计算成本

数据仓库-数据模型建设方法总结（全）

数据模型方法，以便在性能、成本、效率之间取得最佳平衡成本：良好的数据模型能极大地减少不必要的数据冗余，也能实现计算结果复用，极大地降低大数据系统中的存储和计算成本。
Shaw_Bigdata·2023-03-29 08:16

阿里大数据之路：数据模型篇大总结

数据模型方法，以便在性能、成本、效率之间取得最佳平衡成本：良好的数据模型能极大地减少不必要的数据冗余，也能实现计算结果复用，极大地降低大数据系统中的存储和计算成本。
王知无(import_bigdata)·2023-03-29 04:29

伤痛，从另一个角度看世界（中）

怪诞行为学Ⅳ你是如何计算生活成本对于很多人来说，大多数的时间都被分隔为生活和工作，那么你是如何计算成本的呢？工作可以按照老板给你发的工资计算，那生活呢？
热心市民小蔡·2023-03-26 05:41

安利一个开源的选择基金辅助程序

辅助程序开发的背景大家都知道，购买普通场外基金要在下午3点之前购买，就会以当天净值计算成本。我习惯在14点30左右去天天基金网查看某只基金的实时净值以此来做决策是否买入这只基金。
大牛果果·2023-03-25 05:38

pytorch计算模型算力与参数大小

它还可以计算参数的数量和打印给定网络的每层计算成本。
西瓜撞树上了·2023-03-21 17:23

生命计划

生命计划是值得我们用一生去完成，并不会计算成本，是长久而持续的，动力来自内心，是自我的确认。生活计划，是一定要计算成本得
趣生活轻创业·2023-03-21 13:59

用老板的思维来计算成本：外包

如果高职位的人都是配置了秘书助理，也就是请人来帮助自己做事，以此来让自己产生更高的收益。那么作为普通人是否可以外包自己的工作呢？让自己的时间去做更有价值的事情呢？当然可以。那这里就会涉及到外包，一般来说，如果要外包：一种是，自己搞不定，必须请人，就算费用很高也没办法。比如说专业的事情需要专业的人来做。还有就是，自己做不划算，不如请人。比如说请钟点工等。这里我们就需要考虑一个成本的核算。作为企业，比
会笔迹分析的亲子教练陈琳·2023-03-20 05:57

【论文简述及翻译】RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching（3DV 2021）

、论文简述1.第一作者：LahavLipson2.发表年份：20213.发表期刊：3DV，Bestpaper4.关键词：立体匹配、端到端训练、迭代优化、GRU5.探索动机：立体中的3D卷积处理代价体的计算成本很高
华科附小第一名·2023-03-16 07:59

你的思维是什么？

3、会计思维：计算成本和收益，关注利润指标。简单来说，把这几个思维套在一起就是，知道一件事大概率能赚钱，并且把这件事做到最好，最大化自己的收益。把困难看成挑战，越挫越勇，这说起来容易，做起来难。
遇见君·2023-03-14 10:41

7.阿里大数据——大数据建模

成本：良好的数据模型能极大地减少不必要的数据冗余，也能实现计算结果服用，极大地降低大数据系统中的存储和计算成本。效率：良好的数据模型能极大地改善用户使用数据的体验，提高
路小漫·2023-03-12 02:47

博客园转载

启发式算法（HeuristicAlgorithm）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
呼吸秋千_6e9c·2023-03-12 00:10

【自监督论文阅读笔记】Efficient Visual Pretraining with Contrastive Detection

然而，这些性能提升是以巨大的计算成本为代价的，最先进的方法需要比监督预训练多一个数量级的计算量。
YoooooL_·2023-03-09 10:28

火山引擎DataLeap帮助这款产品3个月降低计算成本20%

通过使用火山引擎DataLeap的数据治理能力，3个月时间将计算成本大幅缩减20%。
·2023-02-23 16:20

机器学习-集成学习LightGBM

LightGBM结合使用基于梯度的单边采样（GOSS）和独占特征捆绑（EFB）来降低计算成本并提高模型的准确性。LightGBM支持各种目标函数，可用于回归和分类问题。
·2023-02-21 10:49

[论文笔记] SPECTRAL NORMALIZATION FOR GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS

层进行改进，提出spectralnormalization（SN-GAN），以提高Discriminator的训练稳定度；优点：1、Lipschitz常数是唯一需要进行调节的超参；2、实现简单，额外的计算成本很低
hellopipu·2023-02-16 21:44

1/200 Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming

Keywords：networkslimming,Sparsifying,ChannelPruning,Fine-tuning针对问题及解决方案：针对深度神经网络在实际应用中的部署很大程度上受到高计算成本的阻碍的问题
一定向着光的方向·2023-02-07 09:19

云原生场景下实现编译加速

在云原生场景下，不存在本地宿主机编译代码、构建镜像时缓存的作用，大大延长了流水线运行时间，浪费很多不必要的时间、网络和计算成本。在许多流水线场景中，同一条流水线的多次执
京东云开发者·2023-02-06 10:29

【论文翻译】【剪枝】Pruning filters for efficient convnets修剪滤波以实现高效卷积网络

然而，基于大小的权重修剪减少了来自全连接层的大量参数，并且由于修剪后的网络中的不规则稀疏性，可能不能充分降低卷积层中的计算成本。
weixin_50862344·2023-02-05 23:06

【论文阅读】【剪枝】Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming

摘要深度卷积神经网络（CNN）在许多实际应用中的部署在很大程度上受到其高计算成本的阻碍。
weixin_50862344·2023-02-05 23:33

从0开始学大数据-数据仓库建模

成本：良好的数据模型能极大地减少不必要的数据冗余，也能实现计算结果复用，极大的降低大数据系统中的存储和计算成本。效率：良好的数据模型能极大地改善用户使用数据的体验，
可樂呀·2023-02-04 17:19

1x1卷积、Inception网络、

目录1.1x1卷积(1x1convolution)又称网络中的网络(networkinnetwork)池化层只能压缩图像的宽和高，1x1卷积能压缩通道数量，减少计算成本。
劳埃德·福杰·2023-02-03 08:53

KD：Distilling the Knowledge in a Neural Network 原理与代码解析

：https://github.com/megvii-research/mdistiller/blob/master/configs/cifar100/kd.yaml存在的问题训练阶段，我们可以不考虑计算成本和训练时间
00000cj·2023-02-03 02:04

云原生场景下实现编译加速

在云原生场景下，不存在本地宿主机编译代码、构建镜像时缓存的作用，大大延长了流水线运行时间，浪费很多不必要的时间、网络和计算成本。在许多流水线场景中，同一条流水线的多次执
·2023-02-02 12:54

纠结

内心还是会有些纠结，该怎么做合适，这样还是那样，以前很讨厌自己这样，可是现在也要理解自己这样的思想，因为做任何事情需要考虑利弊，坐下来计算成本，代价，日后更容易能够接受后果。
秋子的追寻·2023-01-31 20:40

拥有不是资产，善用才是

学财务的人最擅长的是计算成本，今天来算一算衣柜里衣服的成本。
铃铛的美丽天空·2023-01-30 19:30

transformer库使用

使用预训练模型可以降低计算成本，以及节省从头开始训练模型的时间。这些模型可用于不同模态的任务，文本：文本分类、信息抽取、问答系统、文本摘要、机器翻译和文本生成。图像：图像分类、目标检
big_matster·2023-01-30 18:33

降维

爆炸数据带来维度灾的同时，也带来高昂的计算成本。有效缩减冗余维度成为大幅减小运算规模，提高效率的关键之一。PCA、LDA、RS等，甚至在过程中还可以用AutoEncoder。
早睡早起2019·2023-01-29 05:33

阅读笔记（Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data）

同时，计算成本和通信开销如何保证？联邦学习（联合学习）的提
你看见的我·2023-01-28 20:12

优秀人的品质

最近在看一部电视剧「都挺好」，里面的苏家长子苏明哲印象深刻，对于一位斯坦福名校毕业的计算机高材生本应该是对生活充满睿智，但实际是古板，清高，拉不下身段，不面对现实，一腔热血理想，不计算成本，传统思想严重
亚细亚之光·2023-01-28 11:17

计算机视觉论文速递（十）ViT-LSLA：超越Swin的Light Self-Limited-Attention

Transformer在广泛的视觉任务中表现出了竞争性的表现，而全局自注意力的计算成本非常高。许多方法将注意力范围限制在局部窗口内，以降低计算复杂性。
AiCharm·2023-01-28 10:43

初学者之路——————图像预处理

在图像分析前，对于图像进行预处理，不仅可以降低计算成本，也可以极大改善分析结果的性能。一般对图像预处理时，彩色图像由于内存占用大，往往会进行灰度化，降低运算成本。
MapleCL·2023-01-26 10:38

R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化

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，最近神经网络变得流行起来。
拓端研究室TRL·2023-01-25 23:35

难以置信的目标检测小妙招：多训练几个epochs，平均一下就能获得更好的模型...

今天要跟大家介绍一篇新文章SWAObjectDetection,可能是最简单、计算成本最低、动手成本最低的。同样的，这篇文章全文无公式、无算
小白学视觉·2023-01-25 09:25

谷歌、DeepMind强强联手再发布Dreamer：性能远超“前辈”PlaNet

然而，该智能体依旧受到无效或计算成本高昂的规划机制的局限性。现在，谷歌、DeepMind再度强强联手推出了同为基于模型的强化学习智能体Dreamer，
喜欢打酱油的老鸟·2023-01-22 00:47

吴恩达深度学习第一课第四周编程作业（1）

层神经网络练习1-初始化参数3.2-L层神经网络练习2-初始化参数4-正向传播模块4.1-线性向前练习3-线性向前4.2-正向线性激活4.3-L层模型练习5-L_model_forward5-成本函数练习6-计算成本
tqh267·2023-01-21 09:00

论文翻译|强化学习的神经组合优化

尽管计算成本很高，但无需太多工程和启发式设计，神经组
小龙·2023-01-18 23:25

博弈论在自动驾驶方向的应用（Ⅰ）：变道决策的综述

然而，这种方法会产生巨大的计算成本，并检查所有可能的轨迹。一个有用的建议是，只有在
Leo_Mh·2023-01-17 16:59

DARPA“量化物理系统的不确定性”项目取得重大进展

为了降低计算成本，研究人员经常使用简化模型，但这些模型包含诸多不确定因素，这些不确定性因素
Karman_M·2023-01-17 13:50

A composite neural network that learns from multi-fidelitydata: Application to function approximati

通常，复杂物理系统的优化需要大量的高保真数据集，这可能会导致计算成本过高。另一方面，不充分的高保
RrS_G·2023-01-16 16:27

【论文笔记_在线蒸馏、GAN】Online Multi-Granularity Distillation for GAN Compression

摘要生成性对抗网络（GAN）在生成优秀图像方面取得了巨大的成功，但是，由于计算成本高，内存使用量大，在资源有限的设备上部署GAN非常困难。
乱搭巴士·2023-01-16 11:04

CSPNet 论文学习

本文从网络结构的角度出发，提出了跨阶段局部网络（CSPNet），缓解之前的方法对高计算成本的依赖。作者认为，网络优化过程中存在大量重复的梯度信息。
calvinpaean·2023-01-16 09:36

论文阅读——ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks

EfficientChannelAttentionforDeepConvolutionalNeuralNetworks改进版通道注意力fromCVPR2020期末结束，开始投入论文和实验的海洋摘要：通道注意力有效提升了CNN的性能，但是随着一系列复杂注意力模块的提出不可避免增加了计算成本
黄小米吖·2023-01-16 08:46

TOWARDS FASTER AND STABILIZED GAN TRAININGFOR HIGH-FIDELITY FEW-SHOT IMAGE SYNTHESIS

本文研究了最小计算成本的GAN图像合成任务。2.展示实验效果我们提出了一个轻量级的GAN结构，在102
流星雨阿迪·2023-01-15 12:07

初学者之路———————yolo补充

yolo的基础策略是“分而治之”，这种策略在对于单图像大中目标识别具有很大优势，但是对于小目标检测就存在问题，增加分类的规模势必带来计算成本的提升而且不容易进行合理的划分。
MapleCL·2023-01-15 11:50

AB3DMOT: A Baseline for 3D Multi-Object Tracking and New Evaluation Metrics

最近的工作重点是开发精确的系统，对计算成本和系统的复杂性不太重视。相比之下，这项工作提出了一个简单的实时3DMOT系统，具有很强的性能。我们的系统首先从LiDAR点云中获得三维检测。
爱投资的偏执狂·2023-01-13 15:02

Python设计模式：代理模式

典型案例1.使用私有网络或云搭建一个分布式系统2.过早创建计算成本较高的
生活就是屁颠屁颠的过·2023-01-13 13:01

【论文精读】MVSTER

然而，以前的方法利用额外的网络来学习2D信息作为融合线索，未充分利用3D空间相关性并带来额外的计算成本。因此，提出了MVSTER，它利用所提出的对极Transforme
YuhsiHu·2023-01-09 10:27

经典神经网络 -- DenseNet : 设计原理与pytorch实现

但是它建立的是前面所有层与后面层的密集连接（denseconnection）DenseNet的一大特色是通过特征在channel上的连接来实现特征重用（featurereuse）DenseNet在参数和计算成本更少的情形下实现比
红颜如霜·2023-01-09 07:10

深度学习笔记（二） 浅层神经网络详细实现（含代码）

简单的引入简单的神经网络示意图如下：其中的每个节点都做着和logistic回归类似的工作，只不过仅输出层计算成本每一层其实就是把前一层输入的特征向量进行预测，并把这些每个节点的预测值作为新的特征向量来传给下一层
Vonct·2023-01-08 09:15

论文翻译 || 模型剪枝(1)—— PRUNING FILTERS FOR EFFICIENT CONVNETS

然而，基于大小的权重剪枝从完全连通的层中减少了大量的参数，由于剪枝后的网络具有不规则的稀疏性，可能不能充分降低卷积层的计算成本。
magic_ll·2023-01-06 14:06
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