柏拉图认为，尽管世间万物是不完美的，但存在一种永恒不变的形式，这个形式是完美的，而生命的意义就是让这个世界尽可能的接近这个完美的形式。 怎么理解这句话，和我们今天讲的精度有什么关系。我们先举一个例子，
近日，TensorFlow模型优化工具包又添一员大将，训练后的半精度浮点量化（float16 quantization）工具。
🚩write in front🚩 🔎大家好，我是謓泽，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流🔎 🏅2021年度博客之星物联网与嵌入式开发TOP5～2021博客之星Top100～阿里云专家博主 & 星级博主～掘金⇿InfoQ～51CTOP创作者～周榜109﹣总榜883⇿全网访问量30w+🏅 🆔本文由 謓泽 原创 CSDN首发🙉如需转载还请通知⚠ 📝个人主页－謓泽的博客_CSDN博客 📃 🎁欢迎各位→点赞👍 + 收藏⭐️ + 留言📝 📣系列专栏－【C语言】关键字_謓泽的博
现在假设你负责一个广告公司的结算系统，你需要统计下月度点击收入，生成一个月度报告。假设有2000w个点击，每个点击平均1元，我们用小学数学计算就知道总收入是2000w。但是我们用计算机累加就会出问题了。如果我们用float存储数据，float可以表示的数据范围$-2^{128}$到 $2^{128}$，看起来绝对够啊！那让我们写个程序测试下。
在很多情况下，可能会遇到数据不平衡问题。数据不平衡是什么意思呢？举一个简单的例子：假设你正在训练一个网络模型，该模型用来预测视频中是否有人持有致命武器。但是训练数据中只有 50 个持有武器的视频，而有 1000 个没有持有武器的视频。如果使用这个数据集完成训练的话，模型肯定倾向于预测视频中没有持有武器。针对这个问题，可以做一些事情来解决：
我们非常高兴能够将训练后的 float16 quantization 作为模型优化工具包（Model Optimization Toolkit）的一部分。这套工具包括了：
随着生活节奏的加快，「等待」已经越来越成为人们希望远离的事情。但是在深度学习领域，模型的参数、数据集的规模等等动辄就是以亿为单位，甚至更大，因此当模型训练成功之时，放一首张靓颖的「终于等到你」作为背景音乐实在是太应景了。
PyTorch 1.6 nightly增加了一个子模块 amp ，支持自动混合精度训练。值得期待。来看看性能如何，相比Nvidia Apex 有哪些优势？
导语：腾讯AI Lab机器学习中心今日宣布成功研发出世界上首款自动化深度学习模型压缩框架——PocketFlow，并即将在近期发布开源代码。这是一款面向移动端AI开发者的自动模型压缩框架，集成了当前主流（包括腾讯AI Lab自研）的模型压缩与训练算法，结合自研超参数优化组件实现了全程自动化托管式的模型压缩与加速。[1] 开发者无需了解具体算法细节，即可快速地将AI技术部署到移动端产品上，实现用户数据的本地高效处理。目前该框架正在为腾讯的多项移动端业务提供模型压缩与加速的技术支持，在多款手机APP中得到
浮点型是一种表示有理数的数据类型，它可以表示小数和大数，Go语言中的浮点型有float32和float64两种类型。本篇文章将详细介绍Go语言中的浮点型，包括浮点型类型的定义、默认值、转换和运算等方面。
CNN神经网络–手写数字识别 引入包 python import numpy as np import tensorflow as tf 下载并载入 MNIST 手写数字库（55000 * 28 *
在无人机(UAV)目标检测任务中，存在因检测目标尺度小、检测图像背景复杂等原因导致的漏检、误检问题。针对上述问题，提出改进YOLOv8s的无人机图像目标检测算法。
数据类型转换是指将一种数据类型的值转换为另一种数据类型的过程。在编程中，我们经常需要处理不同类型的数据，正确地进行类型转换是编写健壮程序的关键。
我们都知道潮汐现象，上学的时候老师多半简单解释一句「月球引力所致」就算了，而我们也都觉得自己明白了，但是凡事就怕琢磨：如果涨潮仅仅是月球对地球万有引力的作用结果的话，那么每天同一个地点，应该仅仅在距离月球最近引力最强的时候有一次涨潮才对，但是住在海边的人都知道，同一个地点，每天会有两次涨潮，为什么？
在计算机编程中，数据类型转换是一种常见的操作，用于将一个类型的值转换为另一个类型。Go语言（也称为Golang）作为一门现代编程语言，具有强大的类型系统和灵活的数据类型转换机制，使得开发人员可以精确地变换数据值，以适应不同的需求。本篇博客将深入探讨Go语言中的数据类型转换，从基本概念到类型转换的方法和最佳实践，帮助您理解如何在Go中进行安全、有效的数据类型转换。
【GiantPandaCV导语】 这是2022年第一个关于YOLO的改版，该版本由百度提出，称之为YOLOE，是目前各项指标sota的工业目检测器，性能sota且部署相对友好。
以下是我最近在伦敦 O’Reilly AI Conference 和 DroidCon 上的两次谈话的改编。
可微分的神经架构搜索方法在自动机器学习中盛行，主要是由于其搜索成本低，设计搜索空间灵活。然而，这些方法在优化网络方面存在困难，因此搜索到的网络往往对硬件不友好。本文针对这一问题，在优化中加入可微分的时延损失项，使搜索过程可以在精度和时延之间进行平衡系数的权衡。延迟预测模块（LPM）是对每个网络架构进行编码，并将其输入到一个多层回归器中，通过随机抽样收集训练数据，并在硬件上对其进行评估。本文在NVIDIA Tesla-P100 GPU上评估了该方法。在100K采样架构（需要几个小时）的情况下，延迟预测模块的相对误差低于10%。嵌入延迟预测模块，搜索方法可以减少20%的延迟，同时保留了精度。本文的方法还能简洁的移植到广泛的硬件平台上，或用于优化其他不可微的因素，如功耗。
GPU是一种专精浮点数运算的硬件设备，显然处理32位浮点数是处理16位浮点数计算量的2倍还多，在愿意损失一些精度的条件下使用fp16可以加速计算，而且也不会对模型最终的效果产生可感知影响。于是就有人提出了采用fp16来进行训练，具体而言在计算激活值和梯度的时候以fp16精度存储，执行优化算法的时候还原为fp32（缺失位补0），这样最终的效果是模型在GPU上以fp16和fp32两种方式加载，这被称为混合精度训练（mixed precision training），这种方式占用了更少的显存（全精度需要保存2份原始模型，混合精度保存1份原始模型，1份半精度模型，是原始模型的1.5倍），也加速了训练过程，即精度损失换时间。
计算机中小数的表示按照小数点的位置是否固定可以分为浮点数和定点数。为了方便和float32浮点数做对比，我们构造一个32位精度的定点数，其中小数点固定在23bit处：
小夕找了一份开源代码，结果刚开始跑小夕就震惊了！什么鬼？训练速度怎么这么快？出bug了吧？？？？
前面的14 交叉熵损失函数——防止学习缓慢和15 重新思考神经网络初始化从学习缓慢问题入手，尝试改进神经网络的学习。本篇讨论过拟合问题，并引入与之相对的L2正则化（Regularization）方法。
PFLD全称A Practical Facial Landmark Detector是一个精度高，速度快，模型小的人脸关键点检测模型。在移动端达到了超实时的性能（模型大小2.1Mb，在Qualcomm ARM 845 处理器上达到140fps），作者分别来自武汉大学，天津大学，腾讯AI Lab，美国天普大学，有较大的实用意义。
float和double数据类型对金融计算（甚至是军事用途）都是有害的，永远不要用它们来进行货币计算。如果精度是您的需求之一，那么使用BigDecimal。
AI科技评论按：本文是介绍用TensorFlow构建图像识别系统的第三部分。 在前两部分中，我们构建了一个softmax分类器来标记来自CIFAR-10数据集的图像，实现了约25-30％的精度。 因为有10个不同可能性的类别，所以我们预期的随机标记图像的精度为10％。25-30％的结果已经比随机标记的结果好多了，但仍有很大的改进空间。在这篇文章中，作者Wolfgang Beyer将介绍如何构建一个执行相同任务的神经网络。看看可以提高预测精度到多少！AI科技评论对全文进行编译，未经许可不得转载。 关于前两部分
前面的第十四篇 交叉熵损失函数——防止学习缓慢和第十五篇 重新思考神经网络初始化从学习缓慢问题入手，尝试改进神经网络的学习。本篇讨论过拟合问题，并引入与之相对的L2正则化（Regularization
ShuffleNetV1是一种计算高效的CNN模型，旨在在移动端利用有限的计算资源达到最佳的模型精度。其设计核心是引入了Pointwise Group Convolution和Channel Shuffle两种操作，以降低模型的计算量并保持精度。与MobileNet类似，ShuffleNetV1通过设计更高效的网络结构来实现模型的压缩和加速。通过几乎将参数量降低到最小，ShuffleNet在保持较高准确率的前提下具有较快的运算速度，单位参数量对模型准确率的贡献非常高。
近年来，自动驾驶汽车和智能交通系统的显著进步彻底改变了作者对交通未来的设想。开发此类系统的核心是能够准确检测和解释道路上的车道，使车辆能够安全高效地行驶。
Keras 是一个高级的 (high-level) 深度学习框架，作者是 François Chollet。Keras 可以以两种方法运行：
简单回顾一下，简单来说，用定点数表示数字时，会约定小数点的位置固定不变，整数部分和小数部分分别转换为二进制，就是定点数的结果。
x > -DBL_EPSILON && x < DBL_EPSILON: 为何不是>= && <= 呢？
先放个前辈的文章：JavaScript数字精度丢失问题总结 今天遇到了19.99*100的问题，答案不等于1999，因为在javascript中浮点数的计算是以2进制计算的。自己写了一波解决方法（不能单纯的乘Math.pow(10,N)变成整数运算完再除掉，因为乘也会有精度问题，就像题面19.99*100不等于1999。)： function formatFloat(num1,num2){ var str1 = num1.toString(); var str2 = num2.toStrin
Javascript API GL是基于WebGL技术打造的3D版地图API，3D化的视野更为自由，交互更加流畅。提供丰富的功能接口，包括点、线、面绘制，自定义图层、个性化样式及绘图、测距工具等，使开发者更加容易的实现产品构思。充分发挥GPU的并行计算能力，同时结合WebWorker多线程技术，大幅度提升了大数据量的渲染性能。最高支持百万级点、线、面绘制，同时可以保持高帧率运行。
Bounding box 回归通过预测目标的bbox来定位图像/视频中的目标，这是目标检测、定位和跟踪的基础。例如，最高级的目标检测器通常由一个bbox回归分支和一个分类分支组成，其中bbox回归分支生成用于定位对象进行分类的bbox。在这项工作中，作者探索了更有效的损失函数。
项目访问地址：https://github.com/Tencent/PocketFlow
本文主要介绍了Java中的基本数据类型及其转换，包括整数、浮点数、字符和布尔类型。同时，还讨论了各种数据类型之间的转换方式，以及需要注意的精度损失问题。此外，还介绍了字符和其他数据类型的转换方法。
浮点类型尾数部分可能丢失，造成精度损失，因为小数是一个接近值 在机器中存放形式：浮点数=符号位+指数位+尾数位
为了提高目标检测的实时性，本文提出了一种基于YOLOv4-tiny的快速目标检测方法。它首先使用ResNet-D网络中的两个ResBlock-D模块，而不是Yolov4-tiny中的两个CSPBlock模块，从而降低了计算复杂度。其次，设计了辅助残差网络块，以提取更多的物体特征信息，以减少检测误差。
Kaggle竞赛:SIIM-ISIC黑素瘤分类中，必须输出两类皮肤癌的皮肤病变图像中黑色素瘤的概率。因此它是一种二值图像分类任务。评价标准是AUC(曲线下面积)度量。首先，我研究了一个用交叉熵作为损失函数的模型。在网上搜索之后，我发现了这篇论文，Facebook AI research(FAIR)的团队引入了一个新的损失函数——Focal loss。
目标检测被广泛应用于许多计算机视觉任务中，包括自主驾驶、机器人视觉、智能交通、工业质量检测、目标跟踪等。
计算机内部处理浮点数的方式决定了浮点数不可能100%的精确，所以在处理浮点数运算时会出现精度损失问题。比如下面这段程序：
System类主要是用来操作、获得系统相关的一些东西，例如之前用到的获取系统时间的方法System.currentTimeMillis();
AI 科技评论 今天给大家介绍一篇被 CVPR 2021 收录的关于自监督的文章——S2-BNN [1]，论文作者来自 CMU，HKUST 和 IIAI。
练习：（请动手） /** * 注意：类名一定和java源文件的名称一致。即 Demo。 * * @author Monkey * */ public class Demo { public static void main(String[] args) { // 布尔型 boolean b = false; boolean bb = true; System.out.println("b-->" + b + "，bb-->" + bb); // 字符型 char c =
在IEEE计算机运算研讨会上，他介绍了一种实验性5nm芯片，可以混合使用8位与4位格式，并且在4位上得到近似8位的精度。
作者简介：Michael，2017年加入美团无人配送部，负责无人配送车感知算法迭代工作。
总第518篇 2022年 第035篇 近日，美团视觉智能部研发了一款致力于工业应用的目标检测框架 YOLOv6，能够同时专注于检测的精度和推理效率。在研发过程中，视觉智能部不断进行了探索和优化，同时吸取借鉴了学术界和工业界的一些前沿进展和科研成果。在目标检测权威数据集 COCO 上的实验结果显示，YOLOv6 在检测精度和速度方面均超越其他同体量的算法，同时支持多种不同平台的部署，极大简化工程部署时的适配工作。特此开源，希望能帮助到更多的同学。 1. 概述 精度与速度远超 YOLOv5 和 YOLOX 的
原则上，损失函数可以是将预测和标签映射到任何(可微)函数。但是，由于损失函数具有庞大的设计空间，导致设计一个良好的损失函数通常是具有挑战性的，而在不同的工作任务和数据集上设计一个通用的损失函数更是具挑战性。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
