注意力 深度pytorch 10.1
【C语言】形参和实参的一些注意点
形参与实参的一些注意点： 定义函数中指定的形参，如果该函数没有被调用，形参是不占用内存空间的。只有发生函数调用时，形参才被分配内存单元。在调用结束后，形参所占的内存单元也会被释放。 实参可以是常量、变量或表达式。 只能由实参传给形参，是单向值传递。 形参相当于局部变量，不能再定义局部变量与形参同名， ......
GIS融合之路（二）CesiumJS和ThreeJS深度缓冲区整合
在这篇文章开始前再次重申一下，山海鲸并没有使用ThreeJS引擎。但由于ThreeJS引擎使用广泛，下文中直接用ThreeJS同CesiumJS的整合方案代替山海鲸中3D引擎和CesiumJS整合。 系列传送门： 山海鲸可视化：GIS融合之路（一）技术选型CesiumJS/loaders.gl/iT ......
backbone、head、neck等深度学习中的术语解释
我们在阅读文章的时候，经常看到backbone head neck 这一类的术语，但是我们可能并不知道是什么意思，这篇文章就是对这些术语进行解释： backbone： 翻译为主干网络的意思，既然说是主干网络，就代表其是网络的一部分，那么是哪部分呢？这个主干网络大多时候指的是提取特征的网络，其作用就是 ......
提升源代码安全性的C#和Java深度混淆工具——IpaGuard
提升源代码安全性的C#和Java深度混淆工具——IpaGuard 摘要 Ipa Guard是一款功能强大的IPA混淆工具，通过对iOS IPA文件进行混淆加密，保护其代码、资源和配置文件，降低破解反编译难度。本文将介绍Ipa Guard的深度混淆技术，包括逻辑混淆、名称混淆以及处理特殊情况的方法，帮 ......
Pytorch中的交叉熵CE和均方误差MSE分别是如何计算的？
本文主要关注输入输出的形状，通过两种标签形式探索一下其计算机制。 交叉熵损失函数 实验设置：假设采用AutoEncoder+分类器。AE负责重构图像，计算MSE。分类器通过latent vector计算23个类别的概率向量。 import torch nn as nn net = AutoEncod ......
STM32F4_HAL_CAN总线注意事项
/* ********************************************************************************************************* * 函 数 名: can1_SendPacket * 功能说明: 发送一包数据 * ......
常用Dockerfile注意事项
Dockerfile添加PATH生效 # 注意不要写= ENV CONDA_DIR /opt/anaconda3 ENV PATH $CONDA_DIR/bin:$PATH Dockerfile添加普通用户 # ADD By Yu for sim dev environment FROM ubunt ......
API对接需求如何做需求调研，需要注意什么
1.确定API的功能需求 在进行需求调研时，首先需要明确API对接的目的和功能需求，例如： 1.确定API的功能需求 需要对接ERP系统，获取订单信息进行统计分析。需要对接CRM系统，实现客户信息的共享，以方便于进行客户服务。需要对接支付系统，实现在线支付功能。通过明确功能需求，可以了解到API对接 ......
转载：深度学习：蒸馏Distill
转载，写的比较好了，可以参考：https://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/117257414 Distilling the knowledge in a neural networkHinton 在论文中提出方法很简单，就是让学生模型的预测分布，来 ......
代码随想录 day16 N 叉树的最大深度 完全二叉树的节点个数
N 叉树的最大深度 这题昨天做过二叉版本 n叉区别不大 完全二叉树的节点个数 层级遍历 入que的数量就是节点个数 ......
深度学习之机器学习理论
（一）机器学习（Machine Learning）：就是让计算机具备从大量数据中学习的能力之一系列方法。机器学习使用很多统计方法，统计学家也称之为统计学习，但本质上起源于计算机科学的人工智能。 （二）机器学习的分类：机器学习主要分为两类，即监督学习(supervised learning)与非监督学 ......
ogg 从高版本同步到低版本注意
ogg 不推荐不同版本同步，特别高版本到低版本，如果生产非得使用高版本到低版本同步一定要注意 1.这种情况不要使用投递PUMP进程，要使用抽取直接同步到远端的接收的ogg端. 2.要使用参数rmttrail /lbc/oggoracle/dirdat/ex,FORMAT RELEASE 11.2 主 ......
QMap深度拷贝
QMap深度拷贝 #include <QMap> #include <QPair> #include <QDebug> QMap<int, QString> deepCopyQMap(const QMap<int, QString>& source) { QMap<int, QString> tar ......
【专题】2023年保险合伙人白皮书及优增深度洞察报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34800 原文出处：拓端数据部落公众号 2023年，中国经济从高速向高质量转型，众多保险公司将队伍转型视为寿险行业供给侧改革的关键。以招募和培养专业、职业绩优人才为核心的策略，成为代理人队伍转型的重要方向。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末 ......
PyTorch项目源码学习（2）——Tensor代码结构初步学习
PyTorch版本：1.10.0 Tensor Tensor是Pytorch项目较为重要的一部分，其中的主要功能如存储，运算由C++和CUDA实现，本文主要从前端开始探索学习Tensor的代码结构。 结构探索 PyTorch前端位于torch目录下，从_tensor.py可以找到Tensor的pyt ......
深度学习模型部署TensorRT为何如此优秀？
一、前言 PyTorch模型的高性能部署问题，主要关注两个方面：高度优化的算子和高效运行计算图的架构和runtime。python有快速开发以及验证的优点，但是相比C++来说速度较慢而且比较费内存，一般高性能场景都是使用C++去部署，尽量避免使用python环境。 TensorRT为什么那么快，因为 ......
企业防止泄密要注意哪些事项和要求
在现代商业社会中，数据就是生命线。它是组织的价值和成就的衡量标准。然而，如果这些关键和敏感的数据落入错误的手中，它的价值可能会立刻变成威胁。对于任何企业来说，防止数据泄露是一个需要持续关注和严格执行的任务。从确立严格的权限管理，到采取有效的数据加密措施，从监控外设使用，到全面的员工计算机和网络行为监 ......
使用PyTorch实现混合专家(MoE)模型
Mixtral 8x7B 的推出在开放 AI 领域引发了广泛关注，特别是混合专家（Mixture-of-Experts：MoEs）这一概念被大家所认知。混合专家(MoE)概念是协作智能的象征，体现了“整体大于部分之和”的说法。MoE模型汇集了各种专家模型的优势，以提供更好的预测。它是围绕一个门控网络 ......
Jax框架的jit编译是否可以使用循环结构，如果使用循环结构需要注意什么
相关： Jax计算框架的JIT编译的static特性 给出一个jax的jit的循环结构代码： from jax import jit, random import jax.numpy as jnp from functools import partial @partial(jit, static_ ......
安装pytorch/安装jupyterlab并添加已创建环境的kernel
安装pytorch 先创建一个环境，去pytorch官网查找环境所用python版本对应的torch版本，并选择合适的下载命令，在已激活的环境中运行命令，即可安装成功。 安装jupyter jupyter可以按cell运行代码，并且可以边写代码边做笔记。运行conda install jupyter ......
SMOS-II 电梯综合监控系统程序（电梯IC卡解决方案）安装的注意点
命令提示符下输入命令dir "D:\SMOS-II-CH V3.2" /b /s 回车可返回SMOS II 3.2对应的各文件路径 D:\SMOS-II-CH V3.2\SetupStep[0]_Win7_Turn_Off_UAC D:\SMOS-II-CH V3.2\SetupStep[1]_Ne ......
微信公众号的订阅号----六大注意事项
第一:微信公众号接口只支持 80 端口 第二:微信后台配置的 URL 是唯一能接收到消息，事件的入口，我们在公众号中的所有操作，都是基于这个ur进行交互 第三:调用所有微信接口时几乎全部使用 ht 第四:用户向公众号发送消息时，会传过来OpenID这个OpenID 是用户微信号加密后的值，每个用户在 ......
CRM系统定制开发，这些功能需要注意
到了2023年，在如今的商业环境中，千篇一律的方法很少能带来成功。这对于CRM管理系统尤其如此。虽然标准化的CRM解决方案为企业提供了一个简单的“入坑”门槛，但它们往往缺乏为企业带来真正竞争优势所需的灵活性&敏捷性。企业想要拥有适合自身业务的CRM系统就需要进行CRM系统定制。那么，企业如何定制C ......
CRM选型必看，哪些功能是需要注意的？
客户忠诚度可以说是每个企业的发展命脉。建立并培养客户忠诚度需要深入了解您的客户并根据他们的独特需求来决定相应的互动方式。这就是CRM管理系统发挥作用的地方——它们拥有强大的功能库，旨在赋予您的企业客户关系战场“攻城略地”的力量。但随着众多CRM系统的不断涌现，选择合适的系统就像海底捞针。不要担心，这 ......
深度估计之SCDepth系列
SC-Depth系列。 SCDepthV1 之前的单目深度估计网络的重投影损失，更多的是利用前后帧的颜色误差进行约束，得到了比较精确的结果。但它们基本上都有一个共性问题：深度值不连续！连续几张图像之间的深度值不连续！也就是说，在不同的帧上产生尺度不一致的预测，因为它们承受了每帧图像的尺度不确定性。这 ......
请注意，你的 Pulsar 集群可能有删除数据的风险
在上一篇 Pulsar3.0新功能介绍中提到，在升级到 3.0 的过程中碰到一个致命的问题，就是升级之后 topic 被删除了。 正好最近社区也补充了相关细节，本次也接着这个机会再次复盘一下，毕竟这是一个非常致命的 Bug。 现象 先来回顾下当时的情况：升级当晚没有出现啥问题，各个流量指标、生产者、 ......
CUDA驱动深度学习发展 - 技术全解与实战
全面介绍CUDA与pytorch cuda实战 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人 一、CUDA：定义与演进 CUDA（ ......
挑战Transformer的新架构Mamba解析以及Pytorch复现
今天我们来详细研究这篇论文“Mamba:具有选择性状态空间的线性时间序列建模” Mamba一直在人工智能界掀起波澜，被吹捧为Transformer的潜在竞争对手。到底是什么让Mamba在拥挤的序列建中脱颖而出? 在介绍之前先简要回顾一下现有的模型 Transformer:以其注意力机制而闻名，其中序 ......