Vectorized

PyTorch 中的 expand 操作详解：用法、原理与技巧

如果能熟练掌握各种维度变换操作——包括unsqueeze、expand、view/reshape、transpose/permute等，可以帮助我们灵活地操纵张量，写出高效而简洁的矩阵化（vectorized

专业发呆业余科研·2025-01-17 21:09

MapNeXt：Revisiting Training and Scaling Practices for Online Vectorized HD Map Construction

参考代码：None动机与出发点MapTR算法在局部在线地图任务中已经表现出了很强的能力，但是在该算法的基础上是否可以进行更近一步探究影响局部地图感知性能的影响因子呢？这篇文章从“training”和“scaling”两个维度对整体算法进行分析和解构。在“training”中，首先探究了MapTR中GTpermutation机制带来的额外影响，也就是如何让query更好去学习，并以此基础构建多gro

m_buddy·2024-02-13 16:26

ADMap：Anti-disturbance framework for reconstructing online vectorized HD map

参考代码：ADMap动机与出发点局部地图构建算法在实际中会遇到部分车道线偏离的或是错误的情况，这往往是全局信息获取上存在欠缺，毕竟地图元素的回归很依赖于全局信息的获取。那么从特征提取、attentionlayer设计和loss构建上可以做一些工作，也就是文中提到的MPN（multi-scaleperceptionnetwork）、IIA（Ins.InteractiveAttention）以及VDD

m_buddy·2024-02-13 16:26

Stream Query Denoising for Vectorized HD Map Construction

参考代码：截止2024.02未开源动机与出发点这篇文章是在StreamMapNet的基础上做的，为了在局部地图感知任务上提升时序上的感知稳定性，参考DN-DETR中的去噪方案，为局部地图感知提出一种针对局部地图元素的加噪声方案以及去噪逻辑。注意的是，这里DN去噪操作是在上一帧GT的基础上做的，原因是上一帧的感知结果存在相对GT存在更大不确定性（感知结果质量、地图元素新增和去除），为了训练的稳定性。

m_buddy·2024-02-13 16:55

InsightMapper：A closer look at inner-instance information for vectorized High-Definition Mapping

参考代码：InsightMapper动机与出发点：对于向量化车道线多以点集方式建模，这样在模型输出端就可以直接得到向量化车道线表达。首先，点集的建模需要确认什么方式的向量建模方式最好，是inst_query加上共享points_query还是单独分开的效果好。再者，场景中的车道线在线内部和线之前是存在关联的，它们之间的关联是否被有效挖掘。针对如上两点这篇文章首先从query的生成过程优化向量车道线

m_buddy·2024-02-02 20:30

Hive之set参数大全-22(完)

指定是否启用矢量化处理复杂数据类型在Hive中，hive.vectorized.complex.types.enabled是一个配置参数，用于指定是否启用矢量化处理复杂数据类型。

OnePandas·2024-01-30 21:59

cs231n assignment1——SVM

整体思路加载CIFAR-10数据集并展示部分数据数据图像归一化，减去均值（也可以再除以方差）svm_loss_naive和svm_loss_vectorized计算hinge损失，用拉格朗日法列hinge

柠檬山楂荷叶茶·2024-01-21 06:15

自动驾驶场景表示向量化方法VAD: Vectorized Scene Representation for Efficient Autonomous Driving

这篇论文提出了一种名为VAD的自动驾驶场景表示向量化方法，旨在提高自动驾驶系统的规划性能和推理速度。以往的方法依赖于密集的栅格化场景表示（例如，代理占用和语义地图）来进行规划，这种方法计算密集且缺少实例级别的结构信息。本文提出了VAD，一种全面向量化的自动驾驶范式，将驾驶场景建模为完全向量化的表示。所提出的向量化范式具有两个显著优点。一方面，VAD利用向量化的代理运动和地图元素作为显式的实例级别规

源代码杀手·2023-11-16 14:11

【R Cpp Error系列】 Rcpp::sugar::Vectorized＜exp, true, Rcpp::sugar::Times_Vector_Vector＜14, true, Rcpp::

目录一、代码遇到的错误编辑二、运行正确的类似代码三、对照修改自己的代码一、代码遇到的错误运行下面代码：sourceCpp(code='#includeusingnamespaceRcpp;//[[Rcpp::export]]NumericMatrixtest(NumericMatrixz,NumericVectorb_hat){doubleexp_bz;exp_bz=exp(z.row(1)*b_

饮食有度的元气少女·2023-11-12 22:40

【论文学习笔记】VectorNet: Encoding HD Maps and Agent Dynamics from Vectorized Representation

VectorNet:编码高清地图和代理动态从矢量化表示文章来源：2020IEEE/CVFConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR)作者：JiyangGao,ChenSun原文链接：VectorNet:EncodingHDMapsandAgentDynamicsFromVectorizedRepresentationieeexplore

技术宅学长·2023-11-02 07:10

[论文笔记] MapTR: Structured modeling and learning for online vectorized hd map construction

Liao,Bencheng,etal.“Maptr:Structuredmodelingandlearningforonlinevectorizedhdmapconstruction.”arXivpreprintarXiv:2208.14437(2022).要点总结:MapTR将地图元素(路沿,车道线,人行横道等)分成两类—线和多边形,然后使用DETR策略对每个实例预测出一个数量为N的点集,接着让

zhwangye·2023-10-21 14:30

神经网络反向传播时梯度简易求法

课上往往举的是标量的例子，可是一到你做作业的时候就发现所有的东西都是vectorized的，一个一个都是矩阵。矩阵的微分操

qiling0102·2023-10-20 07:48

神经网络反向传播时的梯度到底怎么求？

课上往往举的是标量的例子，可是一到你做作业的时候就发现所有的东西都是vectorized的，一个一个都是矩阵。矩阵的微分操作大部分人都是不熟悉的，结果使得

Magic_Anthony·2023-10-20 07:47

论文精读VectorNet: Encoding HD Maps and Agent Dynamics from Vectorized Representation

1基础背景2Motivation3解决方法4具体效果4.1评价指标4.2结果5反思6学习1基础背景论文链接：https://arxiv.org/abs/2005.04259团队：Waymo2Motivation之前的方案中，主要通过BEV获取车路信息，然后用CNN将提取特征，出现了如下问题：渲染信息丢失（lossyrendering）计算量过大（computationallyintensive）；

EEPI·2023-09-23 23:24

多维数据可视化技术，Radviz可视化原理，向量化的 Radviz(vectorized Radviz,简称 VRV)

目录多维数据可视化技术Radviz可视化原理向量化的Radviz(vectorizedRadviz,简称VRV)多维数据可视化技术多维和高维数据普遍存在于我们的日常生活和科学研究中.比如,手机就包括品牌、型号、尺寸、重量、生产日期、屏幕尺寸和电池容量等几十个属性;又如,生物医学领域中的基因表达数据经常会产生成百上千个属性.鉴于人类对于数据的理解集中在2D或3D的低维空间,因此,采用信息可视化技术将

ZhangJiQun&MXP·2023-09-23 03:58

chapter 4 NumPy Basics: Arrays and Vectorized Computation

4.1TheNumPyndarray:AMultidimensionalArrayObjectCreatingndarraysArraycreationfunctions.pngDataTypesforndarraysNumPydatatypes.pngnp.astype转换类型FancyIndexingTransposingArraysandSwappingAxesndarray.Tnumpy.

夏天才爱睡觉·2023-09-22 01:25

Hive on Tez 参数调优

HiveonTez调优一、配置参数调优1、开启ORC表向量化执行：向量化查询执行通过一次处理一个1024行的块来大幅提高IO效率（必须以ORC格式存储数据）sethive.vectorized.execution.enabled

liuwei063608·2023-08-11 14:16

hive - return code （数字） from org.apache.hadoop.hive.ql.exec错误系列集合

returncode2fromorg.apache.hadoop.hive.ql.exec.tez.TezTask.Vertexfailed解决方法：开启查询向量模式设置参数：sethive.vectorized.execution.enabled

cg6·2023-06-17 01:02

一百二十五、Hive——hive性能优化

总结一些hive性能优化的参数设置一、hive性能优化sethive.vectorized.execution.enabled=false;sethive.auto.convert.join=false

天地风雷水火山泽·2023-06-15 13:00

hive-参数调优

sethive.vectorized.execution.enabled=false;setmapreduce.map.speculative=false;setmapreduce.reduce.speculative

行走荷尔蒙·2023-04-17 06:07

udf使用出错

http://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html#pandas-udfs-aka-vectorized-udfs首先没有安装这个库

VChao·2023-04-14 19:42

matlab中MAPE SAPE,如何在Python中优化MAPE代码？

这是一个带有masking的矢量化方法–defmape_vectorized(a,b):mask=a0return(np.fabs(a-b)/a)[mask].mean()运行时测试–In[217]:a

weixin_39812186·2023-03-31 11:53

VectorNet: Encoding HD Maps and Agent Dynamics from Vectorized Representation

动机CanwelearnameaningfulcontextrepresentationdirectlyfromthestructuredHDmaps?【CC】开宗明义提问，直接从结构化的HDMAP数据学习一个信息丰富的上下文（带动态ObjList）Thispaperfocusesonbehaviorpredictionincomplexmulti-agentsystems,suchasself-

64318@461·2022-12-10 07:23

PaperNotes(18)-VectorNet- Encoding HD Maps and Agent Dynamics from Vectorized Representation

自动驾驶论文阅读笔记11.PloylineGarph2.GlobalGraph3.模型目标函数4.Relatedwork5.Experiment5.1实验设置5.2消融实验5.3模型资源消耗5.4与其他模型的对比实验VectorNet-EncodingHDMapsandAgentDynamicsfromVectorizedRepresentationVectorNet:通过矢量化表示编码高精度地图

小陈同学-陈百万·2022-12-10 07:20

[文献阅读笔记]：VectorNet: Encoding HD Maps and Agent Dynamics from Vectorized Representation

[文献阅读笔记]：VectorNet:EncodingHDMapsandAgentDynamicsfromVectorizedRepresentation在前期进行充分调研后，在考虑模型精度与时延的基础上，确定使用VectorNet作为预测模块，直道模型的预测模型，现对模型进行简单的要点分析。VectorNet[文献阅读笔记]：VectorNet:EncodingHDMapsandAgentDyn

Way_X·2022-12-10 07:18

【论文翻译】VectorNet: Encoding HD Maps and Agent Dynamics from Vectorized Representation

尊新必威·2022-12-10 07:16

MapTR：Structured Modeling and Learning for Online Vectorized HD Map Construction——论文笔记

参考代码：MapTR1.概述介绍：这篇文章提出了一种向量化高清地图（vectorizedHDmap）构建的方法，该方法将高清地图中的元素（线条状或是多边形的）构建为由一组点和带方向边的组合。由于点和方向边在起始点未知的情况下其实是能对同一地图元素够成很多种表达的，对此文章对一个元素穷举了其所有可能存在的等效表达并将其运用到的实例匹配中去，这样可以有效避免一些特意场景下的歧义情况（如对象车道中间的分

m_buddy·2022-12-02 18:40

向量化实现的解释（ Justification for vectorized implementation）

3.5向量化实现的解释（Justificationforvectorizedimplementation）在上一个视频中，我们学习到如何将多个训练样本横向堆叠成一个矩阵，然后就可以推导出神经网络中前向传播（forwardpropagation）部分的向量化实现。在这个视频中，我们将会继续了解到，为什么上一节中写下的公式就是将多个样本向量化的正确实现。我们先手动对几个样本计算一下前向传播，看看有什么

一条会流眼泪的鱼·2022-06-21 07:54

强化学习系列文章(二十六)：向量化环境Vectorized Environments

强化学习系列文章(二十六)：向量化环境VectorizedEnvironmentsOpenAIGym最近公布了官方API手册，可以趁机学习一下环境运行的并行化技术。https://www.gymlibrary.ml/pages/vector_api/indexVectorizedEnvironments所谓“矢量化环境”，是运行多个（独立）子环境的环境，可以按顺序运行，也可以使用多处理并行运行。矢

hhy_csdn·2022-03-01 07:42

python聚类分析自定义距离_python - 在sklearn中使用自定义距离度量进行聚类 - 堆栈内存溢出...

我在这里解释得更好：他具有一个vectorized_text变量(np.stack)，该变量模拟一个“热编码”功能集(仅包含0和1)。

weixin_39950552·2022-02-13 07:13

Vectorized Query Execution

introductionVectorizedqueryexecutionisaHivefeaturethatgreatlyreducestheCPUusagefortypicalqueryoperationslikescans,filters,aggregates,andjoins.Astandardqueryexecutionsystemprocessesonerowatatime.Thisin

胖imp·2022-02-11 15:30

《深度学习实战》第2章机器学习快速入门

杜飞著softmax实现练习在本章练习中我们将逐步完成：1.熟悉使用CIFAR-10数据集2.编码softmax_loss_naive函数使用显式循环计算损失函数以及梯度3.编码softmax_loss_vectorized

醉一心·2021-10-24 18:44

Vectorized Execution Explained

原文&下载https://www.slidestalk.com/s/Vectorized_Execution_Explained

示说网平台·2021-06-19 14:34

论文笔记009-《A Vectorized Relational Graph Convolutional Network for Multi-Relational Network Alignment》

1.简介《AVectorizedRelationalGraphConvolutionalNetworkforMulti-RelationalNetworkAlignment》来源：IJCAI-2019链接：论文链接代码：[暂无]关键字：GraphConvolutionalNetwork、Embedding-based、EntityAlignment2.Abstract 目前多关系网络（例如知识图

Jack_Can·2020-12-05 16:36

CS231n Assignment 1(一)

@[TOC](CS231nAssignment1(一))这篇文章就用来说说CS231nA1Q1-Q3主要教的东西，还有计算SVM、Softmax损失函数和梯度的全矢量化（fully-vectorized

正在上路的猎兔犬·2020-09-12 04:02

Hive执行查询报错：Caused by: java.lang.RuntimeException: Hive Runtime Error while closing operators: org.

解决：查询前加上：sethive.vectorized.execution.enabled=false;--控制是否启用查询执行的向量模式

New Bee·2020-09-11 05:17

【cs231n作业笔记】二：SVM分类器

article/details/82927119（也不错）作业部分：完成结构化SVM的损失梯度的理论计算完成梯度计算的循环形式的代码svm_loss_naive完成向量化梯度计算的代码svm_loss_vectorized

weixin_34378045·2020-08-25 17:18

np.dot和for的计算速度比较

a=np.random.rand(1000000)b=np.random.rand(1000000)tic=time.time()c=np.dot(a,b)toc=time.time()print("Vectorized

ECJTU_ROBOT·2020-07-15 13:14

matlab 遗传算法 ga函数实现并行

%是否并行'Vectorized','on');%指定函数是否向量化[bestchrom,~,~,~,~,~]=ga(@FitnessFcn,nVars,[],[],[],[],[

mzphahaha·2020-07-05 00:48

机器学习 - 为什么需要向量化（vectorized)

在学习机器学习的时候，我们总是会听到向量化（vectorized）这个词，为什么呢？其实一个主要的原因是为了提升代码的运行效率。

JielongZ·2020-06-26 14:14

Everything You Always Wanted to Know About Compiled and Vectorized Queries But Were Afraid to Ask

Andy这篇论文的题目很骚，好像他之前列的题目是最好的关于。。。的论文，被评委毙了，反正意思就是特别自信，特别牛逼。执行器优化，是AP引擎的核心问题，对当然后续AP和TP的边界会越来越模糊，总之需要大量计算的引擎，执行器就会成为瓶颈尤其是当前硬件的进化，导致原先成为系统瓶颈的IO已经慢慢不再是瓶颈，那么执行和CPU的瓶颈一定是后续主要待解决的问题所有数据库的执行，都是基于执行树，传统的方式都是自顶

fxjwind·2020-03-16 16:00

HiveServer2 HA模型部署测试

HAZookeeper信息如下：hive.server2.transport.modebinaryhive.server2.zookeeper.namespacehiveserver2-lsmhive.vectorized.execution.enabledtruehive.zookeeper.quorumhadoop710

分裂四人组·2020-02-27 09:33

[Machine Learning][BP]The Vectorized Back Propagation Algorithm

Reference:https://www.cs.swarthmore.edu/~meeden/cs81/s10/BackPropDeriv.pdfIspentnearlyonehourtodeducethevectorformofthebackpropagation.JustincasethatImayforget,butneedtoutilizethem,Iwillwritedownallth

RaymondJiang·2020-02-04 00:00

Same query, different results --Tez，MR

MR有数据，而Tez没数据原因：tez内部的优化，默认批处理，导致没数据解决方案：https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-13330Ps:SEThive.vectorized.execution.enabled

W609392362·2019-05-28 17:51

hive 在kettle 作业return code 2 的问题 Unexpected exception: Unexpected exception: Unexpected exception:

可以通过设置sethive.vectorized.execution.enabled=true;但是如果数据量很大，她的batch就会很多，有可能导致returncode

IloveMing0305·2018-12-20 20:58

Spark 2.3.0支持ORC Vectorized矢量化源码分析

VectorizedORCReader:[SPARK-16060]AddssupportfornewORCreaderthatsubstantiallyimprovestheORCscanthroughputthroughvectorization(2-5x).Toenablethereader,userscansetspark.sql.orc.impltonative.在Spark2.3.0的r

Rilakkuma·2018-03-05 22:32

cs231n assignment1 关于svm_loss_vectorized中代码的梯度部分

首先贴上参考的代码：defsvm_loss_vectorized(W,X,y,reg):"""StructuredSVMlossfunction,vectorizedimplementation.Inputsandoutputsa

Alex和它的小伙伴·2018-01-28 08:46

React 下最轻量级的 Vectorized Icon Component

以下方法来自http://jxnblk.com/react-geomicons/。鉴于React构造组件的方便性，实现一个基于SVG的IconComponent只要下面区区几行：constpaths={bookmark:'M62L262L2630L1624L630Z',calendar:'M24L64L62A22001102L104L224L222A22001262L264L304L3010L21

jacobbubu·2017-12-03 04:08

ML EX3

Vectorized Logistic Regression 和上次的作业基本一致，但是要注意。

·2015-10-30 11:39

NumPy Basics: Arrays and Vectorized Computation

来自：http://pda.readthedocs.org/en/latest/chp4.htmlNumPy是NumericalPython的简称，是高性能计算和数据分析的基础包。本书中几乎所有高级工具都是建立在它的基础之上，下面是它所能做的一些事情：ndarray，快速和节省空间的多维数组，提供数组化的算术运算和高级的广播功能。使用标准数学函数对整个数组的数据进行快速运算，而不需要编写循环。

fennvde007·2014-07-10 10:00

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