神经网络编译器优化第11页

凸优化学习

认为学习凸优化理论比较合适的路径是：学习/复习线性代数和（少量）高等数学的知识。实际上，凸优化理论综合使用了线性代数和微积分的相关知识，比如方向导数，雅克比矩阵，海森矩阵，KKT条件等。

qiaoxinyu10623·2025-01-20 04:44

【TCP】rfc文档

shengnan_wsn·2025-01-20 03:35

Rust实现内网穿透工具：从原理到实现

目录1.前言2.内网穿透原理3.丐版实现3.1share3.2server3.3client3.4测试4.项目优化4.1工作空间4.2代码合并4.3无锁优化4.4数据分离4.5错误处理4.6测试代码4.7

余识-·2025-01-20 03:29

实战千问2大模型第五天——VLLM 运行 Qwen2-VL-7B（多模态）

它通过优化显存管理、支持大模型的批处理推理以及减少不必要的内存占用，来提高多GPU环境下的推理速度和效率。VLLM的核心特点包括：显存高效性：VLLM能够动态管理显存，

学术菜鸟小晨·2025-01-20 02:50

使用Python实现LLM的文本生成：风格迁移与内容控制

2.文本生成基础2.1无条件生成2.2条件生成3.风格迁移3.1风格迁移的基本原理3.2使用Python实现风格迁移4.内容控制4.1内容控制的基本原理4.2使用Python实现内容控制5.高级技巧与优化

二进制独立开发·2025-01-20 02:46

C++auto和decltype的用法

以下是它们的具体用法：autoauto关键字用于自动类型推导，即让编译器根据初始化表达式来推断变量的类型。这在处理复杂类型或模板编程时特别有用，因为它可以简化代码并减少类型错误。‌

programming expert·2025-01-20 01:44

【LGR-196-Div.4】洛谷入门赛 #26 题A - H 详细题解--优化思路简洁代码(C++,Python语言描述)

前言:觉得这个比赛很有意思的，都是暴力题，涉及一些细节，难度比较适合刚学编程语言的，可以很好的锻炼基础还有手速，最后两题也是比较有意思，之后也准备更新atc的比赛题解和洛谷的一些高质量比赛题解（算法网瘾就是想参加各种比赛）如果觉得有帮助，或者觉得我写的好，可以点个赞或关注，也可以看看我的一些其他文章，我之后也会更新一些基础算法详细解释比赛链接:【LGR-196-Div.4】洛谷入门赛#26-洛谷|

多思考少编码·2025-01-20 01:40

DNA图谱分析：自动分析DNA图谱中的变异YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10

目录引言项目背景与目标YOLO模型简介DNA图谱数据集准备YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10模型训练与优化DNA图谱变异检测的实现UI界面设计与实现评估与优化未来展望结论完整代码实现1.引言随着基因组学的进步

2025年数学建模美赛·2025-01-19 23:58

PSO粒子群优化算法无人机路径规划

PSO算法源于对鸟群觅食行为的模拟，将每个粒子视为搜索空间中的一个潜在解。在无人机路径规划中，粒子的位置可表示无人机在空间中的路径点坐标等信息，速度则表示路径的变化趋势等。代码获取方式1：私信博主代码获取方式2利用同等价值的matlab代码兑换博主的matlab代码先提供matlab代码运行效果图给博主评估其价值，可以的话，就可以进行兑换。

九亿AI算法优化工作室&·2025-01-19 22:12

YOLOv10改进，YOLOv10检测头融合RepConv卷积，添加小目标检测层（四头检测）+CA注意机制，全网首发

摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构，仅由一堆3x3卷积和ReLU组成，而训练阶段的模型具有多分支拓扑。

挂科边缘·2025-01-19 22:42

用TensorFlow.NET搭建一个全连接神经网络

在本文中，我们将学习如何在C＃中构建神经网络模型计算图。与线性分类器相比，神经网络的关键优势在于它可以分离不可线性分离的数据。我们将实现此模型来对MNIST数据集的手写数字图像进行分类。

chiyong7717·2025-01-19 21:37

YOLOv11改进，YOLOv11检测头融合RepConv卷积，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等任务

摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构，仅由一堆3x3卷积和ReLU组成，而训练阶段的模型具有多分支拓扑。

挂科边缘·2025-01-19 21:01

C++的构造函数、默认构造函数和=default

默认构造函数的必要充分条件是构造函数无参默认构造函数分两种:一种是按照C++定义类的规则由编译器自动生成的，即：如果没有显示（隐式的）的定义默认的构造函数，则编译器会为类合成一个默认构造函数。

青草地溪水旁·2025-01-19 20:28

Linux下比ack更快的ag搜索命令详解

简介ag命令（TheSilverSearcher）是一款用C编写的快速且对开发人员友好的文本搜索工具，针对源代码搜索进行了优化。它与ack类似，但速度更快，因此深受开发人员喜爱，可用于搜索代码库。

·2025-01-19 19:27

angular 新语法糖学习一

延迟视图@defer是Angularv16引入的一项功能，用于优化组件的加载和渲染。它提供了一种延迟加载组件的方法，可以减少初始渲染时的开销，延迟加载（LazyLoading）主要是通过路由实现的。

·2025-01-19 19:56

如何得到编译器预处理头文件搜索路径?如何得到编译器预处理搜索到的头文件位置?源代码一定需要包含头文件吗?

编译器理论和实作既是又不是。从编译器理论理解，#include头文件"相当于"插入了头文件的代码，以供源代码引用(宏定义、函数声明、其他头文件引入等等)，这仅仅是理论的效果。

程序员小迷·2025-01-19 19:48

NPM 包开发与优化全面指南

·2025-01-19 19:54

Python 网络爬虫高级教程：分布式爬取与大规模数据处理

本篇博客将带你迈向网络爬虫的高级阶段，学习分布式爬取、大规模数据处理以及性能优化。一、分布式爬虫的概念1.什么是分布式爬虫？分布式爬虫是指通过多个节点协作完成大规模网页爬取任务的爬虫架构。

Milk夜雨·2025-01-19 18:15

应用"懒加载"模式，优化@Transactional事务性能

背景在项目开发中，使用@Transactional注解来管理事务非常方便，且优雅。但是也存在一个问题：长事务问题很多被@Transactional标记的方法，实际上并不需要进行数据库操作，或者说，它们在执行的很长一段时间内都不会真正触发数据库访问。举个例子，我们的业务逻辑可能如下：@ServicepublicclassOrderService{@Transactionalpublicvoidpro

·2025-01-19 18:49

Objective-C语言的语法糖

在这篇文章中，我们将深入探讨Objective-C语言中的语法糖，如何利用这些语法糖来优化我们的代码结构和可读性。一、Objective-C简介1.

Quantum&Coder·2025-01-19 18:44

网络爬虫——分布式爬虫架构

本节将从Scrapy框架的基本使用、Scrapy-Redis的分布式实现、分布式爬虫的优化策略等多个方面展开，结合实际案例，帮助开发者掌握分布式爬虫的设计与实现。1.Scrapy框架的核心

好看资源分享·2025-01-19 18:40

css‘s hover VS mobile

30smoveinfinitelinear;/*&:hover{animation-play-state:paused;*/}原本写的好好的，测试说：“移动端点击滚动条，跳转到其他页面后，返回当前页面，滚动条不滚动；可以优化位点击后继续滚动

溪ｉ·2025-01-19 17:37

【数据结构】—— 顺序表的实现与优化：空间管理与增容策略

在这篇博客中，我们将深入探讨顺序表的结构、分类、实现方法以及它的一些问题与优化策略，尤其是如何解决空间浪费和增容问题。顺序表的基本概念与结构顺序表（

酷酷的崽798·2025-01-19 16:25

iOS - 关联对象的实现

根据源码总结一下关联对象(AssociatedObjects)的实现：1.关联对象的基本结构//对象的isa结构中包含关联对象标记unionisa_t{struct{uintptr_tnonpointer:1;//是否使用优化的

Batac_蝠猫·2025-01-19 16:24

什么是AI显卡，英伟达与AMD显卡的全面对比

AI显卡是专门为人工智能计算任务设计和优化的图形处理器（GPU）。相比传统显卡，AI显卡具备更强的计算能力、更高的并行处理效率以及针对深度学习、数据科学等领域的特殊硬件支持。

wit_@·2025-01-19 16:53

JVM 监控与分析工具你用过哪些？介绍一下。思维导图代码示例（java 架构）

JVM监控与分析工具介绍在Java应用开发和运维过程中，使用合适的监控与分析工具可以帮助我们更好地理解应用的运行状态，优化性能，诊断问题。以下是一些常用的JVM监控与分析工具及其特点和使用方法。

用心去追梦·2025-01-19 16:21

深入了解卷积神经网络（CNN）：图像处理与深度学习的革命性技术

深入了解卷积神经网络（CNN）：图像处理与深度学习的革命性技术导语卷积神经网络（CNN）是现代深度学习领域中最重要的模型之一，特别在计算机视觉（CV）领域具有革命性的影响。

wit_@·2025-01-19 16:50

足球直播站源码怎么搭建

搭建一个足球直播站涉及到多个步骤，包括获取源码、准备开发环境、部署配置、自定义内容和样式、测试优化以及上线运营。

sanx18·2025-01-19 16:47

python 微信群发_Python-Pyqt5编写微信群发软件

环境：Python3.7，Eric6，Pyqt5Python库：wxpywxpy在itchat的基础上，通过大量接口优化提升了模块的易用性，并进行丰富的功能##扩展。

weixin_39624816·2025-01-19 15:13

【深度学习】Huber Loss详解

HuberLoss原理详解2.Pytorch代码详解3.与MSELoss、MAELoss区别及各自优缺点3.1MSELoss均方误差损失3.2MAELoss平均绝对误差损失3.3HuberLoss4.总结4.1优化平滑

小小小小祥·2025-01-19 15:40

C# dynamic 类型详解

dynamic的定义dynamic是一种类型，它告诉编译器对其进行“动态类型解析”。dynamic类型的变量会跳过编译时类型检查，所有的操作会推迟到运行时进行。

·2025-01-19 15:44

ChatGPT4.0最新功能和使用技巧，助力日常生活、学习与工作！

自动生成代码等方面的强大功能，系统学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，同时掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧，以及人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络

WangYan2022·2025-01-19 14:34

【学习总结|DAY029】后端Web实战(员工管理)一：多表操作与查询优化

本文将深入探讨Tlias系统员工管理模块的开发过程，重点聚焦于多表关系处理、多表查询实现以及员工列表查询的优化，为开发者提供全面的技术参考。

123yhy传奇·2025-01-19 14:33

深入解读ChatGPT的工作原理及底层逻辑

其基本原理是使用大量文本数据来训练深度神经网络模型

NAR_鱼丸·2025-01-19 13:59

c++写高性能的任务流线程池（万字详解！附完整github代码）

线程池使用modThreadLockTaskSemaphoreQueue优化：WorkSteal-任务偷窃机制任务偷窃机制，顾名思义就是偷取任务。

听风Q·2025-01-19 12:19

厉害了，LSTM+Transformer王炸创新，精准度又高了！

这种创新的结合不仅提升了模型的预测精度，还优化了性能和训练效率，使其在序列分析任务中展现出卓越的能力。例如，最

马拉AI·2025-01-19 12:48

2006-2020年区域经济高质量发展-共享发展指数原始数据及测算

download.csdn.net/download/2401_84585615/89919914中国区域经济高质量发展-共享发展指数原始数据及测算2006-2020年中国区域经济高质量发展是国家经济发展战略的重要组成部分，旨在通过优化资源配置

小王毕业啦·2025-01-19 11:16

构建高效GPU算力平台：挑战、策略与未来展望

当前挑战算力分配与资源优化在多用户共享GPU集群的环境下，合理分配计算资源并确保每个任务能够高效运行是一项挑战。这不仅涉及到硬件资

Mr' 郑·2025-01-19 11:43

详解深度学习中的Dropout

Dropout是一种在神经网络训练中常用的正则化技术，其操作是在每次训练迭代中随机“丢弃”一部分神经元（即将其输出置为零）。

nk妹妹·2025-01-19 11:43

Java实现归并排序算法详解及优化

同时，我们还将探讨归并排序的优化方法，以进一步提高其性能。归并排序算法的原理归并排序是一种分治算法，它将数组分成两个子数组，分别对两个子数组进行排序，然后将排好序的子数组合并成一个有序数组。算法步骤

捕风捉你·2025-01-19 10:08

C++归并排序算法深度解析

本文将详细介绍归并排序算法的实现原理、C++代码实现以及在实际应用中的优化策略。归并排序算法原理归并排

小小的博客·2025-01-19 10:05

在 C# 中的Lambda 表达式

Lambda表达式的语法如下：基本语法(parameters)=>expression_or_statement_blockparameters:参数列表，可以省略类型，编译器会根据上下文推断。

艾米理·2025-01-19 10:04

深入探讨JavaScript的弱引用机制：WeakRef、WeakSet与WeakMap的应用潜力

JavaScript在处理内存管理和对象引用时，弱引用机制在性能优化和内存泄漏防范方面展现了其独特的优势。

Light60·2025-01-19 10:03

深度强化学习(DRL)原理与代码实战案例讲解

符号主义AI试图通过逻辑和符号系统来模拟人类的思维过程，而连接主义AI则侧重于构建类似于人脑神经网络的结构，通过大量数据进行训练，从而实现智能。

AI大模型应用之禅·2025-01-19 09:27

深度剖析 DeepSeek V3 技术报告：架构创新与卓越性能表现

本文将通过对官方发布的DeepSeekV3技术报告的深入解析，从多个维度剖析DeepSeekV3如何通过先进的技术手段，在保持性能卓越的同时优化计算和内存开销。

微凉的衣柜·2025-01-19 09:27

全面解读 Databricks：从架构、引擎到优化策略

本文将深入介绍Databricks的平台概念、架构特点、优化机制、功能特性

克里斯蒂亚诺罗纳尔多阿维罗·2025-01-19 09:27

神经网络常见操作（卷积）输入输出

卷积dim=d的tensor可以进行torch.nn.Convnd(in_channels,out_channels),其中n=d-1,d-2对于torch.nn.Convnd(in_channels,out_channels)，改变的是tensor的倒数n+1维的大小全连接使用torch.nn.Linear(in_features,out_features,bias)实现Y=XWT+b,其中X的

被放养的研究生·2025-01-19 09:54

Zookeeper 配置文件：核心参数优化与实操指南

文章目录一、核心参数优化详解1.1tickTime：Client-Server通信心跳时间1.2initLimit：Leader-Follower初始通信时限1.3syncLimit：Leader-Follower

磐基Stack专业服务团队·2025-01-19 08:13

通过什么机制进行优化的？

文章目录纯内存操作高效的数据结构非阻塞I/O与多路复用技术（网络I/O优化）非CPU密集型任务单线程的优势单线程的劣势redis6.0引入多线程后台线程的优化总结更多相关内容可查看Redis的瓶颈在于内存和网络带宽纯内存操作

来一杯龙舌兰·2025-01-19 07:07

单层感知机----或门实现

初始化定义权重、偏置、学习率4.前向传播定义5.训练过程(更新权重和偏置)6.训练模型一、前言—感知机感知机（Perceptron）模型是由美国心理学家弗兰克罗森布拉特于1957年提出的一种具有单层计算单元的神经网络

翔翔子1号·2025-01-19 06:30

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