.com/blog/2164754 本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下：一等奖（两名） Microhardest：http://microhardest.ite

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