// C = A * b, A >= 0, b >= 0 vector<int> mul(vector<int> &A, int b) { vector...
// A / b = C ... r, A >= 0, b > 0 vector<int> div(vector<int> &A, int b, int &r)...
在 Linux 内核中，有两种类型的定时器：高精度定时器 与 低精度定时器。低精度定时器基于硬件的时钟中断实现的，其定时周期的粒度为 1/HZ ms。...可能有读者会问，既然有了高精度定时器，那么低精度定时器是否可以废弃呢？答案是否定的，主要原因是使用高精度定时器的成本比低精度定时器要高。所以，如果对时间精度不是非常敏感的话，使用低精度定时器更合适。...本文主要介绍 Linux 内核中的低精度定时器的原理与实现。...将到期指针移动到下一个位置 tv->index = (tv->index + 1) & TVN_MASK; } 总结 本文主要介绍低精度定时器的实现，低精度定时器是一种比较廉价（占用资源较低）...的定时器，如果对定时器的到期时间精度不太高的情况下，可以优先使用低精度定时。
对于高精度，Xenium、CosMx等相对比较容易,前面最好注释，拿到h5ad文件。...condition_groups=['MRL', 'BALBc'], annotate=True, figsize=(3,3), significance=0.05, fontsize=5)那对于低精度的
Frankle 等人发现，在许多网络中，80-90% 的网络权值可以被移除，同时这些权值中的大多数精度也可以被移除，而精度损失很小。 寻找和移除这些参数的策略主要有三种：知识蒸馏、剪枝和量化。...Polino 等人能够在 CIFAR10 上训练的 ResNet 模型的大小减少 46 倍，精度损失只有 10%；在 ImageNet 上，大小减少 2 倍，精度损失只有 2%。...剪枝包括评估模型中权重的重要性，并删除那些对整体模型精度贡献最小的权重。...通常，模型的权重存储为 32 位浮点数，但对于大多数应用程序，这远比所需的精度高。我们可以通过量化这些权重来节省空间和时间，同时对精度产生最小的影响。...在一篇精彩的测评文中，Krishnamoorthi 测试了许多量化方案和配置，以提供一组最佳实践： 结果如下： 后训练通常可以应用到 8 位，模型减小 4 倍，模型精度损失小于 2% 训练感知量化，以最小的精度损失将位深度减少到
上篇是二维，那三维怎么能少，就是照片有点少了。。。还是整起来吧。 选这个！！！ 打工人要有良好的搬砖习惯 写个一目了然的名字 还是不想等，搞个粗模 ...
也可以改（改锤子，通通默认，问就是不会） 人生第一次，不想等太久 低清晰度，安排！！！...这里是建好的图 放大一下 在电子地图里面看看 这个地方是我们的报告 基本的信息概览 RTK没有 相机的内参和外参的信息 电脑的配置信息 处理参数 DOM图 记住，这个是所谓的低精度
趁今年过春节，仔细分析了ST的调度和定时器机制，目前大部分时候定时器能达到25ms之内的精度，要完整解决这个问题还需要继续改善。 并发 首先，考虑服务器怎么支持并发？...} } 当然这个是示意代码，并不是最好的方案，它的问题包括： 性能问题，每个fd都检查timeout，比之前的性能要低一些。
老刘：“东丰，你确定double精度比float低吗？” 东丰：“那当然啊，double只精确到小数点后两位，double这个单词的意思不就是二的意思吗？”...因为单单一个精度问题就能把人整晕了。”...“BigDecimal可以表示任意精度的小数，并对它们进行计算。但要小心使用 BigDecimal(double) 构造函数，因为它会在计算的过程中产生舍入误差。
举例显示32X32是多么微小(来自CIFAR10数据集的样本) 这种精度差距降低了可解释性：高精度，可解释的模型需要被用来解释高精度神经网络。...上面的图片是直接从CIFAR10数据集获取的。 例如，较低精度的ResNet⁶层次结构(左)的意义较低，因为其将青蛙、猫和飞机分组在一起，这是“不太明智的”，因为很难找到这三种类别共同的明显视觉特征。...相比之下，WideResNet(下)的精度更高，更清晰地将动物从车辆中分离开来。 理解决策规则 通过使用低维表格，决策树中的决策规则很容易解释，例如，如果盘子种包含圆面包，则选择正确的分支，如下所示。...每一个类的准确度都显示在右边，没有见过的动物(蓝色)和没有见过的车辆(红色)都显示出高精度。 ? 注意，在具有10个类(即CIFAR10)的小数据集中，我们可以找到所有节点的WordNet假设。...第二，训练具有特殊损耗项的神经网络。为了运行推理，通过神经网络主干传递样本。最后，将最后一个完全连接的层作为决策规则序列运行。 1.构造决策树的层次结构。
据评估，仅对一个图像分类器进行训练，可能就需耗费次单精度操作[1]。在商业化深度学习应用纷纷落地的今天，用户的既有算力储备正受到前所未有的挑战。...传统上，大多数深度学习应用在其训练和推理工作负载中多采用32位浮点精度（FP32）。...高精度数据格式固然能带来更精确的结果，但囿于系统内存带宽等限制，深度学习在执行操作时，往往易陷入内存瓶颈而影响计算效率。...图一 不同数据格式对内存利用率的影响 近年来已有众多研究和实践表明，以较低精度的数据格式进行深度学习训练和推理，并不会对结果的准确性带来太多影响[2]，而低精度数据格式带来的优势，也不仅在于提升内存利用效率...英特尔® 深度学习加速（英特尔® DL Boost）技术的精髓，就是把对低精度数据格式的操作指令融入到了AVX-512指令集中，即AVX-512_VNNI(矢量神经网络指令)和AVX-512_BF16（
一般分子的基态是单重态，记为S0，部分分子的基态为三重态，记为T0。常常用Sn和Tn表示单重态和三重态第n激发态，如T1称为三重态第一激发态。每个电子态都有各自的势能面，示意图如下： ?...曾经比较流行的激发态计算方法，但是由于精度不是很高，目前已经基本被TDDFT方法取代了。 TD-HF、TD-DFT：含时的Hartree−Fock或密度泛函方法。...关于激发态计算中泛函的选择，可参考卢天老师的博文：http://sobereva.com/272 EOM-CCSD：高精度的激发态计算方法，耗时也较高。...可以作为更高精度方法CASPT2的初始。 在激发态计算中，常常需要设置以下几个选项： root=n 指定需要研究第n个激发态。默认值为1，即计算能量最低的激发态的相关性质。...triplets 求解三重态激发态。该关键词只对闭壳层单重态基态有用。 50-50 同时计算n个单重态和n个三重态。也只对闭壳层单重态基态有用。
LCQ：基于低比特量化精度提升的可学习压扩量化方法 本文是日本冲电气集团（Oki Electric Industry）发表在CVPR 2021上的关于非均匀量化的文章，通过提出可学习的压扩函数灵活而非均匀地控制权值和激活的量化级别...为了缓解这一问题，人们提出了各种压缩 DNNs 的技术，同时保持性能，如修剪、知识蒸馏、低秩近似和网络量化。其中，网络量化作为一种有效提高内存消耗和推理速度的重要方法。...通过这种方式，本文通过给模型直接调整量化级别的能力来生成精确的低比特 DNNs。 ? 详细公式 具体来说，这样的分段线性函数需要是单调递增的，并满足 [0,1) 的输入范围的约束，以解释量化函数。...本文使用 ResNet-18/20、CIFAR10 和 ImageNet 数据集来研究 LWN 对准确性的有效性。上表显示了不同位宽的结果。...结果表明，压扩函数的间隔数与其精度之间可能存在一定的比例关系，LWN 有助于精度的提高，通过减小与 LUT 大小相关的外位宽可以在一定程度上保持精度。
梯度计算和累加 虽然BNN的参数和激活值被二值化了，但因为下面两个原因，导致梯度不得不用较高精度的实数而不是二值进行存储，原因如下： 梯度的量级很小。...此外，在BNN中，所有的计算都变成了位运算，一个32bit的乘法需要损耗200单位(FPGA上)的能量，而一个位操作只损耗1个单位的能量。这在嵌入式设备上式具有非常大优势的。 ?...能力损耗对比 总结 这篇论文是在BinaryConnect的基础上，同时将权重和激活值量化到1bit，不仅从实验角度证明了量化算法的可行，还分析针对低bit如何进行更有效的计算，整理出了同时量化权重和激活值到...思考 可以看到BNN在MNIST,CIFAR10,SVHN上实现了和普通DNN类似的精度，那么BNN能否在更复杂的数据集如ImageNet上也实现和DNN类似的精度并保持效果上的优势呢？
当我们考虑双电子的状态时，就会发现同一能级上的电子具有不同的状态：对于自旋方向相反的两个电子，总自旋量子数为0（即1/2-1/2）称为单重态；对于自旋方向相同的两个电子，总自旋量子数为1（即1/2+1/2）称为三重态...磷光：当激发单重态（S1）与三重态（T1）振动能级重叠时，处于激发态的电子自旋方向发生改变，从而使电子能级的多重性改变，电子通过这样的系间跨越到达三重态T1的能级，随后跃迁至基态并发出磷光。...光致发光原理图 来源：百度 与荧光不同的是，三重态T1至单重态S0的跃迁是被选择定则禁止的，这一过程需要很长的时间（从10秒到数分钟乃至数小时不等），当停止入射光后，物质中还有相当数量的电子继续保持在亚稳态上并持续发光...同一组织的不同部位，其生化成分与结构基本相同，所以直接用适当波长的低功率激光(或单色光)照射时，产生的自体荧光光谱特性也相同或相近。...能与CO、CH4、SO2、NO2等绝大多数大气痕量组分发生化学反应，在对流层氧化反应中起初始化作用，是痕量污染气体自清洁能力的度量，对于局地和区域的环境污染乃至全球的重大环境问题如温室效应、酸雨和臭氧层损耗等有着极其重要的作用
通常来说， 指的是能量最低单重态与最低三重态之间的能量差。若基态为单重态，则记为 ，最低三重态记为 ，那么要算的就是 两个电子态间的能量差。...、三重态下的局域极小点，然后比较能量差。...不过这个例子比较特殊，我们已知 分子基态是三重态，因此称呼所求的物理量为绝热 gap可能更严谨一些。...高自旋、低自旋两个电子态应基于同一个几何结构做计算，不能分别优化结构，计算公式中分式上的分子是垂直gap。还应注意磁耦合常数依赖于几何结构，结构变了，则磁耦合常数也会变；即每个结构对应一个J值。...实际上没啥用，因为不仅耗时高，而且可能由于自旋污染连三重态都分辨不出来。 感谢Zikuan Wang在成文中的建议。
自旋交叉(Spin Crossover, SCO)在材料、催化等领域中有着十分广泛的应用，早在中学时我们就知道配位化合物存在高自旋(high spin, HS)及低自旋(low spin, LS)两种自旋态...例如在上图中，底物最开始处于单重态，但是对于后续的反应可能三重态更加容易发生，那么我们就需要找到单重态和三重态在势能面上的交叉点，因为在这一点单重态和三重态的能量相同，底物最容易发生自旋交叉，并且在交叉后可以平滑的过渡到三重态中间体的结构
如果我们设法用一些损耗函数来优化这些特性，而不是使用网络输出进行优化，会怎么样呢?这就是度量学习的意义所在:用编码器生成好的特性(嵌入)。 “好”是什么意思呢?...最严重的一个问题是:repo的创造者使用了他自己的resnet实现，由于其中的一些bug，批量大小比普通的torchvision模型低两倍。...自动混合精度训练，以便能够训练更大的批大小(大约是2的倍数)。 标签平滑损失，LRFinder为第二阶段的训练(FC)。 支持timm模型和jettify优化器 固定种子，使训练具有确定性。...例子是使用Cifar10和Cifar100数据集来进行测试的，但是添加自己的数据集非常简单。...例如，对于Cifar10和Cifar100，大概是下面这样: ? Cifar10 t-SNE, SupCon 损失 ? Cifar10 t-SNE, Cross Entropy 损失 ?
我们还发现，这个问题在定点化低精度训练的时候会进一步放大。所以为了解决这一大缺点，MobileNet-V2横空出世。...ReLU6，卷积之后通常会接一个ReLU非线性激活函数，在MobileNet V1里面使用了ReLU6，ReLU6就是普通的ReLU但是限制最大输出值为6，这是为了在移动端设备float16/int8的低精度的时候...，也能有很好的数值分辨率，如果对ReLU的激活函数不加限制，输出范围0到正无穷，如果激活函数值很大，分布在一个很大的范围内，则低精度的float16/int8无法很好地精确描述如此大范围的数值，带来精度损失...对于低维空间而言，进行线性映射会保存特征，而非线性映射会破坏特征。...__init__() # NOTE: change conv1 stride 2 -> 1 for CIFAR10 self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32
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