三、tf.quantization.fake_quant_with_min_max_args
Readability. Error avoidance. Named casts are more specific than a C-style or functional cast, allowing the compiler to catch some errors.
全国骨干网大概率用的IS-IS IS-IS最初是由ISO为无连接网络协议设计的一种动态路由协议 IETF对IS-IS进行了扩充和修改,让他能够应用在TCP/IP的OSI环境中,简称为集成化IS-IS 同样IS-IS属于IGP,一种链路状态型路由协议
PyTorch是一个基于Python的科学包,用于使用一种称为张量的特殊数据类型执行高级操作。张量是具有规则形状和相同数据类型的数字、向量、矩阵或多维数组。PyTorch是NumPy包的另一种选择,它可以在GPU下使用。它也被用作进行深度学习研究的框架。
2110-21 规定了 RTP 流的发送方和接收方的定时模型。在广播设施中使用 IP 和 IT 技术带来了一些问题,其中之一就是新兴的非线性数据流。在 2110 中,定时信息已从底层硬件层删除,从而使分发变得异步,对于当前的广播格式,视频必须在摄像头传感器和观众的电视屏幕上进行帧同步。中间 IP 分配网络是异步的,但数据包抖动的变化直接影响延迟,导致视频和音频延迟可能比我们在 sdi 世界中经历的更长,如果不考虑这些问题,我们将面临中断和服务质量问题。因此,为了防止质量和服务问题,我们需要防止网络问题,并使信号接收器的设计更容易,对数据包突发的大小和持续时间设置一些限制是有意义的,这些限制通常被称作 Traffic Shaping & Delivery Timing。
上一篇博文Torch7深度学习教程1详细的讲述了Torch7的安装过程,本篇博文主要是讲述一下Torch7中的一些基本运算的语法,与Python的基本语法类似,加入你不是python的小白,本篇可以一
改变张量的形状,如果可以,会返回一个input的view。否则,会复制一份, 参数
以下是相应的插入代码, 吸底模式可以在 body的任意地方 推荐顶部(效果可在本博客首页左下角查看) , 其他的就是在对应位置 可以在 md文件中插入使用 内联html 即 在文章中插入音乐
A narrowing conversion destroys information, often unexpectedly so.
论文: Tokens-to-Token ViT: Training Vision Transformers from Scratch on ImageNet
1、Spark目前只持哪哪种语言的API? Java, Scala, Python, R. Ref: http://spark.apache.org/ 2、RDD执行transformation和执行action的区别是什么? 1,transformation是得到一个新的RDD,方式很多,比如从数据源生成一个新的RDD,从RDD生成一个新的RDD 2,action是得到一个值,或者一个结果(直接将RDDcache到内存中) 所有的transformation都是采用的懒策略,就是如果只是将trans
与许多专有的大数据处理平台不同,Spark建立在统一抽象的RDD之上,使得它可以以基本一致的方式应对不同的大数据处理场景,包括MapReduce,Streaming,SQL,Machine Learning以及Graph等。这即Matei Zaharia所谓的“设计一个通用的编程抽象(Unified Programming Abstraction)。这正是Spark这朵小火花让人着迷的地方。 要理解Spark,就需得理解RDD。 RDD是什么? RDD,全称为Resilient Distributed Da
在r237547版本我们介绍过一种新的 JavaScriptCore(JSC) 字节码规范。对比之前的规范为了提高编译器的吞吐量而增加了内存使用,这个新的规范提高内存的利用率并且允许字节码可以被硬盘缓存起来。
因为对CORBA分析的需要,这里写一个简单的CORBA例子。从JDK1.2开始,JDK中集成了ORB的实现,本例子使用了JDK1.7,对于JDK1.2+应该都没有问题。这个例子实现一个简单的加减乘除的功能的计算器,客户端将参数和请求的方法名传送到服务端,服务端处理这个请求并将结果返回给客户端。
文件流是基于文件描述符来实现的,所以可以从文件流中提取并操作文件描述符,比如“int fileno(FILE*); fileno(file_stream)”。
Peak calling即利用计算的方法找出ChIP-seq或ATAC-seq中reads富集的基因组区域。
除了使用标签 lrc 选项来设定歌词,你也可以直接使用 aplayerlrc 标签来直接插入歌词文本在博客中:
人工智能是一个广泛的术语,涵盖了许多技术,所有这些技术使计算机能够显示类似于我们人类的某种程度的智能。
https://www.python.org/download/releases/2.7.5。
前言 在很长一段时间里,我一直忙于寻找一个实现LSTM网络的好教程。它们似乎很复杂,而且在此之前我从来没有使用它们做过任何东西。在互联网上快速搜索并没有什么帮助,因为我找到的都是一些幻灯片。 幸运地是,我参加了Kaggle EEG 竞赛,而且我认为使用LSTM很有意思,最后还理解了它的工作原理。这篇文章基于我的解决方案,使用的是Andrej Karpathy的char-rnn代码,这也是我强烈推荐给大家的。 RNN误区 我感觉有一件很重要的事情一直未被大家充分强调过(而且这也是我为什么不能使用RNN做我想做
又一篇Transformer来了!本文在ViT方面进行了一次突破性探索,提出了首次全面超越ResNet,甚至轻量化版本优于MobileNet系列的T2T-ViT。 >>加入极市CV技术交流群,走在计算机视觉的最前沿
假设有一个活动,原计划定的是12月25日早上8点开始,结果苹果用户到了早上8点却看见活动按钮还是灰色的,而且PC、安卓都是正常。这种情况如果发生,首先往哪个方向考虑呢?
T2T-ViT是纯transformer的形式,先对原始数据做了token编码后,再堆叠Deep-narrow网络结构的transformer模块,实际上T2T也引入了CNN。
在设计RDD的接口时,一个有意思的问题是如何表现RDD之间的依赖。在RDD中将依赖划分成了两种类型:窄依赖(narrow dependencies)和宽依赖(wide dependencies)。窄依赖是指父RDD的每个分区都只被子RDD的一个分区所使用。相应的,那么宽依赖就是指父RDD的分区被多个子RDD的分区所依赖。
上篇ConvNext的文章有小伙伴问BottleNeck,Inverted Residual的区别,所以找了这篇文章,详细的解释一些用到的卷积块,当作趁热打铁吧
我们到底该如何定义 AGI(通用人工智能)?如果你要求 100 位 AI 专家进行解答,你可能会得到 100 个相关但不同的定义。
chapter4 与缓冲区有关的函数 4.1 查找更多的信息 C-h f 函数名 ;查询函数 C-h v 变量名 ;查询变量 find-tags 函数 ;跳到响应函数 M-. 函数名 ;同上 上面函数需要定义一个标记表(tags table),这是一个名为"TAGS"的文件。 可以使用M-x visit-tages-table来指定 C-h p 命令让你用主题关键字搜索Emacs Lisp标准库。 4.2 简化的beginning-of-buffer函数定义 beginning-of-buffer => M-< end-of-buffer => M-> (defun simple-beginning-of-buffer () "Move point to the beginning of the buffer; leave mark at previous position." (interactive) (push-mark) (goto-char (point-min))) 你可以使用C-h f fun来查询具体函数。 C-x C-x可以回到原来位置。 end-of-buffer 只需要把point-min换成point-max. 4.3 mark-whole-buffer函数 快捷键:C-x h (defun mark-whole-buffer () "Put point at beginning and mark at end of buffer." (interactive) (push-mark (point)) (push-mark (point-max)) (goto-char (point-min))) 4.4 append-to-buffer函数的定义 (defun append-to-buffer (buffer start end) "Append to specified buffer the next of the region. It is insert into that buffer before its point. When calling from a program, give three arguments: a buffer or the name of one, and two character numbers specifying the portion of the current buffer to be copied." (interactive "BAppend to buffer:\nr") (let ((oldbuf (current-buffer))) (save-excursion (set-buffer (get-buffer-create buffer)) (insert-buffer-substring oldbuf start end)))) 4.5回顾 1.descibe-function, describe-variable C-h f, C-h v 2.find-tag M-. 3.save-excursion 保存当前的位点,标记,缓冲区,执行参数,最后返回原状态。 4.push-mark 在指定位置设置一个标记,并在标记环中记录原来标记的值。 5.goto-char 将位点设置为由参量指定的位置。 6.insert-buffer-substring 将一个来自缓冲区的文本域拷贝到当前缓冲区。 7.mark-whole-buffer C-x h 8.set-buffer 将Emacs的注意力转移到另一个缓冲区,但是不改变显示的窗口。 9.get-buffer-create, get-buffer 寻找一个已指定名字的缓冲区,或当指定名字的缓冲区不存在时就创建它。 chapter5 更复杂的函数 5.1 copy-to-buffer函数的定义 (defun copy-to-buffer (buffer, start, end) "...." (interactive "BCopy to buffer:\nr") (let ((oldbuf (current-buffer))) (save-excursion (set-buffer (get-buffer-create buffer)) (erase-buffer) (save-excursion (insert-buffer-substring oldbuf start end))))) 5.2 insert-buffer函数的定义 (defun insert-buffer (buffer) "Insert after point the contents of BUFFER. Puts mark a
ConvNext论文提出了一种新的基于卷积的架构,不仅超越了基于 Transformer 的模型(如 Swin),而且可以随着数据量的增加而扩展!今天我们使用Pytorch来对其进行复现。下图显示了针对不同数据集/模型大小的 ConvNext 准确度。
上篇文章,我们简要介绍了 MapReduce 框架的局限和 Spark 横空出世的土壤。今天,我们就来详细介绍 Spark 的内部原理和它强大功能的背后设计。 前文回顾 Hadoop 的局限并非只有 IO 速度的问题,更重要的是 MapReduce 规定死了 map / reduce 两种运算,并且提供之间 shuffle 的数据搬运工作。无论运算怎样灵活多样,你都要走 map -> shuffle -> reduce 这条路,要进行灵活运算并保证优秀性能确实有点吃力。Spark 这边,AMPLab 为此
将 whoosh 库 下面的 whoosh_backend.py(该文件路径为 python路径/lib/python3.5/site-packages/haystack/backends/whoosh_backend.py)拷贝到 app下面,并重命名为 whoosh_cn_backend.py,例如blog/whoosh_cn_backend.py。修改的内容如下:
当开启 Hexo 的 文章资源文件夹 功能时,可以将图片、音乐文件、歌词文件放入与文章对应的资源文件夹中,然后直接引用:
本文介绍了Spark2.x中RDD依赖关系与Stage划分的相关内容。首先介绍了窄依赖和宽依赖的定义,然后阐述了Spark为何将依赖关系分为窄依赖和宽依赖。接着,介绍了窄依赖和宽依赖对DAG调度的影响。最后,讲解了Spark如何基于依赖关系划分Stage,以及Stage划分的原理。
以一种科普的视角,将发展史串联呈现出来 【【中国工业与应用数学学会科普报告】西安交通大学孟德宇教授:《机器学习之道》-哔哩哔哩】 https://b23.tv/vgwpmva
如果chunk不能被输入的tensor的dim方向上的整除的话,最后一个块和其他块的大小不一样,举个例子来说明下:
启动工控机后,在桌面上打开命令行终端(Terminal),进入 CAN 卡目录(默认在 home 路径下),启动 CAN 驱动:
如果你觉得我的代码还算有趣,在你的学习中能有所帮助,请查看我的置顶文章,我由衷感谢! 前端的学习不是一蹴而就,不积跬步无以至千里,不积小流无以成江海。持续不断的努力才能让你我有所收获。 效果图:
我一般用MACS2做peak calling,但是不知道效果是不是最好的,去搜了一下,发现14年有一篇文章用DNase-seq的数据比较了主流的几个peak caller的效果。虽然发表在Plos one上,不过还是很有参考意义(A Comparison of Peak Callers Used for DNase-Seq Data)。这篇文章比较了如下四个软件:
peak被定义为基因组上一段reads富集的区域,核心信息是在染色体上的起始和终止位置,除此之外,还有软件对于该peak区域的打分,比如常见的pvalue, qvalue, fold_enrichment等值。
做这个分析用到的R包是 ENMtools,用到的函数是 identity.test()
地址:https://github.com/MoePlayer/APlayer-Typecho 然后在预加载重载函数里写上
Apache Kafka has been all the rage for the key join of the data pipeline. But in most cases, we only treat Kafka as a stream source or a message queue. This means if you wanna do some AdHoc query, you need to sync the data to HDFS or other storage firstly.
The white-space CSS property sets how white space inside an element is handled.
在如何修改画图使用的字体[1]这篇文章中,我介绍了一种解决R图里字体的方案——extrafont包。今天意外看到另一个解决字体问题的包,再次推荐和介绍一番。
MVVM 是一个强大的架构,基本从 WPF 开始,wr(我说的就是微软)就提倡使用 MVVM。它可以将界面和后台分离,让开发人员可以不关心界面是怎样,全心投入到后台代码编写中。 然后在编写完后台代码后,可以快速和界面设计师做出来的界面绑定到一起,即使频繁修改界面也几乎不需要去修改后台代码。 更让人喜欢的是,他可以让我们简单地进行单元测试,因为我们可以不打开界面进行测试功能,方便了我们的测试开发。 UWP 虽然可以直接在xaml.cs 写逻辑但是我们是推荐使用 MVVM 框架,写一个自己的框架也很简单。 本文主要:如何在 UWP 使用 MVVM,如何做一个自己的框架。
Type predicates in TypeScript help you narrowing down your types based on conditionals. They’re similar to type guards, but work on functions. They way the work is, if a function returns true, change the type of the paramter to something more useful.
人工智能,也许是人类有史以来最复杂和最让人震惊的创造物。同时也忽略了一个事实,即仍然有大片的领域人工智能仍未涉及。
在写完《Java中RMI、JNDI、LADP、JRMP、JMX、JMS那些事儿(上)》的时候,又看到一个包含RMI-IIOP的议题,在16年Blackhat JNDI注入议题中也提到了这个协议的利用,当时想着没太看到或听说有多少关于IIOP的漏洞(可能事实真的如此吧,在下面Weblogic RMI-IIOP部分或许能感受到),所以那篇文章写作过程中也没去看之前那个16年议题IIOP相关部分。网上没怎么看到有关于IIOP或RMI-IIOP的分析文章,这篇文章来感受下。
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