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Ldpe2G的个人博客

深度学习、机器学习

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移动端arm cpu优化学习笔记第4弹--内联汇编入门

汇编语言 https 网络安全单片机 arm

本文主要内容是介绍ARMv7和v8内联汇编的一些基础知识，并且会结合两个具体例子去看下如何用内联汇编来改写原来的代码。

2020-05-31

3.1K0

移动端arm cpu优化学习笔记第3弹--绑定cpu(cpu affinity)

https 网络安全神经网络深度学习人工智能

本文主要内容是介绍移动端优化会涉及到的绑定cpu（cpu affinity）[2,3]的概念和相关验证实验。

2020-05-31

2K0

深入理解神经网络中的反(转置)卷积

https 网络安全 kernel github git

本文主要是把之前在知乎上的回答[1,2]重新整理了一下并且加了一些新的内容。对于像素级的任务，在decoder部分都会用一些常规操作去逐步恢复feature map的空间大小，而常用的模块有反卷积[3,5]、上采样+卷积和subpixel[4]操作等等。

2020-05-01

2.1K0

详解Winograd变换矩阵生成原理

文本首发知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/87516875

2020-01-28

4.5K0

移动端arm cpu优化学习笔记第2弹--常量阶时间复杂度中值滤波

编程算法 github git 开源

https://github.com/Ldpe2G/ArmNeonOptimization/tree/master/ConstantTimeMedianFilter

2019-10-24

1.2K0

Side Window Filtering 论文解读和C++实现转

github git 开源

不管原来的滤波器保不保边，运用了side-window思想之后，都可以让它变成保边滤波！

2019-08-24

6390

Side Window Filtering 论文解读和C++实现

https 网络安全 github git 开源

刚开始看到这篇论文的时候，我就很感兴趣想去复现一把看看效果。这篇论文是今年 CVPR oral 且不是深度学习方向的，其核心贡献点就是：不管原来的滤波器保不保边，运用了side-window思想之后，都可以让它变成保边滤波！

2019-08-23

1.7K4

移动端arm cpu优化学习笔记----一步步优化盒子滤波（Box Filter）顶

最近一段时间做比较多移动端开发相关的工作，感觉移动端优化相关的对我来说挺有趣的，

2019-05-14

1.2K0

卷积神经网络训练模拟量化实践

深度学习在移动端的应用是越来越广泛，由于移动端的运算力与服务器相比还是有差距，

2019-01-13

1.7K0

计算卷积神经网络浮点数运算量

批量计算卷积神经网络神经网络

相关代码：CalFlops，基于MXNet框架的 Scala 接口实现的一个计算MXNet网络模型运算量

2018-09-24

2.3K0

纯函数式堆（纯函数式优先级队列）part three ---- bootstrapping (自举)

前言：这篇文章是基于我看过的一篇论文，主要是关于函数式数据结构，函数式堆（优先级队列），我会以自己的理解写下来，然后论文中出现的代码将会使用scala这们语言。论文链接： Optimal Purely Functional Priority Queues，另外一个链接：论文。正文：紧接patr two，这章介绍对合并和查找操作的优化，使得最终插入，合并，查找最小的时间复杂度均为O(1)。这里我跳过了论文中增加全局根那一节，因为bootstrap这一节包含了增加全局根的内容。 boo

2018-07-09

5390

纯函数式堆（纯函数式优先级队列）part two ----斜二项堆

前言：这篇文章是基于我看过的一篇论文，主要是关于函数式数据结构，函数式堆（优先级队列），我会以自己的理解写下来，然后论文中出现的代码将会使用scala这们语言。论文链接： Optimal Purely Functional Priority Queues，另外一个链接：论文。正文：紧接part one的内容，接下来进入斜二项堆。斜二项堆（skew binomial queue）：斜二项堆支持插入操作O(1)的时间复杂度，通过借用random-access lists中的技

2018-07-09

8120

纯函数式堆（纯函数式优先级队列）part one ----二项堆

前言：这篇文章是基于我看过的一篇论文，主要是关于函数式数据结构，函数式堆（优先级队列），我会以自己的理解写下来，然后论文中出现的代码将会使用scala这们语言。论文链接： Optimal Purely Functional Priority Queues，另外一个链接：论文。这里有个好网站介绍：coursera，全球在线课程，各种课程都有。 scala这们语言的一些学习资料： scala的教程： scala turorials（文档和更高阶的教程这个网站

2018-07-09

6670

Mxnet 实现图片快速风格化

前言论文链接：Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution 论文的补充资料：Supplementary Material 以下Github链接是各种深度学习框架的实现： 1, Torch fast-nueral-style 2, Tensorflow fast-nueral-style 3, Keras fast-nueral-style 4, Chainer fast-nueral-style 5, 还有我基于Mx

2018-07-09

6610

Mxnet Scala Package 学习笔记一

前言从刚开始接触Mxnet这个框架到现在已经大概四个月了。Mxnet最吸引我的地方就是它提供了很多语言的接口，其中有Scala（my favorite），这是我从Caffe转过来的原因之一。 Mxnet是我第一个参与的开源项目，可以说这四个月来我学到了很多东西。本文的其中目的在于介绍一下如何用 Mxnet Scala 包来开发自己的 deep learning 的应用，有哪些坑需要注意的，最后就是安利一下Mxnet 这个框架了。然后，还有就是Mxnet Scala Pack

2018-07-09

4240

图像素描风格生成

matlab https github scala

前言论文链接：Combining Sketch and Tone for Pencil Drawing Production Matlab版本的代码，目前找到有两个： 1、https://github.com/fumin/pencil 2、https://github.com/candycat1992/PencilDrawing 效果看起来第二个要好，而且写的代码非常简洁。我实现了Scala的版本(有一小部分用到了python)，基于第一个Matlab版本的代码： https://github.com

2018-07-09

1.4K0

Scala typeclass 设计模式

前言本文的写作的灵感主要是看了这个视频 : Tutorial: Typeclasses in Scala with Dan Rosen 加上查阅了相关的资料，觉得可以写一篇博客，再加上也很久没写博客了。本文的主要内容是根据参考资料对typeclass的解释再加上自己的一点点理解，代码会借（cao）鉴（xi）资料中的例子（不过代码会稍作修改）。正文 typeclass定义首先简单看看维基上对于typeclass的定义："In computer science, a type class is

2018-07-09

4090

ScalaMP ---- 模仿 OpenMp 的一个简单并行计算框架

1、前言这个项目是一次课程作业，老师要求写一个并行计算框架，本人本身对openmp比较熟，加上又是scala 的爱好者，所以想了许久，终于想到了用scala来实现一个类似openmp的一个简单的并行计算框架。项目github地址：ScalaMp 2、框架简介该并行计算框架是受openmp启发，以scala语言实现的一个模仿openmp基本功能的简单并行计算框架，该框架的设计目标是，让用户可以只需关心并行的操作的实现而无需考虑线程的创建和管理。本框架实现了最基本的并行代码块和

2018-07-09

1K0

PCANet --- 用于图像分类的深度学习基准

前言论文网站：http://arxiv.org/abs/1404.3606 论文下载地址：PCANet: A Simple Deep Learning Baseline for Image

2018-07-09

3.5K0

模拟线程切换 C++

前言：本文主要是剖析NachOs的线程切换原理，并通过一个简化的例子（就是将线程部分代码抽取出来再加以修改）来说明。本文 githbu代码：https://github.com/Ldpe2G/ThreadSwitch--Simulation 正文： Thread类的声明： #ifndef THREAD_H #define THREAD_H /* the offsets of the registers from the beginning of the thread object *

2018-07-09

1.1K0

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