计算成本第13页

sklearn（5）—— 降维算法

说开来我们不断提到一些语言，比如说：随机森林是通过随机抽取特征来建树，以避免高维计算；再比如说，sklearn中导入特征矩阵，必须是至少二维；在特征工程中，还特地提到了，特征选择的目的是通过降维来降低算法的计算成本

帆_5021·2020-07-31 13:57

会计知识基本概念

七种会计核算方法：经济业务事项发生时，首先要取得或填制会计凭证并加以审核；然后，按照设置的会计科目，运用复式记账来登记账簿；对于生产经营过程中发生的各项费用，应当进行归集并按一定的对象定期计算成本；同时

comwjnweyl4433·2020-07-30 08:42

RA-UNet阅读笔记

现在，2D和3D的卷积神经网络在医生图像分割任务中变得很流行，但是3D的卷积神经网络计算成本太高。因此本文提出一

Vincent8514·2020-07-30 05:42

H-DenseUNet: Hybrid Densely Connected UNet for Liver and Tumor Segmentation From CT Volumes

**然而，二维卷积不能充分利用三维空间信息，而三维卷积计算成本高，GPU内存消耗大。**为了解决这些问题，我们提出了一种新的混合密集连接的UNet(H-DenseU

artyourtimes·2020-07-29 22:04

启发式算法（Heuristic Algorithm）

启发式算法（HeuristicAlgorithm）有不同的定义：一种定义为，一个基于直观或经验的构造的算法，对优化问题的实例能给出可接受的计算成本（计算时间、占用空间等）内，给出一个近似最优解，该近似解于真实最优解的偏离程度不一定可以事先预计

tea_year·2020-07-29 02:10

启发式算法（Heuristic Algorithm）

启发式算法（HeuristicAlgorithm）有不同的定义：一种定义为，一个基于直观或经验的构造的算法，对优化问题的实例能给出可接受的计算成本（计算时间、占用空间等）内，给出一个近似最优解，该近似解于真实最优解的偏离程度不一定可以事先预计

weixin_34019144·2020-07-28 18:29

2019CVPR之ReID：Distilled Person Re-identification Towards a More Scalable System

DistilledPersonRe-identificationTowardsaMoreScalableSystem当前的问题及概述：目前RGB-RGBReID包含3个问题：(1)通过减少标签量来降低标签成本;(2)通过重用现有知识来降低扩展成本;(3)通过使用轻量级模型来降低测试计算成本

matlabLKL·2020-07-28 09:47

启发式算法和A*

启发式算法一种定义为，一个基于直观和经验的构造的算法，对优化问题的实例能给出可接受的计算成本（计算时间，占用空间等）内，给出一个近似最优解，该近似解于真实最优解的偏离程度不一定可以事先预计另一种定义为，

DJ丶丶·2020-07-28 05:32

一文读懂VargFacenet

该网络在减少计算成本和参数的条件下，实现了大规模人脸识别。作者根据具体识别任务设计了Normalblock，down-samplingblock，Headsett

小小小绿叶·2020-07-28 02:31

以太坊创始人Vitalik Buterin——在18年末的一些感悟

1行业理解1/区块链不是为了削减计算成本（对比中心化的服务器），区块链通过增加计算成本的形式产生效率牺牲，以此实现降低社会成本的愿景。

kidddfu·2020-07-28 01:46

PyTorch 模型推理，提速同时降低成本，这到底怎么做到的？

对于使用PyTorch等框架的深度学习应用程序，推理成本占计算成本的90%。由于深度学习模型需要不同数量的GPU、CPU和内存资源，为推理选择适当的实例有难度。

AWS_AI开发者社区·2020-07-27 17:46

沉没成本

这里要补充一点，计算成本时不能光考虑货币成本，阳光，安静，清新空气，心情都是成本的一部分。第二点，成本既然是放弃了的最大代价，那

阳光氧气_2950·2020-07-27 12:56

SAP案例教程CO成本会计前台操作

（单个产品）标记和释放产品标准成本（单个产品）成本月结操作工单相关操作查询在制工单（部分交货）技术性关闭在制工单显示单个工单成本显示直接生产成本中心报表显示间接生产成本中心报表运行分配循环成本中心差异计算成本中心的分割实际作业价格计算工单实际作业成本重估显示工单成本维护在制品结算期间在制品计算差异计算工单结算创建成本要素

erplabs·2020-07-15 22:31

工程中常用的特征选择方法

（1）降低维度，选择重要的特征，避免维度灾难，降低计算成本（2）去除不相关的冗余特征（噪声）来降低学习的难度，去除噪声的干扰，留下关键因素，提高预测精度（3）获得更多有物理意义的，有价值的特征不同模型有不同的特征适用类型

xia_mi123·2020-07-15 10:12

完美定价法学习（自建博客迁移）

完美定价法决定策略利润最大化提高市场占有率打击竞争对手锁定客户（比拼服务）客户需求是什么价值取向是什么客户的价格敏感度是什么锁定高端还是中低端客户计算成本（高端控制导向，低段控制成本）资源配置生产分销和管理等方面的成本盈亏平衡点分析竞争

swordinheart·2020-07-14 23:07

sklearn实战-----4.降维算法PCA和SVD

我们不断提到一些语言，比如说：随机森林是通过随机抽取特征来建树，以避免高维计算；再比如说，sklearn中导入特征矩阵，必须是至少二维；上周我们讲解特征工程，还特地提到了，特征选择的目的是通过降维来降低算法的计算成本

少奶奶的猪·2020-07-14 20:43

Eigen - Block operations

而且，Eigen表示这部分操作不会产生额外的计算成本。Usingblockoperations块操作没有太多的东西可讲，就是从矩阵和数组提取某

_mylord·2020-07-14 15:34

mysql主键自增方案哪种好

缺点是应用的计算成本较大，且GUID的长度比较长，占用数据库存储空间较大，涉及到应用的开发。说明：主要优势是简单，缺点是浪费存储空间。2、

iteye_19499·2020-07-14 12:53

青云的弹性计算

一、套餐选择因为没有包小时包年这种选择，所以无需计算弹性计算成本划算了，所以直接对比套餐好了，总价格也会列出来了供公有云之间比价。

ak47mig·2020-07-14 07:57

翻译PVANET: Deep but Lightweight Neural Networks for Real-time Object Detection

摘要：本文介绍了如何通过适应和结合最近的技术创新，最大限度地降低计算成本，从而实现多类别对象检测任务中的最新精度。

qq_38288757·2020-07-13 11:54

经典的CNN模型

，残差网络）2.1.1捷径连接（shortcutconnections）2.2Inception网络（GoogleNet）2.2.1Inception网络基本思想2.2.2使用1*1的filter减少计算成本

李豪呀·2020-07-12 12:56

R语言实现拟合神经网络; 神经网络包

神经网络并不总是流行，部分原因是它们在某些情况下仍然存在计算成本高昂，部分原因是与支持向量机（SVM）等简单方法相比，它们似乎没有产生更好的结果。然而，神经网络再一次引起了人们的注意并变得流行起来。

weixin_33716154·2020-07-12 07:11

3-D Quasi-Recurrent Neural Network for Hyperspectral Image Denoising

此外，作者还引入了交替方向结构，以消除单向的因果关系，并且无需额外的计算成本。2.方法介绍2.1.QRU3DQRU3D块的结构如上图所示，包含两个主要步骤：3D卷积和近似循环池化。

seniusen·2020-07-11 22:04

Tensorflow2.0 DenseNet实现图片分类（猫狗大战）

这一特点使DenseNet在参数和计算成本更少的

姚先生97·2020-07-11 18:59

离线计算成本节省的神兵利器

本文将介绍如何使用弹性计算节省企业离线计算成本。背景对于目前创业成长型的企业来说，离线计算已经必不可少了，通过离线计算我们可以生成复杂的业务报表，通过离线计算我们也能精

猫耳呀·2020-07-10 08:22

Linux实战教学笔记46：NoSQL数据库之redis持久化存储（二）

关于key的几条规则：太长的键值不是个好主意，例如1024字节的键值就不是个好主意，不仅因为消耗内存，而且在数据中查找这类键值的计算成本很高。太短的键值通常也不是好主意，如果你要用“u:

weixin_33912453·2020-07-10 07:28

华夏银行新核心系统

原因是双方系统无法对接——德方要求系统必须具有参数化设置功能，即可以根据不同的客户需求自动配置产品、对产品定价、计算成本、匹配风险资源

iteye_6228·2020-07-09 17:43

特征选择—过滤法(Filter)、嵌入法(Embedded)和包装法(Wrapper)

一、过滤法（Filter）目的：在维持算法表现的前提下，帮助算法们降低计算成本特点：独立操作，不与后续分类（或者回归）模型相关过程：目标对象：需要遍历特征或升维的算法。

一弦-sring·2020-07-08 20:51

读书笔记——阿里数据中台(第二篇：OneData体系2)

核心思想是将存储和计算成本与数据的价值挂钩，形成数据资产的概念。简单的理解可以使价值/成本。本章的介绍方式还是先讲问题，再讲方法。本人公司也是在业务发展速度较快期，数据成本问题非常突出。

xipenfei·2020-07-08 20:36

吴恩达 Deep Learning assignment2_2

构建学习算法的通用架构，包括：初始化参数计算成本函数及其梯度使用优化算法（梯度下降）按正确的顺序将上述所有三个函数收集到主模型函数中。1-Packages首先，认识一

Annnnnm·2020-07-08 20:47

时间大于金钱2

当我们把主要的注意力放在金钱上时，也许我们就失去了整个宏观的计算成本和收益的视角，不知不觉就掉坑里了！

翼歌歌的诗·2020-07-07 21:31

LDA(Linear Discriminant Analysis)

目标是将数据集投影到具有良好类可分性的较低维空间上，以避免过度拟合（“维数灾难”）并降低计算成本。

枫叶千言·2020-07-07 21:53

论文阅读（7）：VarGFaceNet: An Efficient Variable Group Convolutional Neural Network for Lightweight FR

AnEfficientVariableGroupConvolutionNeuralNetworkforLightweightFaceRecognition代码链接：GitHub/zma-c-137/VarGFaceNet一、问题与挑战人脸识别被广泛应用于监控、商场以及生物领域，但时由于大量的identity需要被分类，在计算成本有限的移动设备或嵌入式系统上实现人脸

ljwherry·2020-07-07 14:33

Sampled Training and Node Inheritance for Fast Evolutionary Neural Architecture Search

但是，由于进化优化中通常需要进行大量的性能评估，并且训练深度神经网络本身的计算量很大，因此ENAS承受着极高的计算成本。为了解决这个问题，本文提出了一种基于有向无环图的快速ENAS进

hanlinger_·2020-07-07 09:59

浅谈Python设计模式 - 代理模式

二、把一个计算成本较高的对象的创建过程延迟到用户首次真正使用它的时候才进行。以上的情况就可以使

an999999·2020-07-07 03:51

Serverless Kubernetes入门：对kubernetes做减法

在线应用，AI等，然而由于其通用性和复杂性，管理一个kubernetes集群对于很多用户而言还是充满挑战的，主要体现在：学习成本高；集群运维管理成本高，包括节点管理、容量规划，以及各种节点异常问题的定位；计算成本在很多场景中没有达到最优

zhaowei121·2020-07-06 12:44

操作系统之内存管理

所有的付出和创造都是需要牺牲的，为了减少内存的碎片，可能就需要增加寄存器和CPU的计算成本。

地表最强赵先生·2020-07-06 12:17

如何给深度学习加速——模型压缩、推理加速

深度学习模型往往受到端计算力的限制，无法很好的部署在移动端或无法降低端的计算成本。例如自动驾驶的模型就过于巨大，而且往往是很多模型并行，所以一般会用一些加速的方法来降低推算的计算力要求。

ygfrancois·2020-07-06 10:10

ArcFace 论文大颗粒粗读笔记（四）

当训练数据中有数百万个身份时，建议的ArcFace面临巨大的训练困难，例如即使在过高的水平上，GPU内存消耗过多，计算成本也很高。在我们的实现3中，我们采用了并行加速策略[44]来缓解此问题。

WeChat_007·2020-07-06 02:48

工作量单位-人月、人日、人时详解

人月是工作量的计量单位，是项目所有参与者工作时长的累计，是最为方便计算成本的数据。是项目管理中常用的概念。

weixin_33831196·2020-07-05 23:06

基于Kinect的人体三维姿势实时识别方法研究

摘要:针对传统的二维图片姿势识别算法计算成本高、实时性不强的问题，本文提出了一种基于三维的人体动作实时识别的方法。

万能的钢铁直男王梦鸽·2020-07-05 07:34

Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming

liuzhuang13/slimming第三方代码（PyTorch实现）：https://github.com/foolwood/pytorch-slimming摘要在许多现实应用中，深度神经网络的部署由于其高额的计算成本变得很困难

月臻·2020-07-04 17:34

应用10秒部署、成本降低50% 阿里云serverless容器改写云计算极限

在将应用部署时间从以天计缩短到以小时计后，云计算正进入秒计时代：阿里云推出的最新计算形态Serverless容器服务改写了云计算极限，单实例启动时间为创世界纪录的10秒，1分钟可弹出1000实例，这使按需按秒计费成为现实，在云计算大大降低计算成本的基础上

CSDN资讯·2020-07-04 13:49

数据挖掘过程模型研究

1.摘要近几年，数据挖掘及大数据处理技术得到了空前的发展，这得益于数据量的快速增长、存储及计算成本的降低以及相关技术的进步。

船长阿城·2020-07-04 12:44

模型剪枝学习笔记 --- Channel Pruning via Optimal Thresholding

摘要结构化剪枝，特别是通道剪枝(channelpruning)，被广泛用于降低计算成本和与现成的硬件设备的兼容性。在现有作品中，通常使用预定义的全局阈值或从

梦坠凡尘·2020-07-04 12:21

21组-Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision阅读笔记

虽然增加的模型尺寸和计算成本倾向于转化为大多数任务的即时质量增益（只要为训练提供了足够的标记数据），但计算效率和较低的参数数量仍然是各种用例的可行因素，例如移动视觉和大数据场景。

昊_293c·2020-07-04 08:53

Learning Policies for Adaptive Tracking with Deep Feature Cascade 阅读笔记

减少计算成本介绍性能与准确性的要求，深度学习方法受限于前向计算的负载，网络不能太深。观察：跟踪的复杂性因不同帧而异。外观大变使用最后一层特征代价更高，而区分明显不同的目标，浅层就足够精准定位。

CsdnWujinming·2020-07-04 05:28

【下载】6 篇论文，6 种最前沿剪枝算法

这是一种模型优化技术，它删除权重张量中不必要的值，从而使得压缩后的神经网络运行速度更快，网络训练过程中的计算成本也有所降低。在将模型部署到手机等边缘设备上时，剪枝的作用更加明显现。

机器学习算法与Python学习-公众号·2020-07-04 01:27

python3 Fisher线性判别分析(LDA)(含详细推导和代码）

其目标是将数据集投影到具有良好的类可分性的低维空间中，以避免过度拟合（维数过多）并降低计算成本，如将一个特征空间(一个数据集n维样本)投射到一个更小的子空间k(其中k≤n-1)上，同时维护类区分信息。

mengjizhiyou·2020-07-02 12:06

python设计模式之代理模

延迟初始化是另一个案例：我们想要把一个计算成本较高的对象的创建过程延迟到用户首次真正使用它时才进行。这类操作

JonnyJiang-zh·2020-07-02 11:00

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