同时，这项研究也展示了更优视觉性能的前景：激光照明能为VR显示器提供更广泛的颜色范围，并且在“将分辨率扩展到人类视觉极限”方面取得进展。 此项技术究竟意味着什么？...和摄像机的原理类似，镜头需要将来自显示器的光聚焦到用户眼中，而光线的聚焦必须留以足够的距离，所以VR头显必须保持一定的厚度。尽管它体积很大，但胜在便宜且简单，宽广的视野和高分辨率也能基本满足需求。...但随着VR科技的进一步发展，很多公司都开始努力使产品变得更轻薄便携，其中也包括Facebook提出的最新方案：同时使用折叠光学和全息光学。...折叠光学 由上文可知，为了使光线聚焦到用户眼中，VR头显的镜头必须与显示器保持一定距离。折叠光学的概念则是将“该距离”折叠到其自身，使光线可以在更窄的空间内穿越同样的距离。...可以将其理解为一张任意宽度的纸，当你将纸张对折时，纸张本身仍与开始时一样宽，但由于纸张已被对折，因此其宽度占用的空间较小。 这项技术的核心是偏振（Polarization）。
问题描述 小明需要在一篇文档中加入 N 张图片，其中第 i 张图片的宽度是 Wi，高度是 Hi。 假设纸张的宽度是 M，小明使用的文档编辑工具会用以下方式对图片进行自动排版： 1....例如在 M=10 的纸张上依次打印 3x4, 2x2, 3x3 三张图片，则效果如下图所示，这一行高度为4。...他希望剩余N-1张图片按原顺序的排版高度最低，你能求出最低高度是多少么？ 【输入格式】 第一行包含两个整数 M 和 N，分别表示纸张宽度和图片的数量。...【样例输入】 4 3 2 2 2 3 2 2 【样例输出】 2 【样例解释】 纸张宽度是4，要排版3张图片，其规格（宽*高）分别是“2*2”、“2*3”、“2*2”；在删除第二张“2*3”图片后，效果如下所示...(max(b))#将最大高度存入c列表 b=[]#本层最大高度已取出，前往下一层 M=m #本层宽度用完，前往下一层 else
例如，可以从ResNet-50扩展到ResNet-200，也可以从ResNet-50缩小到ResNet-18。但为什么是深度缩放呢?...直觉告诉我们，更深层次的网络可以捕获更丰富、更复杂的特性，并能很好地概括新任务。 很好。那么，让我们把网络扩展到1000层?如果我们有资源和机会改进这个任务，我们不介意添加额外的层。...Width Scaling (w): 当我们想要保持模型较小时，通常使用这种方法。更广泛的网络往往能够捕获更细粒度的特性。此外，较小的型号更容易训练。 这不正是我们想要的吗?小模型，提高精度?...ɸ是一个指定的系数,控制多少资源可用,而α,β,γ指定如何将这些资源分配给网络深度、宽度和分辨率。 但是这里你可能会有两个疑问：首先，为什么α平方不一样呢?第二，为什么要把这三个数的乘积限制为2?...这是很好的问题。在CNN中，Conv层是网络中计算开销最大的部分。同时,失败的卷积运算几乎正比于d, w², r²,即增加深度将加倍失败而增加宽度或决议增加失败几乎是四倍。
基于机器视觉技术的尺寸测量方法具有成本低、精度高、安装简易等优点，其非接触性、实时性、灵活性和精确性等特点可以有效的解决传统检测方法存在的问题。...基于机器视觉技术的尺寸测量方法具有成本低、精度高、安装简易等优点，其非接触性、实时性、灵活性和精确性等特点可以有效的解决传统检测方法存在的问题。...（2）利用边缘宽度的各种检查 利用边缘宽度的“ 外部尺寸”模式，检测金属板的宽度、孔洞的X方向/Y方向孔径等。 ?...趋势边缘模式 趋势边缘位置（ 宽度）模式是指在扫描检查区域内较窄的边缘窗口的同时检测边缘位置。...提高边缘检查效果的预处理滤镜 边缘检查的关键在于如何最大限度的减少边缘的不均现象。预处理滤镜具有“中值”或“平均化”的作用，因此有助于保持稳定的检查效果。下面介绍预处理滤镜的特点及选择方法。
、宽度可伸缩硅制梁发生了纠缠，将量子纠缠扩展到肉眼可见的领域，且纠缠时间更长，向构建量子互联网又迈出了一步。...两个科研团队在 26 日出版的《自然》杂志上撰文指出，他们分别让仅为蜘蛛丝直径几倍的成对振动铝片、宽度可伸缩硅制梁发生了纠缠，将量子纠缠扩展到肉眼可见的领域，且纠缠时间更长，向构建量子互联网又迈出了一步...每块铝片由约 1 万亿个原子组成，其像鼓面一样振动，并与在微腔内来回跳动的微波相互作用，微波就像乐队指挥，使两个鼓面的运动保持同步。...图：Sungkun Hong团队实验的装置 奥地利维也纳大学的洪孙坤（音译，Sungkun Hong）团队，也在实验中让 15 微米长的、部分宽度可伸缩硅制梁发生了纠缠。...图：来自Sungkun Hong团队的论文 洪孙坤说：“这是首次展示人造机械系统的纠缠，也是首次在人类制造的肉眼可见的结构中看到量子纠缠。”
相对而言，FPGA作为一种所谓的万能芯片，其灵活性已经足够好，但对于某个具体的领域而言，为支持其灵活性而采用可编程SRAM硬件单元的方式就显得颗粒度过于细小了，细小到已经严重影响定制硬件实现的PPA的程度...那么，是否存在一种介于FPGA和ASIC之间，具有ASIC足够的性能保障，同时又具有FPGA足够好的可编程灵活性的可重构ASIC呢？这就是本文所关注的可重构计算领域。...这些芯片都以同时具备ASIC的高性能和FPGA的灵活性作为最重要的优势，当然，你也可以认为这些芯片都是相关领域可编程颗粒度较大的特殊的FPGA芯片。...最后一个字对应的表是以流水线的方式组织的，每个流水线步骤对应于一个二叉查找树层。介绍了一种O(n)资源利用方式。3)保持可编程性。...相比之下，两种建议的体系结构都考虑了HWICAP的成本。此外，很难将[14]的总线宽度扩展到1024位。 ?
word文档编辑器类似的效果, 同时还支持很多灵活可配置的 API, 可以帮助我们定制属于自己的文档编辑平台, 如果你刚好也想着手实现, 这个项目将非常适合你....同时, 作者是国内大佬, 欢迎点赞支持....: number // 纸张宽度。默认：794 height?: number // 纸张高度。默认：1123 scale?: number // 缩放比例。...: number // 历史（撤销重做）最大记录次数。默认：100次 contextMenuDisableKeys?: string[] // 禁用的右键菜单。...: WordBreak // 单词与标点断行：BREAK_WORD首行不出现标点&单词不拆分、BREAK_ALL按字符宽度撑满后折行。默认：BREAK_WORD watermark?
Scaling Large Models for High-End GPUS 由于我们期望提升扩张CNN模型的精度，同时保持实时推理速度，这就要求我们需要从目标检测器的所有扩展因子中寻找最佳组合。...图像分类与目标检测的最大区别在于：前者仅需要对图像中的最大成分进行分类，而后者则需要预测图像中每个目标的位置。...当输入图像分辨率提升后，为保持感受野不变，那么就需要提升depth或者stage。也及时说：depth和stage具有最大的影响。...作者通过实验发现：YOLOv4-P6(宽度缩放因子1)可以达到30fps的实时处理性能；YOLOv4-P7(宽度缩放因子1.25)可以达到15fps的处理速度。...从上表可以看到：所设计的PCB技术可以使模型更具灵活性，因为它可以更具实际需要进行结构调整。同时也证实：线性缩放方式的局限性。
要考虑的重要事项是在左侧和右侧添加padding。 当视口大小小于 wrapper 的最大宽度时，这将导致 wrapper 边缘粘在视口上。...，即使视口的大小小于最大宽度。...第一个以其内容为中心，并受特定宽度限制。 ? 第二个将其内容扩展到主内容的边缘。 ? 为了更好地理解这两种模式，我们来一起探讨如何构建其中的每种模式。...通过利用 CSS 变量，我们可以创建一个更现代的wrapper，它拥有极大的灵活性。...在上面的示例中，你可能需要让标题扩展到整个页面的宽度，而不是受wrapper宽度的限制。
通过第一性原理理解DNN 虽然书中描述的框架可以扩展到现代人工智能社区使用的现实世界DNN，并为此提供了一个蓝图，但书本身主要侧重于用于教学目的、最简单的深度学习模型(深度多层感知器) 。...而解释其功能和局限性的理论往往出现在后面: 折射定律、热力学定律和信息理论。 ?...加入FAIR之前，他在斯坦福大学攻读博士学位时，主要研究黑洞； 而在MIT和杜克做博后研究期间，他又转向了有关玻璃的物理学研究上。 ?...目前，他是麻省理工学院理论物理中心的研究员，也是Salesforce的首席研究员，同时还是美国国家科学基金会人工智能与基础互动研究所(IAIFI)的成员。...研究方向集中于如何将理论物理学的工具和观点应用到人工智能中。
直观地说，它确保每一层激活在训练期间的更新大小保持一致，而不管宽度如何。...扩展初始化容易，但扩展训练难 大型神经网络很难训练，部分原因是不了解其行为如何随着规模增加而变化。在深度学习的早期工作中，研究者采用启发式算法。...该研究在最大宽度为4096的 Transformer 上验证了这一点。 图3：在 µP 中参数化并在 WikiText-2 上训练的不同宽度的 transformer。...随着模型宽度的增加，最优学习率、交叉熵温度、初始化规模和学习率方案保持稳定。...研究者认为将 TP 理论扩展到深度、批大小等扩展维度是大型模型在宽度之外可靠扩展的关键。 研究者表示：基础研究是对反复试错的一种高成本效益补充，该研究将继续推导出更具原则性的大规模机器学习方法。
DenseNAS 使得网络结构搜索的灵活性更强，以宽度搜索为出发点，同时可以搜索网络结构下采样的位置和全局深度（不仅限于每个block中的层数，block的数量也会被搜索）。...DenseNAS 以其更高的灵活性应用潜力也更大，可以用于特定场景数据的结构搜索、特定性能和速度需求的搜索以及特定设备的结构部署，因为其在搜索空间上的弹性更大，也可以用于对 scale 敏感的方向，如检测...NAS 的方法不仅能够提升模型的性能，另一方面还能够减轻人们设计、调优模型结构的负担。 模型结构设计过程中可以搜索的元素越多，相应工程师的负担就越小。哪些元素能够被搜索又取决于搜索空间如何设计。...我们对每个 block 设定一个宽度和对应的空间分辨率。对于头层来说，其输入来源于前几个 block 不同通道数和空间分辨率的数据。...每一层的操作将选择结构权重最大的候选项；在 network 层面，我们利用 Viterbi 算法来选择整个传输概率最大的路径，仅有一部分 block 被选中。
在思考矩阵乘法如何表达其参数的秩和结构时，不妨设想一下在计算中同时出现这两种模式的情况： 这里还有一个使用向量矩阵乘积的直觉构建器，显示单位矩阵如何像镜子一样，以45度角设置其反参数和结果： 求和外积...LoRA 将在后面介绍： 表达式 如何将这种可视化方法扩展到矩阵乘法的组合？...与单个matmul例子一样，浮动箭头指向结果矩阵，蓝色来自左参数，红色来自右参数： 接下来，将可视化 A @ B @ C ， B的宽度比A或C窄，使其呈现一个瓶颈或「自动编码器」形状： 这种凸块和凹块交替出现的模式可以扩展到任意长度的链...通过几何图形，我们可以清楚地看到表达式中哪些参与者被分割，哪些参与者保持完整： 第二个例子，展示了如何通过沿着其 j 轴划分左子表达式、沿着其 i 轴划分右子表达式以及沿着其 k 轴划分父表达式来并行化二进制表达式...根据该论文，这使我们能够通过优化密集层在适应过程中变化的秩分解矩阵，间接训练神经网络中的一些密集层，同时保持预先训练的权重冻结。
我在Coursera的Andrew Ng教授的机器学习课程中发现了一些令人惊叹的视觉效果。他知道如何将一个主题分解成小块，使它更容易解释。...高斯分布 高斯分布是正态分布的同义词。它们是一样的东西。假设，S是一组随机值，其概率分布如下图所示。 平均值mu是分布的中心，曲线的宽度是数据系列的标准差，表示为sigma。 这是一个钟形曲线。...因为mu是0，就像之前的图一样最大的概率密度是0,sigma是0.5。曲线的宽度是0.5。方差的平方变成0.25。 由于曲线的宽度是前一条曲线的一半，因此高度加倍。...上面的四条曲线用不同的参数改变形状但曲线的面积保持不变。 概率分布的一个重要性质是，曲线下的面积积分为1。 参数计算 假设我们有一系列数据。如何计算mu(均值)和标准差 mu的计算很简单。...分布也看起来又高又瘦。 在上面所有的图片中，x1和x2之间的相关性要么是正的，要么是零。让我们看一个相关系数为负的例子。 图11 在图11中，x1和x2的相关性为-0.8。
扩展初始化容易，但扩展训练难 大型神经网络很难训练，部分原因是不了解其行为如何随着规模增加而变化。在深度学习的早期工作中，研究者采用启发式算法。一般来说，启发式方法试图在模型初始化时保持激活扩展一致。...如图所示，µP 是唯一在宽度上保持最佳学习率的参数化，在宽度为 213 - 8192 的模型中实现了最佳性能，并且对于给定的学习率，更宽的模型性能更好——即曲线不相交。...该研究在最大宽度为 4096 的 Transformer 上验证了这一点。 图 3：在 µP 中参数化并在 WikiText-2 上训练的不同宽度的 transformer。...下图 4 使用相同的 transformer 设置来显示最佳学习率如何在合理的非宽度维度范围内保持稳定。...研究者认为将 TP 理论扩展到深度、批大小等扩展维度是大型模型在宽度之外可靠扩展的关键。 研究者表示：基础研究是对反复试错的一种高成本效益补充，该研究将继续推导出更具原则性的大规模机器学习方法。
当然，缺乏理论知识并不能阻止人们对蒸汽机的改进，但是有了理论的指导为基础，技术的发展将会更快。当科学家们最终掌握了统计力学时，其影响远远超出了制造更好、更高效的引擎。...这是最早致力于深度学习理论的书籍之一，并以连贯的方式列出了近期理论方法和结果。」 ? 这只是重塑人工智能科学这一更大项目的第一步，这一项目既源自「第一性原理」，又侧重于描述现实模型如何工作。...传统上，物理学家的目标是创造最简单和最理想的模型，同时也包含了描述现实世界所需的最小复杂性。在这里，这需要取消无限宽度限制，并系统地纳入所有必要的修正，以解释有限宽度的影响。...虽然本书中描述的框架可以扩展到现代人工智能社区使用的真实世界的 DNN，并为此提供了蓝图，但该书主要侧重于用于教学目的、最简单的深度学习模型（深度多层感知器） 。...研究方向集中于如何将理论物理学的工具和观点应用到人工智能中。 ?
为此采用了一种特定的参数化，该参数化在不同的模型大小中保持适当的超参数。使用的 µ-Parametrization是一种在无限宽度限制内学习所有特征的独特方法。...许多作品建议尝试在初始化时保持激活尺度的一致性的启发式方法。然而随着训练的进行，这种一致性会在不同的模型宽度上中断。 此外训练行为更难进行数学分析。...为了最大限度地减少数值上溢和下溢，该团队旨在实现可比较的一致性，以便随着模型宽度的增加，训练期间激活尺度的变化保持一致并类似于初始化。 它们的参数化确保了训练期间的完全一致性。...它还可以同时传输大量超参数。它基于张量程序的理论基础。...该团队认为将 TP 理论扩展到深度、批量大小和其他尺度维度，将是未来大型模型超越宽度的可靠扩展的关键。
2 定点数 直观的，4比特表示0～9整数，则32比特即可表示8个这样的整数： 然后把最右边的2个0～9的整数，当成小数部分 左边6个0～9的整数，当成整数部分 就可用32比特表示从0~999999.99...这样的表示方式，直观清楚，满足小数部分计算。 3 缺点 浪费 本来32比特可表示40亿个不同数，但BCD编码只能表示1亿个数，要精确到分，那么能够表示的最大金额也就是到100万。...无法同时表示很大数和很小数 有时想表示商品金额，关心9.99这样小数字；有时候，物理学运算，需要表示光速，即3×108 这样大数。 是否既能够表示很小的数，又能表示很大数？...在一张便签纸上，用一行来写一个十进制数，能够写下多大范围的数？ 要让人能够看清楚，所以字最小也有一个限制：纸张宽度限制了能表示的数大小。...如宽度只放下8个数，还是只能写下最大到99999999这样的数字。 这纸张宽度和32比特一样，在空间层限制。现实怎么表示大数？如宇宙内原子数量，莫非是用一页纸，用好多行写下很多0？
特别是在需要高分辨率输入的任务中，PlainMamba在保持高性能的同时，计算量大大减少。...当用于NLP时，这些设计导致了可以扩展到现代化基于 Transformer 的LLM[8, 81]的大小和性能的状态空间模型，同时提高了长距离上下文和推理速度。...受到ViT的通用性和灵活性的启发，这项工作旨在通过引入PlainMamba：一个简单的Mamba架构，继续简化特征提取器的同时保持强大的性能。...从PlainMamba-L2到PlainMamba-L3，作者同时扩大了模型的宽度和深度。...然而，当作者进一步增加深度到36层，同时相应减少宽度时，top-1准确率保持相似。另一方面，作者还注意到，更深的模型不如浅层但更宽的模型高效。例如，24层模型的FLOPs比12层模型高出0.3G。
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