Scaling

国民级应用：微信是如何防止崩溃的？

本文邀请到了腾讯WXG后开开发工程师alexccdong以微信2018年发表于Socc会议上的文章《OverloadControlforScalingWechatMicroservices》为基础，介绍微信大规模微服务的过载保护策略
·2023-01-21 12:07

通俗理解Platt scaling/Platt缩放/普拉特缩放

一、引言最近在读论文的时候接触到Plattscaling，有点不理解这个概念。然后好奇心比较重，就看了一些科普，并追根溯源调查了一下Plattscaling。最终搞懂了这个概念，写个博客记录一下。
飞机火车巴雷特·2023-01-21 10:33

深度学习-EfficientNet算法总结

文章：EfficientNet:RethinkingModelScalingforConvolutionalNeuralNetworks（ICML2019）论文链接：https://arxiv.org/
AI研习图书馆·2023-01-19 15:16

数据预处理-标准化/归一化

数据预处理-标准化/归一化min-max标准化Z-score标准化方法线性函数标准化小数定标（decimalscaling）标准化非线性归一化数据预处理标准化：将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间
无知书童·2023-01-19 06:12

svm分类代码_将支持向量机应用于分类和回归

需要注意的一件重要事情是SVM对scaling很敏感。因此在应用SVM之前需要进行scaling以获得更好的结果。硬间隔和软间隔分类在硬间隔
weixin_39858298·2023-01-18 21:07

Code for VeLO 2: Training Versatile Learned Optimizers by Scaling Up

CodeforVeLO2:TrainingVersatileLearnedOptimizersbyScalingUp上一篇文章已经介绍了怎么训练一个MLP网络，这篇文章将介绍一下怎么用VeLO训练resnets
文三路张同学·2023-01-18 10:50

标准化和归一化概念澄清与梳理

标准化和归一化是特征缩放(featurescalingscaling)的主要手段，其核心原理可以简单地理解为：让所有元素先减去同一个数，然后再除以另一个数，在数轴上的效果就是：先将数据集整体平移到有某个位置
Laurence Geng·2023-01-18 09:55

EfficientNet-B0详解

转载请注明EfficientNets是谷歌大脑的工程师谭明星和首席科学家QuocV.Le在论文《EfficientNet:RethinkingModelScalingforConvolutionalNeuralNetworks
JaciusCV·2023-01-18 08:30

win11 wslg 如何显示缩放125%？ 【wsl】【gui】【分辨率】

参考:wslgHiDPIScalingHiDPI-ArchLi
mlshenhua·2023-01-18 03:10

An Overview of Signal Processing Techniques forRIS/IRS-aided Wireless Systems学习

关于其中的第二部分RIS辅助的信道估计的介绍：RIS辅助信道估计中的scalingambiguityissue。
快把我骂醒·2023-01-18 01:05

Dpi缩放问题

参考资料：关于Windows高DPI的一些简单总结_daiafei-CSDN博客windows-HowtousemanifesttocontroldisableDPIscalingandcompatibility-StackOverflowImprovingthehigh-DPIexperiencei
赵海洋·2023-01-17 17:47

An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale——ViT

Fine-TuningandHigherResolution（微调和高分辨率）实验Setup（实验设置）ComparisontoStateofTheArtPre-trainingdatarequirementsScalingStudy
AcceptGo·2023-01-15 18:43

图像处理之图像变换（放缩、平移、旋转、仿射变换、透视变换）

目录1、放大缩小图像（Scaling）2、平移图像（translation）3、旋转图像（rotation）4、仿射变换（AffineTransformation）5、透视变换（PerspectiveTransformation
手口一斤·2023-01-14 17:52

英雄互娱 —— 提升 300% ！一次性能优化实战记录

为了让服务更好的应对突增并发请求压力，客户尝试通过把应用服务容器化部署，能通过HPA（HorizontalPodAutoscaling）的功能，快速弹性自动扩容应用副本数来提高承载能力。
·2023-01-13 18:38

特征缩放feature scaling（吴恩达版详解）

前言最近在学习吴恩达的深度学习，对于特征缩放的知识点很是困惑，不明白为什么它会加快收敛速度，在网上看大佬们的解答，大佬们也都是给了两个对比图之后就把这个问题带过去了，于是我认认真真，反复看了吴恩达的optinallab中关于特征缩放的detail。终于明白了其中的原理，将其记录在我的博客中，方便我忘记时回来查看。为什么要采用特征缩放？在说明为什么要采用特征缩放前，我们先阐明应该什么时候采用特征缩放
ひゅがひなた·2023-01-13 09:15

容器服务与达摩院合作 AHPA 获 AAAI 2023 IAAI人工智能创新应用奖

作者：阿里云容器服务近日，阿里云容器服务ACK与达摩院数据决策团队合作的论文《AHPA:AdaptiveHorizontalPodAutoscalingSystemsonAlibabaCloudContainerServiceforKubernetes
·2023-01-12 01:53

国民级应用：微信是如何防止崩溃的？

本文邀请到了腾讯WXG后开开发工程师alexccdong以微信2018年发表于Socc会议上的文章《OverloadControlforScalingWechatMicroservices》为基础，介绍微信大规模微服务的过载保护策略
·2023-01-11 11:39

论文阅读|一阶段的目标检测器EfficientDet

目录论文相关信息介绍RelatedWorkBiFPN连接方式WeightedFeatureFusionEfficientDetEfficientDetArchitectureCompoundScaling
yanghaoplus·2023-01-11 07:19

FLIP：随机屏蔽大部分图像块来扩展CLIP

ScalingLanguage-ImagePre-trainingviaMasking原文：https://arxiv.org/abs/2212.00794作者：YanghaoLi,HaoqiFan,RonghangHu
Valar_Morghulis·2023-01-10 13:46

Batch normalization

Batchnormalization为什么我们需要对特征做featurescaling？一句话解释就是为了让我们求解loss最低值的过程中更加的平稳和缓，容易收敛。
weixin_30437847·2023-01-10 07:40

人群计数cvpr2020注意力机制：Attention Scaling for Crowd Counting

需要了解的相关知识：注意力机制阐述：注意力机制（AttentionMechanism）源于对人类视觉的研究。在认知科学中，由于信息处理的瓶颈，人类会选择性地关注所有信息的一部分，同时忽略其他可见的信息。上述机制通常被称为注意力机制。人类视网膜不同的部位具有不同程度的信息处理能力，即敏锐度（Acuity），只有视网膜中央凹部位具有最强的敏锐度。为了合理利用有限的视觉信息处理资源，人类需要选择视觉区域
Pikunikku·2023-01-10 06:47

OpenStack 企业私有云的若干需求（1）：Nova 虚机支持 GPU

本系列会介绍OpenStack企业私有云的几个需求：自动扩展（Auto-scaling）支持多租户和租户隔离（multi-tenancyandtenancyisolation）混合云（Hybridcloud
陈晨luminous·2023-01-09 22:51

在复杂网络上应用机器学习方法的一般步骤

（Gatherthevector-baseddatasetandpreprocessitaccordingly）数据的预处理一般包括：属性转换（attributetransformation）：缩放（scaling
麦地与诗人·2023-01-09 08:55

ConvNets

ConvNeXtV2的新模型，它显著提高了纯ConvNet在各种识别基准上的性能1ConvNeXtV2：使用MAE协同设计和扩展ConvNets论文名称：ConvNeXtV2:Co-designingandScalingConvNetswithMaskedAutoencoders
whaosoft143·2023-01-06 21:12

报错Attribute Qt::AA_EnableHighDpiScaling must be set before QCoreApplication is created.

一、问题描述：AttributeQt::AA_EnableHighDpiScalingmustbesetbeforeQCoreApplicationiscreated.AttributeQt::AA_EnableHighDpiScalingmustbesetbeforeQCoreApplicationiscreated
Bolero_L·2023-01-06 18:56

Swin Transformer V2 的改进和源码分析

SwinTransformerV2论文地址SwinTransformerV2源码地址对SwinTransformer还不太熟悉的可以先移步到我的SwinTransformer源码分析就如论文标题SwinTransformerV2:ScalingUpCapacityandResolution
那时那月那人·2023-01-06 11:58

ConvNeXt V2学习笔记

ConvNeXtV2学习笔记ConvNeXtV2:Co-designingandScalingConvNetswithMaskedAutoencodersAbstract在改进的架构和更好的表示学习框架的推动下
麻花地·2023-01-06 07:00

ESP 常用的低功耗配置选项解析

通过DFS（dynamicfrequencyscaling，动态调频）可以让系统自动切换工作频率，达到功耗和性能间的平衡。
25March·2023-01-05 23:12

【模型剪枝】|Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming

作用对象：BN层（和不重要的通道）作用方式：imposessparsity-inducedregularizationonthescalingfactors（比例因子）通过对批量归一化（BN）层中的缩放因子强加
rrr2·2023-01-05 09:51

可逆图像缩放 ECCV 2020 ：Invertible Image Rescaling

InvertibleImageRescalinghttps://arxiv.org/pdf/2005.05650.pdfhttps://arxiv.org/pdf/2005.05650.pdfhttps
Phoenixtree_DongZhao·2023-01-04 08:02

ICCV 2021 | 兼顾图像超分辨率、图像再缩放，ETH提出新型统一框架HCFlow，已开源

近年来，归一化流（NormalizingFlow）模型在图像超分辨率（imageSR）[SRFlow,ECCV2020]和图像再缩放（imagerescaling）[IR
AI从入门到实践·2023-01-04 08:31

ECCV2020oral 可逆的图像变换 Invertible Image Rescaling

文章地址：https://arxiv.org/pdf/2005.05650.pdf代码:https://github.com/pkuxmq/Invertible-Image-Rescaling相关解读：
芝麻开花666·2023-01-04 08:01

Invertible Image Rescaling 可逆图像缩放：完美恢复降采样后的高清图片（ECCV 2020 Oral ）

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2005.05650.pdf开源代码：https://github.com/pkuxmq/Invertible-Image-Rescaling（即将开源
nefetaria·2023-01-04 08:00

IRN: Invertible Image Rescaling实验验证

IRN：InvertibleImageRescaling实验验证paper，codeECCV2020，可逆神经网络，将HR经小波变换分解为低频分量和高频分量作为网络的输入，网络生成潜在分布和多个LR图像
ytao_wang·2023-01-04 08:00

fp16和fp32

如图：此过程中的技术：1）Lossscaling：会存在很多梯度在FP16表达范围外，我们为了让其
hi我是大嘴巴·2023-01-03 22:52

sklearn-逻辑回归

linear_model.LogisticRegressionclasssklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty=’l2’,dual=False,tol=0.0001,C=1.0,fit_intercept=True,intercept_scaling
CHEN的小喵·2023-01-02 12:44

为什么是深度神经网络而不是宽度神经网络？增加神经网络的深度相比于增加宽度有哪些优点？

Bengio和LeCun等人的论文《ScalinglearningalgorithmstowardsAI》中提到，如果一个深层结构能够刚刚好解决问题，那么就不可能用一个更浅的同样紧凑的结构来解决，因此要解决复杂的问题
KeEN丶X·2023-01-02 07:03

小结：归一化Normalization（持续更新）

目录0归一化（N）0.1定义0.2标准化0.3中心化特征缩放Rescalin/min-maxscaling/min-maxnormalization/normalizationMeannormalizationZ-scorenormalization
liz_lee·2022-12-31 12:58

【AI实战】最全 TensorFlow 官方模型：计算机视觉、自然语言处理

ModelReference(Paper)ResNetDeepResidualLearningforImageRecognitionResNet-RSRevisitingResNets:ImprovedTrainingandScalingStrategiesEfficientNetEfficientNet
szZack·2022-12-31 10:15

PaLM：大模型的规模探索

原文：PaLM：ScalingLanguageModelingwithPathways作者：∗AakankshaChowdherySharanNarangJacobDevlinMaartenBosma（
u013250861·2022-12-31 08:02

多维尺度MDS案例分析

多维尺度（multidimensionalscaling,MDS），是一种将研究对象之间距离或者不相似度的直观展示，较为典型的研究对象是地理位置，当然也可以是观点、颜色等任意各类实体或抽象概念，比如茶的口味不相似情况
spssau·2022-12-30 19:19

pca python sklearn_Python sklearn.decomposition 模块，KernelPCA() 实例源码 - 编程字典

init__(self,data,input_dimensionality,output_dimensionality,kernel_type='rbf',degree=2,sigma=0,kernel_scaling
蔓誅裟華·2022-12-30 04:00

ECCV2020超分辨率方向论文整理笔记

ECCV2020超分方向有24篇，涉及图像超分辨率的有8篇，本文只介绍其中的6篇，还有一篇是研究图像放大但也涉及图像超分方向(InvertibleImageRescaling)，
ytao_wang·2022-12-29 17:08

论文阅读：Spatial Transformer Networks

2.1LocalisationNetwork2.2ParameterisedSamplingGrid3模型效果参考资料1概述CNN的机理使得CNN在处理图像时可以做到transitioninvariant，却没法做到scalinginvariant
zjuPeco·2022-12-29 15:32

2.Spatial Transformer Layer（李宏毅）

1.1简介CNN并不存在几个特性：1.Scaling的特性，filtersize尺寸固定的情况下，大只狗与小只狗的形状并没有办法自动缩放辨识。
千里足行，始于足下·2022-12-29 15:00

李宏毅机器学习（四）Spatial Transformer Layer

前情提要CNNisnotinvarianttoscalingandrotation；CNN对缩放和旋转不是不变的；也就是说CNN是变化的，不具有旋转和缩放不变性；因为如果你将某个小狗缩放到一张图片的小部分或者是将
追赶早晨·2022-12-29 15:25

【深度学习】03-04-Spatial Transformer Layer（选修）-李宏毅老师21&22深度学习课程笔记

1卷积2池化CNN并不是完全transitioninvariantCNN有不完全transitioninvariant无scalinginvariant无rotationinvariantSpatialTransformerLayerSTL
暖焱·2022-12-29 15:21

深度学习 归一化

2归一化的方法2.1线性函数归一化（Min-MaxScaling）线性函数归一化（Min-MaxScaling），它对原始数据进行线性变换，使结果映射到[
李晋益·2022-12-28 22:38

深度学习——以花朵识别为例，分析构造神经网络时用到的各个类构造函数（Dense、Conv2D、Flatten等）

layers.MaxPooling2Dlayers.AveragePooling2D参数说明总结layers.Dropout参数说明总结layers.Flattenlayers.Dense参数说明总结layers.Rescaling
尘心平·2022-12-28 07:19

pytorch实现Parnet猫狗识别

目录前言1.Introduction（介绍）2.RelatedWork（相关工作）2.1Analyzingimportanceofdepth（分析网络深度的重要性）2.2ScalingDNNs（深度神经网络的尺寸
Haohao+++·2022-12-28 06:31
上一页 7 8 9 10 11 12 13 14 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他