以一个六阶的FIR为例，并行度为2，串行度为3（每个串行处理单元串行处理3个乘加操作），整体有以下数据流：
让我们先看个图回顾一下小学学过的计算整数乘法的竖式计算过程 然后再来看如何使用Python来模拟上面的过程，虽然在Python中计算任意大的数字乘法都没有问题，但下面的代码作为一个算法的理解还是不错的
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选自KDNuggets 机器之心编译 参与：刘晓坤、蒋思源 在这篇文章中，我们希望读者能对支持向量机（SVM）的工作方式有更高层次的理解。因此本文将更专注于培养直觉理解而不是严密的数学证明，这意味着我们会尽可能跳过数学细节而建立其工作方式的直观理解。 自从 Statsbot 团队发表了关于（时间序列的异常检测（time series anomaly detection）的文章之后，很多读者要求我们介绍支持向量机方法。因此 Statsbot 团队将在不使用高深数学的前提下向各位读者介绍 SVM，并分享有用的程
有很多方法来计算阶乘。有肯定数学基础的人都知道n!=n*(n-1)!因而，代码的实现可以直接写成：
多加一个括号，结果都是一致的，都是表示二维张量，张量形状都是（4，9），所以二维有两种写法，但再加一层括号，形状就变成了(1,4,9)三维，判断维数技巧：最外面的括号去掉开始数，比如：
一种比较常见的操作是对一个变量进行一项数学运算并将运算得出的结果返回给这个变量，因此对于这类运算通常有如下的快捷表达方式：
矩阵乘法加速器，一般至少包括计算单元，缓存（SRAM等构成）和内存（譬如DDR等）。其中缓存的读写速率较高，可以和计算单元的运算速度相匹配，但容量较小；内存的容量相对缓存较大，但读写速率较低。
安妮 编译自 Phys.org 量子位出品 | 公众号 QbitAI 深度学习计算机系统是基于人工神经网络（Artificial Neural Networks）模仿人脑学习方法的一种系统，现已成为计
作者： Kaz Sato（谷歌云Staff Developer Advocate） Cliff Young（谷歌大脑软件工程师） David Patterson（谷歌大脑杰出工程师） 谷歌搜索，街景，
在TPU中的脉动阵列及其实现中介绍了矩阵/卷积计算中的主要计算单元——乘加阵列（上图4），完成了该部分的硬件代码并进行了简单的验证；在 神经网络中的归一化和池化的硬件实现中介绍了卷积神经网络中的归一化和池化的实现方式（上图6），同时论述了浮点网络定点化的过程，并给出了Simple TPU中重量化的实现方式，完成了该部分的硬件代码并进行了验证。
gpu对于机器学习是必不可少的。可以通过AWS或谷歌cloud轻松地启动这些机器的集群。NVIDIA拥有业内领先的GPU，其张量核心为 V100和 A100加速哪种方法最适合你的神经网络?为了以最低的
上一期我们介绍了什么是“安全多方计算”：是由图灵奖获得者姚期智先生通过百万富翁问题引出的一个数据隐私保护方面的重要领域。
学习数学离不开计算，学生的计算能力是最基本的数学能力。那么你知道学好数学速算的方法有哪些吗？下面学习啦小编给你分享数学十大速算技巧，欢迎阅读。
上篇文章 flash-linear-attention中的Chunkwise并行算法的理解 根据GLA Transformer Paper（https://arxiv.org/pdf/2312.06635 作者是这位大佬 @sonta）通过对Linear Attention的完全并行和RNN以及Chunkwise形式的介绍理解了Linear Attention的Chunkwise并行算法的原理。但是paper还没有读完，后续在paper里面提出了Gated Linear Attention Transformer，它正是基于Chunkwise Linear Attention的思想来做的，不过仍有很多的工程细节需要明了。这篇文章就来继续阅读一下paper剩下的部分，把握下GLA的计算流程以及PyTorch实现。下面对Paper的第三节和第四节进行理解，由于个人感觉Paper公式有点多，所以并没有对paper进行大量直接翻译，更多的是读了一些部分之后直接大白话一点写一下我对各个部分的理解和总结。这样可能会忽略一些细节，建议读者结合原Paper阅读。
如果在程序中我们需要重复的执行某条或某些指令，例如用程序控制机器人踢足球，如果机器人持球而且还没有进入射门范围，那么我们就要一直发出让机器人向球门方向奔跑的指令。当然你可能已经注意到了，刚才的描述中其实不仅仅有需要重复的动作，还有我们上一个章节讲到的分支结构。再举一个简单的例子，比如在我们的程序中要实现每隔1秒中在屏幕上打印一个"hello, world"这样的字符串并持续一个小时，我们肯定不能够将print('hello, world')这句代码写上3600遍，如果真的需要这样做那么我们的工作就太无聊了。因此，我们需要循环结构，使用循环结构我们就可以轻松的控制某件事或者某些事重复、重复、再重复的发生。在Python中构造循环结构有两种做法，一种是for-in循环，一种是while循环。
Brief 一天有个朋友问我“JS中计算0.7 * 180怎么会等于125.99999999998，坑也太多了吧！”那时我猜测是二进制表示数值时发生round-off error所导致，但并不清楚具体是如何导致，并且有什么方法去规避。于是用了3周时间静下心把这个问题搞懂，在学习的过程中还发现不仅0.7 * 180==125.99999999998，还有以下的坑 1. 著名的 0.1 + 0.2 === 0.30000000000000004
引言： 在C语言编程中，我们经常会遇到需要计算x的n次方的情况，例如计算指数、对数等。本篇博客中我将向你介绍几种使用C语言求解x的n次方的方法，并通过实例演示求解过程。 一、步骤1：掌握C语言中的指数运算 C语言中，我们可以使用位运算或者库函数来计算x的n次方。首先，我们来看位运算的方法。 位运算方法： 假设我们要计算x的n次方，其中n为正整数。我们可以使用位运算来实现如下公式： x^n = (x ^ (n / 2)) ^ 2 这里的逻辑是将n除以2，然后对x进行两次位运算。接下来，我们通过一个例子来演示这个方法。 例子1：计算x的4次方
大规模语言模型虽然在各大自然语言处理任务上都展现了优越的性能，不过算术类题目仍然是一大难关，即便是当下最强的GPT-4也很难处理基础运算的问题。
作者｜vorshen 原文｜http://www.alloyteam.com/2017/05/webgl-performance-optimizations-first-taste/ 上次文章介绍了如何用webgl快速创建一个自己的小世界，在我们入门webgl之后，并且可以用原生webgl写demo越来越复杂之后，大家可能会纠结一点：就是我使用webgl的姿势对不对。因为webgl可以操控shader加上超底层API，带来了一个现象就是同样一个东西，可以有多种的实现方式，而此时我们该如何选择呢？这篇文章将稍
上一讲我们说过了如何启动Python IDLE集成开发学习环境，macOS/Linux都可以在命令行执行idle3。Windows则从开始菜单中去寻找IDLE程序的图标。
由于使用权重矩阵的方式，会对典型RNN可以学习的模式类型存在一些显着的限制。因此，对于称为长短期存储器网络（Long Short-Term Memory networks）的RNN的变型充满了兴趣。 正如我将在下面描述的，LSTMs比典型的RNN具有更多的控制，这使得LSTMs允许学习更复杂的模式。
你所编写的大多数语句（逻辑行）都包含了表达式（Expressions）。一个表达式的简单例子便是 2+3。表达式可以拆分成运算符（Operators）与操作数（Operands）。
卷积神经网络中的三维卷积（后文简称为卷积）计算过程可以表示如下，将这种直接通过原始定义计算卷积的方式称为直接卷积（Direct Convolution）。
“问渠那得清如许，为有源头活水来”，通过前沿领域知识的学习，从其他研究领域得到启发，对研究问题的本质有更清晰的认识和理解，是自我提高的不竭源泉。为此，我们特别精选论文阅读笔记，开辟“源头活水”专栏，帮助你广泛而深入的阅读科研文献，敬请关注！
在上一篇文章小白也能看懂的BP反向传播算法之Let's practice Backpropagation，我们计算了一个带sigmoid函数的嵌套网络的反向传播！从这篇文章开始，我们正式进入实际的神经网络的反向传播！本文将以一个两层的神经网络结构为例子，并且利用矩阵的方法实现神经网络的反向传播训练算法！
机器之心报道 编辑：陈萍 PyTorch 1.12 正式发布，还没有更新的小伙伴可以更新了。 距离 PyTorch 1.11 推出没几个月，PyTorch 1.12 就来了！此版本由 1.11 版本以来的 3124 多次 commits 组成，由 433 位贡献者完成。1.12 版本进行了重大改进，并修复了很多 Bug。 随着新版本的发布，大家讨论最多的可能就是 PyTorch 1.12 支持苹果 M1 芯片。 其实早在今年 5 月，PyTorch 官方就已经宣布正式支持在 M1 版本的 Mac 上进行
Tengine 是OPEN AI LAB 针对前端智能设备开发的软件开发包，核心部分是一个轻量级，模块化，高性能的AI 推断引擎，并支持用DLA、GPU、xPU作为硬件加速计算资源异构加速。
通常，矩阵的大部分值都是零，因此在矩阵中，将数值为0的元素的数目远远大于非0的元素的数目，并且非0元素分布无规律时，称为稀疏矩阵；反之，则称为稠密矩阵。
当我们使用前馈神经网络接收输入 ，并产生输出 时，信息通过网络前向流动。输入x并提供初始信息，然后传播到每一层的隐藏单元，最终产生输出 。这称之为前向传播。在训练过程中，前向传播可以持续前向直到它产生一个标量代价函数 。反向传播算法，经常简称为backprop，允许来自代价函数的信息通过网络向后流动，以便计算梯度。
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吴立德老师亲自讲解前馈神经网络和BP算法，让初学者对基础更加了解，对以后网络的改建和创新打下基础，值得好好学习！希望让很多关注的朋友学习更多的基础知识，打下牢固的基石，也非常感谢您们对我们计算机视觉战
下周就要计算机组成原理考试了 不过我现在才刚刚开始准备动手准备 不知道会不会凉凉呢 赶紧学吧
论文出处：《Integer Quantization for Deep Learning Inference Principles and Empirical Evaluation》 时间：2020.April 单位：NVIDIA
“他山之石，可以攻玉”，站在巨人的肩膀才能看得更高，走得更远。在科研的道路上，更需借助东风才能更快前行。为此，我们特别搜集整理了一些实用的代码链接，数据集，软件，编程技巧等，开辟“他山之石”专栏，助你乘风破浪，一路奋勇向前，敬请关注！
模拟计算处理各种物理现象，处理连续的数值范围，而不是二进制值。例如，模拟计算可以使用连续电压范围来通信，而不是使用32条数字线来通信。
js在处理小数的乘除法的时候有一个bug，解决的方法可以是：将小数变为整数来处理。
调用集合的 collect 方法进行遍历 , 与 调用 each 方法进行遍历 , 实现的功能是不同的 ;
自 2017 年被提出以来，Transformer 已经成为 AI 大模型的主流架构，一直稳居语言建模方面 C 位。
这道题是实现一个基本计算器，即给一个只包括 +、-、*、/、数字和空格的字符串，计算结果。
博主是一个逗逼的高中生，在进行noip训练的时候遇到这一题，当时写了2个多小时 惭愧啊惭愧， 只能感叹一声普及组好可怕！！！ 然而这题在code.vs里只有黄金。。。 我现在很怀疑自己是怎么做出那些大师题的。。。 原题链接在此： http://codevs.cn/problem/1133/ 好了，现在我们来分析一下这个题目。 这个题目中读入的字符串是只有‘*’、‘+’、‘（‘和’）‘的，而左右括号是互相配对的，优先级最高。 因此我们可以在栈中加入左括号的位置，在遇见右括号的时候依次取出栈中的值即可 在计算时有意思的是这个式子中是没有数字的，原题只是需要计算填完数字后值为0的情况总数而已 这个时候一些码农同志们可能就会不考虑复杂度直接开敲 给各个位置都填上数值，最后check。。。 这种人我也是醉了，博主对此不作评价 而正常人在开敲每道题的代码之前总是会总结一些什么的 在这一道题中 如果我们把数对（a，b)当做一个数Si分别为为0、1的情况数 那么很容易可以得出：
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】了解事物的底层逻辑才能更好地解决问题。康奈尔大学AI联合创始人最近发了一篇文章，从第一原理出发，深度剖析深度学习性能瓶颈的三座大山：计算、内存和开销。 如果想提升模型的性能，你的第一直觉是问搜索引擎吗？ 通常情况下你得到的建议只能是一些技巧性的操作，比如使用in-place operation，把梯度设置为None，或者是把PyTorch版本从1.10.1退回到稳定版1.10.0等等。 这些临时找到的骚操作虽然可以一时地解决当下问题，但要是用了以后
学习了那么多机器学习模型，一切都是为了实践，动手自己写写这些模型的实现对自己很有帮助的，坚持，共勉。本文主要致力于总结贝叶斯实战中程序代码的实现（python）及朴素贝叶斯模型原理的总结。python的numpy包简化了很多计算，另外本人推荐使用pandas做数据统计。 一 引言 让你猜测一个身高2.16的人的职业，你一般会猜测他是篮球运动员。这个原理就是朴素贝叶斯原理，因为篮球运动员大多身高很高，所以这个人具有篮球运动员的条件，则猜测他是篮球运动员。 同理，另一个升高1.58的人，你应该不会猜他是
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权 PyTorch 1.12 正式发布，还没有更新的小伙伴可以更新了。 距离 PyTorch 1.11 推出没几个月，PyTorch 1.12 就来了！此版本由 1.11 版本以来的 3124 多次 commits 组成，由 433 位贡献者完成。1.12 版本进行了重大改进，并修复了很多 Bug。 随着新版本的发布，大家讨论最多的可能就是 PyTorch 1.12 支持苹果 M1 芯片。 其实早在今年 5 月，PyTorch 官方就已经
深度学习有一个大问题: 它需要吞噬大量的数据，然后才能很好地泛化而变得实用。这实际上是深度学习的局限性之一，限制了它在数据不丰富或难以获得的许多领域的应用。
本文是 Solidity 中进行数学运算系列文章中的第三篇，这篇文章的主题是: 百分数和比例运算.
一直以来，处理时间和日期的JavaScript库，选用的都是Moment.js。它的API清晰简单，使用方便灵巧，功能还特别齐全。
Transformer 模型在很多不同的领域都取得了SOTA，包括自然语言，对话，图像，甚至音乐。每个 Transformer 体系结构的核心模块是 Attention 模块，它为一个输入序列中的所有位置对计算相似度score。
我们在写程序的时候，一定会遇到需要重复执行某条或某些指令的场景。例如用程序控制机器人踢足球，如果机器人持球而且还没有进入射门范围，那么我们就要一直发出让机器人向球门方向移动的指令。在这个场景中，让机器人向球门方向移动就是一个需要重复的动作，当然这里还会用到上一课讲的分支结构来判断机器人是否持球以及是否进入射门范围。再举一个简单的例子，如果要实现每隔1秒中在屏幕上打印一次“hello, world”并持续打印一个小时，我们肯定不能够直接把print('hello, world')这句代码写3600遍，这里同样需要循环结构。
利用chrome学编程,一切都变得简单... 用chrome学编程,安装浏览器就可以上手,javascript本身也足够强大,前后端通吃,容易出成果,有了成果产生的成就感也就有了持续学习编程的动力.
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