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TensorFlow 模型优化工具包  —  训练后整型量化

优化模型以缩减尺寸、延时和功耗,使准确率损失不明显 为何应使用训练后整型量化 我们之前发布的“混合”训练后量化方法可在许多情况下减少模型大小和延迟时间,但却必须进行浮点计算,这可能不适用于所有硬件加速器...注:“混合”训练后量化 链接 https://www.tensorflow.org/lite/performance/post_training_quantization 我们已推出全新的训练后整型量化方法...如何启用训练后整型量化 我们的整型量化工具需要使用一个小型代表性数据校正集。只需为转换器提供 representative_dataset 生成器,优化参数便会对输入模型执行整型量化。...在我们新增每轴量化之前,由于准确率下降,训练后整型量化并不实用;但每轴量化却具有准确率优势,能够为许多模型实现更接近于浮动模型的准确率。...同时,我们也鼓励您尝试使用训练后量化法,因为它也许能满足模型的所有需求! 文档和教程 您可以在 TensorFlow 网站上找到关于训练后整型量化、新量化规范以及训练后整型量化教程的详细信息。

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    git 整体提交记录(rabase)后合并(merge)

    ⚠️ 无论是 rebase 还是 merge 都是一项危险操作,请确保充分理解的命令的含义,并确保每一行代码无误后再继续。 如果不确定,请一定记得做好数据备份!!!...为了合并 dev 分支到 master 分支,同时确保代码不丢失且提交记录规整,你可以使用交互式的 git rebase 命令。这允许你重新排列、修改、合并或分割提交。...要合并多个提交,可以将相应行的操作从 pick 更改为 squash 或 fixup。squash 会将提交合并到前一个提交中,并允许你编辑提交消息。...fixup 会将提交合并到前一个提交中,但会丢弃当前提交的消息。 要修改某个提交,将操作从 pick 更改为 edit。 完成调整后,保存并关闭编辑器。Git 会执行你指定的操作。...rebase 完成后,切换回 master 分支: git checkout master 将 dev 分支合并到 master 分支: git merge dev 将更改推送到远程仓库: git push

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    整型在内存中的存储

    前言: 本文章旨在从例题中加深对整型在数据中的存储的相关知识的理解。 首先我们需要明确整型在内存中都是以补码的形式进行计算 例1: 解析: 首先我们需要明确整型在内存中都是以补码的形式进行计算。...接着将一个整型类型的数据存储在char类型,需要进行截断(直接截断整型的后8位)。 所以存储在a中的补码就是8个1。同理目前在a,b,c中存储的都是8个1....然后是以%d十进制的形式打印,然而a是一个char类型的变量,所以需要整型提升。 TIP: char类型不能确定是有符号还是无符号,根据编译器自己。 如何进行整型提升?...所以此时存储在a中的补码就是 10000000 又因为%u打印,所以需要整型提升,char类型没有unsigned表明,默认都是有符号的,所以此时10000000整型提升就按符号位。...例5: 解析: 首先是死循环打印,因为i是一个无符号整型是恒大于0的,当i变成-1时,无符号整型补码形式就是全1,一个非常大的数,接着再-1.

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    以太坊合并一年后的MEV格局

    ref=shisi),取部分数据结论如下: 1、合并后MEV利润大幅下跌 合并前一年,从MEV-Explore 算出平均利润为22MU/M(21年9月开始22年9月合并前结束,数值合并有Arbitrage...和liquidation模式) 合并后一年,从Eigenphi算出平均利润为8.3MU/M(22年12月开始到23年9月底结束,数值合并了Arbitrage和Sandwich模式) 最终收益的变化结论是...3、合并后的MEV模式 以太坊合并是指其共识机制从POW转为POS的升级,最终的合并方案取舍的依据是最轻量级的复用了合并前以太坊的基础设施,而单独剥离了出块决策的共识模块。...3.1、合并后交易的生命周期 合并后,总计会涉及到Searcher、Builder、Relay、proposer、Validator这些角色,其中后两者属于POS中系统角色,而前三者属于MEV-boost...proposer和Validator:是合并后以太坊的Miner,会选取Relay给的最大利润交易序列组合完成出块工作,既可以获得共识奖励(区块奖励),也可以获得执行奖励(MEV+Tips) 《以太坊合并后的出块流程

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    整型在内存中的存储

    三、整型提升 关于整型提升,首先要明确的就是对象,什么样的数据会整型提升呢?其次要明确的是条件,在什么条件下数据会进行整型提升呢?...最后我们会简单的阐述一下为什么会有整型提升这一步,这一步有什么用? (1)什么样的数据会整型提升?...顾名思义,整型提升是用在小于整型这个数据类型的数据类型上的,如char,short这些一个字节空间,两个字节空间的变量(int存放的是四个字节),也就是说比int短的都是整型提升的对象。...(2)什么情况下会整型提升? 简单点说就是,你在使用小于int类型的变量时,又要用int的方式进行数据的取出时,这个时候就会涉及到整型提升。...//整型提升是根据原来数据类型的符号位来提升的,原来的数据是有符号数提升的时候便是相应符号 //位,无符号数整型提升补0至32位 //11111111111111111111111111111111

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    分组后合并分组列中的字符串如何操作?

    一、前言 前几天在Python最强王者交流群【IF】问了一个Pandas的问题,如图所示。...下面是他的原始数据: 序号 需求 处理人 1 优化 A 2 优化 B 3 运维 A 4 运维 C 5 需求 B 6 优化 C 7 运维 B 8 运维 C 9 需求 C 10 运维 C 11 需求 B...如果不去重,就不用unique,完美地解决粉丝的问题! 后来他自己参考月神的文章,拯救pandas计划(17)——对各分类的含重复记录的字符串列的去重拼接,也写出来了,如图所示。...这篇文章主要盘点了一个pandas的基础问题,文中针对该问题给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【IF】提问,感谢【月神】、【瑜亮老师】给出的思路和代码解析,感谢【dcpeng】等人参与学习交流。

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    Java 中整型的缓存机制

    本文将介绍Java中Integer的缓存相关知识。这是在Java 5中引入的一个有助于节省内存、提高性能的功能。首先看一个使用Integer的示例代码,从中学习其缓存行为。...= integer4"); } } 我们普遍认为上面的两个判断的结果都是false。虽然比较的值是相等的,但是由于比较的是对象,而对象的引用不一样,所以会认为两个if判断都是false的。...在Java中,==比较的是对象应用,而equals比较的是值。所以,在这个例子中,不同的对象有不同的引用,所以在进行比较的时候都将返回false。...= integer4 Java中Integer的缓存实现 在Java 5中,在Integer的操作上引入了一个新功能来节省内存和提高性能。整型对象通过使用相同的对象引用实现了缓存和重用。...从低到高并创建尽可能多的整数并存储在一个整数数组中。这个缓存会在Integer类第一次被使用的时候被初始化出来。以后,就可以使用缓存中包含的实例对象,而不是创建一个新的实例(在自动装箱的情况下)。

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    Variable和Tensor合并后,PyTorch的代码要怎么改?

    昨日(4 月 25 日),Facebook 推出了 PyTorch 0.4.0 版本,该版本有诸多更新和改变,比如支持 Windows,Variable 和 Tensor 合并等等,详细介绍请查看文章《...本文是一篇迁移指南,将介绍从先前版本迁移到新版本时,所需做出的一些代码更改: Tensors/Variables 合并 支持零维(标量)张量 弃用 volatile 标志 dtypes,devices...和 Numpy-style Tensor 创建函数 编写一些不依赖设备的代码 ▌合并 Tensor 和 Variable 类 新版本中,torch.autograd.Variable 和 torch.Tensor...合并后,调用 y = x.data 仍然具有相似的语义。因此 y 将是一个与 x 共享相同数据的 Tensor,并且 requires_grad = False,它与 x 的计算历史无关。...幸运的是,新版本的PyTorch中引入了适当的标量(0维张量)支持!

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    把多个表格进行合并,合并后时间有三种格式,该怎么处理?

    一、前言 前几天在Python最强王者群【wen】问了一个Pandas数据处理的问题,一起来看看吧。...请教问题:把多个表格进行合并,合并后时间有三种格式'164232'、‘16:32:39’、‘16.27.31’,还有空值,如何全都转化为“小时:分钟:秒”的格式。...后来【吴超建】提示如果是这种固定的格式,将“:”和“.”替换为'即可统一处理,但是替换.会把所有数据全部替换。....:]', '', regex=True) 顺利地解决了粉丝的问题。 三、总结 大家好,我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pandas日期数据处理的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

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    Jenkins配置仅合并代码后触发流水线

    使用GitLab+Jenkins集成, 使用Jenkins的Generic WebHook插件;此插件可以作为各个工具间集成使用的通用方式,但是遇到些场景需要写些代码。...上周有学员咨询我关于 “合并代码后触发Pipeline”的配置方式, 其实思路简单,实现和让我描述起来还是有点复杂的,今天来做一下,分享给需要的伙伴。...Jenkins 作业设置 开启webhook trigger; 开启调试信息(为了便于拿到Gitlab POST数据) 为触发器配置一个全局且唯一的Token(一般使用作业名字) 生成该作业的触发...合并后GitLab的webhook触发了, 我们需要对比开启请求和合并请求的数据。找不同,找特点。...配置Generic Webhook的过滤没用的请求,实现精准触发; currentBuild.description = "Trigger: ${source_branch} > ${target_branch

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    【Leetcode -1171.从链表中删去总和值为零的连续节点 -1669.合并两个链表】

    Leetcode -1171.从链表中删去总和值为零的连续节点 题目:给你一个链表的头节点 head,请你编写代码,反复删去链表中由 总和 值为 0 的连续节点组成的序列,直到不存在这样的序列为止。...删除完毕后,请你返回最终结果链表的头节点。 你可以返回任何满足题目要求的答案。 (注意,下面示例中的所有序列,都是对 ListNode 对象序列化的表示。)...思路:思路相当是双指针,创建一个哨兵位dummy,prev从dummy开始,cur每次从prev的next 开始遍历,每次遍历中 cur 的 val 都进行累减,如果累减的结果有等于 0 的,就证明从...//prev迭代 prev = prev->next; } return dummy->next; } Leetcode -1669.合并两个链表...prev,以及要删除的最后一个节点cur,tail2为链表2的尾部节点;然后将 prev 的 next 接到链表2的头节点,链表2的尾节点接到 cur 的 next; struct ListNode

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    优化Power BI中的Power Query合并查询效率,Part 2:合并查询前or后删除多余的列有区别吗?

    中讲解了在Power BI中对两个表进行合并查询,数据集大小影响了效率。尤其是在进行合并查询之前删除了不需要的列,可以较大地提升合并查询的效率。...但是我们不禁要问: 合并查询之前还是之后删除多余的列,对查询的效率有影响吗?...因此,我们可以得出结论: 在合并查询后紧接着删除不必要的列,和在合并查询的上一步进行删除不必要的列,没有任何区别。 what? why?为什么两个7列的表合并查询完再删除多余的列会表现得这么好?...7列的表合并查询和1列的表合并查询,完全不可同日而语啊。...答案是: 因为我们是在合并查询之后马上进行了删除多余列的操作,所以Power Query编辑器并不会真的将多余的列也进行合并查询,然后再删除这些多余的列。

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